Von der KI-Idee zur operativen Umsetzung

Von der KI-Idee zur operativen Umsetzung

Agentic AI zeigt, wohin sich der Einsatz künstlicher Intelligenz entwickelt: weg von isolierten Experimenten, hin zu AI Agents, die Aufgaben vorbereiten, Informationen analysieren, Prozesse unterstützen und Entscheidungen beschleunigen können.

Je näher KI an den operativen Kern eines Unternehmens rückt, desto deutlicher wird jedoch eine zentrale Voraussetzung: Ohne verlässliche Daten, klare Prozesse und eine passende Systemintegration bleibt ihr Potenzial begrenzt.

Die Agentic-AI-Initiative von Advellence und Xtentio zeigt, weshalb AI Agents klare Anwendungsfälle, Datenqualität, Governance, Prozessverständnis und eine funktionierende Integration benötigen. ADXO knüpft daran an und richtet den Blick auf die konkrete Umsetzung.

Warum Datenoperationen häufig zum Engpass werden

Produkt-, Stamm- und Asset-Daten liegen in vielen Unternehmen in unterschiedlichen Systemen und Formaten vor: in ERP-Systemen, PIM/PXM-Plattformen, MDM-Lösungen, DAM-Systemen, Lieferantendateien, Excel-Listen, Datenbanken oder Commerce-Umgebungen.

Damit diese Daten zuverlässig genutzt werden können, müssen sie geprüft, bereinigt, klassifiziert, harmonisiert, übersetzt, angereichert und in Zielsysteme überführt werden. Genau diese wiederkehrenden Aufgaben sind oft aufwendig, fehleranfällig und stark manuell geprägt.

Für KI-gestützte Prozesse ist das entscheidend. Nur wenn Daten verständlich, aktuell, vollständig und nachvollziehbar verarbeitet werden, können AI Agents zuverlässig unterstützen.

Wie ADXO Agents unterstützen können

ADXO steht für die Advellence Data Orchestration Suite. Sie bildet einen Blueprint für AI Agents, Datenoperationen und Integrationen.

ADXO Agents können dabei unterstützen, Abläufe zwischen Datenquellen, Plattformen und Zielsystemen intelligenter zu orchestrieren und manuelle Arbeit gezielt zu reduzieren. Dazu gehören beispielsweise das Aufnehmen von Lieferantendaten aus unterschiedlichen Formaten, das Vorbereiten von Mapping-Vorschlägen, das Sichtbarmachen von Datenqualität, das Vorschlagen von Klassifizierungen oder das strukturierte Begleiten fachlicher Reviews.

So entsteht ein kontrollierter Prozess: von fragmentierten Datenquellen hin zu Daten, die in bestehenden Systemen, Prozessen und KI-Anwendungen zuverlässig genutzt werden können.

Typische Einsatzbereiche in der Datenarbeit

Ein möglicher Einstieg liegt dort, wo Unternehmen heute besonders viel Zeit in wiederkehrende Datenaufgaben investieren. Dazu gehören beispielsweise Supplier und Product Data Onboarding, Datenmigrationen, Datenqualitätsprüfungen, Klassifizierung, Taxonomie sowie die Vorbereitung von Daten für KI-gestützte Prozesse.

Beim Supplier Onboarding können Daten aus unterschiedlichen Lieferantenformaten schneller in eine nutzbare Struktur überführt werden. Bei Datenmigrationen hilft ein KI-gestützter Ansatz dabei, Auffälligkeiten früher zu erkennen und Mapping- sowie Review-Prozesse effizienter zu gestalten.

Auch bei Klassifizierung und Taxonomie können AI Agents unterstützen, indem sie Vorschläge vorbereiten und manuelle Arbeiten reduzieren. Die fachliche Kontrolle bleibt dabei jederzeit beim Mitarbeitenden.

AI Agents auch über Datenprozesse hinaus

AI Agents sind nicht auf Produkt-, Stamm- oder Asset-Daten beschränkt. Sie können auch in weiteren Unternehmensbereichen gezielt eingesetzt werden – etwa im Customer Service und Support, im Sales, in Finance, Supply Chain, IT Services, HR oder Legal.

Entscheidend ist dabei nicht der Einsatz von KI um ihrer selbst willen, sondern ein klarer Anwendungsfall: Wo wiederkehrende Aufgaben vorbereitet, Informationen strukturiert, Entscheidungen unterstützt oder Prozesse effizienter gestaltet werden können.

Beispiele dafür sind etwa ein Agent, der Support-Anfragen vorsortiert und relevante Informationen zusammenführt, ein Sales Agent zur Vorbereitung von Kundengesprächen oder ein Finance Agent, der Daten für Prüfungen und Analysen aufbereitet. Auch hier gilt: Die Qualität der zugrunde liegenden Daten, klare Prozesse und die Einbettung in die bestehende Systemlandschaft entscheiden darüber, ob ein AI Agent produktiv eingesetzt werden kann.

AI Agents für unterschiedliche Unternehmensrealitäten

Im Enterprise-Umfeld stehen meist bereits etablierte Plattformen, Fachanwendungen und Datenlandschaften im Einsatz. Hier geht es in der Regel nicht darum, eine weitere Plattform einzuführen.

Im Vordergrund stehen einzelne AI Agents, die gezielt entwickelt, als Standalone-Lösung eingesetzt oder in bestehende Systeme und Prozesse integriert werden können. ADXO dient dabei als Blueprint: Es bündelt das Know-how von Advellence rund um AI Agents, Datenoperationen, Plattformarchitektur und Systemintegration.

So können Unternehmen konkrete AI-Anwendungsfälle schrittweise umsetzen – abgestimmt auf ihre bestehende IT-Landschaft, ihre Prozesse sowie ihre Anforderungen an Governance, Sicherheit und Skalierbarkeit.

Für kleinere und mittlere Unternehmen kann ADXO zusätzlich als Plattformansatz relevant sein. Dort bietet die Suite die Möglichkeit, ausgewählte Daten- und KI-Anwendungsfälle auf einer gemeinsamen Grundlage effizient aufzubauen und weiterzuentwickeln.

Bestehende Plattformen gezielt ergänzen

Viele Unternehmen haben bereits in zentrale Fachplattformen investiert. Diese Systeme bleiben zentrale Bestandteile der Daten- und Prozesslandschaft.

ADXO und die darauf basierenden AI Agents ergänzen diese Plattformen dort, wo Daten vor, zwischen oder rund um bestehende Systeme verarbeitet werden müssen. Im Fokus steht nicht der Aufbau eines Paralleluniversums, sondern die bessere Nutzung vorhandener Investitionen und die gezielte Reduktion manueller Übergaben.

Gerade im Enterprise-Umfeld eröffnet dies die Möglichkeit, AI Agents dort einzusetzen, wo sie den grössten Nutzen stiften: direkt in bestehenden Prozessen, integriert in vorhandene Anwendungen und abgestimmt auf die jeweilige Systemlandschaft.

KI Readiness ist auch eine Prozessfrage

KI Readiness entsteht nicht allein durch neue Tools oder Modelle. Sie entsteht dort, wo Strategie, Datenqualität, Governance, Prozesse und Systemintegration zusammenspielen.

ADXO bringt diese Logik in die operative Umsetzung. KI kann dort unterstützen, wo wiederkehrende Aufgaben vorbereitet, geprüft oder beschleunigt werden sollen. Der Human-in-the-loop-Ansatz bleibt dabei zentral: Qualität, Transparenz und Verantwortung liegen weiterhin bei den zuständigen Fachpersonen.

Mehr zur strategischen Einordnung finden Sie unter AI Strategy. Konkrete KI-Lösungsansätze zeigt Advellence im Bereich Artificial Intelligence.

Fazit: Von der KI-Strategie zum konkreten AI-Use-Case

Agentic AI zeigt, welches Potenzial AI Agents für Unternehmen haben können. ADXO macht sichtbar, wie dieses Potenzial in der täglichen Datenarbeit und in weiteren Unternehmensprozessen konkret nutzbar wird.

Ob Datenqualität, Migration, Supplier Onboarding, Klassifizierung, Customer Service, Sales oder interne Fachprozesse: AI Agents schaffen einen praxisnahen Einstieg, um wiederkehrende Aufgaben gezielt weiterzuentwickeln und die Grundlage für produktive KI-Anwendungen zu stärken.

Wer konkrete Einsatzmöglichkeiten für AI Agents besprechen oder ADXO live erleben möchte, kann ausgewählte Anwendungsfälle an der Advellence Connect in Bielefeld diskutieren. Die Plätze sind beschränkt und werden nach Anmeldung durch Advellence bestätigt.

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