Das Problem ist nicht der Agent. Es ist der Weg vom Prototyp in den Alltag.

Diese Woche saß ich im Publikum einer Podiumsdiskussion zu KI in der Softwareentwicklung. Ein Satz fiel dort immer wieder, in verschiedenen Varianten: „Die Unternehmen bauen sich das jetzt selbst.“

Das stimmt. Mit KI- und Low-Code-Werkzeugen entwickeln Fachabteilungen heute ihre eigenen Anwendungen. Die Finanzabteilung baut sich ein Modell für die Cashflow-Prognose. Ein Team ersetzt sein altes Excel-Makro durch echten Code. Und jemand automatisiert an einem Nachmittag einen Ablauf, der bisher jede Woche eine Stunde Handarbeit gekostet hat.

Das ist großartig. Aber es ist nur die halbe Geschichte.

Die Demokratisierung hat eine Kehrseite

Wenn plötzlich jeder Software bauen kann, entsteht vor allem eines: sehr viel Software. Auf dem Podium war offen von einer drohenden „Softwareflut“ die Rede. Lösungen entstehen außerhalb klassischer Projekte. Es gibt keine Freigabe, keine Architektur und niemanden, der sich danach um sie kümmert.

Das Ergebnis kennen viele Betriebe. Es entstehen vielversprechende Insellösungen, die genau bei einer Person funktionieren. Sie werden nicht geteilt, nicht gewartet und nicht sicher betrieben. Fällt diese Person aus oder wechselt sie die Stelle, steht die Lösung still. Und in einer Unternehmensgruppe wird dasselbe Problem nicht selten dreimal parallel gelöst, jedes Mal ein bisschen anders.

Ein Head of Finance brachte es in einem Interview am selben Tag auf den Punkt. Damit Eigenentwicklungen wachsen können, braucht es drei Dinge: eine gemeinsame Datenplattform, eine sichere Umgebung und IT-Ansprechpersonen, die nicht bremsen, sondern ermöglichen. Die IT wird damit vom Entwickler zum Enabler. Sie ist die Hüterin des Fundaments und der vertrauenswürdige Partner für die Fachbereiche.

Und genau da fehlt es meistens

Das klingt logisch. Nur haben die meisten KMU keine IT-Abteilung, die diese Rolle übernehmen kann. Und dort, wo es eine gibt, ist sie meist schon mit dem Tagesgeschäft voll ausgelastet.

Gleichzeitig wird die Verantwortung nicht kleiner, sondern größer. Ein Vortrag zu KI-Governance hat das sehr deutlich gemacht. Die Hersteller der großen Sprachmodelle schließen ihre Haftung weitgehend aus. EU AI Act, Cyber Resilience Act, NIS2 und DSGVO landen am Ende bei der Geschäftsführung. Wer KI-generierten Code ungeprüft in den Betrieb übernimmt, holt sich Risiken ins Haus, die oft erst im Live-Betrieb sichtbar werden.

Die Antwort darauf ist allerdings nicht mehr Bürokratie. Starre Verbote führen nur dazu, dass Kontrollen umgangen werden und die Werkzeuge im Verborgenen weiterlaufen. Was es braucht, sind Leitplanken, die sich im Alltag leben lassen, weil sie direkt in den Werkzeugen und Abläufen stecken.

Das eigentliche Nadelöhr: die Überführung

In den Gesprächen, die ich diese Woche mit Kunden und Partnern geführt habe, kamen wir immer wieder an denselben Punkt: Der Agent ist nicht das Problem. Einen funktionierenden Use Case zu bauen, geht heute oft erstaunlich schnell.

Schwierig wird der Schritt danach. Wie wird aus der Lösung einer einzelnen Person etwas, mit dem das ganze Team arbeiten kann? Mit eigener Konfiguration für jeden Bereich, mit den richtigen Berechtigungen, sicher betrieben und gewartet?

Dafür braucht es drei Dinge:

1. Eine Plattform statt Einzeltools. Eine gemeinsame Architektur und Infrastruktur, auf der Use Cases nicht nebeneinander, sondern miteinander laufen.
2. Übertragbare Skills. Was in einem Bereich funktioniert, wird als Baustein weitergegeben. Andere nutzen ihn mit ihrer eigenen Konfiguration, statt ihn neu zu erfinden.
3. Jemanden, der sich kümmert. Eine Rolle, die Technologie, Fachbereich und Governance zusammenbringt und den Rollout begleitet, bis die Lösung im Alltag angekommen ist.

Expertise von außen als Abkürzung

Genau diese Rolle können viele Unternehmen intern nicht besetzen. Und das müssen sie auch nicht. Externe Expertise bringt das mit, was intern fehlt: den Überblick über die aktuellen Technologien, eine erprobte Architektur und die Erfahrung, wie aus einem Prototyp eine Lösung wird, die im Alltag trägt.

Das Ziel ist dabei nicht, den Fachabteilungen das Bauen wegzunehmen. Im Gegenteil. Sie bleiben verantwortlich für das, was nur sie können: das Wissen über ihre Abläufe und die Qualität ihrer Daten. Unsere Aufgabe ist es, dass ihre Ideen ein Fundament bekommen und reif werden.

Fazit

KI macht das Bauen leicht. Reif machen, ausrollen und sicher betreiben bleibt Arbeit. Und genau diese Arbeit entscheidet darüber, ob eine KI-Initiative ein netter Versuch bleibt oder im Betrieb echten Wert schafft.

Sie haben im Unternehmen schon erste KI-Lösungen, die nicht über den Prototyp hinauskommen? Mit OfficeHub bringen wir Ihre Use Cases auf eine gemeinsame Plattform, damit das ganze Team sie sicher nutzen kann. Schreiben Sie uns oder vereinbaren Sie ein kurzes Erstgespräch.