Künstliche Intelligenz, Arbeit

KI muss sich rechnen

Veröffentlicht am: 27.10.2026 um 10:26 Uhr | presseportal, AD HOC NEWS
Idstein - Mit Agentic AI beginnt eine neue Phase der Automatisierung. Doch technische Möglichkeiten allein schaffen noch keinen wirtschaftlichen Nutzen.
KI muss sich rechnen - Bild: presseportal.de

KI übernimmt im Unternehmensalltag immer anspruchsvollere Aufgaben. Mit Agentic AI geht die Entwicklung noch einen Schritt weiter: Systeme reagieren nicht mehr nur auf Anweisungen, sondern können innerhalb gesetzter Grenzen selbstständig handeln. Für Unternehmen stellt sich damit vor allem die Frage, wo sich dieser Einsatz tatsächlich lohnt. Das gilt besonders für das Service Management. Einzelne nachträglich ergänzte KI-Funktionen stoßen dort schnell an Grenzen, wenn sie nicht tief mit den bestehenden Prozessen verbunden sind. Zugleich gewinnt die Frage an Gewicht, wo sensible Unternehmensdaten verarbeitet werden.

Bei der Serviceware SE ist KI deshalb von Beginn an Teil der Plattform und ihrer Prozesse. CEO und Gründer Dirk Martin spricht darüber, was dieser Ansatz im Service Management verändert und wann sich KI wirtschaftlich rechnet.

Wirtschaftlichen Nutzen statt maximalen KI-Einsatzes

Entscheidend sei nicht, möglichst viel KI einzusetzen, sondern sie dort einzusetzen, wo sie messbaren Geschäftswert schafft, so Martin. „Gerade mit Agentic AI steigen neben der Service-Effizienz auch nutzungsabhängige Kosten. Deshalb müssen Unternehmen Nutzen und Gesamtkosten eines Anwendungsfalls betrachten und laufend prüfen. KI wird damit zunehmend auch zu einer Managementaufgabe.“

Agentic AI: Vom Assistenten zum handelnden digitalen Kollegen

Während klassische Systeme nur auf Anweisungen reagieren, können Agentic-AI-Systeme innerhalb gesetzter Grenzen selbstständig handeln. Im Service Management bedeutet das laut Martin: „KI wird vom Assistenten zum handelnden digitalen Kollegen“.

Agenten können Anfragen verstehen, Informationen aus verschiedenen Systemen zusammenführen, Entscheidungen innerhalb definierter Regeln treffen und Aufgaben selbstständig erledigen. „Workflows lassen sich zudem aus natürlicher Sprache heraus modellieren. Das beschleunigt Abläufe und entlastet Mitarbeitende von Routinetätigkeiten.

Tiefe der Architektur statt Zahl einzelner Funktionen

Einzelne, nachträglich ergänzte KI-Funktionen stoßen im Service Management schnell an Grenzen, wenn sie nicht tief mit den bestehenden Prozessen verbunden sind. Viele etablierte Plattformen seien vor dem heutigen KI-Zeitalter entstanden und hätten entsprechende Funktionen später ergänzt, so Martin.

Die Serviceware SE hat ihre neue Plattform gemeinsam mit der TU Darmstadt von Grund auf KI-nativ entwickelt. „Entscheidend ist deshalb weniger die Zahl einzelner KI-Funktionen als deren Tiefe in der Architektur“, sagt Martin. „Eine native KI unterstützt nicht nur einzelne Schritte, sondern kann ganze Serviceprozesse intelligent steuern und kontinuierlich weiterentwickeln.“

Dafür erhalte die KI etwa Zugriff auf Wissen, das in Unternehmen vielfach verstreut vorliegt, und klare Leitplanken definieren, welche Schritte sie ausführen darf und welche nicht. Zudem lassen sich über die Plattform die Kosten von Serviceprozessen beziffern. „Das kann in dieser Form kein anderer Mitbewerber.“

Datensouveränität und „Made in Germany“

Mit Blick auf sensible Unternehmensdaten gewinnen Datensouveränität, Datenschutz und regulatorische Sicherheit an Bedeutung. Die Serviceware SE ist ein deutsches Unternehmen. Entwicklung, Betrieb und Support finden in Europa statt, die Plattform wird in deutschen beziehungsweise europäischen Rechenzentren betrieben. „Wir verbinden damit KI-natives Service Management mit einem europäischen Ansatz bei Datenhaltung und digitaler Souveränität“, sagt Martin.

Mehr Informationen über die Serviceware SE unter: www.serviceware-se.com


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