Der Einsatz von KI in der DACH-Region: So gelingt der Einstieg

SAP-Migrationen, API-Integrationen, DevOps-Transformationen – viele Unternehmen in der DACH-Region treiben die Modernisierung ihrer Systeme voran. Und plötzlich steht ein neues Thema auf der Agenda: künstliche Intelligenz.

Auf einmal heißt es: „Wir müssen KI einführen. Schnell. Jetzt.“

Schon 67 % der Deutschen greifen mittlerweile zumindest gelegentlich zu GenAI-Tools wie ChatGPT (43 %), Microsoft Copilot (39 %) oder Gemini (28 %). Für Unternehmen entsteht dadurch ein erheblicher Handlungsdruck – oft größer als die eigentlichen technischen Herausforderungen. Doch die Grenze zwischen sinnvollem Einsatz und bloßem Trend ist oft schwer zu ziehen. Durch professionelle KI-Beratung in Deutschland können Unternehmen smarte Tools gezielt implementieren.

Digitale Transformation in der DACH-Region: Aktueller Stand

Laut der Studie „Legacy-Modernisierung 2024“ (CIO/CSO/Computerwoche & Thinkwise) haben 72 % der deutschen Unternehmen die Aktualisierung geschäftskritischer Systeme als hohe Priorität eingestuft.

Aber die Digitalisierung vieler Organisationen in der DACH-Region ist noch nicht vollständig abgeschlossen. Laut einer Bitkom-Umfrage unter 603 Unternehmen in Deutschland sehen 53 % dabei Probleme (Stand 2025; 2022 waren es nur 34 %).

Die Prozesse werden allmählich stabilisiert, Systeme konsolidiert und Mitarbeitende auf neue Tools geschult. Dennoch belegt Deutschland im neuen Bitkom-DESI-Index nur Platz 14 von 27 EU-Staaten.

Die Erwartungen steigen, doch die Lücke zwischen Anspruch und Realität bleibt groß. Häufig zeigt sich Folgendes:

• Es gibt kein zentralisiertes Data Warehouse, das wesentliche Informationen bündelt;
• Die IT-Architektur ist komplex und heterogen;
• Mitarbeitende sind müde von ständigen Transformationen;
• Für KI-Fachkräfte ist es oft schwierig, innovative Lösungen in bestehende Systeme zu integrieren.

Unter diesen Voraussetzungen besteht die Gefahr, dass KI-Initiativen gestartet werden, bevor grundlegende Strukturen vorhanden sind. Datenqualität, klare Prozesse und einheitliche Workflows sind oft nicht ausreichend etabliert.

Als Ergebnis zeigt sich ein hoher Aufwand bei gleichzeitig geringer Wirkung.

Warum ein unstrukturierter Ansatz in die Sackgasse führt

Künstliche Intelligenz lässt sich nicht wie ein zusätzliches Tool „obendrauf“ installieren. Ein sinnvoller Einsatz erfordert ein anderes Verständnis von Digitalisierung: weg von punktuellen Maßnahmen hin zu einer systemnahen und datenorientierten Weiterentwicklung bestehender Strukturen.

Daher ist es nicht nötig, alles sofort zu ersetzen und die gesamte IT-Landschaft neu zu gestalten. Stattdessen gilt es, vorhandene Strukturen so zu erweitern, dass intelligente Software echten Mehrwert schafft.

In diesem Sinne können bereits wenige, gezielt eingesetzte KI-Module große Effekte erzielen:

• Sie lassen sich in deutlich kürzerer Zeit implementieren;
• Erste Ergebnisse werden früh sichtbar und messbar;
• Die Belastung für Fachabteilungen und IT-Teams bleibt gering;
• Unternehmen können ihre KI-Strategie schrittweise erproben, anpassen und erweitern;
• Der laufende Betrieb wird nur minimal beeinflusst.

Auf diese Weise werden KI-Potenziale nicht erzwungen, sondern systematisch erschlossen – Schritt für Schritt und nah am realen Bedarf.

Was in der DACH-Region die größte Wirkung zeigt

Vor allem handelt es sich um modulare KI-Maßnahmen. Sie bringen Ergebnisse, die überzeugen. Beispielsweise könnten Sie Projekte wie diese in Betracht ziehen:

• Implementierung eines Predictive-Maintenance-Moduls neben SAP EAM. Dabei lassen sich Ausfallzeiten vorhersagen, und es besteht kein Bedürfnis, Ihre Kernsysteme zu ersetzen. Unternehmen, die solche Module nutzen, berichten von 30–50 % geringeren Betriebskosten über fünf Jahre.
• Nutzung von KI über bestehende Data Warehouses. Vorhandene Daten werden dabei verwendet, und Sie brauchen keine neuen Speicher-Infrastrukturen aufzubauen.
• Einführung intelligenter Assistenten in alten Systemen. Dies kann ohne kompletten Ersatz von UI/UX erfolgen. Als Ergebnis erhalten Ihre Mitarbeitenden Vorschläge oder automatisierte Prozesse direkt in der gewohnten Oberfläche.

Diese Ansätze minimieren Risiken und schaffen den Mehrwert wirklich schnell. Außerdem beweisen sie, dass KI pragmatisch funktionieren kann, selbst in stark heterogenen Legacy-Landschaften.

Unser kompakter Leitfaden zeigt praxisnah, wie KI in der DACH-Region umgesetzt werden kann – inklusive Best Practices, Tipps und konkreten Modul-Beispielen. Jetzt herunterladen: https://form.andersenlab.com/ai-legacy-modernization

Erfolgreiche Implementierung von KI: Der Ansatz von Andersen

Wir bei Andersen sind überzeugt: KI funktioniert nur, wenn sie in die bestehenden Systeme eingebettet wird und nicht als abstraktes Konzept in Präsentationen bleibt.

Unsere Experten erweitern die vorhandenen Strukturen der Kunden gezielt, dort, wo es Probleme gibt. Der laufende Betrieb bleibt stabil, während Fachabteilungen schrittweise von intelligenten Tools profitieren können.

In der DACH-Region haben wir unter anderem folgende Lösungen umgesetzt:

• KI-Module für bestehende MES-Umgebungen;
• NLP-Schnittstellen zur Erweiterung von SAP-Systemen;
• Predictive-Modelle für Unternehmen, die sich von Excel-basierten Abläufen lösen.

Mit unserem KI-Ansatz ließen sich die Modernisierungszeiten für unsere Kunden um 40–50 % verkürzen, Ausfallzeiten auf ein Minimum reduzieren und die Effizienz bestehender Prozesse um über 40 % steigern.

Selbstverständlich prüfen wir vor jeder Einführung die Datenlage, die Prozesse und die Systemarchitektur. Dies erlaubt uns, KI-Initiativen ohne zusätzlichen Belastungen durchzuführen.

Fazit: KI gezielt und praxisnah einsetzen

Wer seine IT-Systeme modernisiert hat oder aktuell transformiert, muss entscheiden, wie KI effektiv genutzt werden kann. Wir empfehlen ein schrittweises Vorgehen, das vorhandene Systeme ergänzt. Durch modulare KI-Lösungen lassen sich Prozesse verbessern, Risiken minimieren und konkrete Ergebnisse in kurzer Zeit erzielen.