So steigert KI-generierte Integration Produktivität und Mitarbeiterzufriedenheit
Autor/Redakteur: Stefan Sigg, Chief Product Officer bei der Software AG/gg
Der Fachkräftemangel in der IT und insbesondere in der Software-Entwicklung ist eine Herausforderung für Unternehmen, die mit dem Tempo der Digitalisierung Schritt halten wollen. Denn die technologischen Anforderungen werden immer komplexer. Auch deshalb beschäftigt KI und ihr potenzieller Nutzen zahlreiche Unternehmen. Die KI-gestützte Entwicklung von Integration zwischen Applikationen und Datenbanken ist dabei ein wichtiger Anwendungsbereich.
In dem Ausmaß und Tempo, in dem die Anwender in Unternehmen vermehrt digital arbeiten, erwarten sie auch mehr Digitalisierung von Unternehmen: Sie wünschen sich beispielsweise stärkere Verflechtungen der Systeme, um tägliche Aufgaben zu vereinfachen und mehr Integrationen für Datenübertragungen zwischen Systemen. Die meisten Unternehmen wollen heute außerdem weiteren Nutzen aus ihren IT-Systemen und Daten ziehen. Integration ist ein wichtiger Schritt in diese Richtung.
Integration schafft Effizienz
Hart „verdrahtete“ Integrationen beispielsweise scheinen auf den ersten Blick Zeit und Kosten zu sparen – der längerfristige Betrieb ist in der Regel jedoch unvorhersehbar teuer und führt zu „technischen Schulden“, die hohe Zinsen mit sich bringen. So kann zum Beispiel die Finanzabteilung eine einmalige Integration zwischen Auftragsbearbeitung und Zahlungsplattform nutzen, um Bestellungen einfacher abzuwickeln. Ähnliche Integrationsszenarien gibt es jedoch ebenso im Vertrieb, Marketing, Personalwesen, Produktion, Logistik und so weiter. Der Nutzen eines Werkzeugs für all diesen Integrationsbedarf liegt auf der Hand. Noch einen Schritt weiter ginge eine autonome, KI-basierte Integration, die über eine Sprachschnittstelle für jeden nutzbar wäre. Erste Ansätze in diese Richtung gibt es bereits, zum Beispiel die Lösung webMethods AI der Software AG.
Noch kann eine einzelne KI zwar nicht alle Entwicklungsschritte umsetzen, die für die Programmierung einer neuen Integration erforderlich sind – das ist aber auch überhaupt nicht notwendig. Wenn man sich an Tools wie der Open-Source-KI-Anwendung AutoGPT orientiert, die passenden Kombinationen von KI zusammenbringt und sie unter einer einfachen Chat-Schnittstelle vereint, funktioniert es genauso.
Multi-AI wird vorherrschendes Konzept
Die Zukunft von KI wird nicht durch ein bestimmtes Tool dominiert. Stattdessen wird es verschiedene spezialisierte KI geben, die bestimmte Aufgaben mit großer Effizienz und Genauigkeit ausführen. So wird KI für Unternehmen wertstiftend greifbar. Wie die Multi-Cloud eine Schlüsselfunktion der gegenwärtigen Integrationsstacks ist, wird Multi-AI ebenso wichtig werden, um die Stärken verschiedener Angebote zu nutzen und Abhängigkeiten zu reduzieren. Damit diese Vielfalt aber überhaupt entstehen und angewendet werden kann, braucht es einen Layer zur KI-Integration.
Mit KI-Integrationen von webMethods AI etwa werden mehrere KI verwaltet. Eine KI erstellt eine To-do-Liste, eine andere sucht den API-Code, eine weitere schreibt den neuen Code, eine dritte testet und verwaltet. Dabei fungieren Tools wie ChatGPT sowohl als Schnittstelle zum Nutzer als auch zum Projektmanager. Die KI kann so trainiert werden, dass sie zum Beispiel Antworten zum Projektmanagement abfragt. Der Endnutzer muss lediglich die Ergebnisse annehmen, Fragen stellen und bei Bedarf Änderungen oder Aktualisierungen anfordern.
KI-generierte Integrationen lösen verschiedene Herausforderungen des Marktes
Diese Entwicklung wird sich auf mehreren Ebenen rentieren: Jeder Mitarbeiter wird dann, wenn er eine Integration braucht, diese auch selbst umsetzen können – und das schnell und zuverlässig. Auf diese Weise steigen Produktivität, Leistung und Zufriedenheit der Mitarbeiter. Darüber hinaus wirkt diese Systematik auch gegen den Fachkräftemangel unter Entwicklern. Das bestehende Team gewinnt Zeit und kann sich somit deutlich komplexeren Aufgaben widmen. Klar, manche Integrationen sind deutlich aufwendiger als andere und erfordern, dass ein Experte der KI zuarbeitet. Einfache Integrationen aber lassen sich mithilfe von KI leicht schreiben – solche, bei denen der Zeitaufwand darin besteht, die APIs von den Plattformherstellern zu suchen und die Vorgaben der Endnutzer zusammenzustellen, das Coding selbst aber einen geringen Grad an Komplexität aufweist. Nicht zuletzt können Unternehmen ihre Entwickler auch von wichtigen, aber einfachen Aufgaben entlasten – beispielsweise von der Aufgabe, technische Schulden zu beseitigen.
Die Frage, ob KI zur Wertschöpfung in Unternehmen beitragen wird, hat sich inzwischen weiter in Richtung „wann“ und „wie“ verschoben. Zentral dabei ist, das vorhandene Potenzial dann einzusetzen, wenn es nötig ist – und KI nur für die Aufgaben zu nutzen, für die sie geeignet ist. KI-Spezialisten werden die Zukunft der Wirtschaft mitbestimmen, für mehr Produktivität sorgen, die Mitarbeiter zufriedener und die Daten wertvoller machen.
