Künstliche Intelligenz und EAM KI: Neue Herausforderungen und Chancen für die Unternehmensarchitektur

Anbieter zum Thema

Detecon International GmbH

OKW Odenwälder Kunststoffwerke Gehäusesysteme GmbH

MicroConsult Academy GmbH

IBR Leiterplatten GmbH & Co. KG

Die Integration von Künstlicher Intelligenz im Unternehmenskontext hat auch tiefgreifende Auswirkungen auf die Unternehmensarchitektur und deren Management. Künstliche Intelligenz kann die Prozessgestaltung, Effizienz, Entscheidungsfindung und Automatisierung erheblich verbessern. Gleichzeitig bringt diese Entwicklung neue Herausforderungen mit sich – in Bezug auf Datenqualität, Datenintegration und Sicherheitsarchitekturen, aber auch hinsichtlich des Selbstverständnisses des Berufsbildes der Unternehmensarchitektinnen und Unternehmensarchitekten.

Künstliche Intelligenz (KI) ermöglicht es Maschinen, Aufgaben auszuführen, die menschenähnliche Fähigkeiten erfordern. Sie ist Meister in der schnellen Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen sowie darin, Muster und Zusammenhänge zu erkennen und daraus die für Unternehmen mehrwertstiftenden Schlüsse zu ziehen. Und mit jeder neuen Herausforderung wird sie besser darin. Damit revolutioniert KI die Abläufe und das tägliche Funktionieren von Unternehmen, auch im Unternehmensarchitekturmanagement (Enterprise Architecture Management, EAM).

Sie unterstützt das EAM unter anderem dabei, komplexe IT-Landschaften zu verwalten und zu optimieren, Risiken zu minimieren und innovative Lösungen zu entwickeln. KI stellt das EAM allerdings vor ganz neue Herausforderungen, die das gesamte Unternehmen tangieren – und das hat auch Konsequenzen für das Berufsbild der Unternehmensarchitektin und des Unternehmensarchitekten.

KI in der Unternehmensarchitektur-Funktion

EAM umfasst eine Vielzahl an Methoden und Tools, um die Architektur eines Unternehmens zu modellieren. Die Unternehmensarchitektur bezieht sich auf die Gesamtheit aller Strukturen eines Unternehmens, einschließlich seiner Geschäftsprozesse, der Anwendungen und Daten, der IT-Infrastruktur und der wichtigsten Interessengruppen.

Im Laufe der Zeit sind Unternehmensarchitekturen immer umfassender und komplexer geworden, da die IT-Landschaften von Organisationen um immer mehr Komponenten ergänzt wurden. EAM erleichtert eine solche Integration neuer Elemente in bestehende Strukturen. Nicht zuletzt dadurch kommt dem Unternehmensarchitekturmanagement eine bedeutende Rolle bei der Einführung von KI-Anwendungen zu. Innerhalb der EAM-Funktion selbst kann KI in vielen Tätigkeitsbereichen Unternehmen ebenfalls unterstützen und manche Aufgaben erheblich optimieren.

Im Normalfall bilden Unternehmensarchitektinnen und Unternehmensarchitekten die Architektur eines Unternehmens und dessen Prozesse, Anwendungen und Schnittstellen virtuell in einem eigenen Repository ab. Diese Dokumentationsarbeit geht mit sehr viel manuellem Aufwand einher, da alle dafür notwendigen Informationen in der Regel in verschiedenen Systemen abgelegt sind, wie Prozess-Management-Tools, Configuration Management Databases oder auch dem Active Directory.

Eine KI mit entsprechendem Zugriff kann relevante Datenpunkte automatisiert zusammenziehen und im Idealfall daraus über die Dokumentation hinaus weitere Erkenntnisse ableiten, die das EAM noch weiter verbessern. Sie könnte Architektinnen und Architekten dadurch entlasten, dass diese ihren Fokus von der reinen Datenerhebung verstärkt auf die Analyse der Informationen legen könnten. Auch dabei könnte die KI weiter unterstützen: bei analytischen Tätigkeiten wie dem Erkennen von Mustern in den Datensätzen etwa, dem Aufbereiten von Analyseergebnissen und Erstellung von Reports sowie der Bereitstellung eines Dokumenten-Repository als Entscheidungsgrundlagen für das Management. Das ermöglicht es, Entscheidungswege zu verkürzen und eine bessere Vorhersage zukünftiger Entwicklungen zu ermöglichen.

Ein weiteres produktives Einsatzfeld für KI im Unternehmensarchitekturmanagement ist die Schnittstellenanalyse, besonders bei der Auswertung von Monitoring-Werkzeugen. Hierbei geht es vorwiegend darum, zu analysieren, wie verschiedene Systeme oder Komponenten miteinander kommunizieren und interagieren. Dabei fallen immense Datenmengen an, die bislang Expertinnen und Experten von Hand auswerten müssen. Es gilt dabei etwa herauszufinden, welche Abhängigkeiten in der Organisation bestehen, wie sich der Datenfluss zwischen verschiedenen Systemen gestaltet, welche Technologien dafür zum Einsatz kommen und wie hoch die dafür genutzten Schnittstellen frequentiert werden. Dies ist ungemein wichtig mit Blick auf die Unternehmenssicherheit, das Notfallmanagement und die Business-Continuity.

Mittels durch KI aggregierter Daten könnten Architektinnen und Architekten einfacher Verbesserungspotenziale innerhalb der Organisation identifizieren, Komplexität verringern oder auch Redundanzen in Datenbeständen erkennen. So erlaubt KI dem Unternehmensarchitekturmanagement, deutlich schnellere und effektivere Schnittstellen zu gestalten und nachhaltiger mit Daten umzugehen.

Organisationen KI-ready machen

Ähnlich bedeutsam wie die Vorteile durch den gezielten Einsatz von KI innerhalb der EAM-Funktion selbst sind die Herausforderungen durch deren betriebliche Nutzung. Denn überall dort, wo eine Organisation KI-Technologien einsetzt, steigt der Bedarf an Transparenz hinsichtlich der betroffenen Prozesse, Daten, Anwendungen usw., was wiederum zu neuen Anforderungen an das EAM führt.

Schon die Einführung von KI in einem Unternehmen wartet mit vielfältigen neuen Herausforderungen auf. Oft ist zu Beginn das Ausmaß der KI-Implementierung unklar, sodass Unternehmen das Entwickeln einer präzisen Strategie für den Umgang mit KI schwerfällt. Hinzu kommt die gestiegene Komplexität der Unternehmensarchitektur, die die effektive Verwaltung großer Datenmengen verkompliziert. Probleme mit der Data Governance und der Datenqualität sind ebenfalls häufige Stolpersteine.

Eine hohe Datenqualität ist maßgeblich für fundierte Entscheidungen, umso mehr in geschäftskritischen Bereichen. Denn damit eine KI Informationen zielführend verarbeiten und basierend darauf Erkenntnisse bereitstellen kann, müssen die Daten vollständig, systemübergreifend einheitlich, fehlerfrei und aktuell sein. KIs können aber auch dabei unterstützen, diese Grundlage überhaupt erst zu etablieren, wenn sie gezielt zum Zusammenführen und Aufbereiten von Datensätzen dienen soll.

Ebenso bleiben die Rolle und die genauen Aufgaben des Managements der Unternehmensarchitektur beim Einsatz von KI-Technologien oft unklar, was zusätzliche Unsicherheiten schafft. Dies wird dadurch weiter erschwert, dass KI das Wissens- und Fähigkeitenmonopol zur Entwicklung von Anwendungen zunehmend aufbricht. Gepaart mit schon verbreiteten Low-/No-Code Ansätzen kann plötzlich jede/r in einem Unternehmen Anwendungen entwickeln, ganz gleich, ob sie vom EAM sanktioniert sind und sich strategisch oder regulatorisch in die bestehende Architektur einfügen.

Berufsbild Unternehmensarchitektin und Unternehmensarchitekt in Zeiten von KI

Bei der erfolgreichen Implementierung von KI kommt der Rolle der Unternehmensarchitektinnen und Unternehmensarchitekten eine zentrale Bedeutung zu. Sie sind dafür verantwortlich, KI-Technologien nahtlos in die bestehende IT-Infrastruktur zu integrieren. Weiterhin ist es ihre Aufgabe, die Vielzahl der auf einmal KI-gestützten Anwendungen im Blick zu behalten und sicherzustellen, dass nur auf zugelassene Daten zugegriffen wird. Sie müssen gewährleisten, dass die Ziele des Unternehmens und die IT-Anforderungen an KI-Projekte aufeinander abgestimmt sind und die Projekte nicht nur aus reiner Begeisterung an der Technologie durchgeführt werden.

Dafür ist es entscheidend, dass die Unternehmensarchitektinnen und Unternehmensarchitekten ein klares Zielbild sowie die zu dessen Erreichung notwendigen Zwischenschritte dokumentieren, um die benötigten Ressourcen effektiv identifizieren zu können. Durch klare Kommunikation mit allen relevanten Stakeholdern schaffen sie es, die Projekte erfolgreich voranzutreiben und etwaige Interessenkonflikte zu vermeiden.

Dieses Rollenverständnis stellt neue Anforderungen an die Expertise und Fähigkeiten von Architektinnen und Architekten. Ein tiefgehendes Verständnis der existierenden Architektur und die kontinuierliche Auseinandersetzung mit der neuen Technologie und ihrer Entwicklung allein reichen dabei nicht mehr aus. Um den KI-Trend zu beherrschen, müssen sie KI aktiv nutzen und in ihren Arbeitsalltag sowie ihre Arbeitsweise integrieren. Bei einer sich schnell entwickelnden Technologie wie KI fordert dies Architektinnen und Architekten eine nicht zu unterschätzende kontinuierlich steile Lernerfahrung ab. Mehr als zuvor müssen sie darüber hinaus ihr Wissen auch außerhalb der Linienfunktion weitergeben und verstärkt als strategische Beraterinnen und Berater agieren, die KI-relevante Entscheidungsprozesse unterstützen und gestalten.

Damit fällt Architektinnen und Architekten eine nicht zu vernachlässigende Rolle bei der Schulung und Sensibilisierung zu, von Mitarbeitenden bis zu Management-Vertreterinnen und -Vertretern. Denn nur wenn sie im gesamten Unternehmen ein tiefes Verständnis für die Möglichkeiten und Grenzen der KI schaffen können, gelingt es ihnen, eine nachhaltige und erfolgreiche Implementierung sicherzustellen. Dies kann wiederum eine Chance sein, um das EAM-Mandat im Unternehmen zu stärken.

KI als Kulturwandel verstehen

Auch in der Unternehmensarchitektur zieht KI letztlich mehr nach sich, als die technologische Veränderung anfänglich vermuten lässt – nämlich einen tiefgreifenden Kulturwandel bzw. eine stärker gelebte Datenkultur, die KI-Technologien auf logisch aufgebaute Datenstrukturen aufbauen lässt. Und dies benötigt Zeit, um ein Unternehmen auch über den Hype-Cycle von KI-Technologien und der vielen Möglichkeiten, die sie eröffnen, zukunftsfähig zu machen. Seitens des EAM erfordert dies nicht wenig Geduld. Denn echte Innovation wird im Hinblick auf den Einsatz von KI nicht in der gleichen Geschwindigkeit bemessen, mit der sich die Technologie derzeit entwickelt. Dafür ist es zu wichtig, saubere und konsistente Grundlagenarbeit zu leisten. Architektinnen und Architekten sollten sich darum die Zeit nehmen, verschiedene KI-Szenarien zu analysieren, in Proof of Concepts zu verproben und im Bedarfsfall wieder zu verwerfen.

Bildergalerie

Denn die Frage nach der Sinnhaftigkeit von KI-Technologien und deren Nutzung tangiert mehr als jede Technologieimplementierung der Vergangenheit den strategischen Kern des Unternehmens und die Art und Weise, wie es Werte generiert. (sb)

* Dr. Simone Rudolph ist Global Lead of Technology Strategy & Transformation bei der internationalen Management- und Technologieberatung Detecon. Als Wirtschaftsinformatikerin mit mehr als 20 Jahren Erfahrung in der Beratung von Mittelständlern und Konzernen in strategischen CIO-Themen ist sie Expertin für IT-Transformation, EAM und Cyber Security sowie ESG-Strategien zur nachhaltigen Transformation von Unternehmen.

* Thorben Werner Loring ist Manager im Bereich Enterprise Architecture bei der internationalen Management- und Technologieberatung Detecon. Mit den Schwerpunkten EA-Governance und Tooling begleitet er Unternehmen beim Ramp-up ihres EA-Managements und bei der erfolgreichen Umsetzung wertorientierter Use Cases.

(ID:50139647)