Wichtige Erkenntnisse
Mehr als 75 % der Unternehmen setzen KI mittlerweile in mindestens einem Geschäftsbereich ein, wobei Unternehmen KI zur Steigerung der Produktivität, zur Verbesserung der Entscheidungsfindung und zur Optimierung von Arbeitsabläufen nutzen.
KI-Automatisierungsplattformen rationalisieren Aufgaben, treffen Entscheidungen und verbessern Ergebnisse, ohne dass eine ständige menschliche Überwachung erforderlich ist. Sie können die Produktivität der Mitarbeiter um 40 % steigern und die Lösungszeiten für interne Tickets und den Kundensupport um die Hälfte reduzieren. Es wird erwartet, dass die KI-Automatisierung das globale Produktivitätswachstum bis 2030 um bis zu 1,4 % jährlich steigern wird.
KI-Automatisierungsdienste sind professionelle Dienstleistungen, die Automatisierungslösungen entwerfen, entwickeln und betreiben, wobei die KI für das Verstehen und die Entscheidungen zuständig ist und die Automatisierung für die Ausführung.
KI-Automatisierungsdienste: Was sind sie und warum kaufen Unternehmen sie?
Eine praktische Möglichkeit, sich „intelligente Automatisierung” vorzustellen, ist ein Stack, der KI + Prozess-/Workflow-Orchestrierung + Aufgabenautomatisierung (oft RPA) kombiniert, sodass Sie Entscheidungen optimieren und unternehmensweit skalieren können.
KI-gesteuerte Automatisierung ermöglicht Echtzeitanpassungen und personalisiertes Engagement, transformiert Geschäftsabläufe durch nahtlose Integration in Unternehmenssysteme und liefert messbare Verbesserungen.
Unternehmen investieren in diese Dienste, wenn sie über die „Single-Bot”-Automatisierung hinausgewachsen sind und durchgängige Prozessergebnisse wie schnellere Zykluszeiten, weniger manuelle Eingriffe, bessere Überprüfbarkeit und eine konsistentere Kundenbetreuung über alle Kanäle hinweg benötigen.
KI-Automatisierung senkt die Arbeitskosten, reduziert Fehler, verbessert die Einhaltung von Vorschriften und beschleunigt die Lieferzeiten, wodurch Unternehmen greifbare Ergebnisse erzielen.
Agentische KI-Frameworks entwickeln sich zu fortschrittlichen Lösungen, die die Automatisierung und Orchestrierung über mehrere Systeme und Tools hinweg ermöglichen. KI-Tools spielen eine wichtige Rolle bei der Förderung der Automatisierung, der Verbesserung der Entscheidungsfindung und der Erzielung messbarer Geschäftsergebnisse.
Die unten aufgeführten Unternehmen wurden auf der Grundlage ihrer Reputation in der Unternehmensbereitstellung, ihrer nachweisbaren Fähigkeiten in den Bereichen KI und Automatisierung sowie der Breite ihres Angebots (Strategie → Aufbau → Integration → Governance → Managed Operations) ausgewählt und bewertet.
Die 8 führenden Unternehmen für KI-Automatisierungsdienste
Future Processing
Future Processing ist ein erfahrener, bewährter, ingenieursorientierter Technologiepartner, der KI/ML-Bereitstellung mit der praktischen „Last Mile“-Arbeit der Integration von Automatisierung in reale Geschäftssysteme und Betriebsmodelle kombiniert.
Die Adopt AI-Produktreihe von Future Processing definiert die Bereitstellung ausdrücklich als komplexe Lösungsentwicklung, die durch angrenzende Kompetenzen wie Cloud, Datenlösungen und Cybersicherheit unterstützt wird. Dies ist der Unterschied zwischen einem vielversprechenden Modell und einer zuverlässigen Automatisierungsfunktion, die Audits, Spitzenauslastungen und sich ändernde Anforderungen übersteht.
Zu den wichtigsten Merkmalen der KI-Automatisierungsangebote von Future Processing gehören die Anpassungsfähigkeit an sich ändernde Geschäftsanforderungen, fortschrittliches maschinelles Lernen, robuste Dokumentenverarbeitung, nahtlose Integration in Unternehmenssysteme und hohe Sicherheit – damit sind leistungsstarke und unternehmensgerechte Lösungen gewährleistet.
Future Processing ist ideal für mittelständische und große Unternehmen, die einen hochqualifizierten, erfahrenen Lieferpartner suchen, um produktionsreife KI-Automatisierung (nicht nur Demos) aufzubauen und diese auch bei sich ändernden Prozessen zuverlässig zu halten.
Entdecken Sie, wie unsere Dienstleistungen Kosten senken, die Produktivität verbessern, Ihre Ideen testen und den ROI maximieren.
Erhalten Sie Empfehlungen, wie KI in Ihrem Unternehmen eingesetzt werden kann, und entdecken Sie datenbasierte Möglichkeiten, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.
Lesen Sie mehr über Automatisierung in Unternehmen:
Accenture
Accenture ist ein globaler Anbieter von professionellen Dienstleistungen mit ausgereiften Kompetenzen in den Bereichen intelligente Geschäftsprozessautomatisierung und KI-Programme für Unternehmen. Dies ist besonders relevant, wenn der Automatisierungsumfang mehrere Funktionen (Finanzen, Lieferkette, Kundenbetreuung) umfasst und eine Standardisierung über alle Geschäftsbereiche hinweg erforderlich ist.
Der KI-Bereich des Unternehmens konzentriert sich auch auf die Skalierung von KI im gesamten Unternehmen (einschließlich Plattformen und Betriebsmodellen), was besonders wertvoll ist, wenn die Automatisierung von isolierten Erfolgen zu einem Portfolio übergehen muss, das im Hinblick auf ROI und Risiko verwaltet wird.
Ideal für globale Unternehmen, die eine länderübergreifende Standardisierung und einen Anbieter benötigen, der ein großes Automatisierungsportfolio in großem Maßstab betreiben kann.
IBM Consulting
IBM Consulting vermarktet ausdrücklich Automatisierungsberatungsdienste, die darauf abzielen, über die einfache Aufgabenautomatisierung hinaus zu vernetzten, intelligenten End-to-End-Prozessen zu gelangen. Dies ist entscheidend, wenn Ihre Engpässe eher in Übergaben und Ausnahmewarteschlangen als in einzelnen Schritten liegen.
Der Ansatz von IBM ist hilfreich für regulierte oder komplexe Umgebungen, da er den Schwerpunkt auf Orchestrierung, Skalierung und „integrierte Akzeptanz“ legt, was oft mit einer stärkeren Fokussierung auf Kontrollen und Operationalisierung einhergeht.
Ideal für Unternehmen, die robuste, integrierte Automatisierungsprogramme benötigen, bei denen Architektur und Governance ebenso wichtig sind wie Geschwindigkeit.
Deloitte
Deloitte positioniert Intelligent Automation als ein Angebot zur Bereitstellung automatisierter und verbesserter Prozesse, die die Effektivität und Kapazität von Organisationen steigern. Dies passt zu Transformationsprogrammen, bei denen Produktivitätssteigerungen messbar und gegenüber den Führungskräften vertretbar sein müssen.
Für Käufer kann Deloitte besonders nützlich sein, wenn die Automatisierung unter Berücksichtigung von Risiken, Kontrollen und Compliance-Anforderungen konzipiert werden muss, da das Unternehmen auch ausdrücklich „digitale Kontrollen, KI und Automatisierungsdienste” im Zusammenhang mit der Qualitätssicherung vermarktet.
Ideal für regulierte Branchen (Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen, öffentlicher Sektor), in denen die Automatisierung ein starkes Kontrollkonzept und eine hohe Verantwortlichkeit erfordert.
Capgemini
Die Positionierung von Capgemini im Bereich der intelligenten Prozessautomatisierung kombiniert ausdrücklich RPA, KI und Analytik, um eine durchgängige Automatisierung und eine digital erweiterte Belegschaft zu ermöglichen, was der Praxis moderner „KI-Automatisierungsprogramme” entspricht.
Capgemini vermarktet auch ein Konzept für eine intelligente Automatisierungsplattform für die Betriebsabwicklung, das relevant ist, wenn Sie wiederholbare Muster und standardisierte Telemetrie über viele Automatisierungen hinweg wünschen.
Dieses Unternehmen eignet sich am besten für große Organisationen, die intelligente Automatisierung durch wiederholbare Muster und ein betriebsorientiertes Bereitstellungsmodell skalieren möchten.
Cognizant
Die Intelligent Process Automation Practice von Cognizant kombiniert explizit Beratungsdienstleistungen mit Herstellerpartnerschaften und integrierten Lösungen und legt den Schwerpunkt darauf, Kunden „dort abzuholen, wo sie stehen“ auf ihrem Automatisierungsweg, was praktisch ist, wenn Sie unterschiedliche Reifegrade in verschiedenen Abteilungen haben.
Die Betonung der Einbettung von Teams in die Kundenkultur ist relevant, da KI-Automatisierungsprogramme oft eher an Reibungsverlusten bei der Einführung scheitern als an der Modellgenauigkeit allein.
Sie eignen sich am besten für Unternehmen, die von Pilotprojekten zu einem Portfolio skalieren, insbesondere wenn die Abstimmung zwischen den Beteiligten und das Betriebsmodell die größten Engpässe darstellen.
Infosys
Infosys bietet explizit KI- und Automatisierungslösungen an, was für Käufer von Vorteil ist, die einen einzigen Partner suchen, der sowohl für die KI-Ebene (Modelle, Entscheidungsfindung) als auch für die Automatisierungsebene (Prozessausführung) verantwortlich ist.
Wenn Sie beratungsorientierte Unterstützung wünschen, bietet Infosys auch intelligente Automatisierungsberatung als spezielles Angebot an, was wichtig sein kann, wenn Sie vor Beginn der Entwicklung Prozessermittlung, Governance-Design und Rollout-Planung benötigen.
Am besten geeignet für Unternehmen, die eine globale Lieferkapazität und einen einheitlichen Umfang an KI- und Automatisierungsdienstleistungen unter einem Anbieter benötigen.
Tata Consultancy Services (TCS)
TCS positioniert sich als langjähriger Partner für digitale Transformation (gegründet 1968), was für konservative Käufer relevant ist, die bei mehrjährigen Automatisierungsroadmaps Wert auf die Stabilität des Anbieters legen.
Im Bereich Automatisierung vermarktet TCS die intelligenten Automatisierungsprodukte TCS MasterCraf, um die Modernisierung und Servicebereitstellung zu beschleunigen, und positioniert außerdem „AI-first”-Services (einschließlich agenter und kundenspezifischer KI) als Treiber der Unternehmenstransformation.
Eine ausgezeichnete Wahl für große Unternehmen, die einen stabilen, langfristig orientierten Partner suchen, um Modernisierung, KI und Automatisierung in großem Maßstab zu kombinieren.
Leitfaden für Käufer: Worauf sollte man bei der Auswahl eines KI-Automatisierungs-Partners achten?
Beginnen Sie mit der Prozesswahrheit, nicht mit der Tool-Präferenz. Ein glaubwürdiger Anbieter wird auf die Prozessermittlung (einschließlich Varianten und Ausnahmepfaden) drängen, da der ROI der Automatisierung zusammenbricht, wenn „Happy Path”-Abläufe automatisiert werden, Ausnahmen jedoch weiterhin manuell sortiert werden müssen.
Bei der Bewertung von KI-Automatisierungsunternehmen sollten Käufer nach Plattformen mit Funktionen wie der nahtlosen Integration in bestehende Geschäftssysteme – einschließlich ERP, CRM und Dokumentenspeicherung – Ausschau halten, um Silos zu beseitigen und den gesamten Tech-Stack zu verbinden.
Zu den wichtigsten Funktionen gehören auch die Fähigkeit, unstrukturierte Daten zu verarbeiten, aus historischen Mustern zu lernen und sich im Laufe der Zeit zu verbessern.
Führende Plattformen ermöglichen es Geschäftsanwendern, Automatisierungen ohne umfangreiche Programmierkenntnisse zu erstellen, zu testen und zu iterieren. Sie sind so konzipiert, dass sie skalierbar sind, sich anpassen lassen und team-, tool- und prozessübergreifend funktionieren.
Sicherheit und Compliance sind von entscheidender Bedeutung. Achten Sie daher auf Funktionen wie rollenbasierte Zugriffskontrollen und Datenverschlüsselung. Die Integration mit Altsystemen ist sehr wichtig und erfordert bewährte Fähigkeiten und vorgefertigte Konnektoren. Schließlich sind strenge Responsible AI (RAI)-Frameworks erforderlich, um die mit autonomen Agenten verbundenen Risiken zu managen.
Verlangen Sie eine klare Übersicht darüber, wo KI eingesetzt wird und warum. Der Anbieter sollte in der Lage sein, „KI zum Verstehen“ (Dokumente, Sprache, Klassifizierung) von „Automatisierung zur Ausführung“ (Workflows, Integrationen) zu trennen, damit Sie überprüfen können, welche Teile eine Modell-Governance gegenüber Standard-IT-Kontrollen erfordern.
Behandeln Sie Datenbereitschaft als einen Arbeitsbereich erster Klasse. Wenn Ihre Dokumente, Kundendaten oder Betriebsprotokolle inkonsistent sind, muss der Automatisierungspartner Datenqualität, Herkunft und Feedbackschleifen planen, da sonst die KI-Komponente unbemerkt an Qualität verliert, während der Workflow weiterhin fehlerhafte Entscheidungen ausführt.
Fragen Sie, wie Modelle und Automatisierungen operationalisiert werden sollen. Eine produktionsreife KI-Automatisierung erfordert eine Überwachung sowohl der technischen Integrität (Latenz, Ausfälle) als auch der geschäftlichen Abweichungen (Änderungen der Genauigkeit, neue Dokumentlayouts, Aktualisierungen von Richtlinien). Daher sollte der Partner MLOps/LLMOps-ähnliche Praktiken nicht nur in Bezug auf die Tools, sondern auch in Bezug auf das Geschäft beschreiben.
Bestehen Sie darauf, dass die Ausnahmebehandlung als Teil der geplanten Erfahrung betrachtet wird. Der Unterschied zwischen „Automatisierung, die in Demos funktioniert” und „Automatisierung, die das Quartalsende übersteht” besteht darin, ob Ausnahmewarteschlangen priorisiert, erklärbar und an die richtigen Personen mit dem richtigen Kontext weitergeleitet werden.
Legen Sie konkrete Governance-Regeln fest. Sie benötigen klare Zuständigkeiten für Prompts/Modelle, Bot-/Workflow-Assets, Zugriffskontrollen, Prüfpfade und Änderungsgenehmigungen, da KI-Automatisierung häufig sensible Daten betrifft und kleine Fehler mit hoher Geschwindigkeit verstärken kann.
Wie lassen sich Angebote vergleichen und versteckte Risiken generativer KI vermeiden?
Vergleichen Sie Angebote anhand der Ergebnisdefinition und nicht anhand von Funktionslisten. Ein aussagekräftiges Angebot legt fest, was „fertig“ in messbaren Begriffen bedeutet (Reduzierung der Zykluszeit, Straight-Through-Processing-Rate, Genauigkeitsschwellen, Ausnahme-SLA, Compliance-Nachweis), anstatt allgemeine „Effizienz“ zu versprechen.
Verwenden Sie für alle Anbieter denselben Testfall. Geben Sie jedem Bieter einen repräsentativen Prozessausschnitt, der mindestens eine unübersichtliche Eingabe (E-Mail + PDF + ERP-Aktualisierung) enthält, damit Sie sehen können, ob sie für die Realität oder für ausgefeilte Demos entwickeln.
Fragen Sie, wer entwickeln und wer betreiben wird. Viele Programme scheitern bei der Übergabe, daher benötigen Sie ein benanntes Modell für die Betriebsphase: Überwachung, Bereitschaftsdienst, Reaktion auf Vorfälle, Rhythmus der Nachschulungen, Ablauf von Änderungsanforderungen und Kostenmodell für kontinuierliche Verbesserungen.
Prüfen Sie frühzeitig die Annahmen zur Integration. Das Hauptrisiko bei der KI-Automatisierung liegt selten beim Bot oder Modell, sondern bei Identität/Zugriff, API-Beschränkungen, unzuverlässigen Upstream-Daten und unklaren Entscheidungen zum Aufzeichnungssystem. Daher sollten Anbieter Integrationsmuster und Fehlermodi dokumentieren.
Behandeln Sie Sicherheit und Datenschutz als architektonische Einschränkungen und nicht als rechtliche Fußnoten. Wenn ein Anbieter nicht erklären kann, wo Daten verarbeitet werden, was protokolliert wird und wie Geheimnisse/personenbezogene Daten in der Automatisierungstelemetrie behandelt werden, werden Sie diese Lücken erst entdecken, wenn die Stakeholder die Produktionsbereitstellung blockieren.
