Von der Informatisierung zum intelligenten Betrieb: die drei Phasen der digitalen Transformation und der Weg zum nächsten Sprung

In den vergangenen vierzig Jahren hat die Digitalisierung der Unternehmen zwei große Sprünge erlebt: Zuerst wanderten die Informationen vom Papier in den Computer, dann die Geschäftsprozesse in Systeme. Der dritte Sprung findet gerade statt. Die Rolle der Systeme wandelt sich vom „Aufzeichnen des Geschäfts“ zum „Mitwirken am Geschäft“: KI-Agenten beginnen, im Rahmen ihrer Befugnisse zu beurteilen, auszuführen und zusammenzuarbeiten – und Unternehmen treten damit in die Phase des „intelligenten Betriebs“ ein.

Welche Probleme hat jede der drei Phasen gelöst, und welche hat sie zurückgelassen? Worin liegt der grundlegende Unterschied zwischen intelligentem Betrieb und der vorherigen Generation aus „Berichten + Automatisierung“? Dieser Beitrag behandelt die Merkmale und Grenzen jeder Phase, die Funktionsweise des intelligenten Betriebs, wie Unternehmen ihren eigenen Standort bestimmen können und welche Hausaufgaben vor dem Schritt in die dritte Phase zu erledigen sind.

Drei Phasen – was hat sich jeweils verändert?

Die digitale Transformation von Unternehmen lässt sich in drei Phasen gliedern: Die Informatisierung macht Informationen digital, die Systematisierung macht Prozesse zu Regeln, und der intelligente Betrieb macht Systeme vom Aufzeichner zum Ausführenden. Mit jedem Sprung ändert sich nicht nur die Technologie, sondern vor allem die Arbeitsteilung zwischen Mensch und System.

Zu beachten ist, dass die drei Phasen sich nicht einfach nacheinander ablösen. Die meisten Unternehmen befinden sich gleichzeitig in zwei oder sogar drei Phasen: Die Finanzabteilung arbeitet längst im System, der Vertrieb noch mit Tabellen, und einzelne Abteilungen testen bereits Agenten. Die Zeitangaben sind nur grobe Orientierung; das Tempo unterscheidet sich je nach Branche und Region erheblich.

Informatisierung: Informationen werden erstmals digital

Der Kern der Informatisierung ist, dass Informationen erstmals in digitaler Form vorliegen. Sie steigerte die Arbeitseffizienz des Einzelnen erheblich, veränderte aber nicht die Art, wie die Organisation Informationen nutzt.

Ausgangspunkt dieser Phase war der PC. 1979 erschien mit VisiCalc die erste Tabellenkalkulation für Personal Computer auf dem Apple II, und der PC wurde erstmals zu einem ernsthaften Geschäftswerkzeug; 1981 kam der IBM PC auf den Markt, und Tabellenkalkulation und Textverarbeitung wurden rasch zur Standardausstattung im Büro (Quelle). In China nahm dieser Prozess ab Ende der 1980er-Jahre Fahrt auf, wobei die Finanzabteilungen als Erste die handgeschriebene Buchführung hinter sich ließen: Yonyou wurde 1988 gegründet, Kingdee 1993, beide begannen mit Finanzsoftware (Quelle).

Aus handschriftlichen Büchern wurden Tabellenkalkulationen, aus Papierbelegen Dokumente, aus Fax und Brief E-Mails. Doch die Digitalisierung dieser Phase war auf den Einzelnen bezogen, und ihr fehlten drei Dinge:

• Einheitliche Datenstandards. Derselbe Kunde kann in den drei Tabellen von Vertrieb, Lager und Finanzen drei verschiedene Schreibweisen haben.
• Gemeinsame Ablage. Die Daten liegen auf den privaten Rechnern der Mitarbeitenden statt auf den Servern des Unternehmens.
• Nachvollziehbare Aufzeichnungen. Wer wann was geändert hat, lässt sich nicht nachweisen.

Das größte Erbe dieser Phase ist eine Gewohnheit: Daten folgen der Person, nicht dem Geschäft. Verlässt zum Beispiel ein Vertriebsmitarbeiter, der Großkunden betreut, das Unternehmen, gehen mit ihm auch die Angebote und Kontaktnotizen auf seinem Rechner. Bis heute liegen wichtige Informationen in vielen Unternehmen auf diese Weise vor.

Systematisierung: Prozesse werden festgeschrieben, Daten werden getrennt

In der Phase der Systematisierung zogen die Geschäftsprozesse in Systeme um. Unternehmen konnten erstmals aus „so sollte es gemacht werden“ ein „nur so geht es“ machen und begannen, eigene historische Daten anzusammeln.

Ihre Wurzeln liegen in der Fertigung: von der Materialbedarfsplanung (MRP) der 1960er-Jahre über die Fertigungsressourcenplanung (MRP II) der 1980er-Jahre bis zum ERP, das Gartner 1990 prägte und das Kernfunktionen wie Finanzen, Produktion und Personal abdeckt (Quelle). Chinesische Anbieter starteten mit Finanzsoftware und erschlossen ab Ende der 1990er-Jahre den Markt für Unternehmenssoftware; das Cloud-Abonnement (SaaS) der 2010er-Jahre ermöglichte dann auch kleinen und mittleren Unternehmen, Managementsysteme zu geringen Kosten zu nutzen (Quelle).

Gegen Ende dieser Phase betreibt ein mittelständisches Unternehmen meist gleich mehrere Systeme nebeneinander – ERP, CRM, SCM, HRM, OA –, Fertigungsunternehmen zusätzlich ein MES. Innerhalb jedes Systems herrscht Ordnung, zwischen den Systemen dagegen oft Funkstille. Systeminseln haben im Wesentlichen drei Ursachen:

• Beschaffung nach Abteilungen. Jede Abteilung wählt nach eigenem Bedarf aus, eine einheitliche Datenarchitektur fehlt.
• Uneinheitliche Stammdaten. Derselbe Kunde hat in CRM und ERP zwei verschiedene Nummern, dasselbe Material in Einkauf und Produktion unterschiedliche Bezeichnungen.
• Punkt-zu-Punkt-Schnittstellen. Die Systeme tauschen Daten über einzeln entwickelte Schnittstellen aus; je mehr Systeme, desto mehr Schnittstellen, und jedes Upgrade an einer Stelle kann an vielen anderen Folgen auslösen.

Die grundlegendere Grenze liegt jedoch im Entwurfsziel. Diese Systemgeneration wurde zum „Aufzeichnen“ entworfen: Sie sagt Ihnen genau, was im letzten Monat geschehen ist, weist aber nicht von selbst darauf hin, wo etwas schiefläuft, und löst das Problem erst recht nicht. Selbst nachdem später Business-Intelligence-Berichte (BI) und Robotic Process Automation (RPA) hinzukamen, muss die BI weiterhin von Menschen angesehen und beurteilt werden, während RPA nur feste Skripte wiederholt und bei Fällen außerhalb der Regeln stehen bleibt.

Intelligenter Betrieb: Wenn Systeme anfangen zu handeln

Intelligenter Betrieb bezeichnet eine Betriebsweise, bei der KI-Agenten im Mittelpunkt stehen und Menschen und Agenten die Geschäftsabläufe gemeinsam bewältigen. Der wesentliche Unterschied zu den beiden vorherigen Phasen: Das System zeichnet das Geschäft nicht mehr nur auf und stellt es dar, sondern erkennt entlang der Unternehmensziele von sich aus Probleme, trifft Beurteilungen und stößt die Umsetzung an.

Zwei Kräfte treiben diese Veränderung. Erstens die Reife der Datenplattformen: Data Warehouses, Data Lakes und Integrationswerkzeuge machen es technisch machbar und kostenmäßig beherrschbar, mehrere Systeme zu verbinden. Zweitens der Durchbruch bei großen Sprachmodellen und Agententechnologie: Systeme können erstmals unstrukturierte Informationen wie Verträge, E-Mails und Tickets verstehen sowie Schritte planen, Werkzeuge aufrufen und ganze Abfolgen von Aktionen ausführen.

Ein Agent, der am Geschäft mitwirkt, arbeitet in der Regel in vier Phasen im Kreislauf:

1. Wahrnehmen. Er liest fortlaufend Daten zu Aufträgen, Beständen, Zahlungseingängen und Kundenkommunikation und erkennt Auffälligkeiten und Chancen.
2. Beurteilen. Er analysiert unter Berücksichtigung von Geschäftsregeln und Erfahrungswerten die Ursachen und schlägt Lösungen vor.
3. Ausführen. Er handelt im Rahmen seiner Befugnisse unmittelbar, etwa indem er Belege erstellt, Erinnerungen versendet oder Tickets anlegt; was über seine Befugnisse hinausgeht, überlässt er dem Menschen.
4. Rückmelden. Er hält Ergebnisse und Änderungswünsche von Menschen fest und nutzt sie, um die nächste Beurteilung zu verbessern.

Ein Beispiel aus dem Forderungsmanagement: In der Phase der Systematisierung exportiert die Finanzabteilung jede Woche den Offene-Posten-Bericht und schreibt dann einzeln Mahn-E-Mails. In der Phase des intelligenten Betriebs prüft der Agent täglich die Fälligkeiten, schätzt anhand des bisherigen Zahlungsverhaltens der Kunden das Risiko ein, versendet bei kleinen, routinemäßigen Beträgen automatisch Zahlungserinnerungen und erstellt bei wichtigen Kunden einen Bericht für die Vertriebsleitung zur Nachverfolgung. Menschen ordnen nicht mehr Daten, sondern kümmern sich um die Ausnahmen, die wirklich eine Beurteilung erfordern.

Diese Phase rückt rasch näher. Gartner prognostiziert, dass bis 2026 40 % der Unternehmensanwendungen aufgabenspezifische KI-Agenten integrieren werden, gegenüber weniger als 5 % im Jahr 2025 (Quelle); bis 2028 soll mindestens 15 % der alltäglichen Arbeitsentscheidungen von Agenten eigenständig getroffen werden (Quelle). Auch McKinseys „The state of AI in 2026“ zeigt: Bei großen Unternehmen mit mehr als 1 Milliarde US-Dollar Jahresumsatz setzen bereits 40 % in mindestens einer Funktion Agenten in großem Maßstab ein, ein Jahr zuvor waren es 27 % (Quelle).

Doch von einem Abschluss ist man weit entfernt. In derselben McKinsey-Umfrage sehen nur 37 % einen Beitrag der KI zum Ergebnis vor Zinsen und Steuern (EBIT); Gartner warnt zudem, dass bis Ende 2027 mehr als 40 % der Agentenprojekte wegen Kosten, Wert oder Risikokontrolle eingestellt werden könnten. Die Hürde für den intelligenten Betrieb liegt nicht darin, ob man Agenten kaufen kann, sondern darin, ob die Daten verbunden sind, ob die Prozesse neu gestaltet wurden und ob Befugnisse und Verantwortlichkeiten klar geregelt sind.

Wo steht Ihr Unternehmen?

Die Phase eines Unternehmens lässt sich nicht allein daran ablesen, welche Systeme angeschafft wurden; entscheidend ist, in welchem Zustand Daten, Prozesse, Entscheidungen und Organisation tatsächlich sind. Dasselbe Unternehmen steht in verschiedenen Dimensionen oft in unterschiedlichen Phasen, und die am weitesten zurückliegende Dimension bestimmt, wie weit der nächste Schritt reichen kann.

Die folgende Tabelle dient als schnelle Checkliste zur Selbsteinschätzung:

Wenn die ersten beiden Zeilen noch in der linken Spalte stehen, müssen die Hausaufgaben der Informatisierung und Systematisierung erst noch erledigt werden; sind die Daten verbunden und die Berichte jederzeit einsehbar, ist die Grundlage für den Einsatz von Agenten gegeben.

Insgesamt befinden sich viele Unternehmen noch in den ersten beiden Phasen. Einem Bericht von Lenovo und dem 36Kr Research Institute aus dem Jahr 2024 zufolge befinden sich 62,6 % der chinesischen kleinen und mittleren Unternehmen noch in einer frühen Phase der Digitalisierung, und nur 3,2 % haben einen hohen Digitalisierungsgrad und werden von Intelligenz getrieben (Quelle). Das heißt: Viele Unternehmen haben die Hausaufgaben der zweiten Phase noch nicht abgeschlossen und stehen doch schon an der Schwelle zur dritten.

Auf dem Weg zum intelligenten Betrieb: Welche Hausaufgaben stehen zuerst an?

Der häufigste Irrtum beim intelligenten Betrieb ist die Vorstellung, es genüge, „ein Agentensystem zu kaufen“. Damit ein Agent am Geschäft mitwirken kann, muss das Geschäft bereits in Systemen erfasst und müssen die Daten verbindbar sein. Phasen lassen sich beschleunigen, aber kaum überspringen; ohne tragfähiges Fundament trifft der Agent auf chaotischen Daten nur schneller falsche Entscheidungen.

Stammdaten vereinheitlichen, damit es auf dieselbe Frage nur eine Antwort gibt. Ordnen Sie zuerst die zentralen Stammdaten zu Kunden, Artikeln und Lieferanten und verbinden Sie die Daten zu Aufträgen, Beständen und Zahlungseingängen, die Geschäftsentscheidungen am stärksten beeinflussen. Das ist die Voraussetzung dafür, dass Agenten verlässlich urteilen können.

Implizite Erfahrung in explizite Regeln überführen. Wie Rabatte vergeben werden, wann Eilaufträge nötig sind, welche Kunden persönlich betreut werden müssen – wenn diese Regeln nur in den Köpfen langjähriger Mitarbeitender existieren, kann ein Agent sie nicht lernen. Sie als Dokumente festzuhalten und in einer Wissensdatenbank zu ordnen, ist der am leichtesten übersehene Schritt.

Prozesse rund um den Agenten neu gestalten, statt ihn in alte Prozesse zu zwängen. Laut McKinsey-Umfrage haben fast drei Viertel der KI-Hochleister ihre Arbeitsabläufe grundlegend neu gestaltet, bei den übrigen Unternehmen nur etwa ein Viertel. Neu gestalten heißt, die Arbeitsteilung neu zu definieren: Welche Schritte übernimmt der Agent, welche kontrolliert der Mensch?

Erst Befugnisse und Verantwortung klären, dann den Agenten arbeiten lassen. Legen Sie fest, welche Daten jeder Agent sehen, welche Aktionen er ausführen darf und welche Entscheidungen manuell bestätigt werden müssen, und führen Sie ein vollständiges Protokoll aller Aktionen. Autonom ist der Agent, verantwortlich bleibt stets der Mensch. Wie sich die Autonomie von Agenten stufenweise erweitern lässt, erfahren Sie in KI-Agenten im Produktivbetrieb: Wie Unternehmen Autonomie ausbauen und dabei die Kontrolle behalten.

Mit einem geschlossenen Anwendungsfall beginnen. Wählen Sie einen Prozess mit klaren Regeln und messbarem Nutzen, etwa die Forderungsnachverfolgung, Bestandswarnungen oder die Auftragserfassung, und lassen Sie den Agenten den vollständigen Kreislauf „Wahrnehmen, Beurteilen, Ausführen, Rückmelden“ durchlaufen; übertragen Sie dieselbe Methode danach auf den nächsten Prozess.

Fazit: Die Arbeitsteilung zwischen Mensch und System neu schreiben

Ein Rückblick auf die drei Phasen zeigt: Jeder Sprung hat die Grenze zwischen Mensch und System neu gezogen. Die Informatisierung befreite den Menschen vom Abschreiben und Rechnen, die Systematisierung von mündlicher Übergabe und wiederholten Freigaben; der intelligente Betrieb befreit ihn vom Ordnen von Daten und von Routineaufgaben und lässt ihn seine Energie auf Zielsetzung, Ausnahmen und Kundenbeziehungen richten.

Intelligenter Betrieb ist kein Systemprojekt, sondern eine Neugestaltung der Betriebsweise. Sie müssen nicht jedem neuen Werkzeug hinterherlaufen: Erkennen Sie zunächst, auf welcher Stufe Sie in jeder Dimension stehen, schließen Sie die größte Lücke und lassen Sie die Agenten dann Schritt für Schritt mehr Arbeit übernehmen.

Quellen

• VisiCalc, Wikipedia
• The History of ERP, Visibility
• 缠斗30余年，用友和金蝶都没赢, Pedaily (投资界), April 2025
• 用友网络 ERP 软件业务布局历程, Qianzhan Industry Research Institute (前瞻产业研究院)
• Gartner Predicts 40% of Enterprise Apps Will Feature Task-Specific AI Agents by 2026, Gartner, August 2025
• Gartner Predicts Over 40% of Agentic AI Projects Will Be Canceled by End of 2027, Gartner, Juni 2025
• The state of AI in 2026: On the road to ROI, McKinsey, August 2026
• Neuer Bericht: Chinas KMU in der digitalen Transformation, sechs von zehn in der Frühphase, China Daily, Juni 2024