Um Technologien wie KI erfolgreich implementieren und skalieren zu können, müssen Unternehmen häufig erst technische Schulden abbauen. Hier sind drei Wege, dies zu erreichen.
Künstliche Intelligenz lässt IT-Infrastrukturen schneller altern, als es Unternehmen bisher gewohnt waren. Während sie ihre KI-Projekte mit hoher Priorität vorantreiben, stellen sie oft fest, dass ihre aktuelle Künstliche Intelligenz lässt IT-Infrastrukturen schneller altern, als es Unternehmen bisher gewohnt waren. Während sie ihre KI-Projekte mit hoher Priorität vorantreiben, stellen sie oft fest, dass ihre aktuelle IT-Landschaft nicht fit genug für den Produktivbetrieb von KI-Anwendungen ist. Das Problem ist dabei weniger die Aufrüstung der Hardware, sondern die Aktualisierung der eigenentwickelten Anwendungen. Wenn bei deren Entwicklung die Qualität der Software zugunsten einer schnellen Programmierung geopfert wurde, kommt irgendwann der Punkt, an dem Ressourcen benötigt werden, um die jeweilige Lösung zu überarbeiten oder vollständig zu ersetzen – man hat also technische Schulden angehäuft.
Bleiben technische Schulden unkontrolliert, wachsen sie unbemerkt bis zu dem Punkt, an dem Ressourcen verschwendet werden und die Effizienz leidet. Forrester prognostiziert, dass mehr als 50 Prozent der IT-Verantwortlichen dieses Jahr einen Anstieg ihrer technischen Schulden auf einen mittleren bis hohen Schweregrad verzeichnen werden, wobei dieser Anteil bis 2026 voraussichtlich auf 75 Prozent steigen wird. Und laut Gartner werden 2026 drei von fünf KI-Projekten aufgegeben, weil es an KI-fähigen Daten mangelt. Technische Schulden können dabei ein entscheidender Faktor sein, sofern sie die Datenqualität, Governance und Datenkonsistenz beeinträchtigen.
Damit Unternehmen die Vorteile von KI nutzen können, müssen sie als erstes ihre Datenbasis hierfür aufbereiten. Das bedeutet meistens, dass sie sich mit ihren technischen Schulden auseinandersetzen müssen. Nachfolgend drei Möglichkeiten, diese Aufgabe anzugehen.
Modernisierungsziele sorgfältig wählen
- Die Herausforderung: Viele Workflows basieren auf veralteten Systemen, die die Integration neuer Technologien erschweren.
- Die Lösung: Konzentrieren Sie sich auf die Aktualisierung jener Technologien, die den größten ROI erzielen.
Der erste Schritt zur Reduzierung technischer Schulden besteht darin, zu identifizieren, wo sie bestehen. Eine der besten Methoden, technische Schulden zu identifizieren und zu quantifizieren, ist die Analyse des Lebenszyklus der Softwareentwicklung. Längere Zykluszeiten deuten darauf hin, dass der vorhandene Code ineffizient ist. Diese sogenannte Code-Schuld wirkt sich direkt auf die gesamten technischen Schulden eines Unternehmens aus.
KI beschleunigt den Prozess, durch den Altsysteme veralten. Damit Unternehmen ihre technischen Schulden im Griff behalten können, müssen sie sicherstellen, dass sich KI mit ihrem bestehenden Technologie-Stack einsetzen lässt.
Neue IT-Produkte, die auf alten Technologien aufsetzen, beeinträchtigen die Effizienz und Produktivität. Die Entscheidung, welche Altsysteme aktualisiert oder ersetzt werden sollen, stellt die Hauptherausforderung im Kontext technischer Schulden dar. Eine Bewertung kann auf vier Faktoren basieren: Geschäftsnutzen, finanzielle Ressourcen, direktes Risiko und indirektes Risiko. Parallel zu dieser ersten Analyse sollte bewertet werden, welche Systeme und Prozesse den größten ROI für das Unternehmen bieten.
Robuste Daten-Governance einführen
- Die Herausforderung: Isolierte und uneinheitliche Daten schränken die Wirksamkeit von Technologien ein und erhöhen die technischen Schulden.
- Die Lösung: Schaffen Sie mehr Transparenz, indem Daten auf einer zentralen und übersichtlichen Plattform zusammengeführt werden.
Der Erfolg jeder Technologieinvestition hängt von der Qualität der zugrundeliegenden Daten ab. Die Modernisierung eines Unternehmens im großen Stil erfordert eine solide Datenbasis. Sobald Führungskräfte einen Überblick über ihre Daten haben, können sie erkennen, wo Engpässe bestehen, und die Herausforderungen angehen, die durch technische Schulden entstehen.
Damit KI reibungslos funktioniert, müssen Unternehmen sicherstellen, dass ihre Daten „sauber“ sind. Ohne robuste Daten-Governance verfestigen sich technische Schulden und behindern die Einführung neuer Technologien. Wenn Daten isoliert oder unvollständig sind, kann die KI diese Daten nicht zur Ergebnisverbesserung nutzen, und das mach sie weniger effektiv.
Datensilos erhöhen zudem die Komplexität der Systemwartung, was den Aufwand für IT-Teams steigert und die Effizienzgewinne durch KI verringert. Der KI-Reifeindex für Unternehmen von ServiceNow hat ergeben, dass 56 Prozent der Vorreiter – also derjenigen Unternehmen, die bei der Einführung von KI führend sind – erhebliche Fortschritte bei der Vernetzung von Daten und Silos erzielen, verglichen mit 41 Prozent der übrigen Unternehmen.
Eine solide Datenbasis ermöglicht es Unternehmen, KI auf der Grundlage von Echtzeit-Intelligenz sicher zu implementieren. ServiceNow Workflow Data Fabric beispielsweise verbindet Daten aus allen Quellen auf einer einzigen Plattform. Auf diese Weise können Unternehmen technische Schulden besser nachverfolgen und messen sowie gezielt Verbesserungspotenziale erkennen.
Verantwortung verteilen und zuweisen
- Die Herausforderung: Technische Schulden verhindern die Einführung neuer Technologien.
- Die Lösung: Entwickeln Sie eine zentralisierte Strategie für die Nutzung und Bereitstellung von KI und stellen Sie sicher, dass die Mitarbeiter eingebunden werden und aktiv beteiligt sind.
Wenn Mitarbeiter die Möglichkeit erhalten, ihre Technologiestrategie selbst in die Hand zu nehmen, entsteht mehr Verantwortungsbewusstsein, wodurch Verzögerungen aufgrund technischer Schulden leichter erkannt werden. Unternehmen müssen klare Leitlinien und Erwartungen für das fortlaufende Management technischer Schulden festlegen. Die ServiceNow-Studie hat ergeben, dass die Förderung einer Kultur der Zusammenarbeit und Autonomie Mitarbeiter stärkt. Etwa 70 Prozent der Vorreiter geben an, dass sie aktiv daran arbeiten, die funktionsübergreifende Abstimmung von KI-Initiativen im gesamten Unternehmen zu fördern.
Unternehmensspezifische Leitlinien zur Reduzierung technischer Schulden sollten klar definieren, wie Erfolg aussieht, wer die Initiative anführt, wie Entscheidungen getroffen und wie Ergebnisse gemessen und überwacht werden. Die drei Faktoren Zentralisierung, Zusammenarbeit und Mitverantwortung müssen zusammenwirken, um einen Konsens zu schaffen und technische Schulden zu reduzieren.
Ganzheitliche Ansätze sind gefragt
Die übereilte Einführung neuer Technologien ohne einen strategischen, langfristigen Plan verursacht zukünftige Kosten, die Innovationen behindern, die Produktivität senken und letztendlich zu Unzufriedenheit bei den Kunden führen. Um diese Herausforderung zu bewältigen, ist ein ganzheitlicher Ansatz erforderlich, der Daten-Governance umfasst, eine Kultur der Zusammenarbeit fördert und den Modernisierungsmaßnahmen mit der größten Wirkung für das Unternehmen Vorrang einräumt.
Wie ServiceNow Ihnen dabei helfen kann, Ihre Daten zu vernetzen, erfahren Sie hier.