Auswahl der richtigen KI-Integrationsstrategie für Legacy-Systeme

Legacy-Systeme sind sowohl Ihr Wettbewerbsvorteil als auch Ihr Anker. Sie sind für das Unternehmen von entscheidender Bedeutung, aber schwer zu ändern. Daher ist die Integration von KI in den meisten Fällen nicht einfach.

Sie können KI nicht einfach anschließen und erwarten, dass sie in Ihren Altsystemen funktioniert. Es gibt mehrere Einschränkungen, die Sie berücksichtigen müssen.

Gleichzeitig ist es keine Option, alles von Grund auf neu aufzubauen. Wie integrieren Sie KI auf eine Weise, die für Ihr Unternehmen sicher, praktisch und nachhaltig ist?

Dieser Artikel konzentriert sich auf die Integrationsansätze, die in Legacy-Umgebungen funktionieren, die dahinter stehenden Kompromisse und darauf, wie Sie den richtigen Ansatz für Ihren Kontext auswählen.

Warum ist es riskant, KI direkt in Legacy-Systeme einzubauen?

Legacy-Systeme sind oft anfälliger als sie aussehen. Sie sind seit Jahren stabil, aber diese Stabilität beruht auf einem ganz bestimmten Gleichgewicht.

Wenn Sie KI in dieser Umgebung einführen, verändern Sie die Art und Weise, wie Daten übertragen werden, wie Entscheidungen getroffen werden und wie Systeme interagieren. Selbst kleine Änderungen können unbeabsichtigte Auswirkungen haben.

Woher die Zerbrechlichkeit kommt

In den meisten Organisationen stehen diese Systeme im Mittelpunkt des täglichen Betriebs:

• Sie kümmern sich um Zahlungen, Buchhaltung und Berichterstattung
• Sie sind auf über die Jahre verfeinerte Arbeitsabläufe angewiesen
• Sie laufen auf Code, der nicht mehr vollständig verstanden wird
• Sie basieren auf bestimmten Mustern des Datenflusses und des Timings

Was eigentlich kaputt geht

Aus diesem Grund bleiben Änderungen nicht erhalten.

Möglicherweise fügen Sie eine KI-Ebene hinzu, um einen Arbeitsablauf zu automatisieren, und erwarten eine lokale Auswirkung. Stattdessen verschiebt es das Timing der Daten oder verändert die Struktur der Eingaben. Dies allein kann nachgelagerte Prozesse wie den Abgleich oder die Berichterstellung zum Scheitern bringen.

Einige Fehler treten sofort auf. Andere brauchen Zeit, um aufzutauchen. Wenn dies der Fall ist, ist nicht immer klar, was sie verursacht hat.

• Eine kleine Verzögerung in einer API stört einen abhängigen Workflow
• Neue Datenflüsse legen Abhängigkeiten offen, die niemand berücksichtigt hat
• KI-Ausgaben stehen in Konflikt mit bestehenden Validierungsregeln
• Probleme bleiben unbemerkt, bis sie sich auf kritische Prozesse auswirken

Warum Stabilität wichtiger ist als Intelligenz

Ein System, das konsistent funktioniert, ist wertvoller als eines, das fortschrittlicher, aber unvorhersehbar ist.

Die meisten Unternehmen optimieren ihre Verfügbarkeit, Compliance und stabile Einnahmen. Jeder Integrationsansatz, der die Gefährdeten gefährdet, lohnt sich nicht.

Aus diesem Grund muss die KI-Integration in Legacy-Umgebungen sorgfältig gehandhabt werden. Stabilität steht an erster Stelle. Die Intelligenz muss diesen Einschränkungen entsprechen.

Wo KI eingesetzt werden kann, ohne bestehende Systeme zu zerstören

KI funktioniert am besten in Legacy-Umgebungen, wenn sie um bestehende Systeme herum geschichtet und nicht direkt in diese eingebettet wird.

Anstatt Kernsysteme zu modifizieren, unterstützt KI die Entscheidungsfindung, koordiniert Arbeitsabläufe oder bearbeitet spezifische Grenzfälle.

Dadurch können Sie die Funktionalität erweitern, ohne unnötige Risiken einzugehen.

1. Mithilfe von KI Menschen dabei helfen, bessere Entscheidungen zu treffen (KI-Copiloten)

KI-Copiloten verwenden schreibgeschützte APIs, um vorhandene Daten zu analysieren und Vorschläge für die menschliche Bewertung zu präsentieren.

Tools wie Microsoft Copilot folgen diesem Ansatz, indem sie eine Verbindung zu Systemen wie ERP-Plattformen herstellen und Einblicke in bereits verwendete Tools liefern.

Beispielsweise könnte ein Finanzteam KI verwenden, um potenziell riskante Konten auf der Grundlage von ERP-Daten zu kennzeichnen, während die endgültigen Entscheidungen den Analysten überlassen werden.

Ein praktisches Beispiel ist der interne Assistent ChatCTC von Canadian Tire, der von Tausenden von Mitarbeitern genutzt wird und etwa 30–60 Minuten pro Tag bei Routineaufgaben einspart, mit Berichten zufolge 20–30 % schnellere Entscheidungsfindung im Betrieb, und das alles ohne Änderung der zugrunde liegenden Systeme.

2. Verwendung von KI außerhalb des Systems zur Verwaltung von Arbeitsabläufen

KI-Agenten können zwischen Systemen koordinieren, ohne sie zu verändern.

Anstatt Logik in ERP- oder CRM-Plattformen einzubetten, arbeitet KI über APIs, um Genehmigungen zu verwalten, Aktionen auszulösen und Informationen systemübergreifend zu verschieben.

Dies ähnelt der Art und Weise, wie Plattformen wie UiPath KI mit Automatisierung kombinieren oder wie Zapier systemübergreifende Workflows ermöglicht, ohne die zugrunde liegenden Systeme zu ändern.

Im Lieferkettenbetrieb kann KI beispielsweise Bestandskontrollen, Lieferantenkommunikation und Versandaktualisierungen über separate Systeme hinweg koordinieren.

Der Gewinn entsteht durch die Reduzierung der manuellen Koordination und nicht durch die Änderung der Systeme selbst.

3. KI nur dann einsetzen, wenn etwas schief geht (Ausnahmebehandlung)

Anstatt KI in den täglichen Betrieb einzubetten, kann sie eingesetzt werden, wenn etwas ausfällt oder langsamer wird.

KI kann Systeme überwachen, Anomalien erkennen und Probleme zur menschlichen Überprüfung aufdecken, ohne die normalen Arbeitsabläufe zu beeinträchtigen.

Auf diese Weise wird KI häufig bei der Betrugserkennung eingesetzt, bei der Systeme Transaktionen überwachen und ungewöhnliche Aktivitäten kennzeichnen. IBM beschreibt diesen Ansatz in seinen Betrugserkennungssystemen.

Der Tagesbetrieb läuft wie gewohnt weiter und die KI greift nur bei Bedarf ein.

4. Mit KI Daten verbessern, ohne das System zu ändern

KI kann Altdaten in separaten Pipelines vorverarbeiten, ohne sie in Kernsysteme zurückzuschreiben.

Dazu gehören das Bereinigen von Duplikaten, das Kategorisieren von Datensätzen und das Erstellen von Zusammenfassungen. Die verarbeiteten Daten werden dann in Analysetools oder Dashboards verwendet, während die ursprünglichen Systeme unverändert bleiben.

Plattformen wie Databricks unterstützen dies durch moderne Datenpipelines und ermöglichen es Teams, Werte aus Altdaten zu extrahieren, ohne Quellsysteme zu ändern.

Beispielsweise kann ein Einzelhändler mit jahrelangen historischen Daten Trendeinblicke für Prognosen generieren, ohne das ursprüngliche ERP-System zu ändern.

Auf welche KI-Integrationsansätze sollten Unternehmen achten?

Unternehmen sollten darauf achten, die menschliche Kontrolle aus sensiblen Arbeitsabläufen zu entfernen und gleichzeitig KI-Schreibzugriff auf Kernsysteme zu gewähren.

Ein weiterer Aspekt, auf den Sie achten sollten, ist die Ersetzung regelbasierter Prozesse vor der Validierung der KI.

Jeder Ansatz birgt das Risiko von Datenkorruption, unvorhersehbaren Ausfällen und Compliance-Gefährdungen – Folgen, die schwer rückgängig zu machen und auf Unternehmensebene kostspielig zu beheben sind.

1. KI direkt in Kernsysteme schreiben lassen

Der KI Schreibzugriff auf Produktionsdatenbanken oder ERP-Systeme zu gewähren, ist eine der risikoreichsten Integrationsentscheidungen, die ein Unternehmen treffen kann. 

Zu den Hauptgefahren gehören:

• Fehlerausbreitung im Maßstab: Ein falsch klassifizierter Eintrag oder ein falsch automatisiertes Update können fehlerhafte Daten über miteinander verbundene Systeme verbreiten, bevor das Problem überhaupt erkannt wird
• Compliance-Risiko: In stark regulierten Bereichen ist die Datenintegrität eine Frage der Prüfanforderung und nicht der Präferenz
• Eingeschränktes Rollback: Änderungen an Kerndatensätzen lassen sich oft nur sehr schwer sauber rückgängig machen, insbesondere wenn die geänderten Daten bereits von nachfolgenden Prozessen verbraucht wurden

KI sollte nach und nach Schreibzugriff erhalten, beginnend in isolierten Umgebungen mit geringen Einsätzen mit vollständiger Protokollierung und obligatorischer menschlicher Genehmigung jeder Aktion.

2. Regelbasierte Prozesse zu früh ersetzen

Deterministische, regelbasierte Systeme sind von Natur aus vorhersehbar, versagen auf bekannte Weise und sind einfach zu prüfen.

Der vorzeitige Ersatz durch KI führt zu Folgendem:

• Probabilistische Fehler: Fehler, die schwerer zu reproduzieren, aufzuspüren und den Aufsichtsbehörden oder Gremien zu erklären sind
• Governance-Lücken: KI-Modelle erfordern eine Validierungsinfrastruktur, die die meisten Unternehmen noch nicht aufgebaut haben
• Randfallblindheit: Die KI-Leistung bei Ausreißern wird oft ungetestet, bis in der Produktion etwas schief geht

Die richtige Reihenfolge besteht darin, zunächst die Erweiterung durchzuführen und die KI parallel zu den bestehenden Regeln auszuführen, um die Leistung zu validieren, bevor eine Entscheidung über einen Ersatz getroffen wird.

3. Entfernen menschlicher Kontrollen in sensiblen Arbeitsabläufen

Automatisierungsverzerrungen sind ein gut dokumentiertes Risiko:Wenn Menschen aus einem Arbeitsablauf herausgenommen werden, steigt die Tendenz, sich auf KI-Ausgaben zu verlassen, selbst wenn diese Ausgaben falsch sind. 

In sensiblen Arbeitsabläufen entsteht dadurch:

• Erhöhtes Fehlerrisiko: Insbesondere bei Kreditentscheidungen, Betrugseskalation, Triage oder Mitarbeitermaßnahmen
• Verantwortung: Durch die Beseitigung menschlicher Kontrollpunkte können neue Verbindlichkeiten entstehen, die ein Unternehmen rechtlich und rufschädigend gefährden können
• Regulatorisches Risiko: Viele Frameworks erfordern die menschliche Aufsicht bei hochriskanten automatisierten Entscheidungen

Menschliche Aufsicht ist nicht ineffizient. Bei sensiblen Prozessen ist es der Kontrollmechanismus. KI sollte das menschliche Urteilsvermögen in diesen Arbeitsabläufen informieren und beschleunigen, nicht ersetzen.

So wählen Sie den richtigen KI-Integrationsansatz für Ihr Setup

Die Auswahl des richtigen KI-Integrationsmodells darf niemals allgemeingültig sein oder die Auswahl dessen treffen, was am trendigsten und fortschrittlichsten ist. Es geht vielmehr darum, es zu verstehen und daran auszurichten, was Ihre Systeme und Ihre Teams unterstützen können.

Was Sie vor der Auswahl eines KI-Integrationsmodells beachten sollten

Bevor Sie sich auf einen Ansatz festlegen, bewerten Sie Ihre Umgebung in vier Dimensionen:

• Systemalter und Flexibilität: Erlauben Ihre Kernsysteme schreibgeschützte APIs? Sind sie starr und ohne Middleware-Lösungen nicht einfach zu verbinden?
• Datenqualität: Ist die Qualität Ihrer vorhandenen Daten gut genug, damit KI-Systeme darauf basierende Entscheidungen treffen können, oder müssen sie zunächst angereichert werden?
• Regulierungsrisiken: Fallen Ihre Prozesse unter regulatorische Vorgaben, die ein gewisses Maß an Überprüfbarkeit und/oder Anforderungen an die menschliche Beteiligung erfordern?
• Organisatorische Bereitschaft: Verfügen Ihre Organisationen über die erforderlichen Änderungsmanagementfunktionen für die Einführung von KI-Ergebnissen?

Die Antworten bestimmen Ihre realisierbaren Ausgangspunkte, nicht Ihre Ambitionen.

Systemeinschränkung → Sicherster KI-Ansatz

Verwenden Sie diese Tabelle als Kurzreferenz, um Ihre aktuellen Systembeschränkungen mit dem für Sie verfügbaren KI-Ansatz mit dem geringsten Risiko abzugleichen.

Systembeschränkung Sicherster KI-Ansatz Kein API-Zugriff / vollständig geschlossene Systeme Datenanreicherung in isolierten Pipelines Schreibgeschützte API verfügbar KI-Copilot zur Entscheidungsunterstützung Multisystem-Workflows mit manuellen Übergaben Workflow-Orchestrierung über externe KI-Agenten Häufige Ausfälle oder ausnahmelastige Prozesse Ausnahmebehandlung und Anomalieerkennung Saubere Daten, validiertes KI-Modell, geringes regulatorisches Risiko Selektiver Schreibzugriff mit vollständiger Audit-Protokollierung

Wie man klein anfängt und später expandiert

Der zuverlässigste Erweiterungspfad folgt einer Crawl-Walk-Run-Sequenz:

• Beginnen Sie mit der Beobachtung: Stellen Sie KI im schreibgeschützten oder Überwachungsmodus bereit; Keine Aktionen, keine Schreibvorgänge, keine Workflow-Änderungen
• Empfehlungen vorstellen: Oberflächen-KI-Vorschläge für menschliche Entscheidungsträger; Akzeptanzraten und Fehlerraten messen
• Automatisieren Sie Aktionen mit geringem Einsatz: Erlauben Sie der KI, nur in klar definierten, risikoarmen und leicht umkehrbaren Szenarien autonom zu agieren
• Umfang schrittweise erweitern: Nutzen Sie Leistungsdaten aus jeder Phase, um die nächste zu rechtfertigen und das Risiko zu verringern
• Formalisieren Sie die Governance vor der Skalierung: Audit-Trails, Rollback-Mechanismen und Überwachungsmechanismen müssen vorhanden sein, bevor der Anwendungsbereich der KI erweitert wird

Jede der oben genannten Phasen sollte zu konkreten Beweisen führen, bevor die nächste Phase eingeleitet wird. Das Überspringen einer dieser Phasen führt zu den kostspieligsten Fehlern in einem KI-Projekt auf Unternehmensebene.

Wie „gute“ KI-Integration in echten Unternehmen aussieht

Eine gute Integration mit KI wird erreicht, wenn die KI mit und um bestehende Systeme herum arbeitet, ohne diese zu ersetzen. Die KI arbeitet innerhalb von Regeln darüber, womit sie interagieren kann und was nicht, und die Menschen bleiben über Szenarien auf dem Laufenden, die ein Eingreifen erfordern. Darüber hinaus wird der Prozess zuerst bereinigt und dann beschleunigt die KI ihn, was den sekundären Effekt darstellt.

Die drei Säulen verstärken sich gegenseitig und die Reihenfolge ist wichtig.

• Systeme zuerst.

Bei einer guten KI-Integration wird die bestehende Infrastruktur als unbeweglich behandelt. Das ERP, das CRM, das alte Data Warehouse, nichts davon ändert sich.

Die KI-Schicht liest daraus, interpretiert sie und leitet sie weiter. Es ist kein Plattformwechsel erforderlich, weshalb die erfolgreichsten Unternehmensbereitstellungen erst nach Monaten und nicht nach Jahren erfolgen.

• Regeln 2.

Bevor irgendetwas eingesetzt wird, muss jemand genau aufschreiben, was KI tun darf, und zwar nicht als Konvention oder kulturelle Norm, sondern als schriftliche Richtlinie.

„Kann zusammenfassen“ und „Kann nicht genehmigen“ sind unterschiedliche Risikokategorien und müssen in Governance-Dokumenten, Prüfprotokollen und Lieferantenverträgen entsprechend behandelt werden.

• Menschenschleifen dritter.

Das Ziel besteht nicht darin, dass ein Mensch alles gutheißt, denn das macht den Sinn zunichte. Das Ziel ist, dass alles Konsequente zu einer Person führt.

Ergebnisse mit geringem Vertrauen, große Transaktionen, sensible Kommunikation:Diese eskalieren automatisch. Alles andere erledigt die KI mit einem vollständigen Audit-Trail.

Der Fehlermodus, auf den es sich zu achten lohnt:Unternehmen, die KI in fehlerhafte Prozesse integrieren. Ein schlecht konzipierter Genehmigungsworkflow kann nicht durch KI behoben werden; es wird schneller und falscher. Die Disziplin besteht darin, den Prozess zu bereinigen und dann die KI darüber zu legen.

Was ist der sicherste Weg, KI zu älteren Unternehmenssystemen hinzuzufügen?

Integrieren Sie KI in bestehende Systeme, anstatt darüber nachzudenken, sie neu zu schreiben. Unterstützen Sie menschliche Entscheidungen und vermeiden Sie deren Automatisierung.

Stellen Sie außerdem immer sicher, dass Ihr Team die Möglichkeit hat, stillschweigend zu bemerken, wenn die KI ausfällt.

Beheben Sie Sichtbarkeitslücken vor der Bereitstellung. Der Prozess bleibt intakt; KI erhöht die Geschwindigkeit, ohne die Verantwortung zu verlieren.

Warum das Umschließen von Arbeitsabläufen besser funktioniert als das Umschreiben von Systemen

Der Aufbau Ihres ERP- oder CRM-Systems dauerte Jahre und verfügt über jahrzehntelange Geschäftslogik. Es umzuschreiben, um „Platz für KI zu schaffen“, ist eine Wette in Höhe von mehreren Millionen Dollar und einer hohen Misserfolgsquote. 

Wrapping bedeutet, dass das vorhandene System genau so bleibt, wie es ist, während die KI an der Spitze sitzt, ihre Ausgaben liest und Intelligenz um sie herum hinzufügt.

Denken Sie daran, wie Banken mobile Apps hinzugefügt haben, ohne ihre Kernbanksysteme zu ersetzen. Gleiches Prinzip. Geringes Risiko, schnelle Bereitstellung.

Warum die Unterstützung von Entscheidungen sicherer ist, als alles zu automatisieren

KI macht selbstbewusst klingende Fehler. Und wenn ein Mensch beteiligt ist, werden diese Fehler erkannt, bevor sie Schaden anrichten.

Aber wenn die KI alleine arbeitet, kann ein schlechter Output eine Kette von Konsequenzen nach sich ziehen:die falsche Kreditentscheidung, die falsche Einreichung des Vertrags und die falsche Zahlung an den Lieferanten. 

Das richtige Modell: KI-Entwürfe, Markierungen oder Zusammenfassungen. Ein Mensch überprüft und genehmigt. Das Beschaffungsteam wählt mithilfe von KI die Anbieter aus. Sie wählen immer noch den Anbieter aus. Die Geschwindigkeit nimmt zu, die Verantwortlichkeit jedoch nicht.

Eine einfache Regel, die Regisseure befolgen sollten

Stellen Sie vor der Zustimmung zu einem KI-Einsatz eine Frage:Würde es irgendjemandem in meinem Team auffallen, wenn diese KI eine Woche lang stillschweigend ausfallen würde?

Wenn ja, fahren Sie fort. Wenn nicht, liegt ein Sichtbarkeitsproblem vor und Sie müssen einen menschlichen Überprüfungsschritt einbauen, bevor die KI in Betrieb geht. Mit dieser einen Frage werden die meisten Integrationsentscheidungen erfasst, die schiefgehen.

Schlussfolgerung

Wenn Sie dies in Ihrer eigenen Umgebung durcharbeiten, macht es einen großen Unterschied, den richtigen Ausgangspunkt zu finden.

Das größte Risiko besteht darin, zu früh den falschen Ansatz zu wählen.

Benötigen Sie Hilfe bei der Ermittlung des richtigen KI-Integrationsansatzes für Ihre Altsysteme?

Das Team von Imaginovation kann Ihnen bei der Bewertung Ihres Setups helfen und einen Weg mit geringem Risiko für die Zukunft aufzeigen, ohne das zu stören, was bereits funktioniert.

Lass uns reden .