AI Transformation

Wie KI die Arbeit von Delivery-Teams verändert

Die Integration von KI in Geschäftsprozesse macht verborgene und bislang ungelöste Schwachstellen innerhalb eines Unternehmens sichtbar. Typischerweise handelt es sich um unzureichend vorbereitete Daten, überlastete Delivery-Teams, unklare Verantwortlichkeiten oder unterschiedliche Erwartungen von Business und IT.

Nach der anfänglichen Begeisterung für KI beschäftigen sich viele Unternehmen heute mit praktischeren Fragen. Nicht damit, wie schnell sich ein Pilotprojekt entwickeln lässt, sondern wie intelligente Systeme in den realen Unternehmensbetrieb integriert werden können. Wie lassen sie sich mit bestehenden Prozessen, Daten und dem Delivery-Modell verbinden, ohne dass das Projekt durch die zunehmende Komplexität an Dynamik verliert.

From pilots to real operations

Noch vor wenigen Jahren liefen die meisten KI-Initiativen getrennt vom regulären Unternehmensbetrieb. Es handelte sich um Pilotprojekte, Proof-of-Concept-Lösungen oder isolierte Experimente auf Basis begrenzter Datensätze. Häufig stand die Technologie selbst im Mittelpunkt des Projekts.

Heute sind wir bereits einen Schritt weiter: die KI wird zu einem festen Bestandteil des täglichen Geschäftsbetriebs. Sie hält Einzug in:

• ERP-Systeme,
• Reporting,
• Supply-Chain-Prozesse,
• Customer Workflows,
• internes Wissensmanagement,
• operative Entscheidungsprozesse.

An diesem Punkt wird der Unterschied zwischen einer funktionierenden Technologiedemonstration und einem System sichtbar, das sich im realen Betrieb bewährt. Nicht die KI selbst bremst Unternehmen aus. Es ist die operative Realität rund um die Technologie.

Wo Projekte an ihre Grenzen stossen

Ein typisches Szenario wirkt zunächst nicht dramatisch: Der Pilot funktioniert und das Business erwartet den Rollout. Gleichzeitig bearbeitet das interne Team bereits mehrere andere Prioritäten, die Daten liegen nicht in der erforderlichen Qualität vor und die Governance entsteht erst im Verlauf der Umsetzung. Zusätzlich sind mehrere Anbieter beteiligt, die jeweils nur einen Teil des Delivery verantworten.

Das Projekt kommt in der Regel nicht plötzlich zum Stillstand. Stattdessen verliert es schrittweise an Dynamik – mit jeder zusätzlichen Abhängigkeit, Freigabe oder Koordinationsschleife zwischen Business und IT.

Gerade in dieser Phase erkennen viele Unternehmen, dass die KI keine separate Ebene über dem Unternehmen ist. Sie wird Teil des täglichen Betriebs, der Entscheidungsprozesse und des Delivery. Deshalb muss sie auf realen Daten, realen Prozessen und dem bestehenden Delivery-Modell aufbauen.

Wie sich die Anforderungen an Delivery verändern

Im technologischen Umfeld wird häufig über Modelle, Plattformen oder Automatisierung gesprochen. Weniger Beachtung findet die Frage, was sich verändert, wenn die KI im täglichen Unternehmensbetrieb funktionieren soll. Sobald sie mit ERP, Reporting oder operativen Daten verbunden wird, kommen völlig neue Faktoren ins Spiel:

• Stabilität,

• Sicherheit,

• Ownership,

• Datenqualität,

• Zusammenarbeit zwischen Teams.

Wenn die KI nicht mit realen Daten und im realen Betrieb arbeitet, bleibt sie lediglich ein Prototyp.

Aus diesem Grund verändert sich auch der Blick auf Delivery-Teams. Es reicht nicht mehr aus, einzelne Spezialisten verfügbar zu haben oder eine bestimmte Rolle kurzfristig zu besetzen. Entscheidend wird vielmehr die Fähigkeit, Delivery auch während Rollouts, bei veränderten Prioritäten oder wachsender operativer Komplexität in Bewegung zu halten.

Die Realität: Internes Recruiting kann nicht mithalten

Mit der zunehmenden Komplexität von Projekten verändern sich auch die Erwartungen an Technologieteams. Noch vor wenigen Jahren genügte es häufig, eine konkrete Rolle zu besetzen oder einen Senior-Spezialisten hinzuzuziehen. Heute stehen die Geschwindigkeit des Onboardings, Erfahrung mit Rollouts und die Fähigkeit, Delivery in kritischen Projektphasen zu stabilisieren, deutlich stärker im Vordergrund.

Internes Recruiting kann mit dem Tempo der Veränderungen oft nicht Schritt halten. Die Besetzung von Senior-Rollen kann Monate dauern, während der Rollout bereits nach einem festen Zeitplan läuft. Delivery-Teams stehen häufig schon vor Beginn der eigentlichen Implementierung unter Druck, und jede weitere Verzögerung erhöht die operative Reibung im gesamten Projekt.

Spezialisten bereitzustellen reicht meist nicht aus

Die Art, wie Unternehmen Delivery-Partnerschaften gestalten, verändert sich. Sourcing allein ist nicht mehr das entscheidende Kriterium. Wichtiger ist die Fähigkeit, relevante Expertise schnell in ein Umfeld einzubringen, das bereits unter dem Druck von Rollouts, wechselnden Prioritäten und wachsender operativer Komplexität arbeitet.

Unternehmen erwarten einen Partner, der:

• interne und externe Teams aufeinander abstimmt,

• die tatsächliche Delivery-Situation des Projekts versteht,

• Vendor Chaos reduziert,

• Delivery stabilisiert, wenn ein Projekt an Dynamik verliert.

An diesem Punkt beginnt die Grenze zwischen einem traditionellen Bodyshop und echter Delivery-Unterstützung zu verschwimmen. Unternehmen suchen nicht mehr nur nach einer weiteren Kommunikationsebene oder umfangreichem Consulting-Overhead. Sie benötigen einen Partner, der die operative Realität des Projekts versteht und die passende Expertise dort schnell bereitstellen kann, wo sie am dringendsten gebraucht wird.

Entscheidend ist deshalb nicht mehr allein die Geschwindigkeit, mit der Spezialisten bereitgestellt werden. Ebenso wichtig sind Erfahrungen aus realen Rollouts, ein schnelles Onboarding und die Fähigkeit, sich in einem Umfeld zu orientieren, in dem Business, IT und Delivery unter erheblichem Zeitdruck abgestimmt werden müssen.

Wir helfen Unternehmen, Delivery in Bewegung zu halten

Wir unterstützen Unternehmen dabei, ihr Project Delivery zu stärken, wenn ein Projekt Erfahrungen erfordert, über die interne Teams nicht verfügen, oder wenn eine neue Delivery-Phase, ein Rollout oder eine technologische Transformation kurzfristig unterstützt werden muss.

Dafür stehen unterschiedliche Formen der Zusammenarbeit zur Verfügung – vom Bodyshop und Labour Lease über RPO bis zum Aufbau eines Delivery-Teams für einen klar definierten Projektbereich.

Den gleichen Ansatz verfolgen wir bei KI- und Data-Projekten. Wir betrachten sie nicht nur als einzelne Rollen oder isolierte Technologien. Entscheidend ist für uns die Verbindung von Daten, Modellen und dem realen Unternehmensbetrieb.

Deshalb arbeiten wir mit Spezialisten aus folgenden Bereichen:

• Data Engineering,

• Analytics,

• Machine Learning,

• Cloud Delivery,

• Architecture,

• Governance,

• Integration in bestehende Systeme,

• weitere IT-Bereiche.

Müssen Sie Ihr Delivery-Team erweitern, erfahrene Expertise ergänzen oder ein KI- und Data-Projekt vom Pilotbetrieb in den realen Einsatz überführen? Wir binden Spezialisten ein, die Erfahrung mit Rollouts, produktiven Implementierungen und Delivery in grossen Technologieprojekten mitbringen.