Generative AI (GenAI) ist eine technologische Weiterentwicklung, die nicht nur bestehende Automatisierungsparadigmen erweitert, sondern die Funktionslogik unternehmerischer Prozesse neu definiert. Ihre Kernkompetenz liegt in der kontextsensitiven Verarbeitung und der autonomen Erzeugung von Inhalten, Handlungsvorschlägen und Entscheidungen – in Echtzeit und auf Basis heterogener Datenquellen.

Für Unternehmen bedeutet das, dass operative Abläufe, Datenarchitekturen und Interaktionsmodelle nicht mehr statisch geplant, sondern dynamisch modelliert und kontinuierlich optimiert werden. Die Verschmelzung von Machine-Learning-Methoden, Natural Language Processing und Retrieval-Augmented-Generation-Ansätzen führt zu Systemen, die Entscheidungen nicht nur beschleunigen, sondern inhaltlich präziser und adaptiver machen.

Vom linearen Prozess zum adaptiven Flow

Traditionelle Geschäftsprozesse folgen oft einer starren Abfolge: Input – Verarbeitung – Output. Generative AI durchbricht dieses Muster. Adaptive Prozessketten reagieren dynamisch auf Kontext, Datenlage und Nutzer:inneninteraktionen.

Im Service Design entstehen aus statischen Self-Service-Portalen dialogfähige Assistenzsysteme, die proaktiv Lösungen vorschlagen. In der Produktionsplanung führt die Echtzeitgenerierung von Szenarien zu präziseren Nachfrageprognosen und optimierter Ressourcensteuerung.

Damit solche Prozesse in Echtzeit funktionieren, ist der Zugriff auf relevantes Wissen entscheidend – und hier spielt die RAG-Architektur eine Schlüsselrolle. Sie bindet unstrukturierte Datenquellen wie Kundenfeedback oder Support-Logs direkt in die Antwortgenerierung ein. Durch semantische Suche in Vektordatenbanken kann internes Unternehmenswissen sicher und kontextsensitiv genutzt werden, ohne dass vertrauliche Informationen in externe Systeme gelangen.

Hyperpersonalisierung mit Generative AI: Echtzeit-Interaktion statt klassischer Zielgruppen-Segmentierung

Segmentbasierte Kampagnen stossen in datengestützten Märkten schnell an ihre Grenzen. Generative AI ermöglicht Hyperpersonalisierung – in Echtzeit und über alle Kanäle hinweg:

  • Retail & eCommerce: Recommendation Engines generieren individuelle Produktempfehlungen auf Basis des aktuellen Nutzer:innenverhaltens.
  • Healthcare & Life Sciences: Patient:inneninteraktionen werden kontextbezogen optimiert, um Wartezeiten zu reduzieren und personalisierte Behandlungspläne vorzuschlagen.
  • Finance & Tax: Kundenportale reagieren dynamisch auf Transaktionsdaten und bieten massgeschneiderte Beratung.

Um diese Form der Hyperpersonalisierung zuverlässig und skalierbar zu realisieren, müssen Unternehmen ihre IT-Architektur grundlegend anpassen.

Technische Voraussetzungen für Generative AI: API-First, Datenarchitektur und Modellbetrieb

Der Mehrwert generativer Modelle entfaltet sich erst, wenn sie tief in die bestehende IT-Architektur eingebunden sind. API-first-Ansätze und Microservices schaffen die Grundlage für modulare Integration in ERP-, CRM- und Kollaborationsplattformen. Vektordatenbanken beschleunigen den semantischen Zugriff auf Unternehmenswissen.

Zentrale technische Elemente sind:

  • performante Schnittstellen mit API-Gateways, Caching und Rate-Limiting
  • skalierbare Modell-Serving-Infrastruktur
  • Datenpipelines (ETL/ELT) mit konsistenter Data-Governance
  • automatisiertes Monitoring und Observability-Tools für Modelle und APIs

In der Praxis sind genau diese Integrationsanforderungen oft der Grund, warum Projekte ins Stocken geraten – fehlende Schnittstellen, unzureichende Skalierung oder mangelnde Datenqualität können den Roll-out erheblich verzögern.

Herausforderungen in der Umsetzung von Generative AI

Trotz des hohen Potenzials bleibt die produktive Einführung von Generative AI komplex. Laut einer aktuellen Bitkom-Studie nutzen bereits 43 % der Unternehmen generative KI intern, doch der Schritt von Pilotprojekten zu skalierbarem Betrieb erfordert tiefgreifende Anpassungen:

  • Integration: Fehlende Schnittstellen und inkompatible Legacy-Systeme verhindern eine reibungslose Einbettung.
  • Datenqualität: Unvollständige oder unstrukturierte Daten schränken Modellleistung und Vertrauenswürdigkeit ein.
  • Sicherheit & Compliance: Ohne durchdachte Governance entstehen Risiken bei sensiblen Unternehmens- oder Kund:innendaten.
  • Skalierung: Pilotprojekte brechen häufig unter Lasttests zusammen, wenn API-Performance und Infrastruktur nicht auf Dauerbetrieb ausgelegt sind.
  • Digitale Kultur: Die Akzeptanz steigt nur, wenn Mitarbeiter:innen die Funktionsweise verstehen und die Ergebnisse validieren können.

Use Cases: So schaffen wir messbaren Mehrwert mit Generative AI

GenAI wird bei CONVOTIS integraler Bestandteil digitaler Unternehmensarchitekturen – mit Fokus auf messbare Geschäftsmehrwerte. Wir begleiten Unternehmen von der Analyse über die Architekturentwicklung bis zum produktiven Betrieb. Unser Fokus liegt auf:

  • geschäftsrelevanten Use Cases mit messbarem ROI – von automatisierter Kund:innenkommunikation über domänenspezifische Sprachmodelle bis zu dynamischer Journey-Steuerung
  • integrierter Daten-Governance & Compliance – mit Lösungen, die Datenschutz, Transparenz und Auditierbarkeit von Beginn an sicherstellen
  • Organisationsentwicklung & Change Enablement – durch Workflow-Optimierungen, praxisorientierte Schulungen und die Etablierung einer digitalen Unternehmenskultur

Unsere Architekturen sind API-basiert, skalierbar, binden interne wie externe Datenquellen nahtlos ein und erfüllen höchste Compliance-Standards.

Wettbewerbsfaktor Generative AI: Warum sich frühe Investitionen für Unternehmen lohnen

Unternehmen, die Generative AI strategisch in ihre IT- und Prozesslandschaft integrieren, setzen Massstäbe bei Effizienz, Kund:innenerlebnis und Innovationsgeschwindigkeit.

Frühzeitige Investitionen schaffen nicht nur operative Vorteile, sondern erhöhen auch die Resilienz und Zukunftsfähigkeit der gesamten Organisation.

Sie möchten verstehen, wie Generative AI in Ihrem Unternehmen messbaren Mehrwert schaffen kann? Unsere Expert:innen analysieren Ihre Prozesse, identifizieren die passenden Use Cases und begleiten Sie von der Pilotphase bis zur sicheren Integration in Ihre Systemlandschaft. Kontaktieren Sie uns – und gestalten Sie eine KI-gestützte Geschäftsarchitektur mit nachhaltigem Impact.