Technologie

Wir verwandeln zwanzig Jahre an Domänenmodellen in Fähigkeiten, die KI steuern kann.

In einem Unternehmenssoftwareprojekt fließt ein erheblicher Teil des Aufwands in Bildschirme. Formulare, Listen, Berechtigungsansichten, Berichtsseiten. All das existiert, damit ein Mensch nutzen kann, was das System leistet. Selbst wenn eine Geschäftsregel bereits feststeht, ist es eine eigene Aufgabe, sie auf dem Bildschirm zum Laufen zu bringen.

KI-Agenten verändern dieses Bild. Definiert ein System seine Fähigkeiten in einer für die Maschine verständlichen Form, kann der Nutzer damit arbeiten, ohne auf einen Bildschirm zu warten. Für einen Prozess in Ihrem Unternehmen bedeutet das: Die Arbeit kann live gehen, ohne auf ihre Reihe in der Oberflächen-Warteschlange zu warten.

Den sich wiederholenden Teil des Codes schreiben wir nicht selbst

In jedem Unternehmensprojekt wiederholt sich dasselbe Gerüst: Datenmodell, Datenzugriffsschicht, Servicevertrag, Berechtigung, Protokollierung. Diese Schichten machen ein Projekt nicht einzigartig, müssen aber geschrieben werden — und korrekt. Genau hier verzögern sich Projekte meist; die eigentliche, unternehmensspezifische Arbeit kommt spät an die Reihe.

Dieses Gerüst erzeugen unser eigenes Entwicklungs-Framework und die darauf aufbauenden Codegenerierungswerkzeuge. Wir haben diese Werkzeuge über Jahre in unseren eigenen Projekten entwickelt und mit jedem Projekt weiter verfeinert. Die gewonnene Zeit investieren wir in den wirklich unternehmensspezifischen Teil der Arbeit.

Das hat noch einen zweiten Vorteil. Code aus derselben Vorlage verhält sich in jedem Projekt gleich. Ein Team, das ein System später übernimmt, findet dieselbe Struktur wie in einem System, das es bereits kennt; Wartung und Übergabe werden dadurch nicht zum Problem.

KI-gestützte Generierung haben wir auf diese Linie aufgesetzt. Die codeerzeugende Seite baut die klar definierte Struktur präzise auf. Das Sprachmodell liefert dort, wo noch nichts feststeht, schnelle Entwürfe. Beide erledigen unterschiedliche Aufgaben und arbeiten zusammen.

Nicht jedes System braucht einen eigenen Bildschirm

Ein Unternehmenssystem zu nutzen bedeutete bisher, seine Bildschirme zu lernen. Neue Mitarbeitende werden geschult, Menüs erklärt, es wird vermittelt, welche Aufgabe auf welchem Bildschirm erledigt wird. Wer das System nutzt, lernt eigentlich nicht das System selbst, sondern seine Oberfläche.

KI-Agenten verändern dieses Verhältnis. Legt ein System seine Fähigkeiten über eine standardisierte Definition offen, beschreibt der Nutzer der eigenen KI, was er möchte, und die Arbeit geschieht innerhalb des Systems. Statt den Bildschirm zu lernen, reicht es, die Aufgabe zu beschreiben.

Die heute verbreitete Bezeichnung für diese Definition ist MCP. Name und Details können sich im Laufe der Zeit ändern. Was bleibt, ist, dass Unternehmenssysteme nicht nur Menschen, sondern auch Maschinen erklärbar werden.

Für unsere eigene Produktfamilie ist das ganz konkret. Dokumentenfluss, Vermietung und Nebenkostenstruktur von Einkaufszentren, Projektverfolgung, Sensordaten. Jedes dieser Modelle lässt sich in Betrieb nehmen, ohne dass ein neuer Bildschirm geschrieben werden muss.

Der schwierige Teil liegt bei uns

Einem System eine solche Schnittstelle hinzuzufügen ist der vergleichsweise leichte Teil. Er ist technisch klar definiert, und man folgt der Definition.

Schwierig ist das Modell hinter der Schnittstelle. Unter welcher Bedingung wechselt ein Dokument in welchen Status, in welcher Reihenfolge werden Freigaben eingeholt, wo greifen Vorschriften, wie werden Ausnahmen behandelt. Die Antworten auf diese Fragen liegen im eigenen Ablauf des Unternehmens verborgen. Sie lassen sich weder aus einem Dokument lesen noch von außen erraten — man lernt sie nur, indem man mit diesem Unternehmen arbeitet.

Genau daher rührt der Wert unserer bestehenden Systeme. Diese Modelle blieben nicht auf dem Papier — sie liefen in echten Unternehmen und wurden dabei korrigiert.

Unsere Richtung ist deshalb nicht, ein neues Produkt von Grund auf zu entwickeln. Wir übertragen unsere bestehenden Systeme in diese neue Arbeitsweise.

Wo wir dieses Modell einsetzen

Den Ansatz, KI-offene Systeme zu bauen, wenden wir zuerst in unseren eigenen Produkten und F&E-Programmen an; die Entscheidungen auf dieser Seite finden dort ihre Entsprechung.

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