Künstliche Intelligenz für überholte Geschäftssysteme: Die Revolution 2025

Stellen Sie sich vor, Sie haben ein Unternehmen, das noch ein altes Buchhaltungssystem aus den 1990er Jahren verwendet, das zwar voll funktionsfähig ist, aber nicht an die moderne Technologie angeschlossen werden kann. Stellen Sie sich nun vor, Sie könnten dieses System mit modernster künstlicher Intelligenz kommunizieren lassen, ohne 30 Jahre an Daten und etablierten Verfahren über Bord werfen zu müssen. Genau das wird im Jahr 2025 dank intelligenter Verknüpfungssysteme möglich sein.

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Während alle über ChatGPT und die neuesten Innovationen im Bereich der künstlichen Intelligenz sprechen, findet die eigentliche geschäftliche Revolution hinter den Kulissen statt. Die Unternehmen entdecken, wie sie KI in ihre bestehenden Systeme integrieren können, ohne ihre IT-Infrastruktur komplett umkrempeln zu müssen.

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Index

Was sind intelligente Verbindungssysteme?

Ein intelligentes Verknüpfungssystem ist wie ein universeller Übersetzer zwischen der alten und der neuen technologischen Welt. Stellen Sie sich vor, Sie reisen ins Ausland und verwenden eine Übersetzungs-App, um zu kommunizieren: Das intelligente Link-System tut dasselbe, allerdings zwischen Ihrer alten Unternehmenssoftware und modernen Technologien der künstlichen Intelligenz.

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Laut Mira Patel, Chief Technology Officer von Nexus Operations, "lautet die Frage nicht mehr 'Können wir künstliche Intelligenz nutzen?', sondern vielmehr 'Wie integrieren wir KI in unsere täglichen Abläufe, ohne das ganze System durcheinander zu bringen?'"

Wie sie in der Praxis funktionieren

Stellen Sie sich diese konkreten Szenarien vor:

Beispiel 1: Das intelligente LagerIhrUnternehmen hat ein Lagerverwaltungssystem aus dem Jahr 2008. Das intelligente Verbindungssystem "bringt" der KI bei, vorauszusagen, wann der Bestand zur Neige geht, indem es einfach die bereits vorhandenen Daten liest. Der Lagerist arbeitet wie gewohnt weiter, aber das System sagt ihm jetzt automatisch, wann er neue Produkte bestellen muss.

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Beispiel 2: Der BuchhaltungsassistentIhreFakturierungssoftware für 2010 ist mit KI ausgestattet, die automatisch Anomalien in Rechnungen erkennt. Die KI "liest" Rechnungen wie ein Buchhalter und markiert verdächtige Rechnungen, aber das wissen Sie bereits aus der Software.

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Beispiel 3: Verbesserter KundenserviceIhrealte Telefonzentrale ist mit einer KI verbunden, die den Tonfall des Kunden analysiert und Ihrem Telefonisten vorschlägt, wie er den Anruf am besten bearbeiten kann - und das alles in Echtzeit.

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Ein stark wachsender Markt

Die Zahlen für 2025 sind beeindruckend: Die Investitionen in intelligente Verbindungssysteme stiegen in einem Jahr um 142 % und übertrafen damit sogar die Investitionen in neue Anwendungen der künstlichen Intelligenz.

Warum dieses Wachstum?

Die Erklärung dafür ist einfach: 80 % der großen Unternehmen verwenden noch "alte" Computersysteme, die zwar einwandfrei funktionieren, aber nicht mit der modernen Technologie kommunizieren können. Sie zu ersetzen, würde Millionen von Euro und monatelange Ausfallzeiten kosten.

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Zahlen, die zählen:

5,4 Milliarden: Marktwert im Jahr 2024
34,2 Milliarden: Prognose für 2032
70% der Geschäftssysteme: Werden bis 2028 mit KI aufgerüstet

Das bedeutet, dass sich immer mehr Unternehmen dafür entscheiden, ihre bestehenden Systeme zu "modernisieren", anstatt sie vollständig zu ersetzen.

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Digitalübersetzer: Ein neuer Beruf

Eine neue Kategorie von Experten ist entstanden: Computersystem-Übersetzer. Sie sind Spezialisten, die wissen, wie man Systeme aus verschiedenen Epochen zum Sprechen bringt.

Die drei Arten von Fachleuten

1. SprachkonverterUnternehmenwie RetroAI sind darauf spezialisiert, alte Programmiercodes (wie COBOL aus den 1980er Jahren) in moderne Sprachen zu übersetzen, die KI verstehen kann.

Praktisches Beispiel: Das 1985 in COBOL geschriebene Rentensystem einer Behörde wird in eine moderne Sprache "übersetzt", wobei alle Funktionen beibehalten werden, es aber mit künstlicher Intelligenz kompatibel gemacht wird.

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2. Kommunikations-OrchestratorenUnternehmenwie Harmony Tech entwickeln Lösungen, die die KI-Verarbeitung über verschiedene Geschäftssysteme hinweg koordinieren und sicherstellen, dass alle automatisierten Entscheidungen konsistent sind.

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Praktisches Beispiel: In einem Krankenhaus kommuniziert die KI, die die Termine verwaltet, automatisch mit der KI, die die Medikamentenbestände verwaltet, und mit der KI, die die Schichten des Personals plant.

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3. Hüter der KonformitätUnternehmenwie GuardRail stellen sicher, dass alle Verbindungen mit der IA automatisch den Branchenvorschriften entsprechen.

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Praktisches Beispiel: In einer Bank prüft die KI bei jeder Entscheidung über einen Kredit automatisch, ob alle Datenschutz- und Geldwäschebestimmungen eingehalten werden.

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Konkrete Beispiele für Erfolg

Fallstudie 1: Verarbeitendes Gewerbe - Westbrook Industries

Die Situation: Westbrook hatte ein 15 Jahre altes Lagerverwaltungssystem, das gut funktionierte, aber die Probleme nicht vorhersehen konnte.

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Die Lösung: Es wurde ein intelligentes Verknüpfungssystem installiert, das der KI das Lesen der Lagerdaten "beibrachte".

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Das Ergebnis: Innerhalb von sechs Monaten konnten 28 Millionen Euro eingespart werden, da Unterbrechungen in der Lieferkette bereits Wochen im Voraus erkannt wurden.

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"Die beste KI-Implementierung ist eine, die Ihre Mitarbeiter gar nicht bemerken", sagt James Chen, IT-Manager bei Westbrook. "Unsere Lagerarbeiter arbeiten mit demselben System wie immer, aber sie wissen jetzt immer, was sie wann bestellen müssen.

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Fallstudie 2: Bankdienstleistungen - Fidelity Financial

Die Situation: Ein Zahlungsverarbeitungssystem aus den 2000er Jahren verarbeitete Tausende von Transaktionen pro Tag, konnte aber Betrug nicht automatisch erkennen.

Die Lösung: Verknüpfung mit einer auf Betrugserkennung spezialisierten KI, ohne das bestehende System zu verändern.

Messbare Ergebnisse:

Bediener verbringen 68 % weniger Zeit mit der Suche nach Informationen
43 % mehr Zeit für nützliche Gespräche mit Kunden
Verbesserung der Kunden- und Mitarbeiterzufriedenheit

Sarah Williams, Customer Experience Manager bei Fidelity, erklärt: "Unsere Mitarbeiter können nun mehr Zeit damit verbringen, den Kunden tatsächlich zu helfen, anstatt Zeit mit manuellen Suchen zu verschwenden."

Fallstudie 3: Öffentliche Verwaltung

Die Situation: Das US-Personalamt verwaltete die Renten mit COBOL-Systemen aus den 1980er Jahren, die zwar funktional, aber nicht zu modernisieren waren.

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Die Lösung: Einsatz von KI, um Millionen von Zeilen alten Codes zu analysieren und schrittweise zu modernisieren.

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Das Ergebnis: Eine Modernisierung, die normalerweise Jahre gedauert hätte, wurde auf wenige Monate verkürzt, ohne dass der Rentendienst unterbrochen wurde.

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Unmittelbare Vorteile für Unternehmen

1. Schneller und messbarer Return on Investment

Unternehmen, die KI mit bestehenden Systemen verbinden, erzielen konkrete Ergebnisse:

+18% Mitarbeiterproduktivität
3 Mal wahrscheinlicher, dass die Gewinnerwartungen übertroffen werden
80 % weniger Zeitaufwand für die manuelle Optimierung

2. Zufriedenere Mitarbeiter, die nicht ersetzt werden

Entgegen den anfänglichen Befürchtungen hat die Verknüpfung von KI mit bestehenden Systemen dazu geführt, dass die Mitarbeiter zufriedener mit ihrer Arbeit sind. Die KI übernimmt repetitive und langweilige Aufgaben und gibt den Menschen Zeit für interessantere und kreativere Aufgaben.

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Konkretes Beispiel: In einem Callcenter bearbeitet die KI einfache, sich wiederholende Fragen, während die menschlichen Mitarbeiter komplexe Fälle bearbeiten, die Einfühlungsvermögen und kreative Problemlösungen erfordern.

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3. Automatisch verstärkte Sicherheit

Moderne Anschlusssysteme umfassen automatisch:

Erweiterte Zugangskontrollen (wer darf was)
Datenverschlüsselung (Informationsschutz)
Überwachung der Einhaltung
Automatische Verstärkung der Computersicherheit

4. Flexibles Wachstum

Der schrittweise Ansatz ermöglicht

AI-Funktionen nach und nach hinzufügen
Wachsen nach Bedarf, ohne die Arbeit zu unterbrechen
Gewährleistung der ständigen Betriebsbereitschaft kritischer Systeme

Die wichtigsten Herausforderungen und ihre Lösung

Herausforderung 1: "Alte Systeme sprechen nicht mit KI".

Das Problem: Die Systeme der 1990er Jahre waren nicht für die Kommunikation mit moderner künstlicher Intelligenz ausgelegt. Es ist, als würde man versuchen, ein Münztelefon mit dem Internet zu verbinden.

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Die praktische Lösung: Es werden "intelligente Adapter" installiert, die automatisch Nachrichten zwischen dem alten System und der KI übersetzen, so wie ein Adapter den Anschluss eines italienischen Steckers an eine amerikanische Steckdose ermöglicht.

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Beispiel: Ein Fakturierungssystem aus dem Jahr 1995 ist mit einem "Übersetzer" ausgestattet, der PDF-Rechnungen in Daten umwandelt, die von der KI auf Fehler oder Anomalien analysiert werden können.

Herausforderung 2: "Unsere Daten sind eine Katastrophe".

Das Problem: KI benötigt geordnete und saubere Daten, aber alte Systeme verfügen oft über Informationen, die verstreut, unvollständig oder in veralteten Formaten vorliegen.

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Die praktische Lösung: Sie verwenden "Datenstaubsauger", die automatisch arbeiten:

Sie sammeln Informationen aus verschiedenen Systemen
Sie reinigen und ordnen sie
Sie wandeln sie in ein Format um, das die KI verwenden kann.

Beispiel: Ein Transportunternehmen hatte Kundendaten in 5 verschiedenen Systemen. Das Bereinigungssystem vereinheitlichte sie, beseitigte Duplikate und korrigierte Fehler und schuf eine einzige Datenbank für die KI.

Herausforderung 3: "Was, wenn sie unsere Daten stehlen?"

Das Problem: Die Verbindung alter (oft weniger sicherer) Systeme mit neuen Technologien kann zu Schwachstellen führen.

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Die praktische Lösung: Es gelten die "Zero Trust"-Grundsätze - jede Kommunikation wird überprüft, jeder Zugriff autorisiert, jede Dateneinheit verschlüsselt.

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Beispiel: Selbst wenn die KI in einer Bank Transaktionsdaten ausliest, um Betrug zu erkennen, wird jeder einzelne Zugriff überwacht und aufgezeichnet, und die Daten sind immer verschlüsselt.

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Wie Sie in Ihrem Unternehmen anfangen

Schritt 1: Bestandsaufnahme der Wohnung

Zuallererst müssen Sie verstehen, was Sie haben:

Zu stellende Fragen:

Welche Computersysteme verwenden wir täglich?
Welche sind die wichtigsten für Unternehmen?
Wo befinden sich unsere Daten und in welchem Format?
Welche Prozesse erfordern die meiste manuelle Zeit?

Praktischer Tipp: Erstellen Sie eine einfache Karte Ihrer Systeme, so wie Sie es vor einer Renovierung mit den Räumen in Ihrem Haus tun würden.

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Schritt 2: Auswahl des Pilotprojekts

Merkmale des idealen Projekts:

Nicht zu kritisch (wenn es schief geht, hält es das Unternehmen nicht auf)
mit messbarem Nutzen (Zeit- oder Kostenersparnis)
Mit relativ sauberen und leicht zugänglichen Daten
Mit kooperativen Benutzern

Perfektes Beispiel: Automatisieren Sie das Lesen von Lieferantenrechnungen. Wenn es schief geht, können Sie jederzeit zur manuellen Methode zurückkehren, aber wenn es richtig läuft, sparen Sie Stunden an Arbeit.

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Schritt 3: Auswahl der richtigen Partner

Arten von Fachleuten verfügbar:

Systemübersetzer (Konvertierung alter Codes)
Integratoren (verbinden verschiedene Systeme)
Sicherheitsspezialisten (Schutz der Daten)
Branchenberater (sie kennen die Besonderheiten Ihres Unternehmens)

Schritt 4: Klein anfangen

Der siegreiche Ansatz:

Prüfung eines einfachen Prozesses
Messung der Ergebnisse
Fehlerkorrektur
Schrittweise Ausweitung auf andere Verfahren

Analogie: Es ist wie beim Fahrradfahren lernen - man fängt mit Stützrädern an und nimmt sie ab, wenn man sicher ist.

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Die Zukunft der Unternehmenssysteme

Systeme, die sich selbst verbessern

Der nächste große Schritt werden selbstverbessernde Systeme sein, die ihre Leistung durch Beobachtung ihrer Nutzung ständig optimieren. Stellen Sie sich ein Auto vor, das Ihre Fahrgewohnheiten lernt und sich automatisch so einstellt, dass es weniger Kraftstoff verbraucht.

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Künftiges Beispiel: Ein Kundenmanagementsystem, das feststellt, dass bestimmte Arten von Beschwerden häufig auftreten, und automatisch Verbesserungen des Dienstes vorschlägt.

Spezialisierung nach Sektoren

Wir beobachten eine zunehmende Spezialisierung:

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Gesundheitswesen: Systeme, die verschiedene medizinische Geräte miteinander verbinden, um einen vollständigen Überblick über den Patienten zu erhalten

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‍Finance: Lösungen, die automatisch alle Bankvorschriften einhalten

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‍Produktion: KI zur Optimierung von Produktionslinien und zur Vorhersage von Maschinenausfällen

Integration mit aufkommenden Technologien

Das werden wir in naher Zukunft sehen:

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Lokale Verarbeitung: KI läuft direkt auf den Geräten des Unternehmens, um Wartezeiten zu verkürzen
Virtual Reality: Dreidimensionale Schnittstellen für komplexe Systeme
Sprachassistenten für Unternehmen: Steuerung von Systemen über Sprachbefehle

Schlussfolgerungen

Intelligente Verbindungssysteme sind mehr als nur eine technische Lösung: Sie sind eine digitale Evolutionsstrategie, die es Unternehmen ermöglicht, in das Zeitalter der künstlichen Intelligenz einzutreten, ohne jahrzehntelange Investitionen und Wissen zu verschenken.

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Fallstudien zeigen, dass Unternehmen, die sich für diesen Weg entscheiden, nicht nur neue Technologien einführen, sondern ihre Arbeitsweise radikal umgestalten, eine kleine Verbesserung nach der anderen.

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Die Botschaft für Unternehmensleiter ist klar: Spektakuläre Demonstrationen von KI mögen zwar für Schlagzeilen sorgen, doch der eigentliche Wettbewerbsvorteil liegt in der intelligenten und fast unsichtbaren Integration von künstlicher Intelligenz in bestehende Tagesabläufe.

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Das Schöne an diesem Ansatz ist, dass Sie kein Technologieexperte werden müssen, um davon zu profitieren. Man muss nur bereit sein, das Bestehende weiterzuentwickeln, so wie man ein Haus renoviert und dabei ein solides Fundament beibehält.

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Erfahren Sie mehr darüber, wie unser Unternehmen Ihnen helfen kann, künstliche Intelligenz in Ihre bestehenden Systeme zu integrieren, kontaktieren Sie uns.

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Fragen und Antworten

Was genau ist ein Computer-Systemübersetzer?

Ein Computersystem-Übersetzer ist eine spezialisierte Lösung, die als intelligenter Vermittler zwischen Ihrer alten Software und modernen Technologien der künstlichen Intelligenz fungiert. Er funktioniert wie ein Dolmetscher, der es Menschen mit unterschiedlichen Sprachen ermöglicht, miteinander zu kommunizieren.

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Ein praktisches Beispiel: Wenn Sie eine Lagersoftware aus dem Jahr 2005 haben, die alles in einem bestimmten Format aufzeichnet, bringt der Übersetzer der KI bei, dieses Format zu lesen und die Daten zu nutzen, um Vorhersagen zu treffen oder Prozesse zu automatisieren.

Wie viel kostet es, KI mit unseren bestehenden Systemen zu verbinden?

Die Kosten sind je nach Komplexität sehr unterschiedlich, aber in der Regel kosten Projekte zwischen 1,3 und 5 Millionen Euro für große Unternehmen. Die durchschnittliche Kapitalrendite liegt jedoch bei +18 % Produktivität, wobei die Einsparungen die Anfangsinvestition im Laufe der Zeit deutlich übersteigen.

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Für kleine und mittlere Unternehmen kann man mit Pilotprojekten von einigen tausend Euro beginnen, um den Ansatz zu testen.

Wie lange dauert es, bis die ersten Ergebnisse sichtbar werden?

Pilotprojekte zeigen in der Regel innerhalb von 6 bis 12 Wochen Ergebnisse, was wesentlich schneller ist als die Monate oder Jahre, die für einen vollständigen Systemaustausch erforderlich sind. Der schrittweise Ansatz ermöglicht es, sofortige Vorteile zu erkennen und gleichzeitig Unterbrechungen zu minimieren.

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Beispiel: Ein Logistikunternehmen automatisierte innerhalb von 2 Monaten das Lesen von Lieferscheinen und sparte dadurch sofort 4 Stunden manuelle Arbeit pro Tag.

Ist es sicher, unsere sensiblen Daten mit KI zu verbinden?

Ja, wenn es richtig gemacht wird. Moderne Verbindungssysteme umfassen fortschrittliche Schutzmaßnahmen wie automatische Verschlüsselung, strenge Zugangskontrollen und kontinuierliche Überwachung. Viele Lösungen sind für stark regulierte Branchen wie Banken und Krankenhäuser zertifiziert.

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Beispiel: Wenn in Banken KI auf Kundendaten zugreift, wird der Zugriff protokolliert, autorisiert und die Daten bleiben auch während der Verarbeitung immer verschlüsselt.

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Welche alten Systeme können mit KI verbunden werden?

Praktisch alle Computersysteme können von der Verknüpfung mit der KI profitieren, so auch diese:

Buchhaltungssoftware aus den 1990er Jahren
Datenbank der alten Generation
Veraltete Lagerverwaltungssysteme
Maßgeschneiderte, intern entwickelte Software
Industrie- und Maschinensteuerungssysteme

Wichtig ist, dass das System verwertbare Daten enthält, auch wenn sie in einem veralteten Format vorliegen.

Wird KI unsere Mitarbeiter ersetzen?

Die praktische Erfahrung zeigt das Gegenteil. Die Mitarbeiter sind zufriedener, weil die KI repetitive und langweilige Aufgaben übernimmt und sie sich auf interessantere und kreativere Aufgaben konzentrieren können, die menschliches Urteilsvermögen, Kreativität und zwischenmenschliche Beziehungen erfordern.

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Konkretes Beispiel: Bei Fidelity Financial verbringen die Mitarbeiter 68 % weniger Zeit mit manuellen Recherchen und 43 % mehr Zeit mit nützlichen Aktivitäten mit Kunden.

Können wir zunächst ein kleines Projekt ausprobieren?

Auf jeden Fall ist dies der am meisten empfohlene Ansatz. Die meisten erfolgreichen Implementierungen beginnen mit einem unkritischen Prozess, um zu testen, wie die Integration funktioniert, bevor sie auf wichtigere Anwendungen ausgeweitet werden.

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Tipp: Beginnen Sie mit Dingen wie der Automatisierung des Rechnungslesens oder der Analyse von Kundenbeschwerden - wichtige, aber nicht lebenswichtige Prozesse.

Wer sind die wichtigsten Anbieter dieser Lösungen?

Zu den Marktführern gehören:

RetroAI: Spezialisierung auf die Übersetzung von Altsystemen
Harmony Tech: Koordinierung zwischen verschiedenen Systemen
GuardRail: Sicherheit und Konformität
OpenLegacy: Vollständige Modernisierungsplattformen
Große Cloud-Anbieter (Amazon, Microsoft, Google) mit spezifischen Lösungen

Wie bereiten wir uns auf die Umsetzung vor?

Zu den vorbereitenden Schritten gehören:

Systeminventarisierung: Listen Sie alle Software auf, die Sie täglich verwenden
Datenauswertung: Verstehen, welche Daten Sie haben und wo sie sind
Ziele definieren: Entscheiden Sie, was Sie verbessern wollen
Zusammenstellung des Teams: Festlegung der Projektverantwortlichen
Lieferantensuche: Finden Sie Spezialisten für Ihren Sektor

Was passiert, wenn das Projekt nicht funktioniert?

Das schrittweise Vorgehen minimiert die Risiken. Wenn ein Pilotprojekt nicht funktioniert, kann man einfach zur vorherigen Methode zurückkehren, ohne kritische Systeme zu gefährden. Es ist wie beim Ausprobieren eines neuen Rezepts: Wenn es nicht klappt, hat man immer noch die Zutaten, um das alte Rezept herzustellen.

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Außerdem bieten die meisten seriösen Anbieter Ergebnisgarantien und Unterstützung während des gesamten Einführungsprozesses.

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Quellen und Referenzen: