Wie generative KI IT-Dienstleister und Unternehmen verändert

Tobias Grimm:
Wie verändert generative KI die Rolle klassischer IT-Dienstleister?

Benedikt Bonnmann:
Wir sehen jetzt, dass Software durch Agenten erstellt wird. Das heißt, das Coding wird weniger. Auf der anderen Seite müssen wir mehr als Architekten, als Partner auftreten.

Tobias Grimm:
Sagt Benedikt Bonnmann, Vorstandsmitglied des Beratungs- und IT-Dienstleistungsunternehmens adesso. Wir sprechen in dieser Folge unter anderem darüber, wie KI in der deutschen Wirtschaft Effizienzgewinne auslösen kann und auch über die Frage, wie wir digitale Souveränität steigern können. 
Und damit herzlich willkommen zu Tech Weekly, dem Podcast des Bitkom, mit mir, Tobias Grimm.

Wirtschaft

Tobias Grimm:
Benedikt, du arbeitest seit vielen Jahren an der Schnittstelle zwischen Technologie, Unternehmenspraxis und wirtschaftlicher Strategie bei adesso. In welchen Bereichen setzt ihr GenAI oder auch KI generell schon ein?

Benedikt Bonnmann:
Da gibt es im Prinzip zwei Dimensionen. Adesso als IT-Dienstleister ist natürlich einerseits bei „Eat your own dog food“ nach innen unterwegs, und das andere ist natürlich, wie man generative KI nach draußen für unsere Kunden in unseren Projekten nutzt.
Fangen wir mit dem inneren Teil an. Wir bauen einen Großteil unserer Systeme selbst. Wir haben einen eigenen Profiler, einen eigenen Einsatzplan, eine eigene Stundenerfassungssoftware. Da nutzen wir das mit unserem eigenen Verfahren. Wir nennen das AdScale, also agentenskalierte Softwareentwicklung. Die Projekte laufen im Prinzip auf diesem Verfahren.
Und dann haben wir ganz viele Use Cases. Auf der einen Seite haben wir adessoGPT, mit dem wir eigene Agenten für einzelne Szenarien haben. Das geht im HR-Case los, von der Jahresgesprächsvorbereitung, und endet bei Finanz-Forecast, Optimierung solcher Dinge, aber auch der semi-automatisierten Abwicklung von Reisekosten. Also immer überall dort, wo viele Adessi, wie wir unsere internen Mitarbeitenden nennen, Prozesse häufig machen, versuchen wir das dann eben zu nutzen.
Das heißt: Das ist wirklich ein breites Set. Insbesondere Marketing und Communications nutzen es auch viel für die Erstellung. 
Richtung Kunde ist das: Ich sage mal, 90 Prozent unserer AI-Workloads verbringen wir in Kundeninfrastrukturen. Das heißt, wenn der Kunde etwas aktivieren oder nutzen will, muss man ein bisschen schauen, wo man hinkommt. Wir finden Use Cases, wir setzen die um, wir machen aber auch inzwischen ganz viel mit Mikroproduktivitätshebeln. Das heißt, wir bringen unsere Kolleginnen und Kollegen in den konkreten Kundenkontext und lassen sie mit den Teams arbeiten – unter Nutzung von Cloud, von Copilot, von OpenAI, was auch immer der Kunde eben möchte oder was sich anbietet – und nutzen das dann für die Prozessoptimierung in den Teams. Also wirklich in einem klassischen Forward-Deploy-Szenario, bei dem unsere Leute im Team mitarbeiten.
Aber auch ganz klassisch das, was wir „MakeAI“ nennen, also wo wir Lösungen und Use Cases bauen – von der wertbasierten Maintenance-Planung bis hin zum Übersetzungstool, zur Dokumentenerkennung, also in allen Kernprozessen, die Kunden und Unternehmen da so haben.

Tobias Grimm:
Wir haben dazu als Bitkom eine Studie gemacht. Da kam heraus, dass 41 Prozent der Unternehmen ab 20 Beschäftigten KI einsetzen. Vor einem Jahr waren das erst 17 Prozent, also eine deutliche Steigerung. Was ist deine Einschätzung: Wie kann man diese Entwicklung noch einmal weiter beschleunigen, sodass wir noch mehr Potenziale heben?

Benedikt Bonnmann:
Ich hätte jetzt erst mal gesagt: Das klingt nach einer tollen Beschleunigung. Aber 41 Prozent ist schon noch mager. Ich finde, da müsste noch viel mehr gehen. Und es sagt natürlich auch noch relativ wenig über die Tiefe aus. Also: Habe ich jetzt nur so ein leichtes Company-XYZ-GPT deployed oder eine Copilot-Lizenz für M365 gekauft? Das ist nicht die Transformation von KI in der Anwendung.
Wir haben auch eine Studie gemacht, unseren adesso GenAI Impact Report. Da haben wir 500 Entscheider und Entscheiderinnen befragt, und da stellte sich leider auch heraus: Zwei Drittel der Befragten bringen im Moment noch weniger als ein Drittel ihrer Cases in die Produktion. Das heißt also: Ganz viel bleibt auf dem Weg dorthin hängen, wo man eben noch gucken muss, wie man das hinkriegt.
Das heißt: Die Piloten, das Demo-Feld, sind vorbei. Integration ist das eigentliche heutige Problem. Und daraus folgt im Prinzip auch: Wir haben die AI-Capabilities jetzt, brauchen aber jetzt auch die Organisation, die sie in die Anwendung bringt. Und da ist ein großes Geschwindigkeitsgap. Neue Modelle werden immer schneller, Themen kommen immer früher heraus, und auf der anderen Seite sehen wir Organisationen, die noch im gewohnten linearen Modus adaptieren. Da muss man schon ran.

Tobias Grimm:
Ein ganz wichtiges Stichwort ist daher eigentlich auch „enterprise-ready“. Wie kriegt man das hin?

Benedikt Bonnmann:
Enterprise-ready ist absolut kein Technologieproblem mehr. Das war vor zwei, drei Jahren noch ganz anders. Im November, Dezember letzten Jahres, mit der neuesten Modellgeneration, sind die Modelle und auch die Integration der Modelle in Softwareentwicklungsprozesse, Beratung, Verstehen, in Add-ons in PowerPoint, Word etc. so viel besser geworden, dass diese technische Hürde weg ist. Und das ist auch das, was man dann sieht. 
Die Top-Hürden sind Sicherheit, Datenschutz und Compliance auf der einen Seite und auf der anderen Seite fehlende Qualifikation, wenn man sich die Top 10 anschaut. Halluzinationen standen da immer ganz weit vorne, sind auf Platz acht abgerutscht. Kosten sind gar nicht mehr in den Top 10 der Hinderungsgründe.
Ich würde sagen: Die Technik ist ready, jetzt ist es Zeit, dass die Organisation ready wird. Und da würde ich auch sagen: Es zählt nicht, wie viel KI ich nutze, sondern wie klug. Also: Wo hebele ich wirklich die Potenziale? Und das kann ich schon einmal verraten: Es ist nicht bei der reinen Dokumentenverarbeitung hier oder da, sondern im Kernprozess. Also da, wo ich wirklich mein Business mache, da liegen die Potenziale. Und die muss man sich angucken.

Tobias Grimm:
Ihr seid als adesso IT-Dienstleister. Wie verändert sich mit KI auch eure Rolle? Also gibt es jetzt neue Prozesse und auch neue Strategien, die ihr umsetzen wollt?

Benedikt Bonnmann:
Vor drei, vier Monaten waren die News ja voll mit „White collar work is gone“. Also irgendwie gab es viele, die behauptet haben, wir würden bald alle arbeitslos. Ich habe das nie geglaubt und auch immer gesagt: Man muss da ganz vorsichtig hinschauen. Auch als die Dampflok oder das Fahrrad erfunden wurden, haben alle gesagt, wir hätten bald nichts mehr zu tun. Ich glaube, die Menschheit ist da sehr viel erfindungsreicher.
Und jetzt sieht man das auch. Gerade heute Morgen in den Nachrichten habe ich gelesen, dass unter den bevorstehenden IPOs von OpenAI und Anthropic auch da massiv zurückgerudert wird und man viel mehr glaubt, dass es auf die richtige Anwendung von KI ankommt.
Bei uns sind ungefähr 40 Prozent der Leistungserbringung wirklich im klassischen Software-Engineering-Kontext. Das heißt: von Anforderungsanalyse bis Bau der Software und Betrieb hinten raus, aber wirklich im Kern Software-Erstellung für Kunden. Das heißt konkret: Da ändert sich einiges. Denn wir sehen jetzt eben, dass Software durch Agenten erstellt wird. Das heißt, das Coding wird weniger. Und auf der anderen Seite müssen wir mehr als Architekten, als Partner auftreten.
Das bedeutet für alle Software-Ingenieure, die sich in der Vergangenheit so verstanden haben: Da kommt eine User Story rein, ich produziere den Code und bin dann fertig – dieser Teil der Jobs ist wirklich massiv angegriffen, und der geht auch weg. Da bin ich sicher. Einfach, weil die KI in den letzten Monaten so viel besser und schneller geworden ist, und der Prozess hört nicht auf.
Das heißt: Wir müssen unsere Leute in den Gedanken bringen, Lösungen beim Kunden besser zu verstehen, die Domäne zu durchdringen, den Business-Fachprozess zu verstehen und daraus dann passende AI-getriebene Lösungen abzuleiten. Das wird die Leistungserbringung der Zukunft sein. Und da bin ich auch felsenfest davon überzeugt, dass es da ganz, ganz viel noch zu tun geben wird.

Tobias Grimm:
Welche Rolle spielt der Mensch? Also wie nimmt man sein ganzes Unternehmen dann mit? Wie verändert man die Kultur? Ich meine, das ist jetzt da, das hast du so beschrieben, es wird auch weiter bleiben. Aber die Menschen müssen sich noch daran gewöhnen.

Benedikt Bonnmann:
Ich würde sogar noch einen Schritt weitergehen. Ich dachte am Anfang – heute würde man sagen, ich war mal ein Script-Kiddy, den Begriff gab es noch nicht, als ich das war –, aber ich habe tatsächlich mit 13 bis 16 viel programmiert. Und meine innere Erwartung war: Softwareentwicklerinnen und Softwareentwickler nehmen so etwas doch einfach an. 
Aber diese Hürde, jetzt Code entwickeln zu lassen und eher der oder die zu sein, die darauf achtet, dass das, was da entsteht, wartbar ist, qualitätsorientiert ist und den Architektur-Guidelines entspricht, das ist ein weiter Weg. Und das ist ein echter Transformationsprozess. Da muss man die Leute mitnehmen. Das ist schwieriger, als ich mir das vor einem Jahr noch vorgestellt habe.
Wir haben da massiv in Schulungen investiert. Wir haben eine eigene AI Force, nennen wir diese Gruppe, also ein Center, das wir gebaut haben, die bei uns intern in die Prozesse hineingehen, die aber auch unsere Laufbahnstufen, also unsere Karrierestufen, anpassen und sagen: Hey, bei uns kannst du nur noch Architekt werden, wenn du dich mit KI auskennst. Also beschäftige dich damit. Und diesen Prozess anzustoßen, da wirklich in die Front hineinzukommen, ist schwierig. Aber es ist ein Weg, an dem wir aus meiner Sicht nicht vorbeikommen.

Tobias Grimm:
Wenn wir den Blick jetzt einmal weiten auf Deutschland, auf die deutsche Wirtschaft: Wo kann KI da wirklich Effizienzen heben?

Benedikt Bonnmann:
Ich knüpfe einmal da an, wo ich gerade war. Man kann ganz klar sagen: Die Effizienzgewinne sind heute real. Die Unternehmen, die es gut machen, heben mit KI entsprechende Effizienzen. Nicht nur das, sondern sie können auch neue Dinge tun, die vorher gar nicht denkbar waren.
Nehmen wir einmal den Punkt der Softwareentwicklung von gerade noch einmal. Wir sehen in den besten Greenfield-Projekten bis zu 60 Prozent Zeitersparnis. Das ist extrem viel. Wir sehen in schlechten Brownfield-Projekten auch signifikant weniger, da kommen dann vielleicht nur 10, 12 oder 15 Prozent heraus. Aber es ist jetzt quasi der Job, die Projekte so zu transformieren, dass man das eben machen kann.
Und wenn ich Anwendungsmodernisierung betreiben kann, wenn ich alte Systeme auf einmal neu bauen kann, wo früher die Kosten zu groß waren, dann sitzt heute die Entscheidung wieder am Tisch. SaaS-Software, die ich hier und da mal schnell dazugekauft habe, hat auf einmal wieder einen Gegenspieler. Weil: Vielleicht brauche ich nur 20 oder 30 Prozent davon, dann kann ich den Teil vielleicht auch selber bauen oder bauen lassen.
Aber die Effizienz ist nur der Start, das ist nicht das Ziel. Wir müssen am Ende eigentlich gucken: Wie kriege ich diese AI-Anwendungen in meinen Kernprozess, wie kann ich ihn transformieren, wie kann ich ihn effizienter machen? Und was ich da immer noch sehe, ist, dass viele das Gestern optimieren und weniger das Morgen bauen.
Was meine ich damit? Der eigentliche Hebel ist nicht nur, Prozesse billiger zu machen, sondern auch sauber zu überlegen: Wo kommen Angreifer als Disruptoren auf einmal in meine Branche hinein? Denn das, was früher vielleicht schwierig einsetzbar war oder wo Markteintrittsbarrieren das verhindert haben, kann KI solche Hürden auf einmal senken und dann gangbar machen – wie zum Beispiel jetzt durch Harvey oder andere Player im Legal-Kontext.
Da sieht man auf einmal, dass ein vertikaler KI-Disruptor kommt, das Know-how dort einbringt und die Haftungsfrage, hinter der man sich ja lange versteckt hat, auf einmal getragen wird. Das kann man ja berechnen, was so etwas kosten könnte. Das ist auf jeden Fall ein kritischer Punkt. Und das muss man aus meiner Sicht für jede Branche, für jedes Thema auf der Uhr haben und da auch sauber hinschauen. Und am besten ist man der Erste selbst, der sich disruptiert, und nicht der, der sich dann verteidigen muss. Aber das ist natürlich schwierig.

Tobias Grimm:
Ein wichtiger Punkt, den wir vielleicht zum Abschluss noch besprechen können, ist das Thema digitale Souveränität. Wo sollten denn KI-Lösungen und auch Cloud-Lösungen herkommen? Wir sind teilweise abhängig von China und den USA. Wie blickst du auf diese ganze Debatte?

Benedikt Bonnmann:
Einmal kurz zur Einsatzrichtung von Adesso GPT. Wir haben für ganz viele Kunden solche Lösungen gebaut. Am Ende steckt immer ein großes Sprachmodell von jemand anderem drin. Also wir haben kein eigenes. Aber das ganze Frontend drumherum, die ganzen Themen, die man braucht, um Zugang zu internen Systemen mit Datenbanken, SharePoints etc. zu haben, das brauche ich ja in einer sicheren Umgebung. Und das liefern wir dann quasi in irgendeiner sicheren Umgebung, die der Kunde oder wir dann eben selbst bereitstellen. Die Inferenz selbst passiert dann bei OpenAI oder Anthropic oder wo auch immer. Das ist egal.
Zurück zu dem Thema Souveränität: Ich glaube, wer nur Europa versus USA versus China denkt, der springt zu kurz. Für mich ist Souveränität im digitalen Bereich auch eine ganz klare Frage der Architektur. Was meine ich damit? Ich muss mir anschauen: Was habe ich denn da für einen Workload, und worum geht es da?
Wenn es jetzt zum Beispiel, wie gerade beschrieben, um so einen GPT-Modus geht, wo ich nur eine Abfrage stelle, dann verlassen nicht meine Daten das Thema. Ich kriege das verträglich sauber geregelt, dass die Inferenz hier in Europa passiert, also bin ich da sicher. Und wenn das nicht läuft, dann suche ich halt länger im Dokument. Das funktioniert. Das heißt: Ich habe gewisse Prozesse, die sind, ich sage mal, unkritisch. Die kann ich auch auf klassischen Lösungen irgendwo hingeben.
Aber digitale Souveränität als solche ist kein Lippenbekenntnis, sondern wirklich eine Beschaffungsentscheidung mit einem Preisschild. Ich kriege die souveräne Lösung heute nicht zum gleichen Preis mit der gleichen Leistungsfähigkeit. Aber wenn sie niemand beschafft und niemand nutzt, dann wird sie auch nie wertgleich.
Das heißt für uns oder für mich: Der wesentliche Punkt ist, man muss immer sagen: Was habe ich für eine Anwendung, was habe ich für einen Anwendungsfall, welche Schutzklasse steht dahinter? Und wo sage ich einfach: Okay, da nehme ich jetzt das günstigste oder das beste oder das günstigste und beste, wie auch immer sich das ergibt? Und wo ist es mir wirklich wichtig?
Und wenn ich dann über eigene IP spreche und die verliere, dann habe ich auf einmal Wettbewerber, die heute Jahre hinter mir her sind und morgen nur noch wenige Wochen hinter mir. Und da ist das, glaube ich, nicht verhandelbar.
Und da würde ich natürlich jetzt auch aus meiner Rolle vom größten deutschen IT-Dienstleister heraus sagen: Ich hoffe und wünsche mir, dass wir in Deutschland da wieder mehr Selbstbewusstsein haben, solche Dinge dann auch in Deutschland stärker zu produzieren und hier und da auch einmal auf eine deutsche Lösung zu setzen, wo es eben geht. Und da, wo es eben nicht geht, auf die passenden internationalen Lösungen zurückzugreifen. Und das ist auch nicht schlimm. Das kann eine gute Lösung sein – je nach Anwendungsfall.

Tobias Grimm:
Benedikt, vielen Dank für das Gespräch.

Der Terminkalender

Mit einem Blick auf Kalenderwoche 28, in der im Bundestag die letzte Sitzungswoche vor der politischen Sommerpause stattfindet. 
Auf der digitalpolitischen Sitzungsagenda des Bundeskabinetts stehen am 06. Juli unter anderem folgende Themen:  Zum einen der Beschluss des Haushalts für 2027, sowie der Entwurf von Eckpunkten zum neuen Wärmenetzgesetz und zur Neuordnung der Pflegeversicherung, sowie der Entwurf zur Cyber-Security-Governance für die Bundesverwaltung.
In Brüssel steht auf der wöchentlichen Kommissionssitzung der Europäischen Kommission unter anderem der Aktionsplan für Cybersicherheit und Künstliche Intelligenz auf der Agenda. 
Event-seitig findet am 07. Juli die Digital Mobility Conference im Quadriga Campus in Berlin statt. Dort soll diskutiert werden, wie die digitale Mobilität im Jahr 2026 aussieht und welche Rolle KI und Daten für effizientere und vernetzte Verkehre auf der Straße, der Schiene und in der Luft spielen können. Mit dabei ist unter anderem Bundesverkehrsminister Patrick Schnieder, der Präsident des Kraftfahrt-Bundesamtes Richard Damm. 
Das war der Ausblick für nächste Woche. Für weitere Nachrichten aus der Digitalbranche, schaut gerne auf Bitkom.org vorbei. 
Danke fürs Zuhören und bis nächsten Freitag.