Warum Sie KI auf Ihrem EAM-Radar haben müssen

Künstliche Intelligenz (KI) hat sich längst vom Zukunftsversprechen zur Realität entwickelt. Viele Unternehmen machen sie bereits zum festen Bestandteil ihrer Pläne zur digitalen Transformation. Mit dem Übergang von isolierten KI-Experimenten zu unternehmensweiten Initiativen steigt auch der Bedarf an fundierter Entscheidungsfindung und einem durchdachten Risikomanagement.

Unternehmensarchitekt:innen spielen dabei eine zentrale Rolle: Durch die Verankerung von KI in der Unternehmensarchitektur – über Fähigkeiten, Prozesse, Applikationen und Governance-Strukturen hinweg – ebnen sie den Weg von der experimentellen Phase hin zu einer skalierbaren, wertorientierten Umsetzung. Wie Sie KI sinnvoll in Ihre Architektur integrieren und Veränderungen erfolgreich meistern, erfahren Sie in diesem praxisnahen Blogbeitrag.

Die erste Phase der KI war geprägt von Neugier und Experimentierfreude. Heute sind KI-Dienste deutlich ausgereifter und finden breite Anwendung. Softwareanbieter integrieren KI-gestützte Funktionen oder ganze Module in ihre Lösungen – und Unternehmen setzen sie zunehmend produktiv ein. In dieser neuen Phase des aktiven Rollouts ist es entscheidend, KI gezielt, abgestimmt und klar gesteuert zu skalieren. Die zentrale Frage lautet: „Wo bringt uns KI echten Mehrwert – und wie setzen wir sie sicher und effizient um?“

In dieser Phase kommt Enterprise Architecture Management (EAM) ins Spiel. EAM liefert das nötige Rahmenwerk und den Kontext, um KI aus isolierten Pilotprojekten herauszuführen und zu einer stabilen, strategischen Fähigkeit der Organisation zu machen.

Künstliche Intelligenz eröffnet Unternehmen neue Möglichkeiten, Kundennutzen zu steigern und interne Abläufe zu optimieren.

Beispiele dafür sind:

• Verbesserter Kundenservice durch KI-gestützte Chat- und E-Mail-Assistenten, die aus vergangenen Interaktionen lernen

• Unterstützung operativer Teams mit KI-basierten Empfehlungen auf Basis von Echtzeitdaten

• Schnellere Einarbeitung und Schulung durch dynamische, dialogbasierte Lernlösungen

• Beschleunigte Berichtserstellung und Marktanalyse durch automatisch generierte Insights

• Automatisierung routinemäßiger Dokumentation wie Störungsprotokolle, Schichtberichte und Wartungsübersichten

Der größte Mehrwert entsteht, wenn solche KI-Lösungen eng an konkrete Geschäftsziele gekoppelt sind. Für messbare Ergebnisse braucht es verlässliche Daten, Teams mit KI-Kompetenz sowie klare Regeln für den verantwortungsvollen und regelkonformen Einsatz.

Wird KI in zentrale Geschäftsfunktionen und Anwendungen eingebettet, wird sie zum Hebel für strategischen Mehrwert. Unternehmensarchitekt:innen übernehmen dabei eine Schlüsselrolle, indem sie diese Integration aktiv gestalten – und so dafür sorgen, dass KI echten Nutzen stiftet.

Enterprise Architecture Management (EAM) gibt den Rahmen vor, wie Künstliche Intelligenz im Unternehmen eingeführt und skaliert wird. Mit dem Übergang von einfachen Chatbot-Experimenten hin zu fortschrittlicheren Agenten- und Orchestrierungslösungen wird EAM zunehmend unverzichtbar – insbesondere, wenn es darum geht, für jeden Anwendungsfall das passende Implementierungsmodell zu wählen. Dazu gehört auch, die jeweiligen Vor- und Nachteile zu verstehen, angemessene Kontrollmechanismen zu etablieren und die langfristige Anpassungsfähigkeit sicherzustellen.

Für die Einführung von KI haben sich verschiedene technische und organisatorische Ansätze etabliert:

• Direkte Nutzung öffentlicher Tools
  Schnell einsetzbar und ideal für erste Ideen, jedoch meist ungeeignet für regulierte Branchen oder sensible Prozesse und Daten.

• API-basierte Integration
  Ermöglicht die Einbettung von KI-Funktionalitäten in bestehende Plattformen und Benutzeroberflächen über sichere Schnittstellen.

• Eigene oder feinjustierte Modelle
  Bieten maximale Kontrolle und hohe Relevanz für branchenspezifische Anforderungen – erfordern jedoch erhebliche Investitionen in Infrastruktur, Datenmanagement und Modell-Governance.

• Agentenbasierte KI-Systeme
  Architekturen, in denen autonome oder teilautonome Agenten auf Basis großer Sprachmodelle (LLMs) planen, schlussfolgern und im Namen der Nutzer:innen handeln. Diese Agenten können Umgebungen wahrnehmen, Funktionen aufrufen und mit anderen Agenten kooperieren.

Unternehmensarchitekt:innen entscheiden, welcher Ansatz zu welchem Szenario passt. Zudem entwickeln sie Prozesse zur Überwachung der Ergebnisse und zum Umgang mit Risiken, sobald KI produktiv eingesetzt wird.

Damit KI langfristig skalierbar und im Einklang mit den Geschäftsanforderungen eingeführt werden kann, sollten folgende Architekturprinzipien und -muster berücksichtigt werden:

1. KI an den Geschäftszweck koppeln
   KI-Komponenten sollten nicht isoliert stehen. Sie sind mit Geschäftsfähigkeiten und Value Streams zu verknüpfen, um ihre Rolle in der Wertschöpfungskette klar zu definieren. Dies fördert die strategische Ausrichtung und verhindert fragmentierte Experimente.

2. KI-Dienste in der Applikationsebene abbilden
   Auf LLMs basierende Agenten und APIs sollten explizit als Application Services im Architekturmodell erfasst werden. Diese Services lassen sich dann konkreten Anwendungskomponenten zuordnen, um zu zeigen, wie sie bestimmte operative Fähigkeiten unterstützen oder erweitern.

3. Implementierungsmuster nach Komplexität und Kontrollbedarf wählen
   Je nach Anwendungsfall bieten sich unterschiedliche agentenbasierte Muster an:

• • Einzelagenten für abgeschlossene, aufgabenspezifische Automatisierung
  • Multi-Agenten-Orchestrierung für komplexe Abläufe
  • Human-in-the-Loop-Agenten für Szenarien mit Kontroll- oder Freigabebedarf

Um die Architektur optimal auf Risikobereitschaft, Prozesskomplexität und Reifegrad der Organisation abzustimmen, sollten diese Faktoren gezielt berücksichtigt werden:

1. Auf Modularität und Anpassungsfähigkeit setzen
   Agentenbasierte KI-Architekturen profitieren von einem modularen Design, bei dem einzelne Agenten oder Services unabhängig entwickelt, getestet und weiterentwickelt werden können. Das entspricht bewährten EAM-Prinzipien wie loose coupling, kontrollierter Veränderung und Wiederverwendung – und hilft dabei, die Komplexität wachsender Systeme im Griff zu behalten.

2. Governance-Maßnahmen explizit modellieren
   Für einen verantwortungsvollen KI-Einsatz sollten Governance-Vorgaben direkt in die Architekturmodelle aufgenommen werden. Dazu gehören:

• • KI-Leitplanken, die unsicheres oder themenfremdes Verhalten verhindern
  • Strukturierte Antwortvalidierung, um Genauigkeit und Relevanz der Ergebnisse sicherzustellen
  • Identity-Token-Weitergabe, um Eigentümerschaft, Berechtigungen und Audit Trails über automatisierte Schritte hinweg nachvollziehen zu können

ADOIT bietet integrierte KI-Funktionen, die Unternehmensarchitekt:innen entlang des gesamten Prozesses begleiten – von der ersten Idee bis hin zur skalierbaren Umsetzung.

Mit ADOIT können Unternehmensarchitekt:innen KI wie folgt gezielt und sicher einsetzen:

• Strategische Anforderungen in fähigkeitsbasierten Roadmaps definieren – durch die Analyse und Interpretation verknüpfter Repository-Daten wie zugewiesene Ziele, identifizierte Lücken und Transformationsbedarfe im Kontext einzelner Geschäftsfähigkeiten.

• Geschäfts- und IT-Fitness von Anwendungen bewerten – und darauf basierend Investitionsstrategien nach Gartners „TIME“ Kriterien ableiten: „tolerieren“ (tolerate), „investieren“ (invest), „migrieren“ (migrate) oder „ablösen“ (elminate).

• Anwendungs-Roadmaps unterstützen – mit datenbasierten Empfehlungen zur Weiterentwicklung von Applikationen, abgestimmt auf Fitnessbewertungen, strategische Prioritäten und Investitionsstrategien.

• Architekturdiagramme analysieren – und intelligentes Feedback zu erhalten, etwa zu Modellierungskonventionen oder zur inhaltlichen Qualität der Architektur.

• End-of-Life-Daten von Systemsoftware ermitteln – um technische Risiken frühzeitig zu erkennen und fundierte Planungsentscheidungen zu treffen.

Auf Basis offener Standards wie ArchiMate und Capability-based Planning ermöglicht ADOIT Unternehmensarchitekt:innen einen strukturierten, transparenten und sicheren Umgang mit KI-Initiativen.

Künstliche Intelligenz kann viele Bereiche der Architekturarbeit unterstützen – von der Erstellung von Dokumentationen über die Analyse von Anwendungslandschaften bis hin zur Simulation von Veränderungen. Konkret können Architekt:innen KI nutzen, um:

• Architekturdokumentationen und Berichte zu entwerfen

• Eingaben von Stakeholder:innen und Entscheidungen zusammenzufassen

• redundante Anwendungen zu identifizieren und Verbesserungen vorzuschlagen

• Szenarien zu erkunden und Architekturveränderungen zu simulieren

Durch diese Entlastung gewinnen Unternehmensarchitekt:innen mehr Zeit für strategische Aufgaben – und können sich stärker auf wertschöpfende Beratung statt auf wiederholbare Dokumentationsarbeit konzentrieren.

Capability Map eines Flughafens in ADOIT

Um die Einführung von KI gezielt zu gestalten, sollten Unternehmensarchitekt:innen einer strukturierten Roadmap folgen. Dieser Schritt-für-Schritt-Ansatz sorgt für architektonische Nachvollziehbarkeit und eine nachhaltige Umsetzung.

Erstellen Sie spezifische Viewpoints und Views, um das Potenzial und die Grenzen von KI anschaulich zu vermitteln. Verknüpfen Sie diese mit Business-Treibern, Zielen und Bewertungen, um fundierte Diskussionen mit Stakeholder:innen zu ermöglichen.

Leiten Sie aus Zielen und Treibern einen konkreten Handlungsrahmen ab. Stimmen Sie KI-Potenziale mit bestehenden Geschäftsfähigkeiten und Wertschöpfungsketten ab – und verknüpfen Sie sie mit messbaren Geschäftsergebnissen.

Stellen Sie KI-Anwendungsfälle als strategische Anforderungen dar, verknüpft mit Geschäftsfähigkeiten und Applikationskomponenten. Bewerten Sie diese mit fähigkeitsbasierter Planung. Unternehmensarchitekt:innen sollten Fähigkeit für Fähigkeit prüfen, wo KI einen Mehrwert leisten kann. Bei Bedarf modellieren Sie auch die zugrunde liegenden Elemente – wie beteiligte Rollen, Prozesse, Datenobjekte, Anwendungen, Systeme und Systemsoftware.

Operating Model der Flughafen-Capability „Passagierabfertigung“

Führen Sie eine gezielte Bewertung von KI-Potenzialen auf Capability-Ebene mithilfe von folgenden Fragen durch:

• Welche Rollen oder Akteure führen manuelle, repetitive oder entscheidungsintensive Aufgaben aus, bei denen KI unterstützen könnte?

• Welche Prozesse beinhalten große Mengen an Inhalten, Entscheidungen oder Ausnahmen, die sich durch KI automatisieren oder optimieren lassen?

• Verarbeitet die Capability unstrukturierte oder verstreute Daten (z. B. E-Mails, Dokumente, Logs), die sich durch KI organisieren, zusammenfassen oder durchsuchbar machen lassen?

• Können bestehende Applikationskomponenten durch KI-APIs oder -Services erweitert werden, um neue Funktionen oder bessere Benutzerinteraktionen zu ermöglichen?

• Gibt es Systeme, Anlagen oder Technologien, die durch KI-Agenten oder -Schnittstellen intelligenter überwacht, konfiguriert oder interpretiert werden könnten?

Diese Fragen schaffen die Grundlage für eine strukturierte Bewertung von KI-Eignung und -Wirkung – fundiert durch bewährte Methoden der Architekturmodellierung.

Definieren Sie Richtlinien, Rahmenbedingungen und Kontrollmechanismen – und verknüpfen Sie diese mit relevanten Rollen, Datenobjekten und Applikationskomponenten. So stellen Sie eine verantwortungsvolle und nachvollziehbare KI-Nutzung sicher.

Erarbeiten Sie eine Roadmap für die schrittweise Einführung von KI entlang priorisierter Geschäftsfähigkeiten. Unternehmensarchitekt:innen können dazu die Workspaces zu Capability-based Roadmapping in ADOIT nutzen.

Tipp: Erfahren Sie in unserem Blog mehr über die Entwicklung effektiver Roadmaps.

Mit der Weiterentwicklung von KI-Technologien, regulatorischen Vorgaben und Geschäftsanforderungen muss auch die Architektur mitwachsen. Überprüfen und aktualisieren Sie regelmäßig Ihre Capability-Priorisierungen und deren zugrunde liegende Elemente – wie Prozesse, Rollen, Anwendungen und Daten. Passen Sie Ihre Sichten an neue Lücken und Chancen an und justieren Sie Ihre Roadmap entsprechend.

KI wird zur treibenden Kraft der digitalen Strategie. Unternehmensarchitekt:innen sind in der idealen Position, um diesen Wandel gezielt, strukturiert und kontrolliert zu gestalten.

Mit den richtigen Architektur-Frameworks und Plattformen wie ADOIT führen Sie Ihre Organisation von der ersten Idee zur nachhaltigen Umsetzung – und machen KI zum strategischen Erfolgsfaktor, statt zur isolierten Maßnahme.