In der Session diskutieren Experten von Bechtle und Microsoft, wie Unternehmen KI mit Copilot und Multi-Agenten-Systemen erfolgreich skalieren und dabei Kontrolle behalten. Christian Malzacher betont die zentrale Rolle des Managements und die Wichtigkeit von echter Umsetzung statt bloßer Strategie. Stephanus von Microsoft erklärt die technischen und Governance-Anforderungen für sichere KI-Anwendungen mit Microsoft-Tools. Flo Fees schildert praktische Anwendungsfälle und warnt vor reinen Alibi-Trainings und Champions-Programmen ohne reale Verankerung. Insgesamt wird hervorgehoben, dass KI-Projekte erfolgreiche Führung, technische Infrastruktur und gezielte Befähigung erfordern.
Der Vortrag beleuchtet, wie Unternehmen den Einsatz von KI, insbesondere mit Microsoft Copilot und Multi-Agenten-Systemen, skalieren und dennoch ihre Kontrolle über Prozesse und Daten wahren können. Christian Malzacher, Business Manager für Modern Work und AI bei Bechtle, kritisiert Lippenbekenntnisse zu KI-Strategien und fordert „AI Execution“ statt nur Transformation. Er argumentiert, dass Management Vorbild sein und KI aktiv in den Führungsalltag integrieren muss, um kulturellen Wandel zu ermöglichen. Die Verantwortung für KI in Unternehmen darf nicht auf Einzelpersonen abgewälzt werden, sondern erfordert abteilungsübergreifende Governance und eine neue Sichtweise auf Organisationsentwicklung.
Stephanus von Microsoft zeigt die technischen Grundlagen auf, betont den massiven Zuwachs an KI-Agenten (15-fach Wachstum) und erläutert, warum Identitäts- und Zugriffssteuerung (u.a. mit Entra Suite, Microsoft 365 E7, Agent 365, Defender, Purview) essenziell sind. Die Architektur muss automatisiert zwischen Mensch und KI-Agent unterscheiden und darf keinen Unterschied im Datenzugriff machen; Governance und Automatisierung sind für Skalierbarkeit und Sicherheit unerlässlich.
Flo Fees veranschaulicht dies anhand eines Kunden-Showcases aus dem Lebensmittelhandel: Ein Multi-Agenten-System ersetzt manuelle Prüfprozesse durch Automatisierung, sodass die Bearbeitungszeit in Ausschreibungen von 90 auf ca. 8 Sekunden reduziert wird. Er warnt vor methodischen Fehlern wie dem unreflektierten „Tool-Reflex“. Stattdessen plädiert er für strukturierte Zielsetzung (Ziele, Enabler, Veränderung, Hebel, OKR) und differenzierte Trainings- und Befähigungsmodelle (Verstehen, Nutzen, Umsetzen, Transformieren) mit klaren KPIs und Enabler-Rollen. Enabler sollen Zeit und Verantwortung erhalten, um KI wirklich ins Business zu bringen, statt dies als unbezahlten Nebenjob wie im klassischen Champions-Programm zu behandeln.
Das Fazit: Erfolgreiche Skalierung von KI erfordert drei Säulen – Führungshaltung, technische Steuerung und strukturierte Befähigung – und diese müssen ausgehend von der Führungsentscheidung integriert werden. Besonderes Gewicht wird auf Governance und organisationsweite Verantwortung gelegt.
