Als wir uns vor einigen Monaten erstmals intensiver mit AuxData.ai beschäftigt haben, stand für uns eine Frage im Mittelpunkt:

Wie lässt sich Künstliche Intelligenz so in Unternehmen bringen, dass Mitarbeitende damit tatsächlich arbeiten können und nicht erst zu K.I.-Experten werden müssen?

In unserem ersten ausführlichen Praxistest haben wir deshalb weniger auf einzelne KI-Funktionen geschaut, sondern auf den grundsätzlichen Ansatz der Plattform: strukturierte Agenten statt ausschließlich freiem Prompting, definierte Prozesse statt individueller Insellösungen und eine KI-Nutzung, die sich zentral steuern lässt. Genau diese Struktur hatten wir als einen wesentlichen Vorteil gegenüber einer rein individuellen Nutzung von Microsoft Copilot, Gemini & Co. herausgearbeitet.  

Aus dem Test wurde anschließend mehr.

In unserem zweiten Beitrag ging es bereits stärker um die Perspektive der Büro- und IT-Systemhäuser: ‍

Wie lässt sich aus einer KI-Plattform ein eigenes Beratungs-, Integrations- und Servicegeschäft entwickeln?  

Seitdem ist bei AuxData.ai einiges passiert.

Und interessanterweise sind für uns dabei gar nicht unbedingt die einzelnen neuen Features entscheidend. Viel spannender ist die Richtung, in die sich die Plattform entwickelt.

Aus dem K.I.-Werkzeug wird zunehmend eine Arbeitsumgebung

Eine unserer zentralen Erkenntnisse aus dem ersten Test war:

Der Mittelstand braucht nicht zwingend mehr KI. Er braucht einen einfacheren Weg, vorhandene KI sinnvoll einzusetzen.

Genau an diesem Punkt wurde die Plattform weiterentwickelt:

Die Oberfläche und Nutzerführung wurden überarbeitet. Das Cockpit führt Anwender direkter zu den Funktionen, die sie tatsächlich benötigen. Gleichzeitig können Administratoren genauer steuern, welche Agenten einzelnen Anwendern zur Verfügung stehen. Auch Chatverläufe, Agenten und unterschiedliche Anwendungsszenarien lassen sich strukturierter verwalten.  

Das mag zunächst nach klassischer Produktpflege klingen.

Für den praktischen Einsatz beim Kunden ist es aber relevant.

Denn ein Mitarbeiter aus Buchhaltung, Vertrieb oder Verwaltung soll sich idealerweise nicht durch eine KI-Plattform arbeiten müssen. Er soll einen für seine Aufgabe vorbereiteten Agenten öffnen, die benötigten Informationen eingeben und weiterarbeiten können.

Genau diese Reduktion von Komplexität hatten wir bereits bei unserem ersten Test als Stärke des Ansatzes gesehen. Die aktuellen Entwicklungen führen diesen Gedanken konsequent weiter.  

Gleichzeitig passiert im Hintergrund deutlich mehr

Während es für den Anwender einfacher werden soll, wachsen die Möglichkeiten für diejenigen, die solche Lösungen einrichten.

Und hier wird es für Systemhäuser interessant.

Agenten lassen sich inzwischen besser verwalten und versionieren. Wissensbestände können strukturierter organisiert werden. Workflows werden flexibler, wiederkehrende Services können aufgebaut und unterschiedliche Funktionen und Dienste zentral administriert werden. Hinzu kommen weitere Integrationsmöglichkeiten, beispielsweise über MCP Services.  

Auch ganz alltägliche Unternehmensdaten lassen sich stärker in diese Prozesse einbeziehen. Inhalte aus geteilten Microsoft 365-Postfächern können beispielsweise verarbeitet und Excel-Vorlagen in entsprechende Abläufe eingebunden werden. Word-, Excel-, PowerPoint- und PDF-Dateien lassen sich wiederum direkt aus der Anwendung heraus erzeugen.  

Damit wächst AuxData.ai aus unserer Sicht zunehmend über die Frage hinaus:

„Was kann dieser K.I.-Agent?“

Interessanter wird:

„Welchen kompletten Arbeitsablauf können wir damit für einen Kunden abbilden?“

Und genau dieser Schritt ist für Systemhäuser entscheidend!

Denn hier knüpft die aktuelle Entwicklung unmittelbar an das an, was wir in unserem letzten Beitrag beschrieben haben.

Die eigentliche Wertschöpfung für das Systemhaus entsteht nicht dadurch, eine KI-Lizenz weiterzuverkaufen.

Sie entsteht davor und danach.  

Ein Systemhaus kann gemeinsam mit seinem Kunden einen geeigneten Prozess identifizieren, Informationen und bestehende Systeme einbinden, den benötigten Agenten konfigurieren, einen Workflow entwickeln, Anwender schulen und die Lösung anschließend weiter betreuen.

Aus einem allgemeinen KI-Produkt wird dadurch beispielsweise:

• ein Assistent für einen bestimmten Vertriebsprozess,

• eine strukturierte Auswertung regelmäßig eingehender Informationen,

• ein Agent auf Basis interner Unternehmensdokumente,

• ein definierter Ablauf zur Verarbeitung von Excel- oder CSV-Daten,

• ein Workflow rund um ein gemeinsam genutztes Postfach,

• oder ein Prozess, an dessen Ende automatisch ein Word-Dokument, eine Präsentation oder eine Excel-Datei entsteht.  

Der Unterschied ist wesentlich:

Der Kunde kauft nicht „KI“. Er bekommt einen definierten Anwendungsfall für seine tägliche Arbeit.

Und das Systemhaus verkauft nicht nur Technologie, sondern seine Kompetenz bei Konzeption, Einrichtung, Integration und Betreuung.

Noch interessanter wird es, wenn aus einem Projekt das nächste entstehen kann

Einen Punkt beobachten wir dabei besonders aufmerksam: die zunehmende Möglichkeit, einmal entwickelte Lösungen strukturiert weiterzuverwenden.

Bereits bei unserem ersten Test war der Marketplace mit seinen vorkonfigurierten Agenten ein interessanter Bestandteil der Plattform. Inzwischen wurden auch die Möglichkeiten für Partner weiterentwickelt, eigene Agenten für bestimmte Kundenorganisationen bereitzustellen und Lösungen strukturierter zu verwalten.  

Für Systemhäuser steckt darin perspektivisch ein wichtiger Hebel.

Denn viele ihrer Kunden haben ähnliche Herausforderungen.

Ein gut funktionierender Anwendungsfall bei Kunde X muss deshalb nicht zwangsläufig bei Kunde Y komplett neu entwickelt werden.

Die individuelle Datenbasis, Berechtigungen und Prozesse bleiben kundenspezifisch. Die grundsätzliche Logik einer Lösung kann aber wiederverwendbar werden.

Genau dann verändert sich die wirtschaftliche Betrachtung.

Aus einem einzelnen K.I.-Projekt kann ein standardisierbares Leistungsangebot entstehen, das bei weiteren Kunden angepasst und wieder eingesetzt wird.

Für uns ist das derzeit einer der spannendsten Aspekte der weiteren Entwicklung.

Nicht mit „KI“ anfangen. Mit einem Problem anfangen.

Trotz aller neuen Möglichkeiten würden wir beim Einstieg weiterhin nicht empfehlen, einem Kunden einfach „KI“ verkaufen zu wollen.

Die bessere Frage lautet:

Welche wiederkehrende Aufgabe kostet heute unnötig Zeit oder läuft unnötig kompliziert?

Erst danach kommt die Technologie.

• Welche Schritte laufen immer wieder ähnlich ab?
  
• Was könnte ein Agent übernehmen?
  
• Wo braucht es einen Workflow?
  
• Und was soll der Mitarbeiter am Ende konkret erhalten?

Je konkreter diese Fragen beantwortet werden, desto einfacher wird auch das erste Projekt.

Gerade für Kunden, die bisher wenig Erfahrung mit KI haben, kann ein überschaubarer Anwendungsfall der bessere Einstieg sein als ein großes Transformationsprojekt.

Klein anfangen, Nutzen sichtbar machen und anschließend weiterentwickeln.

Das passt letztlich auch zu der Entwicklung, die wir selbst mit AuxData.ai genommen haben.

Unser Zwischenfazit nach den nächsten Entwicklungsschritten

Als wir AuxData.ai erstmals getestet haben, fanden wir vor allem den Ansatz interessant: KI-Nutzung strukturieren und für Anwender einfacher und reproduzierbarer machen.  

Als wir anschließend die Partnerschaft eingegangen sind, rückte für uns die zweite Perspektive stärker in den Vordergrund: das Dienstleistungs- und Vermarktungspotenzial für Büro- und IT-Systemhäuser.  

Die aktuellen Weiterentwicklungen verbinden diese beiden Perspektiven zunehmend.

Vorne wird die Nutzung einfacher. Im Hintergrund werden die Möglichkeiten für Aufbau, Integration und Administration größer.

Und genau diese Kombination ist aus unserer Sicht entscheidend.

Denn Systemhäuser brauchen nicht noch ein KI-Produkt, das sie ihren Kunden einfach ins Portfolio legen können.

Sie brauchen eine Grundlage, auf der sie eigene Lösungen und eigene Wertschöpfung entwickeln können.

Wie geht es weiter?

Wir werden die Entwicklung von AuxData.ai deshalb weiterhin eng begleiten und vor allem eines testen: Welche konkreten Anwendungsfälle lassen sich daraus für Büro- und IT-Systemhäuser und deren mittelständische Kunden entwickeln?

Interessierte Systemhäuser unterstützen wir beim Einstieg, beim Test der Plattform und bei der Frage, welche Anwendungsfälle zur eigenen Kundenstruktur und zum bestehenden Leistungsportfolio passen.

Für IPS Concept-Kunden bestehen zudem Sonderkonditionen auf die Standardlizenzen.  

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