„Wir wollen KI einsetzen.“ Und dann merkt man im ersten Workshop: Das zentrale System hat keine API.

Das ist in vielen mittelständischen Unternehmen der eigentliche Engpass. Es gibt ERP, DMS, CRM, Zeiterfassung. Alles digital. Aber nicht wirklich vernetzt. Die Daten liegen im System, nur kommt man strukturiert nicht ran. Keine Schnittstellen oder nur gegen teure Zusatzmodule. Manche Hersteller haben den Trend verschlafen, andere setzen bewusst auf geschlossene Ökosysteme.

KI braucht Zugriff auf Daten und Prozesse. Und dieser Zugriff läuft technisch meistens über APIs. Ohne sie bleibt KI Beobachter statt Gestalter. Sie kann vielleicht Texte formulieren oder Auswertungen unterstützen, aber keine echten Abläufe steuern oder automatisieren.

RPA kann hier einiges auffangen. Bots bedienen Oberflächen, übertragen Daten zwischen Systemen und lassen sich auch mit KI kombinieren, um Inhalte zu interpretieren oder Entscheidungen zu treffen. Für viele Unternehmen ist das ein pragmatischer und schneller Einstieg. Trotzdem bleibt es eine Brückentechnologie. Stabiler und skalierbarer wird es immer dort, wo Systeme direkt über Schnittstellen miteinander sprechen.

Deshalb ist ein KI-Projekt fast immer auch ein Architekturprojekt. Nicht als Vorbedingung, sondern als Teil der Umsetzung. Wer KI ernsthaft einführen will, muss im selben Zug seine Systemlandschaft weiterentwickeln, APIs schaffen und alte Lösungen ersetzen.

EDV allein reicht nicht. Erst wenn Systeme offen und integrierbar sind, entsteht echte Automatisierung.