Der Satz „KI frisst Software“ beschreibt, wie KI-Systeme die klassische Softwareentwicklung und betriebliche Abläufe rasant verändern oder gleich ganz ersetzen. Das Bild spielt auf das berühmte Zitat von Marc Andreessen aus dem Jahr 2011 an, „Software frisst die Welt“. Damit meinte er, dass Software in praktisch jeder Branche ins Zentrum rückte. Jetzt beginnt KI, viele der Aufgaben zu übernehmen, die bisher Software erledigt hat.
Software frisst die Welt: ein Rückblick
Als Marc Andreessen seinen berühmten Satz „Software frisst die Welt“ schrieb, ging es ihm um die massiven Umbrüche, die Softwareinnovationen im Handel, in den Medien, in der Unterhaltung, in der Telekommunikation und darüber hinaus auslösten. Unternehmen wie Amazon, Netflix und Spotify krempelten ganze Sektoren um, indem sie mit Software Plattformen bauten, die weltweit skalieren und die physischen Grenzen klassischer Unternehmen nicht kennen.
Angetrieben wurde dieser Wandel von steigender Rechenleistung, vom Aufstieg des Internets und von der Demokratisierung der Softwareentwicklung. Branchen, die einst an physische Güter oder Dienstleistungen in der realen Welt gebunden waren, wurden von digitalen Lösungen überholt. Amazon etwa hat Buchhandlungen nicht bloß durch einen Onlinekatalog ersetzt, sondern eine ganze Software-Infrastruktur aufgebaut, über die das Unternehmen fast alles verkaufen kann.
KI frisst Software: ein neues Paradigma
Heute treibt KI diesen Umbruch noch weiter: Sie verbessert Software nicht mehr nur, sie ersetzt sie. Klarna löst klassische SaaS-Lösungen durch KI ab, vom Kundenservice bis zum internen Wissensmanagement. Das Beispiel zeigt, wie KI über die bloße Erweiterung von Software hinauswächst und sie schlicht dominiert. Die KI-gestützten Werkzeuge von Klarna erledigen Aufgaben, für die es früher eigene Softwareplattformen wie Salesforce und Workday brauchte, und machen SaaS-Systeme zunehmend überflüssig.
So wie Amazon den Handel mit Software umgebaut hat, baut KI jetzt um, wie Software selbst genutzt, entwickelt und integriert wird. KI-Systeme wie ChatGPT automatisieren nicht nur das Schreiben von Code. Sie liefern dynamische, anpassungsfähige und kontextbewusste Lösungen für Aufgaben, die bisher separate Softwareanwendungen übernommen haben.
Von SaaS zu KI-First: der Umbau bei Klarna
Klarnas Weg gibt einen Eindruck davon, was eine KI-First-Architektur leisten kann. Statt sich auf externe SaaS-Plattformen wie Salesforce und Workday zu verlassen, hat Klarna eigene, KI-gestützte Systeme entwickelt, die zentrale Abläufe steuern, etwa Kundenservice, Marketing und rechtliche Prozesse.
So kann Klarna generative KI in den Kern seines Betriebs integrieren. Der interne KI-Assistent Kiki beantwortet täglich mehr als 2.000 Anfragen von Mitarbeitenden innerhalb von Sekunden, und das senkt den Bedarf an klassischen Wissensmanagementsystemen deutlich. Der KI-gestützte Kundenservice hat die Zeit bis zur Lösung eines Anliegens von 11 Minuten auf unter 2 Minuten gedrückt. Auch daran sieht man, wie stark KI die betriebliche Effizienz verändert.
Was ist eine KI-First-Architektur?
Eine KI-First-Architektur verändert grundlegend, wie Software entworfen und entwickelt wird. KI kommt nicht als Zusatzfunktion auf ein bestehendes Framework, sondern ist von Grund auf tief ins System integriert. Das ermöglicht anpassungsfähige, lernbasierte Funktionen, die sich mit den Daten weiterentwickeln.
Das macht eine KI-First-Architektur aus:
- Kernintegration: KI ist im Kern der Software verankert und treibt Funktionen, Erkenntnisse und die Interaktion mit den Nutzern wesentlich an.
- Adaptives Design: Die KI-Modelle dieser Architektur sind darauf ausgelegt, zu lernen und sich anzupassen, statt nur vorprogrammierte Anweisungen auszuführen. So kann sich das System dynamisch auf neue Daten und Kontexte einstellen.
- Umfassende Komponenten: Ein typisches KI-First-System umfasst einen Cognitive API Layer, mit dem sich KI-Modelle einfach einbinden lassen, einen Autonomous Agent Apps Layer, über den die KI mit APIs und Werkzeugen interagiert, und Guardrails, die die Leistung der KI steuern und optimieren.
- Datenzentrierter Ansatz: Diese Architekturen setzen vorrangig auf Daten, um KI-Modelle laufend zu verbessern. So entsteht eine Feedbackschleife, in der die KI aus jeder Interaktion lernt.
Klarnas KI-First-Komponenten im Einsatz
Klarnas KI-gestützte Systeme erstrecken sich über mehrere Abteilungen:
• Kommunikation: Klarnas Team analysiert mit ChatGPT die Stimmung in den Medien, damit das Unternehmen strategisch auf die öffentliche Wahrnehmung reagieren kann. Diese KI-gestützte Lösung ist schneller und genauer als klassische Werkzeuge zur Medienbeobachtung. Filippa Bolz, Leiterin der Kommunikation bei Klarna, sagt: „Medienbeobachtungsfirmen versuchen seit mindestens fünfzehn Jahren, die ‘Sentiment’-Analyse zu automatisieren, aber oft hätten Affen mit verbundenen Augen, die mit Dartpfeilen werfen, bessere Ergebnisse geliefert. Das Werkzeug, das wir mit ChatGPT gebaut haben, hat uns umgehauen! Es liefert in ein paar Sekunden eine wirklich objektive Analyse jedes Artikels. Das hilft uns sicherzustellen, dass wir klar kommunizieren, dass man uns versteht und dass die Botschaft bei jeder einzelnen unserer Zielgruppen ankommt, statt alle in einen Topf zu werfen.“
• Recht: Klarnas Rechtsabteilung entwirft gängige Verträge jetzt mit ChatGPT Enterprise, und aus einer Stunde Arbeit werden wenige Minuten. Statt bei null anzufangen, passen die Juristinnen und Juristen die KI-Entwürfe an ihre konkreten Anforderungen an. Selma Bogren, Senior Managing Legal Counsel bei Klarna, sagt: „Die großen Anwaltskanzleien haben allein mit Vorlagen für gängige Vertragsarten ein richtig gutes Geschäft gemacht. Aber ChatGPT ist noch besser als eine Vorlage, weil man damit etwas ziemlich Maßgeschneidertes erstellen kann. Statt eine Stunde lang einen Vertrag von Grund auf zu schreiben oder von einer Vorlage auszugehen, kann ich einen ChatGPT-Entwurf in etwa zehn Minuten überarbeiten. Man muss ihn immer noch an den jeweiligen Fall anpassen, aber statt in einer Stunde hat man den Vertrag in zehn Minuten entworfen.“
Herausforderungen und der Weg nach vorn
Eine KI-First-Architektur bringt eine Effizienz, die es so noch nicht gab, aber auch Herausforderungen. Eigene KI-Systeme zu entwickeln, erfordert hohe Anfangsinvestitionen und einen Kulturwandel im Unternehmen, damit die Mitarbeitenden das Potenzial der KI voll nutzen können. Die langfristigen Produktivitätsgewinne und Kosteneinsparungen machen den Ansatz trotzdem attraktiv für Unternehmen, die wettbewerbsfähig bleiben wollen.
Die Zukunft der KI in der Unternehmens-IT
Klarnas strategische Wende zur KI-First-Architektur zeigt deutlich, wohin sich die Unternehmenstechnologie bewegt. Wenn mehr Unternehmen das Potenzial erkennen, mit KI klassische Softwarelösungen zu ersetzen, wird das KI-First-Modell wohl zum neuen Standard werden, in Branchen von Fintech bis zum Gesundheitswesen. In dieser Zukunft hilft KI nicht mehr nur bei Aufgaben. Sie ist die Software, und Unternehmen arbeiten mit ihr klüger, schneller und effektiver als je zuvor.
Aus dem Englischen übersetzt: zum Originalbeitrag