Digitale Reife ist die Dimension, anhand derer Kunden beurteilen, ob ein Lieferant systemseitig zu ihnen passt: Gibt es ein Kundenportal, können Angebote automatisch erstellt werden, gibt es eine API-Anbindung an Einkaufssysteme, funktioniert die Rechnungsstellung ohne manuellen Zwischenschritt. Jahrelang war dies vor allem eine Frage des IT-Budgets und der Besetzung einer IT-Abteilung. Wer mehr Personal und mehr Geld hatte, baute mehr. Diese Annahme steht unter Druck.
Hinter jeder Ausprägung digitaler Reife steckt Arbeit: das Bauen und Warten von Anbindungen, das Einrichten von Kundenportalen, das Schreiben von Dokumentation für eine API, das Testen von Integrationen, das Nachverfolgen von Fehlermeldungen, wenn eine Anbindung ins Stocken gerät. Diese Arbeit fiel bisher in drei Kategorien: spezifizieren, was gebaut werden muss, das Bauen selbst, und die Wartung. Alle drei erforderten spezialisierte Stunden, und diese Stunden waren knapp und teuer.
Die Verschiebung liegt nicht in „KI macht Unternehmen digital reifer" als vage Verheißung, sondern in konkreten Aufgaben, die sich zwischen den drei Kategorien verschieben, die überall wiederkehren: Aufgaben, die KI vollständig übernimmt, Aufgaben, die KI unter menschlichem Toezicht ausführt, und Aufgaben, die Menschenarbeit bleiben.
Code für Standardanbindungen, Testskripte und Basisdokumentation kann teilweise von KI generiert werden. Die Beurteilung, ob eine Anbindung im spezifischen Kontext eines Kunden korrekt funktioniert, mit den Eigenheiten seines ERP-Systems, erfordert weiterhin Aufsicht: jemanden, der mit Begründung freigibt oder ablehnt. Und die Entscheidung, welche Integrationen strategisch priorisiert werden, bleibt Menschenarbeit, ebenso wie das Gespräch mit einem Kunden darüber, was eine Anbindung für seinen Prozess bedeutet.
Der Effekt ist, dass die Zeit zwischen „wir wollen eine Anbindung" und „die Anbindung funktioniert" für den übernehmbaren Teil der Arbeit kürzer werden kann, während der Teil, der Aufsicht oder Abstimmung erfordert, ungefähr gleich lang dauert. Unternehmen, bei denen dieser erste Teil einen großen Anteil der Durchlaufzeit ausmachte, spüren einen größeren Unterschied als Unternehmen, bei denen es schon immer vor allem um Abstimmung mit dem Kunden ging.
Der Unterschied zwischen Unternehmen, die diese Verschiebung bereits nutzen, und solchen, die es nicht tun, liegt selten im Zugang zu derselben Technologie. Er liegt darin, ob die Arbeit hinter digitaler Reife bereits in Teile aufgeteilt ist, die KI übernehmen kann, Teile, die Aufsicht erfordern, und Teile, die Menschenarbeit bleiben. Wo diese Aufteilung noch nicht vorgenommen wurde, bleibt alles bei den spezialisierten Stunden, die schon immer dafür nötig waren, auch der Teil, der inzwischen schneller ginge.
Das macht digitale Reife zu einer Dimension, auf der sich der Vergleich zwischen Wettbewerbern verschieben kann, ohne dass einer von ihnen mehr in IT-Personal investiert hat. Ein Wettbewerber mit kleinerem Budget, aber einem besser aufgeteilten Prozess, kann ein Kundenportal oder eine API-Anbindung genauso schnell liefern wie ein Wettbewerber mit einem größeren Team, das noch nach der alten Aufteilung arbeitet.
Ein Kunde merkt dies nicht an einer Behauptung auf einer Website, sondern an der Zeit: wie schnell eine Anbindung an sein System zustande kommt, wie schnell eine Fehlermeldung behoben wird, ob ein Angebot automatisch mit dem übereinstimmt, was zuvor vereinbart wurde. Das sind die Momente, in denen sich digitale Reife in etwas Messbares übersetzt, und in denen eine Behauptung wie „wir sind digital weit" sich bewährt oder nicht.
Deshalb steht diese Dimension auch nicht losgelöst von anderen Vergleichspunkten. Was ein Lieferant über Zertifizierungen, die Einkäufer als Voraussetzung stellen behauptet, hängt oft davon ab, wie gut seine Systeme diese Zertifizierungen auch nachweisen können. Und wie einfach es für einen Kunden ist, Geschäfte zu machen, ist zu einem großen Teil eine Summe aus digitaler Reife: was KI an der Einfachheit von Geschäftsbeziehungen verändert beschreibt diesen Zusammenhang weiter. Auch geografische Verteilung spielt eine Rolle, da ein gut angebundenes System leichter mehrere Standorte oder Länder bedient, wie in was KI am Wettbewerb um geografische Abdeckung verändert nachzulesen ist.
Um zu wissen, ob eine Behauptung über digitale Reife unterscheidend ist, muss sie mit dem abgeglichen werden, was vergleichbare Unternehmen bereits tun. Das erfordert eine sorgfältig zusammengestellte Vergleichsgruppe; wie eine Peer Group zusammengestellt wird bestimmt, ob dieser Vergleich aussagekräftig ist. Anschließend stellt sich die Frage, ob es Raum gibt, den niemand in dieser Gruppe ausfüllt, was eine White-Space-Analyse sichtbar macht.
Die zugrunde liegende Frage, welche Arbeit in einem bestimmten Unternehmen tatsächlich von KI übernommen werden kann, wird pro Aufgabe mit dem Werkscan von FTE TO AI beantwortet.
Dies berührt keine Entscheidungen über Personal; wer darüber nachdenkt, hat mit eigenen gesetzlichen Anforderungen zu tun, die hier nicht behandelt werden.
Benennen Sie, worin Sie glauben, bei digitaler Reife zu gewinnen, und prüfen Sie, ob diese Behauptung gegenüber Ihrer Peer Group standhält. Mit dem kostenlosen Dimensionscheck bringen Sie das in Erfahrung: Sie benennen Ihre Behauptungen und sehen, welche davon mit Beweisen zu verteidigen sind. Die vollständige Benchmark befindet sich im Aufbau.