In einer einzigen Woche haben zwei der größten Softwarekonzerne dieselbe Botschaft verkündet – nur mit unterschiedlichen Namen. Salesforce stellt seinen „Trusted Enterprise AI Harness" vor, eine technische Grundlage, die KI mit Geschäftsdaten, Regeln und Abläufen verbindet – ausdrücklich statt isolierter KI-Lösungen. Und Microsoft kündigt mit Dynamics 365 Activate ein KI-Werkzeug an, das den Wechsel von Salesforce zu Dynamics vorbereiten soll.
Was bedeutet das für Unternehmen, die weder Salesforce noch Dynamics im Einsatz haben?
Was hinter dem „Harness" steckt
Salesforce beschreibt sechs Bausteine:
- Kontext – Daten aus verschiedenen Systemen zusammenführen
- Planung – Agenten, die regelgeleitet planen und sich erinnern
- Aktion – KI sicher an Anwendungen und APIs anbinden
- Governance – Datenzugriffe, Regeln und Rechte überwachen
- Modellauswahl – je nach Qualität, Kosten und Tempo das passende Modell
- Kontrollzentrale – Agenten registrieren, steuern, Kosten überwachen
Der breite Rollout ist ab 2027 geplant.
Liest man die Liste ohne Markennamen, beschreibt sie schlicht, was Unternehmens-KI braucht, damit sie mehr ist als ein Chatfenster.
Die Botschaft: Die Zeit der KI-Inseln ist vorbei
Das eigentlich Interessante ist nicht das Produkt, sondern das Eingeständnis: Die großen Anbieter haben gelernt, dass einzelne KI-Features in einzelnen Anwendungen nicht tragen. Ein Chatbot im CRM, ein anderer im ERP, ein dritter im Office – jeder mit eigenen Daten, eigenen Rechten, eigenem Vertrag. Das Ergebnis ist genau das, was die aktuelle Bitkom-Erhebung beschreibt: KI ist verbreitet, aber das Potenzial bleibt ungenutzt.
Der Haken für den Mittelstand
Die Plattformen der Konzerne lösen das Inselproblem – innerhalb ihres eigenen Ökosystems. Der Harness entfaltet seinen Wert, wenn Vertrieb, Service und Daten bei Salesforce liegen. Microsofts Antwort funktioniert am besten, wenn alles bei Microsoft liegt. Und jeder bietet Werkzeuge an, um Kunden vom jeweils anderen herüberzuholen.
Die typische mittelständische Landschaft sieht aber anders aus: ein ERP eines deutschen oder europäischen Anbieters, ein separates Lohn- und HR-System, ein DMS, Microsoft 365, dazu Branchensoftware. Für diese Landschaft gibt es keinen Konzern, dem alles gehört.
Was daraus folgt
Die Architekturfrage ist dieselbe wie bei den Großen – nur produktunabhängig:
- Eine KI-Schicht, die auf bestehende Systeme zugreift, statt Daten in ein neues System zu kopieren
- Offene Standards wie das Model Context Protocol (MCP), damit Werkzeuge und Modelle austauschbar bleiben
- Rechte vom Nutzer geerbt, Verarbeitung in der EU, Governance an einer Stelle
- Freie Modellwahl – heute das eine, morgen ein anderes, ohne neues Projekt
Wir haben diesen Gedanken für ein konkretes Ökosystem schon einmal ausführlich beschrieben: Warum ein Ökosystem einen Standard braucht – kein Silo.
Drei Fragen vor der nächsten KI-Entscheidung
- Löst das Werkzeug ein Problem in einer Anwendung – oder in einem Prozess, der über mehrere Systeme läuft?
- Was passiert, wenn wir das darunterliegende System oder das KI-Modell wechseln?
- Wie viele KI-Verträge, -Logins und -Datenhaltungen haben wir in zwei Jahren, wenn wir so weitermachen?
Wer bei Frage 3 ins Rechnen kommt, sollte die Architektur vor dem nächsten Tool klären.
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Wie viele verschiedene KI-Funktionen sind bei euch schon in einzelnen Anwendungen aktiv – ohne dass sie voneinander wissen?