Das Zeitalter der AI-Plattformen ist da – aber die meisten Unternehmen sind noch nicht bereit

Die AI-Landschaft verändert sich schneller, als die meisten Unternehmen mithalten können. Wurde früher mit neuesten Modellen experimentiert, geht es heute um die Neuausrichtung ganzer Unternehmen auf AI-Plattformen. Dieser Wandel stand im Mittelpunkt der WAVE 2025. Dort diskutierten Malte Kosub, CEO & Mitgründer von Parloa, und Laura Modiano, Startups EMEA, OpenAI, wie aktuelle Marktveränderungen schon jetzt ganze Branchen transformieren – und warum viele Unternehmen auf das, was kommt, noch nicht vorbereitet sind.

Der Wandel kommt nicht erst. Er ist schon da.

Das Gespräch startete mit einem Realitätscheck: AI ist kein Nebenprojekt mehr und auch kein Experiment im Innovation Lab. Die Technologie wird zum Rückgrat wettbewerbsfähiger Unternehmen.

Wie Laura Modiano sagte:

Malte und Laura betonten drei zentrale Veränderungen, die bereits im vollen Gange sind:

• Das Ende der Vorherrschaft einzelner AI-Modelle: Es geht nicht mehr um das größte AI-Modell, sondern darum, wie AI unternehmensweit eingesetzt, integriert und orchestriert wird.

• Massive Plattform-Shifts: Organisationen verschaffen sich künftig einen Wettbewerbsvorteil durch integrierte AI-Plattformen, nicht nur isolierte One-Off-Projekte. 

• Fragmentierte globale AI-Lösungen: Aufgrund von unterschiedlichen regulatorischen Rahmenbedingungen und Strategien einzelner Länder müssen weltweit agierende Unternehmen ihre Lösungen jeweils regional anpassen – ein globaler Einheitsansatz funktioniert nicht mehr.

Malte machte deutlich, wie riskant es ist, in der Experimentierphase stecken zu bleiben. Er warnte: „Ohne eine klare Strategie für Skalierung und Orchestrierung werden Piloten zur Sackgasse und nicht zum Startpunkt für echte Transformation.“

Enterprise AI-Readiness: Warum viele Unternehmen nicht bereit sind

Die Begeisterung für AI ist groß. Aber Enterprise-Unternehmen sind oft noch nicht AI-ready. Beide Speaker betonten, dass die Lücke zwischen dem, was sich Organisationen wünschen und dem, was sie tatsächlich umsetzen können, immer größer wird. Und das liegt nicht daran, dass die Technologie nicht ausgereift wäre. Entscheidend ist, ob Unternehmen in der Lage sind, AI wirklich einzusetzen und zu skalieren.

Das ist nicht nur ein kleines organisatorisches Problem, sondern entwickelt sich gerade zum massiven Wettbewerbsnachteil.

Unternehmen, die es nicht schaffen, AI-Experimente in den produktiven Betrieb zu überführen, laufen Gefahr, von denen überholt zu werden, die genau das können. Woran das liegt:

Träge Unternehmenskultur

Viele Unternehmen sehen AI noch immer als ein Tool, das man erst einmal ausprobiert – nicht als festen Bestandteil ihres Geschäfts. Dieses Mindset bremst die Transformation: AI bleibt in Innovation-Teams isoliert, anstatt sie in tägliche Abläufe zu integrieren.

Dadurch entsteht eine Kluft zwischen Unternehmen, die den Schritt zur Skalierung schaffen, und anderen, die in der „Proof-of-Concept“-Falle gefangen sind – ohne klaren Weg zu messbarem Mehrwert.

Veraltete Infrastruktur

Selbst wenn Unternehmen fortgeschrittene AI-Modelle einsetzen, fehlt ihnen oft die operative Grundlage, um sie in laufende Workflows, Datenströme und Entscheidungsfindung einzubinden.

Die meisten Kernsysteme wurden nicht für Echtzeit-Orchestrierung gebaut. Ohne modernisierte Infrastruktur entstehen fragmentierte AI-Anwendungen – statt skalierbarer Lösungen.

Fehlende Governance und Verantwortlichkeit

Regulierung und öffentliches Vertrauen sind für den Einsatz von AI essenziell. Es reicht nicht, die Technologie schnell zu entwickeln. Sie muss auch verlässlich und gesetzeskonform sein. Themen wie der Speicherort von Daten, Sicherheit, Nachvollziehbarkeit und Compliance entscheiden heute darüber, ob eine AI-Lösung global skalieren kann – oder schon vorher an rechtlichen Hürden scheitert.

Führungskräfte müssen daher nicht nur an technologische Leistungsfähigkeit denken, sondern ebenso an Verantwortlichkeit. Mit klarer Governance wird AI nicht zum Risiko, sondern zum strategischen Vorteil.

Kein Plattform-Denken

Zu viele Teams fügen isolierte Tools zusammen, statt skalierbare agentische Systeme zu entwickeln, die autonom handeln und sich laufend verbessern. Diese kurzfristige Denkweise mag schnelle Erfolge liefern, schafft aber technische Strukturen, die sich nicht weiterentwickeln und skalieren lassen.

So wird AI-Readiness zum Wettbewerbsvorteil

AI ist keine weitere Technologiewelle, sondern ein struktureller Wandel des gesamten Geschäftsmodells: Die Technologie verändert grundlegend, wie Unternehmen Wert schaffen und Leistungen erbringen. Wer rechtzeitig darauf vorbereitet ist, hat klare Vorteile:

• Wachsender Nutzen: Richtig orchestrierte AI lernt ständig dazu – und steigert laufend ihren Mehrwert.

• Schnellere Skalierung, indem man AI schnell von Tests in den produktiven Einsatz bringt – und das gleichzeitig in mehreren Bereichen.

• Mehr Vertrauen und Stabilität: Unternehmen sind besser aufgestellt, um regulatorische und operative Anforderungen zuverlässig einzuhalten.

• Klarer Wettbewerbsvorteil: Nicht der Zugang zu AI-Modellen ist entscheidend (den alle haben können), sondern die individuelle Orchestrierung, die Mitbewerber nicht einfach nachbauen können.

Wer jetzt nicht handelt, riskiert einen immer größeren Rückstand: Unternehmen verlieren nicht nur bei Innovationen den Anschluss, sondern wachsen langsamer, sind weniger attraktiv für Fachkräfte und laufen Gefahr, langfristig an Bedeutung im Markt zu verlieren.

Europas Chance im nächsten AI-Kapitel

Einer der spannendsten Punkte der Diskussion behandelte Europas besondere Stärke für die nächste Phase von AI.

Vertrauen als Basis, Wachstum im Blick

Europäische Startups entwickeln ihre Technologien auf der Grundlage von Datenschutz und Vertrauen. Dies wird weltweit immer mehr zum Differenzierungsmerkmal.

Fachexpertise trifft Orchestrierung

Malte betonte, dass die eigentliche Chance dort entsteht, wo tiefes Fachwissen und Orchestrierungsplattformen zusammenspielen. Innovatoren aus Europa konkurrieren nicht über die Größe ihrer Modelle – sie setzen sich durch, indem sie konkrete Probleme von Unternehmen präzise lösen.

Skalierung bleibt die größte Hürde

Der Zugang zu Daten, regulatorische Klarheit und eine tiefe Integration in Enterprise-Workflows bestimmen, ob europäische AI-Startups es schaffen, vielversprechende Piloten zu globalen Plattformen zu skalieren.

5-Punkte-Playbook für Führungskräfte

Malte und Laura betonten, dass die Einführung von AI für viele Unternehmen herausfordernd scheint. Diese fünf Punkte liefern einen klaren Rahmen, um über Experimente hinaus mit AI echten Impact zu erzielen:

1. Mache AI zum strategischen Fokus

AI darf kein F&E-Projekt bleiben, sondern braucht Unterstützung aus der Führungsebene, um ihre Bedeutung im gesamten Unternehmen zu verankern. Das Management muss AI als Treiber konkreter Geschäftsergebnisse verstehen – nicht als technisches Experiment.

Malte betonte, dass der Support durch Führungskräfte entscheidend ist: Sie bringen Teams auf einen gemeinsamen Kurs und stellen sicher, dass AI-Projekte die nötigen Ressourcen und Entscheidungsspielräume erhalten, um zu skalieren.

2. Definiere KPIs, die echte Ergebnisse messen

Es reicht nicht, nur Outputs wie erledigte Tasks oder Interaktionen zu tracken. KPIs müssen zeigen, welchen Beitrag AI zu Umsatz, Effizienz oder Kundenzufriedenheit leistet.

Laura hob hervor, wie wichtig es ist, sich immer wieder zu fragen: „Welches Ergebnis wollen wir wirklich erzielen?“.  Nur so stellen Unternehmen sicher, dass AI messbare Erfolge schafft – und nicht nur einzelne Prozesse optimiert.

3. Stelle starke, interdisziplinäre Teams auf

AI-Projekte funktionieren am besten, wenn Teams den gesamten Prozess eigenverantwortlich steuern. Die Zusammenarbeit von Produkt-, Engineering-, Data- und Fach-Expert:innen ist dabei essentiell, weil so unterschiedliche Perspektiven zusammenkommen und dadurch schneller Lösungen entstehen.

Malte verwies auf IKEA und Booking als Beispiele dafür, wie Unternehmen mit hochmotivierten Teams erfolgreich die Einführung von AI vorantrieben. Ihre Eigenverantwortung war entscheidend, um den Schritt vom Piloten zur Skalierung zu schaffen.

4. Integriere Compliance und schaffe Vertrauen von Beginn an

Vertrauen und Governance sind Pflicht. Weltweit tätige Unternehmen brauchen AI-Systeme, die lokale Regularien, Datenschutzanforderungen und ethische Standards zuverlässig erfüllen.

Malte machte deutlich, dass europäische Unternehmen „Produkte entwickeln müssen, die verschiedene Sprachen und unterschiedliche regulatorische Vorgaben berücksichtigen”. Dies zeigt die Notwendigkeit, von Tag eins an global zu denken. Vorausschauende Compliance schafft die Grundlage für die Einführung von AI, stärkt das Kundenvertrauen und senkt das operative Risiko.

5. Entwickle AI für Skalierung und nahtlose Integration

AI-Pilotprojekte sind leicht umzusetzen – die eigentliche Herausforderung ist die Skalierung von AI auf Enterprise-Niveau. Um dies zu erreichen, müssen Organisationen die Einführung von AI nicht als Einzelprojekt, sondern als Transformation auf Plattform-Ebene denken.

Malte erklärte, dass dafür eine Infrastruktur und Orchestrierung nötig sind, die AI Agents über Teams, Funktionen und Länder hinweg unterstützen. Entscheidend ist, Systeme so zu designen, dass sie autonom agieren und gleichzeitig nahtlos mit menschlichen Teams zusammenarbeiten können. So steigt der Mehrwert durch AI kontinuierlich.

Das AI-Rennen hat begonnen

Die Botschaft von der WAVE 2025 war deutlich: Wir sind im Zeitalter von Agentic AI angekommen. AI-Modelle unterstützen Teams nicht nur – sie handeln eigenständig. Die Wettbewerbslandschaft ordnet sich neu, und es werden die Unternehmen vorne liegen, die ihre Systeme auf Orchestrierung, Plattform-Skalierung und regulatorische Resilienz ausrichten.

Europa hat jetzt die Chance, AI-Vorreiter zu werden.

Für Unternehmen, die in der Pilotphase feststecken, ist jetzt der richtige Zeitpunkt, den nächsten Schritt zu gehen und AI zu skalieren. Gleichzeitig bietet sich für Startups die Chance, Plattformen zu entwickeln, auf denen zukünftig intelligente Geschäftsmodelle aufbauen.

Die Plattform-Ära ist da – und AI-Readiness wird zum echten Wettbewerbsvorteil.