Anwendungen sind zentral für die Leistungsfähigkeit von Unternehmen – und agentische KI (Agentic AI) verändert sie grundlegend. Diese neue Ära agentischer Automatisierung revolutioniert die Anwendungsmodernisierung und definiert neu, was Anwendungen für Organisationen leisten können.
Anwendungen sind nicht länger nur statische Systeme. Sie entwickeln sich zu intelligenten, adaptiven und intentbasierten Lösungen. „Frontier Firms“ nennt Microsoft Vorreiterunternehmen, die ihre Anwendungen neu definieren: datengetrieben und anpassungsfähig, mit Entscheidungskompetenz ausgestattet – als Katalysatoren für Innovation.
Mit Agentic AI und Microsoft Azure verändern zukunftsorientierte Unternehmen, wie Anwendungen über alle Erlebnisse hinweg Mehrwert schaffen, Produktivität steigern und Branchenergebnisse beeinflussen. Doch wie sieht das konkret aus? Und was sollten Unternehmen jetzt wissen?
Schauen wir uns drei zentrale Paradigmenwechsel an, die die Herangehensweise an den Bau moderner Anwendungen verändern.
1. Anwendungen neu denken: intentbasiert für Wertschöpfung
Traditionelle Enterprise-Systeme verlassen sich darauf, dass Entwickler:innen und Business-Analyst:innen jede Regel, jeden Prozess und jeden Workflow definieren, um konsistente Abläufe sicherzustellen. Dadurch werden Anwendungen einmal entworfen – und verhalten sich dann für jede Nutzerin und jeden Nutzer gleich.
Im Zuge eines grundlegenden Wandels werden moderne Anwendungen zunehmend proaktiv: Sie verstehen Business-Intent und handeln danach. Doch Intent zu verstehen ist nur ein Teil der Gleichung. Echter Wert entsteht, wenn Anwendungen Intent in abgestimmte, autonome Aktionen über das gesamte Unternehmen hinweg übersetzen können. Auf Azure basierende Plattformen integrieren KI-Agenten, die Prozesse beschleunigen, Compliance durchsetzen und personalisierte Erlebnisse bereitstellen. Intelligente Workflows automatisieren Entscheidungen, reduzieren manuelle Eingriffe und erhöhen die Verlässlichkeit im großen Maßstab.
Leistungsfähige Workflow-Engines orchestrieren die KI-Agenten im Kern dieser Anwendungen und koordinieren die nahtlose Übergabe von Aufgaben zwischen menschlichen Akteur:innen und KI-Agenten. Dieses Design verschlankt Abläufe und steigert den Durchsatz, weil Mitarbeitende mehr Anfragen bearbeiten können – ohne zusätzliche Ressourcen.
Eine zentrale Herausforderung in KI-Agenten-gestützten Anwendungen ist der verlässliche Zugriff der Agenten auf die benötigten Daten. Menschen können Informationslücken informell und ad hoc schließen – Agenten sind hingegen auf Systeme und Datenquellen beschränkt, mit denen sie explizit verbunden sind.
Organisationen begegnen dieser Einschränkung, indem sie fragmentierte Daten in einer einheitlichen Plattform konsolidieren – als gemeinsames Arbeitsumfeld, in dem Agenten kollaborieren und nahtlos handeln können. Gleichzeitig erfordert der Zugriff auf geschäftskritische Daten robuste Leitplanken, damit sensible Informationen nicht offengelegt oder unbeabsichtigt weiterverbreitet werden, während Agenten ihre Ziele verfolgen.
KI-Agenten in der Praxis: effizientes Order Management
NTT DATA arbeitete mit einem globalen Sicherheitsanbieter zusammen, der seine Order-Management-Prozesse modernisieren und verschlanken wollte, um ein schnell wachsendes Partner-Ökosystem zu unterstützen. Mitarbeitende mussten Kundenaufträge damals manuell bearbeiten – Anfragen per E-Mail oder Telefon entgegennehmen und jeden Auftrag anschließend zur Nachverfolgung in das ERP-System eintragen. Auftragsdetails und begleitende Unterlagen wurden separat ausgetauscht, oft mündlich oder über weitere E-Mails.
Dieses Legacy-System brachte zahlreiche Probleme mit sich. Es war abhängig von hochqualifizierten Mitarbeitenden, die jedes Detail der Abläufe kannten – einschließlich komplexer Produkt-Bundles, Preismodelle und Verfügbarkeitsrestriktionen. Neue Mitarbeitende einzuarbeiten war entsprechend schwierig, weil von Beginn an tiefes Prozesswissen erforderlich war. Zudem erhöhten manuelle Schritte das Risiko von Fehlern und Inkonsistenzen. Und weil integrierte Compliance-Kontrollen fehlten, war das System anfällig für Missbrauch oder Betrug durch privilegierte Nutzer:innen. Insgesamt trieb das die Betriebskosten nach oben und setzte das Unternehmen relevanten finanziellen und Reputationsrisiken aus.
Um diese Herausforderungen zu lösen, entwickelte NTT DATA eine umfassende, cloud-native, KI-getriebene Plattform, über die externe Kunden direkt und nahtlos mit dem System interagieren können – etwa beim Platzieren von Bestellungen. KI-Agenten sind entlang des gesamten Order-Lifecycles eingebettet und unterstützen menschliche Operatoren dabei, Aufträge effizient zu validieren und zu verarbeiten. Das System validiert Aufträge, führt Fehler- und Faktenchecks durch und stellt die Einhaltung von Unternehmensrichtlinien sicher.
Auf einer skalierbaren, Microsoft-Azure-basierten Architektur aufgebaut, bietet die Lösung hohe Fehlertoleranz sowie exzellente operative Zuverlässigkeit und Genauigkeit. Vertrauliche Informationen werden ohne menschliches Eingreifen sicher mit Kunden geteilt – und damit Datenschutz und Compliance gewährleistet.
Die Plattform hat zudem die Effizienz im Team deutlich erhöht: Neue Mitarbeitende sind mit minimalem Training bis zu 80 % schneller produktiv. Die Betriebskosten sind um 40 % gesunken. Und mit derselben Personalbasis lassen sich dank Automatisierung deutlich mehr Aufträge bearbeiten – während KI-Leitplanken sicherstellen, dass Informationen nur mit autorisierten Akteur:innen geteilt werden.
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Ihr Takeaway
Modernisieren Sie dort, wo Mitarbeitende und Kunden den größten Schmerz spüren. Nehmen Sie manuelle, veraltete Prozesse ins Visier, die ausbremsen. Kombinieren Sie autonome KI-Agenten mit klaren Leitplanken und Human-in-the-Loop-Überwachung, damit Expertise skalieren kann – und Risiken kontrollierbar bleiben.
2. Entwicklerproduktivität steigern – durch KI-gestützte Entwicklung
Agentic AI definiert den Software-Development-Lifecycle neu, indem sie in jeder Phase Intelligenz verankert. Traditionelle Entwicklungsmodelle stoßen häufig an Grenzen: Komplexität, umfangreiche manuelle Codierung und lange Testzyklen bremsen. Entwickler:innen müssen jede Zeile Code schreiben, Standards durchsetzen und repetitive Qualitätssicherung leisten, um robuste Lösungen zu liefern.
KI-Agenten heben jetzt jede Phase des Entwicklungsprozesses auf ein neues Niveau – und machen sie einfacher und schneller. Diese höhere Geschwindigkeit wird unmittelbar zu mehr Agilität im Business. CIOs sehen das in kürzerer Time-to-Market und einer engeren Verzahnung von IT- und Business-Prioritäten. Entwickler:innen erleben es als mehr Freiraum für Innovation – und als schneller sichtbaren Impact ihrer Arbeit.
KI-Kopiloten für effiziente Softwareentwicklung
Ein klares Beispiel ist die Einführung von KI-Copilots in modernen Entwicklungsplattformen – etwa der aXet AI Coding Assistant von NTT DATA. Diese Copilots integrieren sich direkt in den Developer-Workflow, liefern Echtzeit-Unterstützung, automatisieren Boilerplate-Code und helfen bei komplexer Logik. Mit eingebetteter KI lassen sich Fehler reduzieren, Wartbarkeit verbessern und Delivery beschleunigen. Gleichzeitig stärkt das die Zusammenarbeit: KI-Copilots helfen dabei, Coding-Praktiken zu standardisieren und Performance über unterschiedliche Projekte hinweg zu optimieren.
Basierend auf Microsoft KI-Technologien automatisiert aXet zentrale Aspekte des Development-Lifecycles – von der Generierung produktionsreifer Scaffoldings für Benutzeroberflächen und APIs über Reverse Engineering bestehender Anwendungen bis zur Übersetzung veralteter Business-Logik in moderne Sprachen wie Java, .NET oder Node.js. Außerdem erzeugt die Plattform automatisch Unit Tests, erzwingt Code-Qualität über integrierte SAST- und DAST-Scans und erstellt umfassende Dokumentation. So können Teams schneller, hochwertiger und mit besser wartbaren Lösungen liefern.
Durch die Integration dieser von Microsoft KI angetriebenen Copilots in NTT DATA’s interne Engineering-Plattform ermöglichen wir Entwickler:innen, hochwertige, produktionsreife Anwendungen schneller und effizienter bereitzustellen. Die Tools automatisieren grundlegende, repetitive Aufgaben – während sich Teams auf Innovation und Tätigkeiten mit höherem Business Value konzentrieren.
NTT DATA hat aXet eingesetzt, um ein großes Logistikunternehmen in der Asien-Pazifik-Region dabei zu unterstützen, PHP-basierte Legacy-Anwendungen in eine modernisierte .NET-basierte Lösung umzuschreiben – bis zu 40 % schneller als mit konventionellen Methoden.
Ihr Takeaway
Wer modernisieren will, sollte auch die Art modernisieren, wie entwickelt wird. Setzen Sie auf KI-gestützte Engineering-Praktiken für Code-Generierung, Refactoring und Testing, standardisieren Sie Pipelines und messen Sie Outcomes wie Lead Time, Deployment-Frequenz und Change-Failure-Rate.
3. Branchenspezifische Innovation ermöglichen – nachhaltig
Modernisierung bedeutet heute nicht mehr nur, Legacy-Systeme in Microservices zu überführen. Sie ist ein Schritt hin zu intelligenten Anwendungen, die neue Business-Erlebnisse und Prozesse ermöglichen – verstärkt durch Agentic AI. Das cloud-native Microsoft-Azure-Ökosystem bietet dafür die Basis: skalierbar und eng an branchenspezifische Anforderungen gekoppelt.
Wenn Unternehmen die Flexibilität von Microservices und Serverless-Architekturen mit der Intelligenz agentischer KI kombinieren, entstehen Anwendungen, die messbare Business Outcomes liefern. Sie adressieren einzigartige operative Herausforderungen, regulatorische Anforderungen und übergreifende Nachhaltigkeitsziele.
Intelligenz für das Laden von Elektrofahrzeugen
In der Energie- und Mobilitätsbranche etwa arbeitete NTT DATA mit einem Betreiber eines Ladenetzes zusammen, um eine einheitliche Management-Anwendung für öffentliches Laden, Flotten und Workplace-Charging umzusetzen. Die Anwendung unterstützt Design und Betrieb komplexer Lade-Ökosysteme für Elektrofahrzeuge – mit hoher Security, nahtloser Interoperabilität und tiefer Integration in bestehende Systeme für sicheres und zuverlässiges Laden.
Mit eingebetteten KI-Agenten können solche Anwendungen Nachfrage prognostizieren, Lastverteilung automatisieren und Initiativen für grüne Energie unterstützen – und werden damit zu zentralen Enablern der globalen Transformation hin zu E-Mobilität. Dank modularer Bauweise passen sie sich unterschiedlichen Geschäftsmodellen an: von öffentlichen Ladenetzen bis zu privaten und unternehmensbasierten Deployments.
Auf Microsoft Azure Cloud Infrastructure aufgebaut, liefert unsere Lösung Resilienz, Skalierbarkeit und effizientes Workload-Management. Nachhaltigkeit ist ein Kernprinzip des Designs: durch optimierte Stromverteilung, Förderung erneuerbarer Energien und intelligentes Load Management zur Steigerung der Energieeffizienz.
Ähnliche transformative Effekte sehen wir in Branchen wie Healthcare, Finance und Manufacturing. Gesundheitsanbieter nutzen KI-gestützte Diagnostik und Tools für Patient Engagement, um Outcomes zu verbessern und Kosten zu senken. Finanzinstitute setzen Fraud Detection und hyperpersonalisierte Services ein, um Vertrauen und Loyalität zu stärken. In der Fertigung minimieren KI-gestützte Predictive Maintenance und Echtzeit-Optimierung Stillstände und erhöhen die Effizienz.
Über alle Sektoren hinweg ist das Ergebnis klar: branchenspezifische Innovation, die Transformation beschleunigt, operative Exzellenz liefert und langfristige Nachhaltigkeitsziele unterstützt.
Ihr Takeaway
Gehen Sie über One-size-fits-all-Modernisierung hinaus. Bauen Sie cloud-native, KI-gestützte Anwendungen, die zu Ihrer Branchenrealität passen – mit modularen Architekturen, eingebetteter Intelligenz und „Sustainability by Design“, damit Outcomes skalieren und langfristig Bestand haben.
Wertvolle Expertise mit NTT DATA nutzen
Anwendungen zu modernisieren heißt heute nicht mehr nur, in die Cloud zu migrieren oder Legacy-Code neu zu schreiben. Es geht darum, intelligente, adaptive Anwendungen zu schaffen – und ihren Wert für die Organisation neu zu definieren.
Microsoft Azure bildet – in Kombination mit Agentic AI – das Fundament für diese Transformation. Es bietet die Geschwindigkeit, Intelligenz und Flexibilität, um Anwendungen zu bauen, die Geschäftsprozesse vorantreiben. Entscheidend ist: Wie schnell können Organisationen diese Fähigkeiten nutzen, um Möglichkeiten neu zu denken?
Als Mitglied im Microsoft AI Cloud Partner Program – eines der ersten Unternehmen weltweit mit dieser Auszeichnung – bringt NTT DATA tiefgreifende Azure-Erfahrung und nachgewiesene Expertise über 12 Advanced Specializations mit, darunter Anwendungsmodernisierung, DevOps mit GitHub, Low-Code-Entwicklung und intelligente Automatisierung.
Mehr als 24.000 Azure-zertifizierte Expert:innen sowie Microsoft Most Valuable Professionals unterstützen Organisationen dabei, zu modernisieren, KI zielgerichtet einzusetzen und die intelligente Cloud in alle Bereiche des Geschäfts zu erweitern. Ist Ihr Unternehmen das nächste?