EVP von Infosys legt den Grundstein für die Einführung von KI und die Partnerschaft mit OpenAI

Balakrishna (Bali) D.R., EVP und Leiter des Bereichs „Global Services“ für KI und Branchenlösungen bei Infosys

Balakrishna (Bali) D.R., Executive Vice President bei Infosys, über die Unterschiede zwischen erfolgreichen KI-Anwendern und solchen, die Schwierigkeiten bei der Skalierung haben, sowie über die Zusammenarbeit des Unternehmens mit OpenAI

Die Einführung von KI in Unternehmen geht mittlerweile über das Experimentierstadium hinaus, doch viele Organisationen befinden sich nach wie vor in einer Zwickmühle zwischen vielversprechenden Pilotprojekten und der Herausforderung, messbaren geschäftlichen Nutzen zu erzielen.

Fragmentierte Daten, Altsysteme, sich weiterentwickelnde Governance und unklare Zuständigkeiten können verhindern, dass KI-Initiativen zu einer nachhaltigen Transformation führen, wodurch operative Disziplin ebenso wichtig ist wie der Zugang zu fortschrittlichen Modellen.

Hier untersucht Balakrishna (Bali) D.R., EVP und Leiter des Bereichs „Global Services“ für KI und Branchen bei Infosys, was erfolgreiche Anwender von denen unterscheidet, die Schwierigkeiten bei der Skalierung haben, und geht auf die strategische Zusammenarbeit von Infosys mit OpenAI ein.

Warum haben so viele Unternehmen immer noch Schwierigkeiten, KI über Pilotprojekte hinaus zu skalieren?

Viele Unternehmen haben nicht deshalb Schwierigkeiten, weil die KI-Modelle schwach sind; sie haben Schwierigkeiten, weil die unternehmensweiten Grundlagen verbessert werden müssen. Allzu oft beginnt KI als eine Ansammlung vielversprechender Pilotprojekte, doch die zugrunde liegenden Daten sind fragmentiert, Altsysteme lassen sich nur schwer integrieren, die Governance befindet sich noch in der Entwicklung und die Zuständigkeit für die Ergebnisse ist unklar. Das ist es, was das „Pilotprojekt-Fegefeuer“ ausmacht.

Unsere eigene Untersuchung verdeutlicht dies anschaulich. Der „Infosys AI Business Value Radar“, für den Führungskräfte aus mehr als 3.200 Unternehmen weltweit befragt wurden, ergab, dass nur etwa 20 % der KI-Anwendungsfälle die meisten oder alle ihrer Geschäftsziele erreichen und ein Fünftel aller Implementierungen überhaupt keinen Mehrwert generiert oder nach der Einführung wieder eingestellt wird.

Die Lehre daraus ist einfach: Die Skalierung von KI erfordert ein Betriebsmodell, kein Labormodell. Man braucht Unterstützung durch das Unternehmen, moderne Datengrundlagen, klare Rahmenbedingungen und Anwendungsfälle, die mit Umsatzwachstum, Kostenoptimierung oder Risikominderung verbunden sind. Andernfalls bleiben Pilotprojekte zwar interessant, werden aber niemals von Bedeutung.

Was unterscheidet erfolgreiche KI-Anwender von denen, die hinterherhinken?

Die Unternehmen, die die Nase vorn haben, behandeln KI als Transformationsprogramm auf CEO-Ebene und nicht als eine Reihe isolierter Experimente. Sie richten die Führung an einer klaren Unternehmensstrategie aus, investieren frühzeitig in Datenbereitschaft und moderne Architektur und richten Governance-Strukturen ein, bevor sie versuchen, Anwendungsfälle zu industrialisieren. Ebenso wichtig ist, dass sie Arbeitsabläufe neu gestalten, anstatt KI einfach auf fehlerhafte Prozesse aufzuschichten.

Allzu oft beginnt KI als eine Ansammlung vielversprechender Pilotprojekte, doch die zugrunde liegenden Daten sind fragmentiert

Balakrishna (Bali) D.R., EVP und Global Services Head für KI und Branchen bei Infosys

Die McKinsey-Studie aus dem Jahr 2025 ist hier aufschlussreich: Unternehmen mit hoher KI-Leistung gestalten Arbeitsabläufe mit fast dreimal höherer Wahrscheinlichkeit neu und stimmen dreimal häufiger als ihre Mitbewerber voll und ganz zu, dass die Führungskräfte in ihrem Unternehmen Eigenverantwortung und Engagement für ihre KI-Initiativen zeigen. Unternehmen mit hohem Reifegrad halten KI-Initiativen mit größerer Wahrscheinlichkeit drei Jahre oder länger im Produktivbetrieb – was darauf hindeutet, dass sie auf nachhaltigen Wert setzen und nicht auf kurzlebige Pilotprojekte.

In der Praxis beziehen die Gewinner auch ihre Belegschaft mit ein. Sie investieren in Change Management, KI-Kompetenz und „Human-in-the-Loop“-Betriebsmodelle, damit das Vertrauen parallel zur Einführung wächst. Die Trennlinie liegt nicht mehr im Zugang zu KI, sondern in der Disziplin, sie operativ umzusetzen.

Wie wird die Partnerschaft zwischen Infosys und OpenAI Unternehmen dabei helfen, KI-Experimente in messbare Geschäftsergebnisse umzuwandeln?

Was die Partnerschaft zwischen Infosys und OpenAI strategisch so wichtig macht, ist, dass sie ein Betriebsmodell darstellt, mit dem sich der Wert von KI in großem Maßstab erschließen lässt. Die Zusammenarbeit kombiniert die bahnbrechenden Modelle von OpenAI mit Infosys Topaz Fabric, um unseren Kunden den Übergang vom Experimentieren hin zu einem praktischen, verantwortungsvollen Einsatz und messbaren Geschäftsergebnissen zu ermöglichen.

Zu den ersten Schwerpunktbereichen gehören Softwareentwicklung, Modernisierung von Altsystemen, DevOps-Automatisierung, E-Commerce und andere technikorientierte Bereiche. Das ist wichtig, da es sich hierbei um Bereiche handelt, in denen Unternehmen den Mehrwert in der Regel anhand von verbesserter Entwicklungsproduktivität, beschleunigter Bereitstellung und verkürzter Markteinführungszeit messen können.

Ebenso wichtig ist, dass die Partnerschaft mit den Schwerpunkten Unternehmens-Governance und verantwortungsvollem Einsatz im Mittelpunkt steht und nicht erst im Nachhinein berücksichtigt wird. Für Kunden bedeutet dies eine Kombination aus erstklassigen Modellierungsfähigkeiten mit der Fachkompetenz, der Umsetzungsreichweite und der Modernisierungserfahrung von Infosys. Mit anderen Worten: Das Ziel besteht nicht einfach darin, KI in Arbeitsabläufe zu integrieren, sondern diese so neu zu gestalten, dass KI messbare Geschäftsergebnisse liefern kann.

Wichtige Kennzahlen

• 3.240 – Anzahl der von Infosys im Rahmen des „AI Business Value Radar“ befragten Unternehmen zu 132 KI-Anwendungsfällen
• 19 % – Anteil der KI-Anwendungsfälle, die alle ihre Geschäftsziele erreichen (Infosys)
• 60 % schneller – Infosys nutzte einen „AI-first“-Ansatz, um fast drei Millionen Zeilen Legacy-Code für ein globales Autovermietungsunternehmen zu modernisieren, und schloss die Transformation 60 % schneller ab
• 3-mal wahrscheinlicher – McKinsey stellte fest, dass KI-Spitzenunternehmen fast dreimal so häufig Arbeitsabläufe grundlegend neu gestalten wie andere Unternehmen

Infosys hat kürzlich eine strategische Zusammenarbeit mit OpenAI geschlossen

Wie verändert KI die Softwareentwicklung und -modernisierung?

KI verändert die Softwareentwicklung gleich in zweierlei Hinsicht: Sie reduziert den Aufwand für routinemäßige Entwicklungsaufgaben und erweitert gleichzeitig den Umfang dessen, was Entwicklungsteams modernisieren und umgestalten können. Wir erkennen einen klaren Mehrwert bei der Codegenerierung, Dokumentation, dem Testen, der Fehlerbehebung, der Codeüberprüfung und der Umgestaltung von Legacy-Systemen, doch die größere Veränderung besteht darin, dass Entwickler mehr Zeit für Architektur, Integration, Ausfallsicherheit und Geschäftslogik aufwenden können.

Bei einem weltweit führenden Autovermieter haben wir einen „AI-first“-Ansatz genutzt, um die Umgestaltung von Altsystemen zu beschleunigen. Wir haben fast drei Millionen Zeilen Legacy-Code mit multimodalen LLMs analysiert, um die Kerngeschäftslogik zu extrahieren und diese 60 % schneller in eine skalierbare, cloudbasierte Plattform zu modernisieren. Dieser Ansatz senkte die Hosting-Kosten, steigerte die Wiederverwendbarkeit von Geschäftsfunktionen über verschiedene Kanäle hinweg und schuf eine skalierbare Grundlage für zukünftige Modernisierungen und Automatisierungen.

Unsere Partnerschaften mit KI-Natives und Hyperscalern weisen alle in dieselbe Richtung: KI-gestütztes Engineering entwickelt sich von isolierter Programmierunterstützung hin zu einer durchgängigen Softwarebereitstellung und der Modernisierung von Altsystemen. Das legt die Messlatte für technische Talente höher, stärkt aber auch die Rolle der Ingenieure bei der Erzielung von Geschäftsergebnissen.

Was die Partnerschaft zwischen Infosys und OpenAI strategisch so wichtig macht, ist, dass sie ein Betriebsmodell darstellt, mit dem sich der Wert von KI in großem Maßstab erschließen lässt

Balakrishna (Bali) D.R., EVP, Leiter Global Services, KI und Branchenvertikalen bei Infosys

Was wird die nächste Phase der KI-Einführung in Unternehmen prägen?

Die nächste Phase wird von der Orchestrierung geprägt sein. Wir bewegen uns weg von Chat-Schnittstellen und isolierten Copiloten hin zu KI-Agenten, spezialisierten Modellen und unternehmensweiten Systemen, die über Arbeitsabläufe hinweg denken, koordinieren und handeln können.

Doch Erfolg wird nicht allein durch Autonomie entstehen. Er wird durch die Kombination von Agenten mit Kontext-Engineering, geregeltem Datenzugriff, modernisierten IT-Infrastrukturen und klarer menschlicher Verantwortlichkeit erzielt. Deshalb glaube ich, dass diejenigen Organisationen erfolgreich sein werden, die vertrauenswürdige, multimodale KI-Ökosysteme aufbauen, anstatt auf ein einzelnes Tool oder einen einzigen Anbieter zu setzen.

Wir haben diese Richtung von Anfang an klar vorgegeben. Topaz Fabric wurde entwickelt, um Modelle, Daten, Agenten und Workflows zu vereinen, während unser breiteres Partner-Ökosystem – das von Chips bis hin zu Apps reicht – einen bewusst offenen, komponierbaren Ansatz widerspiegelt.

Auch die Erfahrungen aus der Industrie weisen in diese Richtung. Wir hören, dass das Interesse an agentenbasierter KI steigt, die umfassende Skalierung jedoch nach wie vor begrenzt ist. Das Weltwirtschaftsforum argumentiert, dass Vertrauen und Governance die eigentlichen Hindernisse für die Einführung sind; andere Berichte zeigen, dass KI erschwinglicher und zugänglicher wird, was bedeutet, dass Wettbewerbsvorteile zunehmend aus der Umsetzung und nicht aus dem Zugang resultieren werden. In der nächsten Phase der Unternehmens-KI wird es daher weniger um Experimente als vielmehr um die Neugestaltung des Unternehmens selbst gehen.

Die wichtigsten KI-Partner von Infosys

• OpenAI: Strategischer Partner für die KI-Transformation in Unternehmen, einschließlich Softwareentwicklung, Modernisierung von Altsystemen und agentischer KI.
• Microsoft: Partner in den Bereichen Azure, Azure OpenAI Service und KI-gestützte Unternehmenslösungen.
• NVIDIA: Zusammenarbeit mit Schwerpunkt auf KI-Infrastruktur, Modellen, Plattformen und der Einführung von KI in Unternehmen.
• Google Cloud: Partner zur Unterstützung generativer KI-Lösungen durch Google Cloud-Technologien und Infosys Topaz.
• AWS: Zusammenarbeit, bei der Infosys Topaz mit den KI-Fähigkeiten von AWS kombiniert wird, um die Einführung in Unternehmen zu beschleunigen.