Musterbeispiel der ergebnisorientierten KI-Transformation

Durch die enge Integration und klare Fokussierung auf KI und deren konkreten Mehrwert für den Kunden konnte der Enterprise-Lösungsanbieter Intuitive.AI in den letzten 5 Jahren kräftig wachsen und seinen Umsatz mehr als versiebenfachen. "Die Technologie steht nicht mehr im Mittelpunkt", fasst CEO Jay Modh den Kern seines Erfolgsrezepts zusammen.

Wie ernst es Intuitive mit der Transformation meint, zeigt das US-Unternehmen schon an seinem Namen. 2012 als Intuitive Technology Partners gegründet, verwandelte sich der Enterprise-Lösungsanbieter im Namen und Portfolio 2020 erst zu Intuitive Cloud und im vergangenen Jahr dann zu Intuitive.AI. Dass das nicht nur im Marketing schön klingt, sondern auch eine tiefgreifende Weiterentwicklung der Geschäftsausrichtung beinhaltet, die bei den Kunden ankommt, beweisen handfeste Erfolge wie die Umsatzsteigerung um 500 Prozent sowie der Vorstoß auf erste europäische Märkte wie Frankreich innerhalb der letzten fünf Jahre. Für 2026 erwartet das Unternehmen, das unter anderem eng mit AWS, Anthropic, Google und Microsoft zusammenarbeitet, einen weiteren Anstieg des Umsatzes um 50 Prozent. Eine Dynamik, die sich dank der rasant steigenden KI-Nachfrage auch im nächsten Jahr fortsetzen dürfte.

Dabei birgt die Evolution der Marke aus Sicht von CEO Jay Modh auch einen direkten Bezug zur Weiterentwicklung ihres Erfolgsmodells, das sich stark am Kundenbedarf ausrichtet. "Wir sind ein Engineering-Unternehmen, das sich stets auf Geschäftsergebnisse konzentriert", beschreibt Modh zusammen. "So ticken wir." Ging es zu Anfang viel um Hardware, rückten mit der Cloud übergeordnete Fragen der Bereitstellung in den Vordergrund. KI treibt das nun noch einen Schritt weiter und bringt nochmals andere Anforderungen in den Vordergrund. "Die Technologie steht nicht mehr im Mittelpunkt", unterstreicht Modh. "Letztlich werden jeder CFO und jeder CIO nach dem ROI ihrer KI-Investition fragen und danach, welchen konkreten Nutzen wir für ihr Geschäft schaffen."

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Welches Ergebnis, wie schnell und zu welchem Preis?

Gemäß diesen ergebnisorientierten Ansprüchen wird die Technologie in der Betrachtung also zum Erfüllungsgehilfen für das gewünschte Outcome. "Es geht um Geschäftsergebnisse mithilfe von Technologie und darum, wie schnell wir diesen Mehrwert liefern können, damit weitere Investitionen möglich werden", erläutert der Intuitive-Chef. "So sind wir in den vergangenen fünf Jahren um 600 Prozent gewachsen." Um diesen Fokus und die enge Verbindung zum Kunden und seinen Bedürfnissen in der Umsetzung sicherzustellen, baut Intuitive.AI stark auf Forward-Deployed Engineering (FDE) und bringt seine Spezialisten mitten in die Teams Kunden.

Modh zufolge geht es in Kundengesprächen über KI inzwischen vor allem um konkrete Zahlen und Fakten. "Es geht um die Frage: Wenn ich einen US-Dollar investiere, erhalte ich dann fünf oder zehn US-Dollar zurück? Wie schnell realisiere ich den Wert meiner Investition?", beschreibt der CEO den Kern der Gespräche. Statt mit KI-Pilotprojekten und Experimenten wollen die Kunden seinen Ausführungen zufolge konkret wissen, wie Intuitive.AI nachweisen kann, mit KI ein Geschäftsergebnis zu erzielen. "Bei allem, was wir tun, geht es darum: Welches Ergebnis liefern wir? Wie sieht der Weg in die Produktion aus? Wie viele Tage dauert es? Was kostet es? Und wie gut setzen wir es um?", so Modh. Seine Empfehlung lautet daher: "Der Weg vom KI-Pilotprojekt in die Produktion mit klar definiertem geschäftlichem Nutzen ist daher die einzige Grundlage, auf der Kunden auch nur einen US-Dollar investieren werden."

Die Sprache der Kunden sprechen

"Die einzige Sprache, die der Vorstand eines Unternehmens versteht, sind Geschäftsergebnisse", fasst Modh zusammen. Diese Erkenntnis ist die Basis erfolgreichen der Go-to-Market-Strategie, die auf Geschäftsergebnisse ausgerichtet ist, statt lediglich bestimmte Technologien einzuführen. Die transformationsfreundliche Ausrichtung und Kultur seines Unternehmens erleichterte diese Umstellung erheblich, erklärt der Intuitive.AI-CEO: "Wir waren nie ein stark auf den Wiederverkauf ausgerichteter Partner. Wir waren stets ein Engineering- und Solution-Consulting-Partner mit klarem Fokus auf Ergebnisse. Anschließend entwickeln wir die Lösung so weiter, dass sie den gewünschten Kundenergebnissen entspricht."

Zweiklang aus Infrastructure AI und Physical AI

In der Umsetzung dieser Strategie arbeitet Intuitive.AI eng mit den führenden Cloud- und KI-Anbietern zusammen, darunter Microsoft Azure, Google Cloud und Anthropic. Ein besonderer Schwerpunkt liegt jedoch auf AWS. Im laufenden Jahr erwartet das Unternehmen ein Wachstum seines über AWS erzielten Umsatzes um mehr als 60 Prozent und will damit sogar Hyperscaler selbst übertreffen. "All das steht entweder direkt mit Infrastructure AI in Verbindung, also der zugrunde liegenden technischen Basis wie Amazon Bedrock – mit oder ohne Databricks oder Snowflake – und darauf aufbauend Anthropic", erläutert Modh. "Oder es hängt weitgehend mit Physical AI zusammen, etwa in Fertigung, Energie, Öl und Gas sowie Handel – Branchen, in denen KI in sehr großem Maßstab eingeführt wird."

IntuitiveIQ soll Basis für Enterprise-AI bieten

Auch wenn sie in der Kundenverbindung aus dem Fokus rückt, wird die Technologie damit selbstredend nicht völlig überflüssig. So investiert auch Intuitive.AI kräftig in eigene KI-Innovationen wie IntuitiveIQ. "In den vergangenen zwei Jahren haben wir mehr als 15 Millionen US-Dollar in die Entwicklung von IntuitiveIQ investiert. Dabei handelt es sich um eine Decision-Intelligence-Engine sowie eine Multi-Model- und Multi-Agentic-AI-Plattform für Governance und Orchestrierung", erklärt Modh. Indem sie die Enterprise AI mit geschäftlichem Kontext und Governance ausstattet, soll die Plattform relevante Fragen beantworten, sicher darauf reagieren und für jede Entscheidung Nachweise liefern. "IntuitiveIQ wird mit führenden Anbietern der Branche verglichen – von Palantir bis zu [Microsoft] Fabric IQ", berichtet Modh. "Mit IntuitiveIQ lösen wir ein grundlegendes Problem, das die Einführung von KI bremst oder verlangsamt."

IntuitiveIQ verfügt über eine Agentic-AI-Kontrollebene, die modell- und agentenübergreifend mit den bereits eingesetzten Daten und Tools eines Kunden arbeitet. Dadurch ist kein vollständiger Austausch bestehender Systeme erforderlich. Die Plattform soll sich dadurch innerhalb von Wochen statt Quartalen auf einem vorhandenen Stack produktiv setzen lassen. IntuitiveIQ ist beispielsweise eng mit Anthropic Claude integriert, um kontrollierte und belastbare Entscheidungsgrundlagen bereitzustellen.

"Unsere Lösung prägt maßgeblich, wie die Branche ihre KI-Investitionen mit mehr Vertrauen und Sicherheit nutzen wird. Denn mit IntuitiveIQ überführen wir probabilistische Prozesse in deterministische Abläufe. Das wird Unternehmen helfen, den Einsatz angewandter KI voranzutreiben", zeigt sich Modh überzeugt. Das Angebot ist derzeit im AWS Marketplace verfügbar. Dies führe zu einer "massiven Akzeptanz und Unterstützung sowie zu eingehenden Leads von AWS für die Einführung der Plattform". Bei all dem setze man stark auf einen kombinierten Ansatz aus Produkt und Engineering – immer mit Blick auf den Mehrwert für den Kunden. "Wir lassen unseren Worten Taten folgen", verspricht Modh.

Dieser Artikel basiert auf Material unseres geschätzten Kollegen Mark Haranas von crn.com.

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