Infor baut Industry AI aus: Für 68 Prozent der Unternehmen verfehlt generische KI ihre Branche

Vier Säulen hinter Infor Industry AI

Infor, ein Anbieter von Cloud-Software für Unternehmen, erklärte, die Version umfasse personalisierte, adaptive Benutzererlebnisse, neue Governance-Modelle für das gesamte Unternehmen der Kunden sowie weitere Industry-AI-Agenten. Laut Unternehmen soll die Architektur die „Value Void“ schließen, also die Lücke zwischen dem, was Technologie verspricht, und dem, was Unternehmen tatsächlich erreichen. Zudem soll sie Firmen helfen, zu agentischen Unternehmen zu werden, in denen Menschen und Agenten als ein koordiniertes Team arbeiten.

Infor zufolge sind die Agenten mit bereits integriertem Branchenkontext aufgebaut. Das soll Fehler und Rätselraten verringern, Token effizient nutzen und den Weg vom Einsatz bis zum Nutzen verkürzen. Die Plattform stützt sich auf vier Säulen:

• Precise Outcomes: Agenten greifen auf Industry CloudSuites, Industry Process Catalogs und branchenspezifische Domänen-Sprachmodelle zurück statt auf ein generisches, horizontales Modell. Infor zufolge verarbeiten Kunden, die diese Ebene nutzen, Sendungen bis zu 60 Prozent schneller. Der Infor GenAI Knowledge Hub, mit dem Kunden eigene KI-Agenten bauen können, ist ab sofort allgemein verfügbar.
• Open & Connected: Die Plattform lässt sich mit Anwendungen anderer Anbieter sowie bestehenden Orchestrierungs- und Analysewerkzeugen verbinden, sodass Kunden sich nicht auf den Stack eines einzelnen Herstellers festlegen müssen. Die Agenten werden über Infor IQ, eine semantische Schicht, koordiniert. Ein Katalog mit mehr als 350 wertorientierten Anwendungsfällen steht sofort bereit.
• Easy to Use: Adaptive UX stellt eine personalisierte, rollenbezogene Ansicht zusammen und bündelt etwa Stückliste, Angebotspreis und Liefertermin auf einem Bildschirm statt auf zehn. Kunden können über den Infor GenAI Assistant oder KI-Assistenten arbeiten, die sie bereits nutzen. Infor nennt Zeitersparnisse von bis zu 90 Prozent in Einkauf, Lieferkette, Fertigung und Vertrieb.
• Governed: Erweiterte Funktionen für Governance, Risk & Compliance umfassen Workflows mit menschlicher Freigabe, Berechtigungsstrukturen für Agenten und Prüfpfade über die gesamte Orchestrierungsebene. Laut Infor läuft jede Aktion eines Agenten über diese Ebene, mit nachvollziehbarer KI-Logik und überprüfbarer, unveränderlicher Protokollierung. Das Unternehmen nennt eine Senkung der Auditkosten rund um das Zugriffsmanagement um bis zu 90 Prozent.

Was der Enterprise AI Adoption Impact Index zeigt

Die zweite Ausgabe des Index kommt zu dem Ergebnis, dass die Investitionen in KI den Effizienzgewinnen davonlaufen. Infor führt dieses Missverhältnis auf die Lücke nach der Einführung zurück, die traditionelle KI- und ERP-Lösungen häufig erzeugen. In sechs der sieben befragten Märkte war die Mehrheit der Ansicht, dass KI von der Stange für ihre Branche zu kurz greift. Insgesamt stimmten 68 Prozent der Unternehmen zu.

Bemerkenswert waren die Unterschiede zwischen den Branchen. Über alle sieben Märkte hinweg sagten 73 Prozent der Befragten aus der Fertigung, KI von der Stange passe nicht zu ihren Anforderungen. Im Vertrieb und Großhandel lag der Wert bei 76 Prozent, im Einzelhandel bei 69 Prozent. Infor liest daraus ein Muster: Je variabler und praxisnäher das Betriebsumfeld, desto weniger leistet generische KI.

Im Vergleich zum ersten Index vom April 2026 entwickelten sich die Regionen unterschiedlich. Unternehmen in den USA beschleunigen den Einsatz und verzeichnen mehr Effizienzgewinne. Deutschland blieb bei beiden Kennzahlen stabil und setzt auf eine methodische Ausweitung von Pilotprojekten. Im Vereinigten Königreich fiel das Bild gemischt aus: Die Effizienzgewinne gingen zurück, während der Einsatz leicht zulegte. Weltweit erwarten 59 Prozent der Unternehmen, dass ihre KI-Investitionen in den kommenden zwölf Monaten steigen.

Das Vertrauen in Autonomie wächst: 54 Prozent der Führungskräfte sind damit einverstanden, dass autonome Agenten geschäftskritische Prozesse vollständig ausführen, ohne dass bei jedem Schritt ein Mensch eingreift. Nur 11 Prozent bevorzugen, dass Menschen folgenreiche Entscheidungen ganz ohne KI-Beteiligung treffen.

Verantwortung bleibt unklar

Die Umfrage deutet zudem auf ein Zuständigkeitsproblem hin. Auf die Frage, wer verantwortlich ist, wenn KI etwas falsch macht, nannten 23 Prozent den CEO oder die Geschäftsleitung, 22 Prozent den CIO oder CTO, 15 Prozent ein KI-Komitee oder Governance-Gremium und 10 Prozent einzelne Abteilungsleiter. Weitere 15 Prozent gaben an, niemand trage die Hauptverantwortung oder sie sei unklar. Die Rolle des Chief AI Officer gibt es weltweit nur in 10 Prozent der Unternehmen.

Diese Lücke spiegelt sich in den genannten Hindernissen wider: 33 Prozent der Führungskräfte nennen Datensicherheit, Datensouveränität oder Compliance als größtes Hindernis für den Ausbau ihrer KI-Strategie.

Was das für Kunden bedeutet

Infor positioniert integrierten Branchenkontext und Governance als Antwort auf diese Bedenken. „Alle haben heute dieselben KI-Modelle. Entscheidend ist, was diese Modelle über Ihr Unternehmen wissen“, sagte Kevin Samuelson, CEO von Infor, in der Mitteilung.

Alicia Thompson, CTO von Team Air Distributing, sagte, Infor habe mit den Ambitionen ihres Unternehmens Schritt gehalten, indem es Infor Industry AI Agents mit Forward Deployed Engineers kombiniert, die ihre Branche verstehen. Die Leistungszahlen in der Mitteilung, etwa die Verbesserungen von 60 und 90 Prozent, stammen von Infor und beziehen sich auf das, was nach Angaben des Unternehmens bei Kunden zu beobachten ist.