Am 20. Oktober zeigte Zoho auf der Medienveranstaltung in Peking unter dem Thema „Unterstützung des globalen Wachstums chinesischer Unternehmen“ nicht nur seine neueste umfassende Unternehmens-KI-Strategie, sondern versuchte auch, ein weit verbreitetes Problem der Branche zu beantworten: Warum fühlen sich die meisten Unternehmen nach zwei Jahren des Hype um große KI-Modelle im Geschäftsalltag weiterhin so, als ließe sich KI „nicht einsetzen“?
Zohos Global-Vizepräsident Mathivanan hat den Kern des Problems pointiert auf den Punkt gebracht: „Zu kurze Entscheidungszyklen und zu viele alternative Tools haben von Anfang an zu zu vielen Datensilos geführt.“ Wenn Unternehmen blind Software mit KI-Label übereinanderstapeln, werden nicht nur die bestehenden Informationssilos nicht aufgebrochen, sondern es entstehen im Gegenteil „KI-Silos“.
Zoho-China-COO Xia Haifeng sagte in der anschließenden Keynote unverblümt: „Wenn KI nur Fragen beantworten und Informationen liefern kann, aber nicht an tatsächlichen Geschäftsprozessen teilnehmen kann, ist ihr Wert für das Unternehmen minimal.“
Dies offenbart auch eine entscheidende Hürde für den unternehmerischen Einsatz von KI: Die Fähigkeit, Fragen zu beantworten, ist nicht gleichbedeutend mit der Fähigkeit, Aufgaben zu erledigen. Damit KI wirklich am Geschäft teilnehmen kann, muss sie nicht nur die Bedürfnisse der Nutzer verstehen, sondern auch auf relevante Daten zugreifen, Geschäftssysteme aufrufen und konkrete Aktionen unter den Beschränkungen von Berechtigungen und Prozessen ausführen.
Um die Kluft zwischen „Antworten verstehen“ und „ausführen können“ zu überbrücken, zeigte Zoho auf dieser Konferenz systematisch seine über viele Jahre aufgebauten AI-Gesamtarchitektur mit drei Ebenen: die untere Ebene für Daten, die mittlere Ebene für Vernetzung und die obere Ebene für Ausführung.
Über den Wasserscheide-Punkt: Vom Assistenten, der „sprechen“ kann, zum digitalen Mitarbeiter, der „etwas leisten“ kann
In Zohos KI-Landschaft bildet die oberste Ebene den Kern, der direkt das Geschäft erreicht. Zoho ist der Ansicht, dass die wahre KI-Wasserscheide darin liegt, ob sie Aufgaben übernehmen und mehrstufige Prozesse durchlaufen kann.
Zunächst der konversationelle KI-Assistent AskZia, der nativ in Geschäftsszenarien eingebettet ist. Er ist kein eigenständiges externes Tool, sondern tief in Systeme wie CRM, Finanzwesen und Kundenservice integriert. Nutzer können über natürliche Sprache Informationen abrufen, Geschäftsdaten analysieren und mit Unterstützung der entsprechenden Funktionen Arbeiten wie das Erstellen und Überarbeiten von Inhalten erledigen.
Doch „sprechen können“ ist nur der erste Schritt – „etwas leisten können“ ist der echte Grundbedarf der Unternehmen. Zoho hat die vorkonfigurierten Agenten Zia Agents eingeführt: Hunderte sofort einsatzbereite Rollen wie Verkaufscoach, SDR-Bot und mehr, die speziell jene regelmäßigen, wiederverwendbaren und erfahrungsbasierten Arbeiten übernehmen.
Für Szenarien mit äußerst komplexen Regeln und starker Personalisierung bietet Zoho die Low-Code-Plattform Agent Studio. So hat beispielsweise ein Kunde aus der Automobilzulieferbranche mit dieser Plattform einen eigenen Agenten zur Kostenprognose entwickelt, der effektiv auf Schwankungen der Materialkosten durch Zölle, Transport und andere Faktoren im internationalen Handel reagiert. Diese Fähigkeit, dass Nicht-Techniker wie mit Bauklötzen eigene KI-Lösungen zusammenstellen können, ist der differenzierende Burggraben, der Zoho von standardisierten SaaS-Produkten unterscheidet.
Von Ask Zia über Zia Agents bis hin zu Agent Studio – die drei entsprechen jeweils der Informationsbeschaffung und -verarbeitung, der Ausführung bestimmter Aufgaben sowie dem Aufbau von Agenten für personalisierte Prozesse. Ihr Unterschied liegt nicht nur in der Stärke der KI-Fähigkeiten, sondern vielmehr in der veränderten Art, wie die KI am Geschäft teilnimmt: von der Unterstützung der Mitarbeiter bei ihrer Arbeit hin zur allmählichen Übernahme bestimmter Aufgaben.
Verbindung und Fundament: Keine Konkurrenz bei Parametern, sondern nur „native Intelligenz“, die zum Geschäft passt
Wenn die KI-Ausführungsebene der über der Wasseroberfläche sichtbare Teil des Eisbergs ist, dann sind Daten und Verbindungen das gewaltige Fundament unter der Oberfläche. Auf der mittleren Ebene hat Zoho über MCP (Model Context Protocol) das interne und externe Ökosystem verbunden.
Xia Haifeng zeichnete auf der Konferenz folgendes Szenario: Nutzer konfigurieren in MCP-fähigen Clients wie WorkBuddy, Doubao Work oder Qianwen Office einen benutzerdefinierten Konnektor und binden Zoho MCP an, wodurch sie extern direkt per Dialog auf Zoho CRM zugreifen und eine automatische Datenaktualisierung erreichen können. Zoho MCP ist derzeit mit führenden großen Modellen und Agenten wie Claude und ChatGPT kompatibel und bietet eine Integrationsliste mit über 300 Drittanbieter-Diensten. Durch standardisierte Protokolle ermöglicht Zoho nicht nur, dass die eigenen Geschäftsfunktionen von verschiedenen externen Agenten aufgerufen werden können, sondern stellt auch sicher, dass sensible Daten bereits vor dem Verlassen des Systems maskiert und authentifiziert werden – echte Offenheit und Sicherheit parallel.
Die Bedeutung von MCP liegt darin, KI-Tools eine standardisierte Interaktionsweise für die Verbindung mit externen Anwendungen zu bieten. Für Unternehmen bedeutet dies, dass KI-Einsatzszenarien nicht auf die Innenansicht einer einzelnen Software beschränkt bleiben müssen, sondern sich auf anwendungsübergreifende Arbeitsabläufe ausdehnen können.
Neben der Systemverbindung müssen auch die Modelle selbst an verschiedene Geschäftsaufgaben angepasst werden.
In einer Zeit, in der Rechenleistung und Modelle millionen- oder gar billionenfache Parameterzahlen anstreben, hat Zoho auf der untersten Ebene einen äußerst pragmatischen Weg gewählt. Mathivanan erklärte, Zohos Investitionen folgten nicht den Geldverbrennungs-Größenordnungen der Wettbewerber, sondern richteten sich nach den tatsächlichen Kundenbedürfnissen. Statt ressourcenfressender universeller Großmodelle setzt Zoho lieber auf selbst entwickelte kleine und mittlere Modelle, die in eigenen Rechenzentren betrieben werden. „Beispielsweise reichen für Szenarien wie automatische E-Mail-Antworten, die Zusammenfassung von Bildinhalten oder die Sentimentanalyse entsprechend passende Modelle aus – das erhöht nicht nur die geschäftliche Präzision, sondern senkt auch die Inferenzkosten erheblich.“
Diese extreme Kontrolle über Geschäftsgrenzen und Kosten zeigt sich auch beim Einsatz von KI in der Programmierung. Auf die Frage, ob KI-geschriebener Code traditionelle Software ersetzen werde, antwortete Xia Haifeng mit der „Eisbergtheorie“: KI-Programmierung sei nur die Spitze des Eisbergs über der Wasseroberfläche – die unsichtbaren Teile wie Quellcode-Hosting, Berechtigungsdesign, sicherer Betrieb und Wartung sowie das zugrunde liegende Datenmanagement seien der Ort, an dem man sich wirklich anstrenge. Zoho gebe den Nutzern KI-Programmierfähigkeiten an die Hand, damit sie auf dem bestehenden, stabilen Geschäftsfundament Erweiterungen vornehmen können, und nicht, um aus dem Nichts eine in der Luft hängende Anwendung zu bauen.
Langfristiges Denken als Rückgrat: KI ist kein kostenpflichtiges Zusatzangebot, sondern die Infrastruktur der Software
Auch beim Geschäftsmodell ist Zohos Wahl gleichermaßen „kontraintuitiv“. Während einige Anbieter versuchen, KI-Fähigkeiten als eigenständige Pakete zu hohen Preisen an Kunden zu verkaufen, plädierte Zoho auf der Konferenz dafür, KI in das Produktsystem zu integrieren, statt sie einfach als unabhängige Zusatzfunktion zu betrachten; derzeit erhebt man von Kunden keine zusätzlichen KI-Gebühren.
Hinter dieser Entscheidung steht das langfristige Selbstbewusstsein, mit dem Zoho seit 30 Jahren auf externe Finanzierung und einen Börsengang verzichtet. Für Enterprise-KI liegt die Bedeutung der zugrunde liegenden Investitionen nicht nur in der Bereitstellung von Rechenleistung, sondern auch in der Unterstützung des Produktbetriebs, des Datenmanagements und der Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Geschäftsanwendungen.
Datensicherheit ist eine weitere unverzichtbare Grundanforderung. Mathivanan definiert sie als „unterste Grenze in der Übergangszeit“: Ob mit dem unternehmensseitigen API-Key angebundene externe Modelle oder Zohos selbst entwickelte Modelle genutzt werden – Zoho verspricht, keine Kundendaten zum Training universeller Modelle zu verwenden. Sämtliche technischen Erkundungen zielen letztlich auf ein Ziel: den Schutz der Datensicherheit und Privatsphäre der Kunden.
Daher dürfen Unternehmen bei der KI-Einführung nicht nur auf die Modellfähigkeiten achten, sondern müssen in Bezug auf die tatsächlichen Einsatzszenarien auch die Art der Datenverarbeitung, die Berechtigungskonfiguration und die Grenzen der Anbindung externer Dienste bewerten. Für Softwareanbieter sind der Öffnungsgrad der KI-Fähigkeiten und die Datenschutzmechanismen keine voneinander unabhängigen Dinge: Nur wenn Zugriffsumfang und Ausführungsberechtigungen klar definiert sind, können Unternehmen die KI mit besseren Voraussetzungen im realen Geschäft einsetzen.
Wie Xia Haifeng am Ende seiner Rede zusammenfasste: „Da Agenten nun in der Lage sind, APIs aufzurufen und Aufgaben eigenständig auszuführen, ist Unternehmenssoftware nicht mehr nur ein funktionales Werkzeug für den menschlichen Betrieb, sondern gleichzeitig das Fundament, auf dem Agenten Geschäfte betreiben. Für Unternehmen bedeutet KI-Einführung nicht, ein schlaueres Modell auszuwählen, sondern zu entscheiden, welche Schritte man der Maschine überträgt, und dafür das passende Fundament vorzubereiten. Zoho will „KI + autonome Ausführung“ wirklich in sämtlichen Unternehmensszenarien verwirklichen – nicht nur Geschichten erzählen.“
Von KI-Assistenten über Agenten bis hin zur Modellauswahl und Systemverbindung – Zoho integriert KI-Fähigkeiten in die bestehenden Produkte und Geschäftsprozesse von Unternehmen und bringt KI von der unterstützenden Informationsverarbeitung schrittweise zur Ausführung konkreter Aufgaben.
KI verändert die Art, wie Unternehmenssoftware genutzt wird, und treibt die SaaS-Branche dazu, ihren eigenen Wert neu zu durchdenken. Der künftige Wettbewerb im SaaS-Bereich wird nicht nur daran gemessen, wie viele Funktionen geboten werden, sondern auch daran, ob KI wirklich am Geschäft teilnehmen und technische Fähigkeiten in tatsächlichen Geschäftswert umgewandelt werden können.
Leifeng (Offizieller Account: Leifeng)