Künstliche Intelligenz – Chance & Auftrag für Enterprise Architecture und Unternehmensarchitekten

• Künstliche Intelligenz umfasst alle Fähigkeiten und Verhalten von softwareintensiven Systemen, die Menschen als intelligent bezeichnen.
• Für Enterprise Architecture Management (EAM) sind insbesondere die KI-Disziplinen Maschinelles Lernen, Computer Vision, Natural Language Processing und Expertensysteme von Bedeutung.
• KI bringt zahlreiche neuen Anliegen der Stakeholder an die Unternehmensarchitektur. Für Unternehmensarchitekten sind diese Chancen und Auftrag zugleich.
• Für die effiziente Erledigung neuer und bekannter Architekturaufgaben nutzen Enterprise Architekten ebenfalls Tools & Methoden der Künstliche Intelligenz.

Was bedeutet Künstliche Intelligenz für EAM?

Künstliche Intelligenz (KI) umfasst alle Methoden, die es softwareintensiven Systemen ermöglichen, auf eine Weise zu erfassen, zu schlussfolgern bzw. zu handeln, die wir Menschen als intelligent bezeichnen.

Die Literatur stuft KI unterschiedlich ein. Wir schließen uns der 5er Klassifizierung in Maschinelles Lernen (ML), Computer Vision, Natural Language Processing (NLP, auch Computerlinguistik), Expertensysteme sowie Robotik an.

Enterprise Architecture Management (EAM) fokussiert auf die Beschreibung und Entwicklung der Unternehmensarchitektur, englisch Enterprise Architecture (EA). Daher sehen wir insbesondere die ersten vier KI-Disziplinen als relevant für die EA Fähigkeit an.

Mit der Vorstellung von ChatGPT an eine breite Öffentlichkeit Ende 2022 ist insbesondere die Generative KI als ML-Teildisziplin in Organisationen allgegenwärtig.

Für Sie als Enterprise Architect stellen sich insbesondere aufgrund der zahlreichen Möglichkeiten des Machine Learnings zwei Fragen:

1. Wie ändert Künstliche Intelligenz die Unternehmensarchitektur?
2. Wie kann Künstliche Intelligenz unsere Architekturarbeit unterstützen?

Beiden Stoßrichtungen gehen wir in diesem palladio Impuls nach.

Was ändert sich für die Enterprise Architecture durch KI?

Künstliche Intelligenz betrifft alle vier Architekturdomänen einer Organisation. Ob Fach- oder IT-Bereiche, Geschäftsführung oder Fachkräfte, Lieferanten- oder Kundenbeziehung – KI wirft neue spannende Fragen auf.

Künstliche Intelligenz stellt jede Architekturdomäne vor neue Chancen & Fragen

• Business Architecture: Wie trägt KI zu unseren Geschäftszielen bei? Welche Business Capabilities profitieren besonders von der Technologie? Wie können Prozesse mit KI beschleunigt, vereinfacht oder ganz automatisiert werden?
• Application Architecture: Wie integrieren die Hersteller KI in ihre Software? Was bedeutet dies für die Lizenzmodelle? Was ändert sich mittelfristig für unsere Systemlandschaft?
• Data Architecture: Welche Datenobjekte benötigt die KI unserer Applikationen? Welche neue Anforderungen an Datenqualität, Datenschutz und Datenverfügbarkeit stellen sich? Wie sieht die neue Data Governance aus?
• Technology Architecture: Auf welche KI-Tool-Kette setzen wir? Welches KI-Knowhow benötigen wir inhouse? Wie integrieren wir die KI-Komponenten?

Gerne können Sie zwischen strategischen („Verwenden wir eine integrierte KI-Plattform oder verfügt jedes IT-System über eigene KI-Funktionen?“), taktischen („Wie stellen wir fortwährend eine von KI-nutzbare Datenqualität für Tool ABC sicher?“) und operativen Anliegen („Wie senken wir kurzfristig die durch KI explodierenden Lizenzkosten für Software XYZ?“) unterscheiden.

Apropos Anliegen. Das Erfassen von Stakeholder Concerns, die Ableitung von Informations- und Entscheidungsbedarfen sowie die Entwicklung von EA Darstellungen war und bleibt ein Hauptanwendungsfeld von Enterprise Architekten. Das ändert auch die KI nicht.

Damit sind wir bei der nächsten Frage: Wie hilft Ihnen als Unternehmensarchitekt die KI in der Architekturarbeit?

Rai Ramesh: The 7 Essential Skills for Enterprise Architects in an AI World (10min)

Wie kann KI das Enterprise Architecture Management unterstützen?

Das Unterstützungspotential von EAM durch KI ist groß. Ein geeigneter Ordnungsrahmen ist die Unterteilung entlang des Aufgabenprofils eines Enterprise Architects. KI entlastet in den folgenden EAM Aufgabenfeldern.

Informationserfassung

• Audioaufnahmen aus Stakeholder Meetings in strukturierten Text umwandeln und aus diesen Architekturanliegen und -Anforderungen extrahieren
• Whiteboard-Inhalte, Haftnotizen und Skizzen mit Architekturinformationen in strukturierte Arbeitsprodukte transkribieren
• Verteilte Architekturinformationen (Protokolle, E-Mails, Wikis) konsolidieren

Ergebnisdokumentation

• Architekturergebnisse (Tabellen, Kataloge, Diagramme) in alternative Darstellungsformen für Stakeholder-Gruppen (Fachbereich, IT, Führung) transformieren
• Bereichsübergreifende Glossare und Synonymtabellen auf Basis bestehender EA Ergebnisse erstellen und pflegen
• Inkonsistenzen in Architekturdarstellungen (z.B. Begriffe, Elementtypen, Beziehungen) detektieren und Änderungen vorschlagen

Entscheidungsfindung

• Vor-/Nachteile, Stärken und Schwächen verschiedener Architekturoptionen beleuchten
• Bebauungsszenarien entlang Referenzmodellen, Branchenstandards und Architekturprinzipien benchmarken
• Architekturfavoriten samt kurz, mittel und langfristigen Auswirkungen für Organisation vorschlagen

Architektur-Governance

• Anwendbare Architekturprinzipien auf Grundlage von Architecture Decision Records, Architekturvision und Stakeholder Anforderungen empfehlen
• Projektspezifische Compliance Assessments (insb. Kriterien-Checklisten, Prüfungsprozess) auf Basis vergangener Architekturengagements erstellen
• Architecture Smells, Anti-Patterns und Technische Schulden in Ist-Bebauungen und Architektur-Zielvorschlägen identifizieren und Linderungen vorschlagen

Diese Aufzählungen sind keine Vorschläge, sondern zählen inzwischen zur gelebten EAM Praxis.

Macht KI damit den Enterprise Architekten obsolet? Ist die Rolle des Unternehmensarchitekten im Zeitalter von AI-Agenten ein Auslaufmodell? Mitnichten! Wir gehen über zur nächsten Frage.

Wie ändert KI die Rolle des Enterprise Architekten?

Die Integration von Künstlicher Intelligenz in die Unternehmensarchitektur erhöht den Bedarf nach gut ausgebildeten und praktisch erfahrenen Enterprise Architekten. KI bedeutet Wandel für Organisationen. Unternehmensarchitekten sind versiert darin bereichsübergreifend den Wandel zu erfassen, zu beschreiben, zu moderieren und entstehen zu lassen. Mit KI gewinnen folgende Aufgaben für den Enterprise Architect an Relevanz.

Wir erkennen an: Künstliche Intelligenz für EAM bringt nicht nur Sonnenschein. Bleiben Sie bei der Anwendung als Enterprise Architect im Fahrersitz. Beachten Sie die Risiken insbesondere von Generativer KI wie Halluzinationen, falsche Präzision, veraltetes Datengrundlage, überlaufende Kontextfenster (engl. Context Windows), Datenverlust, Voreingenommenheit (engl. Bias), Intransparenz und Modell Drift. KI ist ein Werkzeug, keine Verantwortungsdelegation.

Jedoch: Die Vorteile überwiegen. Aus diesem Grund lautet unsere These: Nicht der Enterprise Architect wird aussterben, sondern der Enterprise Architect ohne KI-Knowhow. Künstliche Intelligenz augmentiert den Unternehmensarchitekt, wie sie auch die Unternehmensarchitektur einer Organisation augmentiert.

Leseempfehlungen

• Haller, K.: Managing AI in the Enterprise – Succeeding with AI Projects and MLOps to Build Sustainable AI Organizations Tasc, Apress, 2021
• Harde, G. et al.: AI4RE Micro-Credential – Lehrplan und Studienleitfaden, IREB e.V., 2026 (letzter Abruf: 31.03.2026)
• Jensen, B. et al.: Rethinking enterprise architecture for the agentic era, McKinsey & Company, 2026 (letzter Abruf: 31.03.2026)
• Radford, A. et al.: Language models are unsupervised multitask learners, OpenAI Blog, 2019 (letzter Abruf: 31.03.2026)
• The Open Group: The Open Group AI Initiatives (letzter Abruf: 31.03.2026)
• Vaswani, A. et al.: Attention is All you Need, Advances in Neural Information Processing Systems 30 (NeurIPS 2017), 2017

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