Nachbericht Reply Xchange 2026 Die Ära intelligenter Systeme beginnt

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Die Diskussion über Künstliche Intelligenz (KI) hat einen Wendepunkt erreicht. Nachdem Unternehmen in den vergangenen Jahren mit generativer KI experimentiert und erste Produktivitätsgewinne realisiert haben, beginnt nun die nächste Entwicklungsstufe: KI wird zum aktiven Bestandteil von Geschäftsprozessen, Unternehmenswissen und physischen Systemen.

Auf der Reply Xchange 2026 in der BMW Welt in München wurde deutlich, dass sich die zentrale Fragestellung verändert hat. Ging es bislang vor allem darum, was KI leisten kann, steht heute eine andere Herausforderung im Mittelpunkt: Wie lässt sich KI sicher, wirtschaftlich und skalierbar in Unternehmen einsetzen? Die vorgestellten Anwendungen demonstrierten, dass die Zukunft nicht in einzelnen Assistenten oder Chatbots liegt. Vielmehr wird entscheidend sein, Wissen, Entscheidungen und physische Prozesse intelligent miteinander zu vernetzen.

Wenn Unternehmenswissen handlungsfähig wird

Die erste Welle generativer KI hat gezeigt, wie schnell Informationen verfügbar gemacht werden können. Der nächste Schritt geht deutlich weiter. Unternehmen benötigen Systeme, die Wissen nicht nur finden, sondern verstehen und in Geschäftsprozesse einbinden können.

Ein Beispiel dafür ist die auf Salesforce Agentforce basierende Lösung zur Automatisierung komplexer Angebotsprozesse. Insbesondere Unternehmen mit Produkten hoher Variantenvielfalt stehen vor der Herausforderung, Kundenanfragen effizient und konsistent zu bearbeiten. Die vorgestellte Multi-Agenten-Lösung analysiert unstrukturierte Anfragen aus E-Mails, PDFs, Formularen oder Scans, extrahiert relevante Informationen, identifiziert passende Produkte und erstellt eigenständig vollständige Angebote. Dabei kommen Technologien wie Intelligent Document Processing (IDP), Retrieval-Augmented Generation (RAG) und spezialisierte KI-Agenten zum Einsatz.

Der eigentliche Innovationsschritt liegt nicht in der Automatisierung einzelner Prozessschritte. Wichtig ist die Fähigkeit, Expertenwissen dauerhaft nutzbar zu machen und in den Angebotsprozess zu integrieren. Dadurch entstehen skalierbare Entscheidungsprozesse, die Unternehmen helfen, schneller auf Kundenanfragen zu reagieren, die Prozessqualität zu erhöhen und Vertriebsteams zu entlasten.

Wie sich diese Verbindung von Wissen und operativer Ausführung in der Praxis nutzen lässt, zeigt ein Projekt für The Quality Group. Durch die Integration des Warehouse-Management-Systems LEA Reply mit autonomen Robotern von Locus Robotics werden Aufträge automatisch orchestriert, in Lageraufgaben übersetzt und direkt auf der Lagerfläche ausgeführt. So entsteht ein durchgängiger Workflow, der Durchlaufzeiten reduziert und operative Prozesse beschleunigt.

Damit solche Systeme künftig noch leistungsfähiger werden, gewinnen semantische Technologien wie Ontologien und Knowledge-Graphen zunehmend an Bedeutung. Sie schaffen die Grundlage dafür, dass Agenten Beziehungen zwischen Produkten, Kunden, Prozessen und Unternehmensregeln verstehen können. Erst durch diesen Kontext wird aus KI ein System, das nicht nur antwortet, sondern fundierte Entscheidungen unterstützt.

Wenn Expertise unbegrenzt verfügbar wird

Wie sich Wissen skalieren lässt, zeigte sich auch im Bereich „AI & Creativity“. Während Fachwissen bislang häufig an einzelne Experten, Trainer oder konkrete Schulungssituationen gebunden war, setzen KI-basierte Systeme auf neue Formen der Wissensvermittlung.

Auf der Reply Xchange wurden „Digital Humans“ und KI-gestützte Lernplattformen vorgestellt, die für personalisierte Trainingsszenarien sorgen. Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter können Verkaufsgespräche, Kundentermine oder anspruchsvolle Einwandbehandlungen realitätsnah simulieren und individuelles Feedback erhalten. Die Interaktion erfolgt dabei über menschenähnliche digitale Avatare, die eine natürliche Kommunikation ermöglichen.

Gerade im Vertrieb entstehen dadurch neue Optionen. Trainingssituationen, die bislang einen hohen organisatorischen Aufwand erforderten, können jederzeit und beliebig oft durchgeführt werden. Unternehmen profitieren von einer schnelleren Entwicklung vertriebsrelevanter Kompetenzen, höherem Engagement und nachhaltigeren Lernerfolgen. Gleichzeitig wird Expertise skalierbar: Wissen ist unabhängig von Zeit, Ort oder verfügbaren Trainern nutzbar.

Für Marketing- und Customer-Experience-Verantwortliche eröffnet diese Entwicklung eine weitergehende Perspektive. Dieselben Technologien, die heute das Lernen personalisieren, können künftig individuelle Kundenerlebnisse bieten. Die Verbindung aus generativer KI, Unternehmenswissen und natürlicher Interaktion schafft die Grundlage für eine nächste Generation digitaler Erlebnisse.

Die Infrastruktur hinter der KI

Mit dem zunehmenden Einsatz von KI rückt eine weitere Herausforderung in den Fokus: die Skalierung der zugrunde liegenden Infrastruktur.

Gemeinsam mit ebm-papst neo präsentierte Reply die Plattform NEXAIRA, die Cloud-, IoT- und KI-Technologien kombiniert, um Lüftungs- und Kühlsysteme intelligenter zu betreiben. Die Lösung umfasst Predictive Maintenance, die intelligente Modernisierung bestehender Anlagen sowie die datengetriebene Optimierung energieintensiver Kühl- und Lüftungssysteme.

Dies ist besonders relevant vor dem Hintergrund des wachsenden Energiebedarfs moderner KI-Rechenzentren. Laut den vorgestellten Ergebnissen können durch intelligente Regelungsstrategien und eine bedarfsgerechte Steuerung bis zu 50 Prozent der Kühlenergie eingespart werden. Gleichzeitig entstehen neue digitale Services und datengetriebene Geschäftsmodelle.

Dieses Beispiel verdeutlicht, dass die Zukunft der KI nicht allein von leistungsfähigeren Modellen abhängt. Ebenso wichtig wird die Fähigkeit sein, die notwendige Infrastruktur effizient und nachhaltig zu betreiben. Damit entwickelt sich Nachhaltigkeit vom Compliance-Thema zu einem strategischen Erfolgsfaktor für die KI-Transformation.

Wenn KI die reale Welt versteht

Die nächste Entwicklungsstufe der KI wird besonders dort sichtbar, wo digitale Intelligenz auf die physische Welt trifft.

Im Rahmen des Proof of Concept „VILAS“ entwickelt Reply gemeinsam mit Siemens einen KI-basierten Ansatz zur automatisierten Umgebungsanalyse in Logistikbereichen. Bestehende Fahrzeuge werden mit Kameras und Edge-Computing-Technologie zu mobilen Sensorplattformen erweitert. Sie erkennen Sicherheitsrisiken wie blockierte Feuerlöscher oder versperrte Erste-Hilfe-Stationen ebenso wie logistische Abweichungen, beispielsweise falsch belegte Flächen.

Bemerkenswert ist dabei der konsequente Privacy-by-Design-Ansatz. Die Bildverarbeitung erfolgt direkt auf dem Fahrzeug. Sensible Daten verlassen das System nicht; lediglich erkannte Auffälligkeiten werden zur weiteren Verarbeitung übertragen. Das Projekt veranschaulicht exemplarisch, wie Physical AI dazu beiträgt, Transparenz, Sicherheit und Effizienz in komplexen Betriebsumgebungen zu erhöhen.

Einen Schritt weiter geht das Forschungsprojekt „AMADEUS“. Hier kombiniert Reply autonome Drohnen, Bodenroboter, Computer Vision, agentenbasierte KI und mobile 5G-Netze, um Einsatzkräfte in Krisen- und Katastrophenszenarien zu unterstützen. Über die Roboverse-Plattform „CASCADE“ werden heterogene Robotersysteme koordiniert, die Einsatzgebiete autonom erkunden, Gefahren erkennen und vermisste Personen lokalisieren können. Selbst bei einem Ausfall klassischer Kommunikationsinfrastrukturen entsteht so ein aktuelles und belastbares Lagebild in Echtzeit.

Die erfolgreiche Validierung des Systems demonstriert das Potenzial autonomer Robotik für den Katastrophenschutz, Sicherheitsaufgaben und den Schutz kritischer Infrastrukturen. Gleichzeitig macht das Projekt sichtbar, wohin sich KI entwickelt: von isolierten Anwendungen hin zu intelligenten Systemen, die Informationen erfassen, bewerten und in hochdynamischen Umgebungen eigenständig zusammenarbeiten können.

Die nächste Evolutionsstufe der KI

Die Reply Xchange 2026 hat gezeigt, dass die Zukunft der KI nicht allein in leistungsfähigeren Modellen liegt. Vielmehr wird entscheidend sein, Wissen, Kreativität, Entscheidungen und physische Prozesse miteinander zu verbinden.

Agentensysteme machen Unternehmenswissen handlungsfähig und skalierbar. Digital Humans schaffen neue Formen personalisierter Interaktion. Intelligente Infrastrukturen ermöglichen die nachhaltige Skalierung von KI. Und autonome Systeme verbinden digitale Intelligenz mit der realen Welt.

Gemeinsam markieren diese Entwicklungen den Übergang von einzelnen KI-Anwendungen zu intelligenten Systemen. Unternehmen, die ihre Daten, ihr Wissen und ihre Prozesse heute entsprechend organisieren, schaffen die Grundlage für die nächste Generation digitaler Wertschöpfung. Die zentrale Erkenntnis der Reply Xchange 2026 lautet daher: Die nächste Generation der KI wird nicht einzelne Aufgaben automatisieren. Sie wird ganze Systeme verstehen, koordinieren und optimieren.

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