Nachbericht Reply Xchange in München Praxisnahe KI-Lösungen und Innovationen im Fokus

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Anfang Juni fand die diesjährige weltweite Kundenkonferenz der Reply-Unternehmensgruppe in München statt. Das Thema Künstliche Intelligenz (KI) stand im Mittelpunkt. Geboten wurden nicht luftige Theorien, sondern praxistaugliche Anwendungen.

Reply ist eine Holding mit Tochterunternehmen aus diversen Bereichen der Digitaltechnik und unterschiedlichen europäischen Herkunftsländern. Die Firma hält seit einigen Jahren ihre jährliche weltweite Konferenz, Reply Xchange, in der Münchner BMW-Welt ab. So auch 2025. Anfang Juni versammelten sich rund 1.600 Personen, darunter rund 500 Kunden und 1.100 Abgesandte der diversen Reply-Tochterfirmen, um Neues vorzuführen und um sich auszutauschen.

Das Ambiente passt insofern gut, als die deutsche Automobilbranche zu den wichtigsten Kundenbranchen für Reply gehört. Dazu kommen Finanzakteure und Versicherungen, aber auch Handelsunternehmen und Bekleidungshersteller. Bei letzteren geht es häufig um das Thema Digital Experience, also darum, sich auf allen verfügbaren Kanälen den Kunden optimal zu präsentieren.

Reply versteht sich selbst als großen Systemintegrator. Gleichzeitig kann man durch die Struktur aus kleinen, relativ selbständig arbeitenden Tochterfirmen mit ausgeprägten Spezialkenntnissen in verschiedenen Bereichen so schnell, innovativ und flexibel agieren wie ein Start-up. Reply ist nicht im Produkt-, sondern im Lösungsgeschäft und fokussiert sich hier zurzeit unter anderem auf konkrete, von Kunden angeforderte KI-Lösungen.

Die Holding setzt mittlerweile 2,296 Milliarden US-Dollar um, davon 470 Millionen Euro in Deutschland. Selbst im Rezessionsjahr 2024 sei man hier um knapp zehn Prozent gewachsen, sagt der deutsche Reply-Vorstand Thomas Hartmann im Gespräch mit der Presse. Sie konnte auf einem Rundgang eine Reihe der präsentierten Neuerungen bestaunen.

Automatisierungstechnologien für die Softwaregenerierung

Sehr wichtig dürfte in Europa wegen des Mangels an Entwicklern das Silicon Shoring werden, also Automatisierungstechnologien für die Softwaregenerierung. Sie sollen die Auslagerung von Programmieraufträgen ins Ausland ersetzen.

Das Silicon-Shoring-Softwareentwicklungsmodell Silicon Reply umfasst Agenten für Requirement Engineering, Coding und Test – und damit für den gesamten Zyklus der Softwareentwicklung. Zur Erinnerung: Agenten sind KI-gestützte Softwareprogramme, die Aufgaben mehr oder weniger vollständig selbsttätig durchführen können und dies durch ihr Lernvermögen mit zunehmendem Verständnis der Umstände.

Die Silicon-Shoring-Agenten müssen nur noch entsprechend gefüttert und ihre Arbeitsergebnisse kontrolliert werden. Sprich: Viel Programmierarbeit wird überflüssig. Das ist für die notorisch personalknappe deutsche IT mit Sicherheit erst einmal eine gute Nachricht?

Da KI-gestützte Agenten im Reply-Geschäft zukünftig eine wichtige Rolle spielen werden, hat das Unternehmen mit Neurons auch eine zentrale Plattform zum Entwickeln von Agenten im Programm. Sie ist so gestrickt, dass jeder selbst seinen Agenten bauen kann, was bei Reply bereits ca. 11.000 Mitarbeiter tun.

Agenten für die Automatisierung des Workplaces

Eine weitere von Reply entwickelte KI-Plattform, derzeit noch in Entwicklung unter dem Projektnamen Huacaya, wurde speziell für die Erstellung von intelligenten Agenten für die Automatisierung des Workplaces angepasst. Ein Beispiel ist die Dokumentenverwaltung. Die Lösung lässt sich beispielsweise für die Nachbearbeitung von Serviceanrufen durch Kunden einsetzen. Die präsentierte Anwendung konnte aus den Protokollen von Kundenanrufen alle relevanten Daten ausfiltern und selbstständig in das angeschlossene CRM-System übertragen. In den Unternehmen bauen sich Anwender mittels Low Code die Agenten für ihre jeweiligen Bedürfnisse selbst.

Eine KI-basierte Multi-Agenten-Plattform von Reply ist auf die Analyse von AWS-Cloudarchitekturen spezialisiert. Sie gibt Anwendern Ratschläge für die optimale Gestaltung ihrer Cloud-Architektur, macht Vorschläge für die Verbesserung ihrer Sicherheit und analysiert die Kostenstruktur der vorhandenen Architektur. Dabei macht sie noch Vorschläge, wie auch dieser Aspekt zu optimieren wäre. Außerdem gibt die Plattform validierte Code-Snippets aus, um beispielsweise Sicherheitsoptimierungen praktisch umzusetzen.

Die Plattform umfasst einen Chatbot, der sein Wissen ständig durch RAG erweitert (Retrieval-Augmented Generation) erweitert, und einen Development Bot. Im Untergrund arbeiten eine Serverless-AWS-Architektur und ein Anthropic LLM. Derzeit funktioniert die Lösung nur mit AWS, grundsätzlich wäre aber laut Reply die Umsetzung auf andere Plattformen möglich.

Was semantisches Verständnis bewirken kann, zeigt der schon im Jahr 2024 präsentierte, aber inzwischen verbesserte humanoide Roboter Ameca. Er hat ein Menschenantlitz und seine Augen haben nicht den üblichen toten Bot-Ausdruck, sondern wirken relativ lebendig. Und dasselbe gilt auch für Gesichtsausdruck und sprachliche Reaktionen.

Das System nutzt sogenanntes Affective Computing. Dabei werden mittels Analyse von Bewegungen, Gesichtsausdrücken, Stimmklang etc. die Emotionen des Gegenübers erkannt und die Reaktionen des digitalen Gegenübers passen sich entsprechend an. Als Anwendung kann sich Reply unter anderem den Ersatz fehlenden Verkaufspersonals im Einzel- oder Großhandel vorstellen.

Neu ist seit 2024, dass der Bot auch imstande ist, sogenannte konversationelle Implikatur anzubieten. Damit ist gemeint, dass das System im Gespräch automatisch erkennt, wenn bestimmte Informationen etwa aus Rechtsgründen benötigt werden und sie liefert. Zum Beispiel verlangt Europarecht inzwischen, dass Autohersteller Autohändlern, wenn diese sich für ein Modell interessieren, den CO₂-Ausstoß angeben – auch dann, wenn er nicht abgefragt wurde. Dazu wäre Ameca inzwischen fähig.

In der Qualitätssicherung lassen sich mithilfe von KI und entsprechenden Kameras fehlerhafte Produkte aussortieren, wobei das von Reply angebotene System auf dem KI-Modell YOLO (You Only Look Once) basiert und mit relativ wenig Lernaufwand trainiert werden kann. Eine Anwendung stammt aus der Lebensmittelindustrie, wo das System angeschlagenes oder anderweitig nicht mehr verkaufsfähiges Gemüse aussortiert.

Beispiele aus der Logistik

Schließlich noch zwei Beispiele aus der Logistik: Hier hat Reply mehrere Lösungen auf Lager. Eine ermöglicht die Inventur von großen Outdoor-Lagern, beispielsweise bei Getränkeherstellern. Sie verwendet Drohnen von DJI. Dazu kommen diverse Softwarebestandteile, beispielsweise die Bilderkennung Yolo oder MMDetect für die 3D-Segmentierung mit Drei-Punkte-Wolken. Die Lösung überwacht auch große geordnete und ungeordnete Outdoor-Lager mit geringem Zeitaufwand aus dem Hintergrund. Meistens reicht dafür eine Drohne aus, für die eine bestimmte Route einmalig definiert wird. Soll das Gelände gleichzeitig sicherheitsüberwacht werden, empfiehlt sich der Einsatz einer zweiten.

Die Kamera Smart Eye samt Software kann Aufgaben bei der Überwachung und Steuerung von Schmalganglagern übernehmen, etwa die Sättigung von Regalen oder Gängen steuern, den Packprozess steuern oder beschädigte Waren melden beziehungsweise aussortieren. Dabei stört es bei der Erkennung wenig, wie der jeweilige Gegenstand liegt, was falsch-positive Meldungen verringert.

Bei Puma ist im Logistikbereich die KI-Plattform GaliLEA mit der Lösung LEA Reply im Einsatz. Die Software ermöglicht das schnellere Anlernen von KI-Modellen und die Abfrage in natürlicher Sprache. Außerdem lassen sich damit Tasks erstellen, etwa für den Labeldruck. Wie Manfred Gastager, bei Puma für das Warehousing zuständig, betonte, nutzt ein Großteil der Belegschaft im Lager die Lösung schon.

Fazit

Reply zeigt, dass KI kein Wolkengebilde ist, sondern das Praxisniveau erreicht hat. KI-Lösungen lassen sich in den unterschiedlichsten Branchen einsetzen und erledigen viele lästige Aufgaben. Weil hierzulande das Personal fehlt, muss man nicht besonders weise sein, um zu prognostizieren, dass solche und ähnliche KI-Technologien wahrscheinlich schnell unentbehrlich werden.

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