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Management Summary

Viele Organisationen haben vor allem ihre digitalen Frontends modernisiert, während Backendprozesse weiterhin von Medienbrüchen, manueller Arbeit und Datensilos geprägt sind.
Diese Schaufenster-Digitalisierung wird im KI-Zeitalter zum strategischen Risiko, weil KI auf zugängliche, strukturierte und verlässliche Daten angewiesen ist.
Verwaltung, Gesundheitswesen, Finanzsektor sowie Groß- und Einzelhandel zeigen unterschiedliche Ausprägungen desselben Problems: moderne Nutzeroberflächen treffen auf fragmentierte interne Prozesse.
Durchgängige digitale Workflows, zentrale Datenhaltung, Dokumentenmanagement und Schnittstellen sind die Voraussetzung dafür, dass KI-Assistenten, Automatisierung und agentenbasierte Prozesse produktiv nutzbar werden.
Echte digitale Transformation beginnt im Backend: Erst wenn Daten systemübergreifend verfügbar und kontextualisiert sind, können Unternehmen nachhaltige Effizienzgewinne und Wettbewerbsvorteile erzielen.

Ob Handel, Gesundheitswesen, Finanzwirtschaft oder Verwaltung: Viele Organisationen haben sich in den letzten Jahren vor allem auf den Aufbau digitaler Frontends konzentriert. Nutzerinnen und Nutzer bekommen über Websites, Chatbots oder Apps ein digitales Interface präsentiert, doch hinter den Kulissen beruhen viele Prozesse weiterhin auf manuellen oder analog geprägten Abläufen. Dieses Phänomen nennt sich Schaufenster-Digitalisierung. Sie führt zu Medienbrüchen, Verzögerungen und Datensilos – und wird im Zeitalter der künstlichen Intelligenz zum echten Wettbewerbsrisiko. Denn um KI produktiv einsetzen zu können, braucht es eine solide Datengrundlage. Unternehmen und Institutionen müssen deshalb endlich auch ihre Backends modernisieren und durchgängige digitale Prozesse schaffen, fordert Nico Bäumer, Vorstand und CTO von d.velop.

So sehr sich die Herausforderungen der Digitalisierung in verschiedenen Branchen unterscheiden, ein Phänomen taucht immer wieder auf: die Schaufenster-Digitalisierung. Dabei wird zunächst die Interaktion nach außen digitalisiert, sei es aufgrund gesetzlicher Vorgaben oder aus Wettbewerbsgründen. In der Öffentlichen Verwaltung verpflichtet beispielsweise das Onlinezugangsgesetz (OZG) Behörden dazu, digitale Angebote für Bürgerinnen und Bürger bereitzustellen. In der freien Wirtschaft hingegen galt lange eine einfache Logik: Frontend-Investitionen in elegantere Oberflächen zahlen sich schnell aus – in Conversions, Nutzerzahlen, Markenpräsenz. Der Erfolg ist messbar, außerdem sind Digitalisierungsfortschritte für Kunden, Investoren und interne Stakeholder unmittelbar sichtbar. Das Backend hingegen liefert seinen Wert im Verborgenen: stabile Systeme, sichere Daten, skalierbare Prozesse. Kein schnelles Ergebnis, kein leicht erklärbarer Business Case. Also kam es zu oft zuletzt.

Vor diesem Hintergrund ist die »Frontend-First«-Perspektive nachvollziehbar. Doch intern hat sie ihren Preis. Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter verlieren Zeit durch manuelle Datenübertragung und Prozessbrüche. Daten landen in Silos, Systeme sprechen nicht miteinander. Darunter leidet die Effizienz – und im KI-Zeitalter erwächst daraus ein zusätzliches strategisches Problem. Denn KI-Modelle sind nur so gut wie die Daten, auf die sie zugreifen. Wer sein Backend vernachlässigt hat, steht jetzt vor einer Wand.

Fokus auf KI erfordert Umdenken

In Unternehmen laufen die meisten Digitalisierungsbemühungen gerade auf dasselbe Ziel zu: den produktiven Einsatz künstlicher Intelligenz. Ob Automatisierung, intelligente Assistenten oder agentenbasierte Prozesse: KI gilt als nächster großer Schritt. Doch KI braucht zugängliche, strukturierte und verlässliche Daten. Genau hier liegt das Problem. Laut einer Schätzung von Gartner liegen 70 bis 90 Prozent der Unternehmensdaten in unstrukturierter Form vor – als E-Mails, PDFs, eingescannte Dokumente, handschriftliche Notizen. Für Menschen lesbar, für KI-Systeme kaum nutzbar. Viele Unternehmen sitzen auf einem Datenberg, den die KI nicht heben kann.

Wie groß dieses Problem ist – und wie es sich branchenspezifisch zeigt – zeigen die folgenden Beispiele aus der öffentlichen Verwaltung, dem Gesundheitswesen, dem Finanzsektor sowie dem Groß- und Einzelhandel.

Vier Branchen, eine Herausforderung

Öffentlichen Verwaltung

In der öffentlichen Verwaltung wird die Schaufenster-Digitalisierung besonders deutlich, wenn digitale Bürgerportale zwar die Antragstellung erleichtern, die eingehenden Informationen anschließend aber in Fachverfahren übertragen oder händisch weiterverarbeitet werden müssen. Von Bauanträgen über Elterngeld bis hin zu Fahrzeuganmeldungen treffen moderne Online-Zugänge häufig auf gewachsene Systemlandschaften mit spezialisierten Anwendungen und begrenzten Schnittstellen. Für Mitarbeitende bedeutet das zusätzlichen Aufwand, für Bürgerinnen und Bürger längere Bearbeitungszeiten. Für KI-Projekte fehlt damit zugleich eine zentrale Voraussetzung: konsistente, vollständig verfügbare Daten über den gesamten Vorgang hinweg. Als wichtiger Baustein für Digitalisierung und Automatisierung in der Verwaltung gilt daher eine zentrale elektronische Akte, an deren Einführung bereits viele Dienststellen arbeiten.

Gesundheitswesen

Im Gesundheitswesen zeigt sich ein ähnliches Spannungsfeld. Zwar treiben Krankenkassen-Apps, Patientenportale und die elektronische Patientenakte die Digitalisierung voran. In Kliniken, Praxen und Verwaltungen bestehen im Hintergrund jedoch oft weiterhin zahlreiche Einzelsysteme, die nicht ausreichend miteinander verbunden sind. Für Patientinnen und Patienten kann das längere Wartezeiten oder wiederholte Angaben, für Ärztinnen, Ärzte und Pflegekräfte zusätzlichen Verwaltungsaufwand bedeuten. Verlorene Zeit in einem Bereich, der besonders stark vom Fachkräftemangel betroffen ist. KI-Anwendungen könnten hier helfen, Informationen schneller auffindbar zu machen und Mitarbeitende zu entlasten. Voraussetzung dafür sind jedoch verlässlich verfügbare, kontextualisierte und rechtssicher verarbeitete Daten. Durchgängige Plattformen, digitales Dokumentenmanagement und elektronische Signaturen können diese Grundlage schaffen.

Finanzsektor

Im Finanzsektor ist die digitale Kundenschnittstelle bereits weit fortgeschritten. Online-Kontoeröffnungen, digitale Identifikation, elektronische Signaturen und Banking-Apps prägen das Bild einer weitgehend digitalen Branche. Was Kunden allerdings nicht sehen: Im Hintergrund enden diese Prozesse nicht selten in manuellen Prüfungen, PDF-Erstellungen, E-Mail-Weiterleitungen oder nachgelagerten Archivierungsschritten. Letztlich muss ein finaler Vertrag ausgefertigt und dem Kunden zugestellt werden, oftmals auf dem Postweg. Damit entstehen Brüche genau dort, wo Geschwindigkeit, Nachvollziehbarkeit und Datenqualität entscheidend sind – und damit auch die Grundlage für KI-gestützte Prozesse bilden. Zugespitzt gesagt: Banken haben bereits erfolgreich einen digitalen Bankschalter aufgebaut. Jetzt geht es darum, diesen mit den Büros, dem Tresor und dem Archiv zu verbinden.

Groß- und Einzelhandel

Im Groß- und Einzelhandel entsteht der Digitalisierungsdruck vor allem durch Wettbewerb und Kundenerwartungen. Online-Shops, Coupon-Apps, Bonusprogramme und elektronische Kataloge sollen das Einkaufserlebnis verbessern und Kundinnen und Kunden langfristig binden. Hintergrundprozesse, wie die automatisierte Übergabe von Daten in ERP-Prozesse, liegen häufig noch zurück. Wer Digitalisierung weiterhin als reine Frontend-Optimierung versteht, riskiert Effizienzverluste und Wettbewerbsnachteile. Stattdessen kommt es jetzt darauf an, Prozesse neu zu denken und von Grund auf digital aufzusetzen. Dabei helfen integrierte Plattformen für das Dokumentenmanagement, die über Schnittstellen verfügen und als zentrales Daten-Repository dienen können. Andernfalls leidet nicht nur die Effizienz, sondern auch die Fähigkeit, datenbasierte Services und KI-gestützte Anwendungen wirkungsvoll einzusetzen.

Echte Transformation beginnt im Backend

Die Beispiele aus Verwaltung, Gesundheitswesen, Finanzsektor und Handel machen deutlich: Schaufenster-Digitalisierung ist weit mehr als ein Effizienzproblem. Sie verhindert zunehmend Innovation und wirtschaftliche Weiterentwicklung. Denn Künstliche Intelligenz entfaltet ihr Potenzial nur dort, wo Daten vollständig, strukturiert und systemübergreifend verfügbar sind. Genau daran scheitert es jedoch häufig in der Praxis, etwa an fragmentierten Prozessen, Medienbrüchen und gewachsenen Systemlandschaften. Wer KI erfolgreich einsetzen will, muss deshalb tiefer ansetzen, nämlich bei der durchgängigen Digitalisierung von Backendprozessen und einer konsistenten Datenhaltung. Dokumentenmanagement-Plattformen spielen hier eine zentrale Rolle. Gartner bezeichnet sie als den »strategischen Enabler für KI – sie stellen sicher, dass KI-Assistenten und -Agenten auf KI-fähigen Inhalten basieren, die strukturiert und über verschiedene Modalitäten hinweg zugänglich sind«, indem sie Informationen bündeln, Prozesse vereinheitlichen und Daten nutzbar machen. Erst wenn diese Grundlage geschaffen ist, können aus digitalen Oberflächen echte Transformation und aus einzelnen KI-Anwendungen nachhaltige Wettbewerbsvorteile entstehen.

FAQ

Was bedeutet Schaufenster-Digitalisierung?
Schaufenster-Digitalisierung beschreibt eine Entwicklung, bei der digitale Oberflächen wie Websites, Apps, Portale oder Chatbots modern wirken, während die internen Prozesse dahinter weiterhin manuell, analog oder nur teilweise digitalisiert ablaufen.

Warum wird Schaufenster-Digitalisierung im KI-Zeitalter zum Problem?
KI-Systeme benötigen strukturierte, zugängliche und verlässliche Daten. Wenn Informationen in Datensilos, PDFs, E-Mails oder manuellen Zwischenschritten stecken, können KI-Anwendungen ihr Potenzial nicht ausschöpfen.

Welche Branchen sind besonders betroffen?
Der Text nennt öffentliche Verwaltung, Gesundheitswesen, Finanzsektor sowie Groß- und Einzelhandel. In allen Beispielen treffen moderne digitale Zugänge auf historisch gewachsene IT-Landschaften, Medienbrüche und fragmentierte Datenbestände.

Welche Rolle spielen Dokumentenmanagement-Plattformen?
Sie können Informationen bündeln, Prozesse vereinheitlichen, Schnittstellen schaffen und Daten so aufbereiten, dass sie für Automatisierung, KI-Assistenten und agentenbasierte Prozesse nutzbar werden.

Was sollten Organisationen jetzt tun?
Sie sollten Digitalisierung nicht mehr nur vom Frontend her denken, sondern Backendprozesse, Datenhaltung und Systemintegration priorisieren. Nur so entsteht die Grundlage für produktive KI, effiziente Abläufe und nachhaltige Transformation.

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