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Das Betriebsmodell des kommenden Jahrzehnts ist bereits da

Die Zukunft, die viele vorhergesagt haben, entfaltet sich heute bereits – mit KI, die sehen, denken und handeln kann. Autonome KI stellt die bedeutendste Chance für die Unternehmenstransformation seit der Digitalisierung dar, da sie intelligente Kapazitäten als bindende Einschränkung eliminiert und es den Unternehmen ermöglicht, Chancen zu verfolgen, die zuvor unerreichbar waren.

Unternehmen, die diese Technologie erfolgreich einsetzen, werden in unterschiedlichem Umfang und mit unterschiedlicher Geschwindigkeit agieren, während diejenigen, die dies nicht tun, strukturell benachteiligt sein werden und mit begrenzten Kapazitäten gegen Konkurrenten mit skalierbaren Handlungsfähigkeiten antreten müssen.

Damit sich der Mehrwert jedoch in großem Maßstab entfalten kann, müssen Prozesse und Arbeitsabläufe neu konzipiert und die pure Leistungsfähigkeit von KI in kontrollierbare, überprüfbare und skalierbare operative Fähigkeiten umgesetzt werden.

4,5

Billionen USD

Nutzenverlagerung

75 %

der betroffenen Jobs

93 %

der Jobs, die vor grundlegenden Veränderungen stehen

9x

schnelle jährliches Expositionswachstum

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KI funktioniert nicht „einfach so“

Auf dem AI Impact Summit in Indien sprach der CTO von Cognizant, Babak Hodjat, mit Fortune India über eine falsche Vorstellung, die auf dem Markt herrscht: Plug-and-Play-KI. Die Skalierung von KI in Unternehmen erfordert technisches Know-how, maßgeschneiderte Anpassungen, menschliche Intentionalität und strenge Kontrollmechanismen, um über die Experimentierphase hinauszukommen.

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Unternehmen navigieren inzwischen durch drei Komplexitätsebenen, während sie Prozesse neu denken

Vom deterministischen Code zu probabilistischen Systemen

Agentengestützte KI-Systeme funktionieren anders als die expliziten Regeln traditioneller Software. Sie sind zielorientiert, kontextsensitiv und anpassungsfähig. Dieser Wandel erweitert die Kapazität von Unternehmen, erfordert aber auch neue Governance-, Validierungs- und Aufsichtskonzepte, um Zuverlässigkeit auf hohem Niveau sicherzustellen.

Von strukturierten Datenpipelines bis hin zu unstrukturierten Daten in großem Maßstab

Die agentengestützten Systeme von heute arbeiten über unstrukturierte Eingaben E-Mails, Tickets, Anrufprotokolle, Dokumente, Bilder hinweg und können diese Informationen in Echtzeit interpretieren, verarbeiten und darauf reagieren.

Von 100 % menschlicher Arbeit zum Hybridmodell mit Menschen und KI-Agenten

Nach und nach stellen Unternehmen auf ein hybrides Betriebsmodell um, bei dem KI-Agenten mit Teams zusammenarbeiten, Arbeitsabläufe verwalten, Aktionen sichten und Aufgaben dann an Menschen eskalieren, wenn es auf Urteilsvermögen oder Aufsicht ankommt.

Nicht nur Integration. Wir sind AI Builder.

Ein Diagramm, das vier türkisfarbene Platten zeigt, die übereinander schweben und die AI Builder-Vorteile veranschaulichen

Der AI Builder-Vorteil

Cognizant setzte den Maßstab für das AI-Builder-Unternehmen und war der erste Anbieter mit diesem Konzept auf dem Markt. Wir arbeiten mit Kunden zusammen, um Abläufe für Fachkräfte und digitale Ressourcen neu zu gestalten und maßgeschneiderte agentengestützte Systeme zu entwickeln, die kostenoptimierte KI in der Produktion nutzbar, sicher und skalierbar machen.

Durch die Kombination aus Workflow-Neugestaltung, Agenten- und Token-Nutzung, Modellinteroperabilität und Full-Stack-KI-Engineering hilft Cognizant Unternehmen, die zunehmenden KI-Fähigkeiten in messbaren Nutzen umzuwandeln.

Cognizant schlägt die Brücke von KI-Fähigkeiten hin zur Generierung von Produktionsnutzen

Business neu gedacht

Cognizant BASIS Consulting-Methodik und KI-geführte Neuentwicklung von Prozessen.

KI-Governance, Guardrails und Vertrauen auf Enterprise-Niveau

Verantwortungsvolle KI-Frameworks, Methodik für den Lebenszyklus der Agentenentwicklung, Testen agentischer KI, Auditfähigkeit und betriebliche Guardrails.

Full-Stack, kontextuelle KI-Lösungen

Maßgeschneiderte, integrierte Full-Stack-Lösungen, die mit den Möglichkeiten des Context Engineering von Cognizant entwickelt wurden, um Unternehmenskontexte in großem Maßstab zu entwerfen, zu kodieren und zu operationalisieren.

FinOps und betriebswirtschaftliche Optimierung im großen Maßstab

AIFinOps, SLMs, Vorhersagbarkeit der Tokennutzung, Inferenzkosten-Governance, Modell-Routing und Kosten-Leistungs-Optimierung

Die Transformation der Belegschaft

BASIS-Methodik, Arbeitsdiagramme, Mensch-Agent-Betriebsmodelle und die Cognizant Skillspring Plattform für Talenttransformation. 

Ergebnisorientierte Services

Flexible kommerzielle Konstrukte, die an messbare Geschäfts- und Betriebsergebnisse gebunden sind. 

Definition der Kategorie „AI Builder“

In den 1990er Jahren war Cognizant kein Systemintegrator. Wir entwickelten Systeme und erzielten Ergebnisse, die das Wachstum unserer Kunden förderten. Im Zeitalter der Unternehmenssoftware verlagerte sich der Wert auf die Softwareunternehmen, denen das Produkt gehörte, und wir wurden so zu Integratoren.

Doch neue KI-Fähigkeiten haben die Lage erneut verändert. Deterministische Software – regelbasiert, wiederholbar und für Standardanwendungen geeignet – ist mittlerweile Software 2.0 gewichen: probabilistisch, kontextbezogen und von Natur aus maßgeschneidert. In der Welt der KI spielen Systeme eine größere Rolle denn je. Sie erfordern Governance, kontextbezogene Intelligenz und Nachvollziehbarkeit, um Ergebnisse auf Unternehmensniveau zu liefern, denen unsere Kunden und deren Kunden vertrauen können.

„Das agentische Zeitalter gab uns die Gelegenheit, wieder Entwickler zu sein und maßgeschneiderte agentische Full-Stack-Journeys zu schaffen sowie betriebswirtschaftliche Ergebnisse als Service zu liefern. Dies gab uns auch die Möglichkeit, die Kategorie „AI Builder“ zu definieren – als Unternehmen mit interdisziplinärem Tiefgang in den Bereichen Fachwissen und KI-Entwicklung, mit Nähe zum Kunden, um gemeinsam vor Ort Lösungen zu entwickeln, und mit dem operativen Mut, für Ergebnisse einzustehen.“

– Ravi Kumar S, CEO, Cognizant

Ravi Kumar, CEO, Cognizant

Bei uns ist Innovation im Stack integriert: Cognizant KI-Labor

Die von uns entwickelten Lösungen basieren auf den neuesten KI-Fortschritten und bieten so bessere Effizienz, Genauigkeit und Leistung.

Das KI-Labor fungiert als Pipeline für kontinuierliche Innovation und integriert modernste Innovationen in unsere Plattformen und Dienstleistungen. 

65

In den USA erteilte KI-Patente

88

Globale KI-Patente

> 90

Fachbegutachtete Publikationen

8

Forschungslabore und -studios

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Jüngste Forschung von AI Lab

Erfahren Sie mehr über Cognizant als Entwickler von KI-Lösungen.

Zentrale Elemente, die unseren AI Builder-Ansatz stärken

BASIS-Framework

Integrationsservices für geschäftsorientierte autonome Systeme – Strategie, Betriebsmodellberatung und Change Management für die Einführung von KI für Unternehmen.

Fünf Personen sitzen um einen Tisch herum, während eine Frau stehend eine Präsentation hält
Context Engineering

Programmierung von Unternehmensworkflows und Fach-/Erfahrungswissen in KI-Systeme. Das Bindeglied zwischen Modellen und Ergebnissen.

Eine Frau arbeitet sitzend an einem Laptop, während ihr Partner zusieht
KI-Plattformen und -Produkte

Proprietäre Plattformen, die die Modernisierung von Legacy-Systemen mit KI und Automatisierung beschleunigen, Innovationen mit KI-gesteuertem SDLC vorantreiben und eine skalierte Agenteneinführung ermöglichen.

Ein digitales Netzwerk, verbunden mit gepunkteten Lichtern
Innovation im KI-Labor

Eine kontinuierliche Innovationspipeline, die direkt in Kundenlösungen einfließt.

Zwei männliche Kollegen stehend, einer spricht, der andere hört zu, einen offenen Laptop haltend
Partnernetz

Ein umfassendes und vielfältiges Partnernetz, das von etablierten Hyperscalern und Infrastrukturanbietern bis hin zu Start-ups reicht, die einen überdurchschnittlichen Mehrwert bieten.

Eine Darstellung verschiedener Firmenlogos
Cognizant Innovation Network

Wir sind Vorreiter bei der Weiterentwicklung von Fähigkeiten durch Investitionen und Co-Creation entlang eines kuratierten Sets von KI-, Daten-, Cybersecurity- und Cloud-Startups.

Eine Darstellung verschiedener Firmenlogos

Beispiele: Branchen-KI-Stacks, die agentische Journeys unterstützen

Hauptprobleme

KYC-Verzögerungen, Compliance-Aufwand, Verluste durch Betrug, manuelle regulatorische Berichterstattung

Prozessneugestaltung und AI Builder-Stack

  • KYC und Compliance-Agenten
  • Neuro KI zur Betrugserkennung
  • Kontextbezogenes regulatorisches Reasoning
  • Integrierte Audit-Trails mit menschlicher Aufsicht

Ergebnisse

  • 50 % schnellere KYC-Umsetzung
  • Erstgenehmigungsquote stieg von 20 % auf 80 %

Hauptprobleme

Belastung durch diagnostischen Support, Verzögerungen bei der Bearbeitung von Beschwerden, Verwaltungsaufwand, Lücken beim Patientenzugang

Prozessneugestaltung und AI Builder-Stack

  • Multimodale Agents zur diagnostischen Unterstützung
  • Einführung von Agenten am Kontaktpunkt (Spender:innen, Patient:innen)
  • KI-Agenten für medizinische Abrechnung/Ansprüche
  • Automatisierte Beschwerdebearbeitung

Ergebnisse

  • > 90 % Triagegenauigkeit
  • 75 % der Talente neu eingesetzt
  • Nahezu keine Abbruchquote

Hauptprobleme

Verzögerungen bei der Auftragsabwicklung, Ungenauigkeiten im Lagerbestand, Geschwindigkeit der Auftragserfüllung, geringe Personalkapazität

Prozessneugestaltung und AI Builder-Stack

  • Intelligente Routenplanung für Kommissionierer mit KI-Agenten
  • Auftragsverwaltung über Agentforce
  • Digitale Vertriebsagenten (ein- und ausgehend)
  • Kontextbewusste Produktsubstitution mit KI

Ergebnisse

  • 20–45 % schnellere Auftragserfüllung
  • Auftragsreaktion 5 Tage → 90 Sekunden

Erfahren Sie mehr über Cognizant als Entwickler von KI-Lösungen.

Schon gewusst? Warum transformative Technologien sich zunächst nur langsam ausbreiten, bevor sie einen sprunghaften Aufschwung erleben

Transformative Technologien zeigen nur dann Wirkung, wenn sie tief in die Arbeitsabläufe der Unternehmen eingebettet sind.

Die Verzögerung bei der Verbreitung

Unternehmen führen zwar KI ein, allerdings nicht in einem Umfang, der makroökonomisch spürbare Auswirkungen hätte. Die Verzögerung bei der Verbreitung ist die Zeitspanne zwischen dem Aufkommen einer Technologie und dem Zeitpunkt, zu dem Unternehmen diese Technologie so umfassend einsetzen, dass sie ihren Nutzen voll ausschöpfen können. Und hier kommen die meisten Unternehmen heute nicht mehr weiter.

Quelle: NBER Working Paper, Februar 2026

Zwei beleuchtete Linien auf beiden Seiten einer Fahrspur, die am Ende zusammenlaufen
Das Solow-Paradox

Produktivitätssteigerungen durch eine Technologie schlagen sich erst dann in den Wirtschaftsdaten nieder, wenn sich deren Einsatz etabliert hat und die Arbeitsabläufe entsprechend umgestaltet wurden. Ökonomen haben in den 1980er Jahren bei Computern dasselbe beobachtet.

Quelle: Robert Solow, MIT-Ökonom

Zwei Personen sitzen an einem Schreibtisch und betrachten Diagramme auf einem Laptop-Bildschirm
Die J-Kurve der Produktivität

Jede universell einsetzbare Technologie durchläuft diesen Prozess. Die Produktivität sinkt während der Einführungsphase, steigt dann aber in der „Erntephase“ sprunghaft an, sobald Arbeitsabläufe, Teams und Systeme auf den neuesten Stand gebracht sind.

Quelle: Eric Brynjolfsson, Stanford-Ökonom

Mehrere Liniendiagramme auf einem Bildschirm

Aktuelle Ideen

Schließen der Lücke bei der KI-Geschwindigkeit
Wir gehen über die reine Integration hinaus und entwickeln kontextbezogene Plattformen, agentische Journeys sowie Tools und Modelle, die das Potenzial von KI für Unternehmen nutzbar machen.
Beleuchtete Linien auf beiden Seiten einer Fahrspur, die am Ende zusammenlaufen
Die 6-Billionen-Dollar-Neuerfindung: Warum IT-Dienstleister mit dem Underwriting von Ergebnissen beginnen müssen

Damit sie auch in Zukunft wettbewerbsfähig sind, müssen Anbieter KI nutzen, um Risiken zu teilen, messbare Geschäftsergebnisse zu erzielen und sich stärker auf die Wertschöpfung für ihre Kunden auszurichten.

Fortune-Logo

Die Zukunft gehört KI-basierten Unternehmen

Wir haben uns unseren Ruf dadurch erarbeitet, dass wir wichtige technologische Veränderungen frühzeitig erkannt und zügig Produkte und Dienstleistungen entwickelt haben, die unseren Kunden dabei halfen, sich neu auszurichten und wettbewerbsfähig zu bleiben. Als AI Builder bieten wir die flexiblen Innovationen, die Unternehmen benötigen, um stets einen Schritt voraus zu sein.

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