Change-Management ist ein wichtiger Teil der Enterprise-Architektur. Architekten zeigen, wie ein Unternehmen vom Ist-Zustand das Zielbild erreichen kann, und begleiten es auf diesem Weg. Mit künstlicher Intelligenz (KI) steht nun ein Wandel an, der nicht nur die Systemlandschaft, sondern auch die Rolle der Architekten selbst betrifft. KI entwirft Modelle, analysiert und erstellt in wenigen Minuten Dokumentationen. Wie sollten Architekten mit diesem Wandel umgehen?
Dank der heutigen Fähigkeiten der KI entsteht eine neue Rolle: der «AI-Augmented Enterprise Architect». KI hilft zum Beispiel Lösungsräume zu analysieren, Annahmen zu hinterfragen und Optionen sowie Artefakte oder Entscheidungsvorlagen zu erstellen. Dadurch gibt es mehr Raum oder Zeit für andere Aktivitäten.
Im Alltag eines Architekten sollte sich der erste Schritt verändern. Anstatt jedes Ereignis von Grund auf selbst zu erstellen, prüft der Architekt zuerst, wo KI entwerfen, vergleichen, kritisieren oder unterstützen kann.
Wie stark sich die Rolle verändert, zeigen zwei Beiträge des Forschungs- und Beratungsunternehmen Forrester. Die klassische Enterprise-Architektur ist als langsam und statisch beschrieben. Repositories veralten sich, Reviews sind zu lange und Architekturgremien werden zum Engpass.
KI kann dies ändern, weil sie Architekturwissen laufend aktuell hält und frühzeitig auf Abweichungen hinweist. Forrester beschreibt dafür neue Rollen: „der Architekt wird vom Prüfer zum Kurator“. Entscheidend bleibt dabei die kritische Prüfung der Ergebnisse, denn KI soll vorschlagen, nicht entscheiden.
Wie Enterprise-Architekten im Alltag neu mit KI arbeiten können, lässt sich anhand der folgenden Fokusbereiche der Enterprise-Architektur zeigen.
| Fokusbereiche Enterprise- Architektur |
Was KI leisten kann | Was menschlich bleibt | Die Änderung |
| Strategy and Business Architecture | Strategiepapiere, Markttrends und regulatorische Änderungen zusammenfassen; Ziele auf Widersprüche prüfen; Entwürfe für Capability Maps und Prozesssichten aus bestehenden Dokumenten erstellen; Szenarien für die Capability Roadmap durchspielen | Entscheiden, was die Strategie für Fähigkeiten und Prioritäten bedeutet; mit dem Business abstimmen, was wirklich differenziert; Reihenfolge festlegen und Investitionen verantworten | Vom Lesen und Zeichnen zum Interpretieren und Moderieren |
| Application, Data and Technology Landscape | Repository aktuell halten, Redundanzen und Abweichungen finden, Fragen zu Abhängigkeiten und Auswirkungen beantworten | Entscheiden, welche Systeme bleiben, konsolidiert oder abgelöst werden | Vom Dokumentieren zum Gestalten |
| Architecture Governance | Entwürfe erstellen, Standards prüfen, Reviews vorbereiten | Ausnahmen genehmigen, Leitplanken setzen, Verantwortung übernehmen | Vom Akteur zum Enabler |
| Change Management and Stakeholders | Änderungsrisiken einschätzen, Kommunikation entwerfen, Auswirkungen analysieren | Mit Widerstand umgehen, Vertrauen aufbauen, Entscheidungen verantworten | Vom Informieren zum Führen |
Zu diesen Fokusbereichen kommt neu ein weiterer dazu, die Steuerung des KI-Einsatzes im Unternehmen. Sobald im Unternehmen eigene KI-Initiativen starten, ist Enterprise-Architektur unverzichtbar.
Forrester beschreibt in diesem Zusammenhang eine neue Rolle für Enterprise-Architekten. Sie übernehmen Verantwortung für die Steuerung von KI-Agenten, legen Richtlinien fest und bestimmen wie diese in die Betriebsabläufe des Unternehmens integriert werden. Gerade in Branchen, in denen Datenschutz und der kritischer Infrastruktur zentral sind, gehört dazu die Entscheidung, wo KI eingesetzt werden darf, welche Daten sie nutzen darf und wer den Einsatz beaufsichtigt. Enterprise-Architekten müssen damit sowohl den KI-Einsatz in ihrer eigenen Arbeit als auch den Umgang mit KI im gesamten Unternehmen gestalten.
Was ergibt sich in der Praxis?
Auch aus der Praxis gibt es dazu klare Stimmen. Wie zum Beispiel Martin Mysyk, Senior Enterprise Architect bei SAP, erläutert in einem LinkedIn-Beitrag, wie KI die Arbeit von Enterprise-Architekten unterstützen kann und warum ihre Rolle dabei wichtig bleibt.
„Eine Verstärkung der Architekten, kein Ersatz.“
Wie KI-Agenten schon heute auf Architekturdaten zugreifen können, zeigen die EA-Werkzeuge selbst. SAP LeanIX bietet seit Ende 2025 für alle Kunden einen MCP-Server an, mit einer standardisierten Schnittstelle, über die KI-Agenten sicher auf die Architekturdaten zugreifen können. Und damit wird die Qualität und Steuerung dieser Daten für die Enterprise Architekten noch wichtiger, denn die KI ist nur so zuverlässig wie das Repository, auf das sie zugreift.
Die Rolle des Architekten neu denken
Je mehr KI entwirft, vergleicht und prüft, desto wichtiger wird, was sie nicht übernehmen kann. Verantwortung, Governance und fachliches Urteilsvermögen bleiben bei Menschen, denn KI liefert Optionen, aber keine Entscheidungen mit Verantwortung. Genau hier liegt die Chance der Veränderung: Wer Entwürfe, Analysen und Dokumentation an KI abgibt, gewinnt Zeit für Aufgaben, die für das Unternehmen ein spürbarer Mehrwert bringen.
Für Architekten bedeutet das, die Veränderung nicht als Bedrohung der eigenen Rolle zu sehen, sondern als Gelegenheit, ihre Wirkung dort zu entwickeln, wo Erfahrung, Einordnung und Vertrauen gefragt sind.
Quellen und Links zum Thema
- LinkedIn-Beitrag von Martin Mysyk, Senior Enterprise Architect bei SAP
- Forrester | The Augmented Architect: Real-Time Enterprise Architecture In The Age Of AI
- Forrester | How Agentic AI Elevates The Enterprise Architect’s Role
- Model Context Protocol Server for SAP LeanIX
Deklaration KI-Nutzung
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