Vertical AI vs. Horizontal AI: Die wichtigsten Unterschiede

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Künstliche Intelligenz spielt eine immer zentralere Rolle bei der Automatisierung und Weiterentwicklung von Geschäftsprozessen. In verschiedensten Branchen setzen Unternehmen KI-„Agents“ ein, um Abläufe zu optimieren, Entscheidungen zu verbessern und Kundenerlebnisse zu stärken. Mehr als die Hälfte aller Unternehmen weltweit nutzen KI bereits in mindestens einem Bereich – und der globale Einsatz steigt weiter, da Führungskräfte das Potenzial von KI zunehmend erkennen. Laut McKinsey haben jüngste Fortschritte – etwa generative KI – den Anteil automatisierbarer Tätigkeiten von 50 % auf 60–70 % aller Arbeitsaktivitäten erhöht. Eine bemerkenswerte Zahl, die den wachsenden Einfluss von KI im Geschäftsalltag unterstreicht. PwC prognostiziert sogar, dass KI bis 2030 bis zu 15,7 Billionen US-Dollar zur Weltwirtschaft beitragen könnte.

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Quelle: erstellt von turian auf Basis von Daten von PwC.

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Angesichts dieses schnellen Wachstums ist es für Entscheidungsträger wichtig, die verschiedenen Arten von KI-Lösungen zu verstehen. Denn nicht alle KI-Systeme sind gleich – sogenannte „horizontale“ KI-Agents unterscheiden sich deutlich von „vertikalen“ KI-Agents in Bezug auf Umfang und Aufbau. Diese Unterscheidung ist entscheidend: Sie bestimmt, wie flexibel eine KI eingesetzt werden kann, wie schnell sie Nutzen stiftet und wie gut sie zu den Geschäftszielen passt. Die richtige Wahl – horizontal oder vertikal – kann darüber entscheiden, ob eine KI-Lösung unternehmensweit skalierbar ist oder in einzelnen Bereichen bleibt. In den folgenden Abschnitten definieren wir vertikale und horizontale KI-Agents, zeigen konkrete Anwendungsbeispiele, vergleichen ihre Stärken und Grenzen und erklären, wie Unternehmen eine KI-Strategie entwickeln, die den Return on Investment maximiert.

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Was ist Vertical AI?

Vertical AI bezeichnet KI-Agenten oder -Systeme, die gezielt für einen bestimmten Fachbereich oder eine bestimmte Branche entwickelt wurden. Diese Agents sind mit tiefgehender, domänenspezifischer Expertise ausgestattet und auf eine klar definierte Funktionalität fokussiert. Im Gegensatz zu allgemeinen Plattformen ist eine Vertical AI maßgeschneidert, um spezifische Herausforderungen, Workflows oder Anwendungsfälle innerhalb eines klar abgegrenzten Sektors zu lösen.

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Vertical AI-Agents sind im Kern Spezialisten: Sie sind darauf ausgelegt, eine definierte Gruppe von Aufgaben innerhalb eines bestimmten Bereichs besonders gut zu erledigen – sei es bei Diagnosen im Gesundheitswesen, beim Finanzhandel, in der Lieferkettenoptimierung oder in anderen spezifischen Unternehmensfunktionen.

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Zu den zentralen Merkmalen von Vertical AI gehören ein hohes Maß an Anpassung und Präzision. Diese Agents werden oft mit branchenspezifischen Datensätzen und Regeln trainiert, sodass sie Eingaben aus ihrem jeweiligen Fachgebiet besonders genau interpretieren können. Ein Vertical AI-System für den Finanzbereich versteht z. B. regulatorische Anforderungen und Finanzterminologie, während ein Agent für die Industrieproduktion auf Produktionskennzahlen und Wartungsdaten abgestimmt ist. Diese Feinabstimmung ermöglicht es Vertical AI, komplexe Probleme zu lösen, bei denen allgemeinere KI-Lösungen an ihre Grenzen stoßen – mit hochpräzisen und relevanten Erkenntnissen für den jeweiligen Sektor.

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Vertical AI-Lösungen integrieren sich typischerweise nahtlos in die bestehenden Tools und Prozesse ihrer Zielbranche. Sie „sprechen die Sprache“ des jeweiligen Fachgebiets und passen sich den Workflows so an, dass sie für Fachexpertinnen und -experten natürlich und vertraut wirken.

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Vertical AI-Agents setzen auf Tiefe statt Breite: Ihre Intelligenz konzentriert sich vollständig auf das jeweilige Fachgebiet. Der Vorteil liegt auf der Hand – eine gut entwickelte Vertical AI erreicht oft höhere Genauigkeit und Spezifität in ihrem Bereich als jede allgemeine Lösung. Gleichzeitig bedeutet das auch, dass diese Agents außerhalb ihres Fachgebiets wenig flexibel sind. Ein Kundenservice-Chatbot, der als Vertical AI für den Einzelhandel gebaut wurde, kann nicht ohne Weiteres medizinische Anfragen oder Finanzthemen bearbeiten.

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Zusammengefasst sind Vertical AI-Agents Branchenspezialisten, die durch tiefes Fachwissen, gezielte Datenverarbeitung und fokussierte Funktionen in ihrem Bereich besonders leistungsfähig sind.

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Vertical AI-Agents in der Praxis

Vertical AI-Agents erzielen bereits heute beeindruckende Ergebnisse in vielen Bereichen. Durch ihre Fokussierung auf domänenspezifische Probleme können diese spezialisierten KI-Lösungen in ihrem Fachgebiet oft bessere Leistungen erbringen als allgemeine Systeme. Im Folgenden einige praxisnahe Beispiele für Vertical AI im Einsatz – jeweils in einem anderen Bereich – die die Präzision und Wirkung spezialisierter KI deutlich machen:

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Gesundheitswesen – Diagnostische Bildgebung

Einige radiologische Abteilungen setzen KI ein, die auf umfangreichen medizinischen Bilddatensätzen trainiert wurde, um Anomalien wie Tumore oder Frakturen zu erkennen. Beim Brustkrebs-Screening konnte ein KI-System, das Radiologinnen und Radiologen unterstützt, 20 % mehr Krebsfälle entdecken als Fachkräfte ohne KI-Unterstützung. Diese spezialisierte medizinische KI verfügt über ein tiefes Verständnis radiologischer Muster und ermöglicht frühere und präzisere Diagnosen. Sie zeigt, wie Vertical AI im Gesundheitswesen medizinisches Fachwissen ergänzt und durch gezielte Genauigkeit bessere Patientenergebnisse erzielt.

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Finanzen – Betrugserkennung

Banken und Zahlungsdienstleister nutzen KI-Agents, die auf Betrugserkennung und Risikomanagement spezialisiert sind. Diese Systeme überwachen Transaktionen in Echtzeit und nutzen Machine-Learning-Modelle, die speziell darauf abgestimmt sind, verdächtige Muster im Zusammenhang mit Finanzbetrug zu identifizieren. Ein Vertical AI-System könnte z. B. unauffällige Abweichungen bei Kreditkartennutzung erkennen, die auf Betrug hindeuten – und so Millionenverluste verhindern. Stripe hat dank fortgeschrittener Machine-Learning-Modelle Kartentests-Angriffe um 80 % reduziert. Diese Art von KI ist tief in Finanzdaten und Betrugstypologien eingebettet – und daher extrem effektiv in ihrem spezifischen Anwendungsbereich.

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Quelle: erstellt von turian auf Basis von Daten von Forbes.

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Kundenservice – Support-Chatbots

Viele Unternehmen setzen Chatbots ein, die auf branchenspezifischen Kundenservice spezialisiert sind. Diese virtuellen Agents sind auf FAQs, Richtlinien und typische Probleme trainiert, um Serviceanfragen ohne menschliches Eingreifen zu beantworten. Studien zeigen, dass KI-Chatbots bereits heute in der Lage sind, Standardfragen von Kundinnen und Kunden eigenständig zu lösen. Ein Chatbot eines E-Commerce-Händlers kann z. B. Bestellungen verfolgen, Rücksendungen abwickeln oder Fragen zu Produkten beantworten – dank domänenspezifischem Wissen über Kataloge und Versandprozesse. Das Ergebnis: schnellere Antworten und niedrigere Supportkosten.

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Industrie – Predictive Maintenance

In der Fertigungs-industrie überwachen spezialisierte KI-Agents Maschinen und sagen Ausfälle voraus, bevor sie eintreten. Diese Systeme analysieren Sensorwerte und Wartungsprotokolle und nutzen Modelle, die mit ingenieurtechnischen Daten trainiert wurden, um Warnsignale für Verschleiß zu erkennen. Laut McKinsey kann KI-gestützte Predictive Maintenance Maschinenstillstände um bis zu 50 % reduzieren. Ein Vertical AI-Agent in einer Produktionsanlage analysiert beispielsweise Vibrations- und Temperaturdaten einer Turbine und prognostiziert exakt, wann Wartung erforderlich ist – so werden teure Ausfälle vermieden. Diese fokussierte KI-Lösung versteht das Verhalten industrieller Anlagen und führt zu signifikanten Effizienzsteigerungen.

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Jedes dieser Beispiele zeigt die Stärken von Vertical AI-Agents in ihrem jeweiligen Bereich. Durch die Konzentration auf bestimmte Aufgaben und Daten bieten sie eine Tiefe und Genauigkeit, die allgemeine Systeme oft nicht erreichen. Ihre enge Spezialisierung bedeutet jedoch auch, dass sie zweckgebunden sind – eine KI für medizinische Bildgebung kann keine Betrugserkennung leisten, und umgekehrt kann eine Finanz-KI keine Produktionsprozesse steuern.

Genau dieser Kompromiss kennzeichnet Vertical AI: überragende Leistung in einem Bereich, statt durchschnittlicher Ergebnisse in vielen.

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Was ist Horizontal AI?

Quelle: Freepik

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Horizontal AI-Agents sind das Gegenteil ihrer vertikalen Pendants – es handelt sich um generische KI-Systeme, die für breite Einsatzmöglichkeiten über verschiedene Aufgaben und Branchen hinweg konzipiert sind. Eine Horizontal AI ist nicht für ein spezifisches Fachgebiet entwickelt, sondern bietet eine vielseitige Intelligenz, die sich auf viele Anwendungsfälle anpassen lässt. Diese Agents dienen als Grundlagenplattformen oder „AI-Frameworks“, die Unternehmen in unterschiedlichen Bereichen einsetzen können – von Kundenservice und Marketing über HR bis hin zu Operations oder anderen Funktionen.

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Das zentrale Merkmal von Horizontal AI ist ihre breite Funktionalität. Diese KI kann unterschiedlichste Inhalte interpretieren und erzeugen sowie verschiedenste Aufgaben übernehmen – dank Training mit umfangreichen Datensätzen aus zahlreichen Fachgebieten. Große Sprachmodelle wie GPT-4 von OpenAI oder Bard von Google sind Beispiele für Horizontal AI – sie verfügen über allgemeines Wissen und Sprachfähigkeiten, mit denen sie Fragen beantworten, Texte schreiben oder Gespräche zu nahezu jedem Thema führen können.

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Horizontal AI-Agents werden vor allem für ihre Anpassungsfähigkeit geschätzt. Sie funktionieren wie flexible Allrounder oder „Universalwerkzeuge“. So wie eine vielseitige Mitarbeiterin viele Rollen im Unternehmen übernehmen kann, lässt sich auch eine Horizontal AI für unterschiedliche Aufgaben umfunktionieren und trainieren. Ein und dieselbe Plattform kann zunächst zur Automatisierung von Rechnungsprozessen in der Buchhaltung eingesetzt und später für die Bearbeitung von Kunden-E-Mails genutzt werden – jeweils mit angepasstem Training oder spezifischen Prompts, aber auf der gleichen technischen Grundlage. Diese Flexibilität ermöglicht es Horizontal AIs, sich gut in verschiedene Geschäftsprozesse zu integrieren. Sie verbinden Datensilos, indem sie eine gemeinsame KI-Funktionalität bereitstellen, die in unterschiedlichen Abteilungen individuell genutzt werden kann.

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Allerdings fehlt Horizontal AI-Systemen durch ihren breiten Fokus oft die tiefe Fachkompetenz von Anfang an. Man kann sie sich eher wie eine robuste Grundlage oder ein Baukastensystem vorstellen: Sie bieten die technischen Bausteine – wie Sprachverarbeitung, Vorhersagemodelle oder Bilderkennung – die dann an spezifische Anforderungen angepasst werden müssen. Ohne diese Anpassung kann der Output zu generisch sein. Der Vorteil liegt aber in der Skalierbarkeit: Unternehmen erhalten eine KI-Lösung, die über mehrere Bereiche hinweg einsetzbar ist, statt für jede Abteilung ein eigenes System zu benötigen. Das ist oft kosteneffizienter und leichter zu verwalten – vor allem bei einem unternehmensweiten Einsatz von KI.

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Horizontal AI-Agents sind in der Regel so gebaut, dass sie sich mit minimalem Aufwand in verschiedenste Umgebungen integrieren lassen – über APIs, Module oder Plugins –, da sie für den breiten Einsatz konzipiert sind.

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Horizontal AI-Agents sind Generalisten mit weitem Anwendungsspektrum. Sie bieten breit einsetzbare Intelligenz, die sich flexibel an unterschiedliche Aufgaben anpassen lässt – ideal für fachübergreifende Anwendungen. Mit einer Horizontal AI lässt sich dieselbe Plattform als KI-Assistent für Marketing, Analyse-Tool für den Betrieb und Chatbot im Kundenservice einsetzen – alles durch entsprechende Konfiguration, was eine Vertical AI so nicht leisten könnte.

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Horizontal AI-Agents in der Praxis

Horizontal AI-Lösungen werden zunehmend als universelle „KI-Assistenten“ in Unternehmen eingesetzt. Diese generischen KI-Agents optimieren Workflows, indem sie ihre Fähigkeiten in verschiedenen Geschäftsbereichen anwenden, ohne dass für jede Aufgabe ein eigenes Tool benötigt wird. Die folgenden Beispiele zeigen, wie Horizontal AI in der Praxis funktioniert – und wie vielseitig diese Systeme einsetzbar sind:

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Produktivitätssuiten und Büroassistenz

Ein herausragendes Beispiel für Horizontal AI ist Microsoft 365 Copilot, das generative KI in Word, Excel, Outlook und andere Office-Anwendungen integriert. Copilot kann E-Mails verfassen, Meetings zusammenfassen, Präsentationen erstellen oder Tabellendaten analysieren – und das direkt in den gewohnten Arbeitsumgebungen. Dieser eine KI-Assistent unterstützt eine Vielzahl von Aufgaben für alle Wissensarbeiter – von Texten und Recherchen bis hin zu Datenvisualisierungen. Das zeigt, wie eine einzige Horizontal AI die Produktivität in mehreren Abteilungen gleichzeitig steigern kann.

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Integrierte Workflow-Automatisierung

turian fungiert als horizontaler KI-Assistent, der komplexe Workflows abteilungsübergreifend automatisiert. Die KI kann Bestelldaten aus E-Mails extrahieren, Compliance-Dokumente prüfen und strukturierte Daten in ERP- oder CRM-Systeme übertragen – ganz ohne menschliches Zutun. Da turian sich flexibel an verschiedene Anwendungsfälle anpasst – von Einkauf über Compliance bis Vertrieb – ermöglicht es Unternehmen, abteilungsübergreifende Prozesse mit einer einzigen, einheitlichen KI-Plattform zu automatisieren.

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Digitale Mitarbeitende im Unternehmen

IBM watsonx Orchestrate ist ein weiteres Beispiel für eine Horizontal AI, die als „digitaler Mitarbeitender“ verschiedene Aufgaben in HR, IT, Vertrieb und Finanzen übernimmt. Die KI automatisiert Tätigkeiten wie Terminplanung, Datenabfragen, Aktualisierung von Datensätzen oder Antworten auf Standardanfragen. Eine Plattform – viele Einsatzmöglichkeiten: Die gleiche KI kann der Personalabteilung bei der Onboarding-Verwaltung helfen und im nächsten Moment Vertriebsmitarbeitende beim CRM-Update unterstützen. Durch die Einführung einer solchen Horizontal AI können Unternehmen bereits vorhandene Prozesse in mehreren Bereichen mit nur einem System automatisieren, was zu einheitlicherer Umsetzung und weniger isolierten Einzellösungen führt.

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Interner Support für Mitarbeitende

Viele Unternehmen setzen KI-Assistenzsysteme ein, um Mitarbeitende in verschiedenen Abteilungen zu unterstützen. Plattformen wie Moveworks agieren als horizontale Service-Desks, die IT-Anfragen, HR-Fragen und andere interne Anliegen über einen zentralen Chat-Agenten bearbeiten. Ein Mitarbeitender kann z. B. fragen: „Wie setze ich mein VPN-Passwort zurück?“ oder „Wie ist unsere Urlaubsregelung?“ – und erhält sofort eine Antwort. Die KI greift dabei auf Wissensdatenbanken aus verschiedenen Bereichen (IT, HR, Facility Management usw.) zu – ein Beleg für die horizontale Vielseitigkeit, Unterstützung dort zu liefern, wo sie gebraucht wird. Das Ergebnis: schnellere Reaktionszeiten und der Abbau interner Informationssilos.

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Diese Beispiele zeigen, wie Horizontal AI-Agents als vielseitige Problemlöser in Unternehmen fungieren. Eine gut konzipierte Horizontal AI kann zahlreiche Rollen übernehmen – von der persönlichen Assistenz über den Kundendienst bis zur Datenanalyse. Das Ergebnis ist oft eine integrierte KI-Strategie: Statt vieler isolierter Bots setzt das Unternehmen auf eine zentrale Plattformlösung. Wichtig ist jedoch: Um in jedem Anwendungsfall wirklich effektiv zu sein, benötigen Horizontal AIs meist eine kontextspezifische Konfiguration oder ein gezieltes Training – etwa durch passende Daten oder Regeln für die jeweilige Abteilung. Richtig umgesetzt entsteht daraus ein besonders starkes Ergebnis: eine einzige KI-Plattform, die unternehmensweit Verbesserungen vorantreibt.

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Vertical AI vs. Horizontal AI-Agents

Sowohl horizontale als auch vertikale KI-Agents bieten klare Vorteile – jedoch auf unterschiedliche Weise. Ihre jeweiligen Stärken und Grenzen zu kennen, ist entscheidend, um zu bestimmen, welcher Ansatz (oder welche Kombination) für den konkreten Geschäftsbedarf am besten geeignet ist. Im Folgenden ein Vergleich der beiden Ansätze entlang zentraler Kriterien:

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Zentrale Vorteile

Vertical AI-Agents bieten tiefes Fachwissen, das auf einen bestimmten Bereich zugeschnitten ist. Ihre Workflows und Funktionen sind speziell auf diesen Einsatzbereich abgestimmt, was zu hoher Genauigkeit und schnellen Leistungsverbesserungen führt. Unternehmen erzielen mit Vertical AI oft einen schnellen ROI, etwa bei der Automatisierung von Bestellprozessen, Compliance-Prüfungen oder medizinischen Diagnosen, weil die Tools genau auf diese Anwendungsfälle abgestimmt sind.

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Horizontal AI-Agents hingegen punkten mit breiter Einsetzbarkeit. Eine einzige Plattform kann Aufgaben in verschiedenen Abteilungen übernehmen – etwa in HR, Finanzen oder Vertrieb. Das macht sie einfacher zu implementieren und bei großflächigem Einsatz kosteneffizienter – besonders für Unternehmen, die eine einheitliche Automatisierungsstrategie verfolgen. Zudem lässt sich mit horizontaler KI Automatisierung ausweiten, ohne für jeden Anwendungsfall ein neues Tool zu benötigen.

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Zentrale Nachteile

Vertical AI ist durch ihre enge Spezialisierung wenig flexibel. Sie funktioniert hervorragend in ihrem Fachgebiet, liefert aber außerhalb davon oft keine guten Ergebnisse. Der Aufbau und die Integration erfordern häufig individuelle Daten und Entwicklungsaufwand, was die Skalierbarkeit im gesamten Unternehmen erschwert.

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Horizontale KI-Agents hingegen fehlt es mitunter an Tiefe für komplexe, branchenspezifische Aufgaben. Aufgrund ihres generellen Designs wirken Ergebnisse ohne zusätzliche Anpassung schnell zu allgemein. Zudem tun sie sich schwer bei Aufgaben, die ein tiefes Verständnis für Fachterminologie oder branchenspezifische Abläufe erfordern. Und da viele Unternehmen auf ähnliche horizontale Lösungen setzen, wird eine klare Differenzierung gegenüber Wettbewerbern schwieriger – es sei denn, die Systeme werden intern stark angepasst.

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Umfang und Vielseitigkeit

Horizontal AI-Agents sind breit einsetzbar und sehr vielseitig. Sie können verschiedenste Aufgaben in mehreren Branchen oder Funktionsbereichen übernehmen. Vertical AI-Agents hingegen haben einen engen Fokus – sie sind auf spezifische Funktionen innerhalb einer bestimmten Branche spezialisiert. Man kann sich horizontale KI als Allrounder vorstellen, der für viele Aufgaben anpassbar ist, während vertikale KI ein Spezialist ist, der eine bestimmte Aufgabe besonders gut beherrscht. So könnte eine horizontale KI für den Kundensupport im Einzelhandel, Finanzplanung oder HR-Unterstützung angepasst werden, während eine vertikale KI für medizinische Bildanalyse ausschließlich in diesem Bereich eingesetzt wird – dafür aber mit hoher Präzision.

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Fachwissen und Leistung

Durch ihren engen Fokus verfügen vertikale KIs in der Regel über tiefes Expertenwissen in ihrem Bereich. Sie nutzen domänenspezifische Daten und Kenntnisse, was zu hoher Genauigkeit und gezielten Erkenntnissen führt. Die Nutzererfahrung ist oft stark auf branchenspezifische Anforderungen zugeschnitten. Horizontale KIs hingegen bieten breites Wissen über viele Themen, aber oft mit weniger Tiefe. Sie liefern allgemeine Erkenntnisse und benötigen manchmal zusätzliches Training, um die gleiche Präzision wie eine vertikale KI in ihrem Spezialgebiet zu erreichen. Während horizontale KIs ein einheitliches, aber generisches Erlebnis bieten, bringen vertikale KIs oft ein integriertes Verständnis für die Anforderungen ihrer Zielgruppe mit.

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Integration und Einsatz

Horizontale KI-Lösungen lassen sich oft einfach in unterschiedliche Geschäftsprozesse integrieren, da sie dafür ausgelegt sind. Sie kommen meist als Plattformen mit APIs oder Modulen, die sich mit wenig Anpassung an bestehende Systeme anbinden lassen. Ein horizontales System kann z. B. gleichzeitig mit dem CRM, dem Helpdesk und der Analysesoftware verbunden werden. Vertikale KI-Agents erfordern dagegen häufig mehr Aufwand bei der Integration, wenn sie außerhalb ihres Kernbereichs eingesetzt werden sollen. Sie benötigen oft spezielle Schnittstellen oder Anpassungen an vorhandene Systeme. Innerhalb ihres Fachgebiets können sie jedoch sehr tief integriert werden – z. B. direkt in ein Supply-Chain-Management-System, wo sie reibungslos arbeiten, aber nicht ohne Weiteres für Marketing-Automatisierung nutzbar wären.

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Kosten und Investitionen

Die Kostenstruktur unterscheidet sich je nach Ansatz. Horizontale KI-Agents sind oft kosteneffizienter, wenn ein Unternehmen KI in vielen unterschiedlichen Bereichen einsetzen möchte. Eine Plattform lässt sich mehrfach nutzen, was günstiger ist, als für jede Abteilung eigene spezialisierte Lösungen zu beschaffen. Vertikale KIs können dagegen höhere Kosten pro Anwendungsfall verursachen, da sie individuell entwickelt und mit branchenspezifischen Daten trainiert werden müssen – was teuer sein kann. Wenn der Bedarf jedoch auf ein klar umrissenes Spezialgebiet beschränkt ist, kann eine vertikale KI sehr effizient sein, da sie das Problem direkt und ohne zusätzliche Anpassungen löst. Horizontale KIs erfordern eventuell höhere Anfangsinvestitionen (z. B. für Integration oder Schulung), während vertikale Lösungen schneller einsetzbar sind – aber für neue Aufgaben auch neue Lösungen erfordern.

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Skalierbarkeit und Flexibilität

Horizontale KI-Systeme sind leicht skalierbar, wenn neue Aufgaben oder Datenmengen hinzukommen. Sie lassen sich durch ihren generischen Aufbau auf neue Use Cases erweitern. Vertikale KIs hingegen müssen für neue Aufgaben stark angepasst oder neu entwickelt werden. Innerhalb ihres Einsatzgebiets skalieren sie gut – etwa durch die Verarbeitung größerer Datenmengen – aber ein Einsatz in einem anderen Bereich ist meist nicht ohne Weiteres möglich. Wer also plant, KI unternehmensweit zu nutzen, fährt mit einer horizontalen Plattform langfristig besser. Vertikale KI ist dagegen die passende Lösung für ein fest umrissenes Problem mit klar definiertem Anwendungsbereich.

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Einsatzbereiche und idealer Fit

Horizontal AI eignet sich für Unternehmen, die KI in vielen Prozessen einsetzen möchten und Wert auf Flexibilität legen. Wenn Sie eine einheitliche KI-Strategie für mehrere Abteilungen suchen – etwa Marketing, Operations und Finanzen –, bietet eine horizontale Lösung eine gemeinsame Plattform, die sich anpassen lässt. Sie ist auch dann sinnvoll, wenn Sie noch testen, wo KI den größten Mehrwert bringt, da sie sich in unterschiedlichen Kontexten ausprobieren lässt.

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Vertical AI passt ideal zu Unternehmen in hochspezialisierten Branchen oder bei konkreten Aufgaben, die besondere Anforderungen stellen. Wenn Ihre Arbeit z. B. spezielle Daten oder Fachbegriffe erfordert – etwa in der pharmazeutischen Forschung oder Luft- und Raumfahrttechnik – wird eine vertikale KI mit tiefem Fachwissen bessere Ergebnisse liefern. Auch wenn eine Funktion besonders wichtig ist (z. B. Risikomodellierung in der Versicherungsbranche), kann eine vertikale Lösung schnelle, gezielte Verbesserungen bringen.

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In der Praxis liegen diese Unterschiede auf einem Spektrum. Viele Unternehmen verfolgen einen hybriden Ansatz: Sie nutzen horizontale KI für allgemeine Aufgaben und ergänzen sie durch vertikale Module für besonders kritische Bereiche. Ein Unternehmen kann etwa einen horizontalen Assistenten für Mitarbeiteranfragen unternehmensweit einsetzen und zusätzlich eine vertikale KI für komplexe Datenanalysen im F&E-Bereich verwenden.

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Der Schlüssel liegt im richtigen Gleichgewicht aus Breite und Tiefe. Horizontal AI bringt Skalierbarkeit und Konsistenz, Vertical AI liefert Fachwissen und punktgenaue Leistung.

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Richtlinien zur Wahl zwischen Vertical und Horizontal AI

Bei der Entscheidung zwischen einem vertical AI Agent und einem horizontal AI Agent sollten Unternehmen ihre spezifischen Anforderungen und den Kontext berücksichtigen. Die folgenden Faktoren helfen dabei, den richtigen Ansatz zu wählen:

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Quelle: Freepik

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1. Geschäftsziele und strategische Prioritäten

Die Wahl des AI-Ansatzes sollte klar an Ihren Unternehmenszielen ausgerichtet sein. Wenn das Ziel darin besteht, ein sehr spezifisches Problem zu lösen oder sich in einem bestimmten Bereich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen, eignet sich eine vertical AI Lösung besser, da sie auf dieses Fachgebiet zugeschnittene Höchstleistung bietet. Wenn es hingegen um umfassende digitale Transformation oder die Verbesserung vieler Prozesse im gesamten Unternehmen geht, bietet eine horizontale AI (also eine generalistische Plattform) vielseitige Funktionen, die bereichsübergreifend einsetzbar sind. Kurz: Vertical AI eignet sich für Tiefe in einem kritischen Bereich, horizontale AI für Breite über allgemeine Unternehmensprozesse hinweg.

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2. Anforderungen an Skalierbarkeit und Flexibilität

Überlegen Sie, wie weit und wie schnell die AI skaliert werden muss. Horizontale AI-Plattformen lassen sich oft leichter auf unterschiedliche Anwendungsfälle ausweiten – sie können mit geringem Anpassungsaufwand in verschiedenen Teams und Funktionen eingesetzt werden. Das macht sie ideal, wenn Sie eine Lösung brauchen, die mit Ihrem Unternehmen wächst und für verschiedene Aufgaben wiederverwendet werden kann. Vertical AI Agents sind innerhalb ihres Fachgebiets skalierbar (besonders bei Cloud-Lösungen), haben aber begrenzte Flexibilität – sie funktionieren hervorragend in ihrem Bereich, lassen sich jedoch nicht einfach für andere Zwecke anpassen. Wählen Sie vertical AI, wenn Sie auf Tiefe statt Breite setzen. Wählen Sie horizontale AI, wenn Anpassungsfähigkeit und breite Skalierbarkeit im Vordergrund stehen.

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3. Bedarf an domänenspezifischem Fachwissen

Überlegen Sie, wie viel Fachwissen die AI mitbringen muss. Wenn Ihre Tätigkeiten komplexe, branchenspezifische Daten oder Vorschriften beinhalten (z. B. medizinische Diagnostik, juristische Dokumentenanalyse, Finanz-Compliance), erzielt ein vertical AI Agent mit tiefem Branchenwissen deutlich bessere und relevantere Ergebnisse. Horizontale AI Agents haben in der Regel kein derart spezialisiertes Know-how und liefern eher generische Resultate. Ist tiefes Fachwissen entscheidend, wählen Sie vertical AI. Reicht allgemeines Verständnis aus, ist horizontale AI ausreichend.

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4. Integration in bestehende Infrastruktur

Prüfen Sie, wie gut sich die AI in Ihre vorhandene IT- und Prozesslandschaft einfügt. Horizontale AI-Lösungen (z. B. gängige Plattformen oder APIs) lassen sich meist schnell in bestehende Systeme integrieren und bieten schnelle Erfolge ohne großen Integrationsaufwand. Vertical AI-Lösungen müssen oft mit branchenspezifischer Software oder bestehenden Systemen verknüpft werden – viele bringen dafür passende Schnittstellen mit, doch es kann zusätzlicher Aufwand entstehen, um die Lösung exakt an Ihre Prozesse anzupassen. Nutzen Sie bereits eine allgemeine AI-Infrastruktur, ist ein horizontaler Ausbau oft einfacher. Arbeiten Sie hingegen mit spezialisierten Systemen (z. B. einem Krankenhaus-EMR oder einem ERP für die Fertigung) und finden eine vertical AI, die diese nativ unterstützt, kann dies eine besonders nahtlose Integration ermöglichen. Entscheidend ist, dass die Integration ohne Unterbrechung Ihrer Abläufe möglich ist.

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Setzen Sie auf vertical AI, wenn Sie eine spezialisierte Lösung mit hoher Leistungsfähigkeit in einem kritischen Bereich benötigen und eine gezielte Implementierung planen. Wählen Sie horizontale AI, wenn Sie eine skalierbare, vielseitige Lösung brauchen, die breit einsetzbar ist. Viele Unternehmen verfolgen am Ende eine hybride Strategie: Horizontale AI dient als Basis für allgemeine Aufgaben, während vertikale AI gezielt in Bereichen mit hohem Spezialisierungsgrad eingesetzt wird. So lassen sich Breite und Tiefe optimal kombinieren.

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Der Ansatz von turian basiert darauf, dass Unternehmen nicht zwischen horizontaler und vertikaler AI wählen müssen – sie sollten beides haben. turian kombiniert in einer Lösung generalistische AI-Fähigkeiten mit branchenspezifischer Intelligenz. Die AI Agents von turian sind im Kern horizontal und lassen sich gezielt vertikal erweitern, wo es erforderlich ist. Diese hybride Strategie ermöglicht es unseren Kunden, AI effizient im gesamten Unternehmen einzusetzen und gleichzeitig tiefgreifende Funktionen für spezielle Aufgabenbereiche zu nutzen.

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Fazit

AI Agents – ob horizontale Generalisten oder vertikale Spezialisten – werden in der Automatisierung und Entscheidungsfindung von Unternehmen eine immer größere Rolle spielen. Wer AI effektiv nutzen will, muss den Unterschied zwischen horizontaler und vertikaler AI verstehen. Horizontale AI Agents bieten eine breite, anpassungsfähige Intelligenz, die in vielen Unternehmensbereichen eingesetzt werden kann. Sie helfen, Silos aufzubrechen und durchgängige, AI-gestützte Workflows zu schaffen. Vertikale AI Agents hingegen liefern tiefes Fachwissen in bestimmten Bereichen und ermöglichen herausragende Leistungen bei klar definierten Aufgaben.

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Beide Ansätze haben ihre Berechtigung – und erfolgreiche Unternehmen kombinieren sie. Horizontale Plattformen sorgen für abteilungsübergreifende Funktionen, während vertikale Lösungen dort eingesetzt werden, wo spezielles Know-how gefragt ist.

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Wie gesehen, bieten beide Modelle klare Vorteile: Horizontale AI steigert die Produktivität und Flexibilität im gesamten Unternehmen. Vertikale AI löst besonders wertvolle Anwendungsfälle mit Präzision und Geschwindigkeit. Die richtige Balance hängt von Ihren strategischen Zielen, Ihrer Branche und dem Reifegrad Ihrer AI-Nutzung ab. Da sich die AI-Technologie schnell weiterentwickelt – hin zu autonomen Agents und hybriden Modellen – ist eine klare Strategie für horizontale und vertikale AI heute wichtiger denn je. Der Trend geht in Richtung hybrider AI-Lösungen, die Breite und Tiefe kombinieren – eine Entweder-oder-Entscheidung wird langfristig nicht mehr nötig sein.

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Der Ansatz von turian zeigt, wie sich horizontale und vertikale AI-Fähigkeiten nahtlos verbinden lassen. Die flexible AI-Agent-Plattform von turian lässt sich gezielt an Ihre Workflows anpassen – so erhalten Sie anpassbare Lösungen ohne Kompromisse bei der Fachkompetenz. Das Ergebnis: skalierbare, effiziente AI-Lösungen, die genau zu Ihrem Unternehmen passen.

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Am Ende gilt: Wer AI erfolgreich einsetzen will, muss die eigenen Anforderungen und Möglichkeiten genau kennen. Prüfen Sie, wo horizontale AI breite Verbesserungen schaffen kann – und wo vertikale AI dazu beiträgt, komplexe Herausforderungen gezielt zu lösen. Unternehmen, die diesen Mix meistern, verbessern nicht nur ihre heutigen Prozesse, sondern sind auch besser auf die nächste Generation von AI-Technologien vorbereitet.

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Wenn Sie intelligente Automatisierung entdecken möchten, die zu Ihrem Unternehmen passt, laden wir Sie ein, turian’s AI-Lösungen kennenzulernen.

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