Cisco

Verantwortlich für die IT, Security & Trust, die Supply Chain sowie Wachstumsmaßnahmen – das sind nur einige der Aufgaben, die täglich auf Thimaya Subaiya warten. Als Executive Vice President of Operations gehört er zum engsten Führungszirkel um Cisco-Chef Chuck Robbins und ist für den Geschäftsbetrieb des milliardenschweren Konzerns verantwortlich. Davor war er Chief Transformation Officer bei Cisco.

Thimaya, beginnen wir mit einer persönlichen Frage. Was war aus Ihrer Sicht die KI-Entwicklung, die Cisco am stärksten geprägt oder transformiert hat?

Thimaya Subaiya: Ich denke, das waren die KI-Agenten, also Agentic AI und das Model Context Protocol. Wir verwenden inzwischen den Begriff „MCP Everywhere“. Das bedeutet, dass alle unsere Daten, Systeme und alles andere beginnen, miteinander zu kommunizieren. Der Schlüssel dazu sind KI-Agenten.

Bevor wir in die Tiefen der KI eintauchen, blicken wir zurück auf Ihre frühere Rolle als Chief Transformation Officer bei Cisco. Was war die größte Herausforderung bei der Transformation von einem reinen Hardware- und Softwareanbieter zu einem, wie ich es nennen würde, „As-a-Service-Unternehmen“?

Subaiya: Transformation darf nicht isoliert geschehen werden; sie muss innerhalb des gesamten Unternehmens stattfinden. Unternehmen, die sich transformieren wollen, sollten immer ein Endergebnis vor Augen haben – sei es eine bestimmte Kennzahl oder eine Änderung des Geschäfts- oder Betriebsmodells. Aber letztendlich sind es die Menschen, die den größten Unterschied machen. Eine Transformation muss in der Unternehmenskultur verankert sein.

Transformation nicht isoliert sehen

Um Cisco auf die KI-Ära vorzubereiten, mussten wir zwei Dinge zusammenbringen: Daten und Prozesse. So mussten wir erstens sicherstellen, dass unsere Daten nicht nur bereinigt, sondern auch konsolidiert sind und wir firmenweit dieselben Daten über alle Anwendungen hinweg nutzen. Zweitens mussten wir unsere internen Prozesse überdenken und neugestalten, immer mit Blick auf die Automatisierung, um schneller agieren zu können. Letztlich beruhte unsere Transformation auf drei Elementen: Wir wollten vereinfachen, uns mit Geschwindigkeit bewegen und uns auf Wachstum konzentrieren.

Das klingt nach einem sportlichen Ziel…

Subaiya: Ja, das war es. Aber diese Elemente halfen uns, unser ursprüngliches Transformationsziel, das auf zwei Jahre angesetzt war, auf elf Monate zu verkürzen. Und genau in diesem entscheidenden Moment wurde die KI zum „nächsten großen Ding“ in der Technologieentwicklung. Wir betrachten KI als die prägende Technologie dieser Generation. Jede Generation erlebt das Aufkommen einer neuen Technologie, und dies ist die nächste. Unsere Transformation und die KI-Ära kollidierten für uns als Unternehmen wunderschön.

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Wie verändert diese prägende Technologie die DNA von Cisco?

Subaiya: Ich sehe vier Kategorien, in denen KI unsere DNA verändert:

• Unser Go-to-Market-Ansatz:

Die Art und Weise, wie unsere Vertriebsmitarbeiter mit Kunden interagieren, ändert sich vollständig. Dies ist die Vertriebsproduktivität.

• Produktentwicklung und Engineering-Erfahrung:

Entwickler nutzen KI-Tools, um schneller zu entwickeln. Insbesondere im Bereich Testen und Qualität kann KI einen enormen Unterschied machen und die benötigte Zeit stark verkürzen. Das ist die Engineering-Produktivität.

• Mitarbeiterproduktivität:

Hier spielen die KI-Agenten die größte Rolle. Wir arbeiten daran, jeden einzelnen Mitarbeiter mit einem eigenen hyper-personalisierten Micro-Agenten auszustatten. Diese Agenten lernen voneinander, haben aber nur Zugriff auf die Informationen, die der jeweilige Mitarbeiter besitzt. KI sollte nicht als Suchmaschine oder als Ersatz für die Arbeit genutzt werden, sondern soll den Mitarbeiter klüger machen und sein Wissen erweitern.

• Kunden- und Partnererfahrung:

Es geht nicht nur darum, wie wir uns intern verändern, sondern auch darum, wie wir unseren Kunden und unserem großen Partner-Ökosystem vom Kauf bis zum Support eine bessere Erfahrung bieten können.

KI ist wie eine Floppy Disk

Blicken wir fünf Jahre in die Zukunft. Wie sieht eine KI-gesteuerte Cisco im Vergleich zu heute aus?

Subaiya: Lassen Sie mich das mit einem Vergleich erklären. Die heutige Welt der KI ist für mich wie eine Floppy Disk.

Sorry, das überrascht mich doch ein wenig…

Subaiya: Ich nehme bewusst eine Floppy als Beispiel, denn die KI, wie wir sie heute kennen, wird innerhalb des nächsten Jahres “Old School” sein. Denken Sie an die Entwicklung der Speichermedien: von Floppy Disks über Festplatten, Solid State Drives bis hin zu modernen SSDs. Dieser Wandel dauerte etwa 20 bis 25 Jahre. KI wird dieselbe Kurve durchlaufen, aber viel schneller. In fünf Jahren werden wir auf die heutige KI zurückblicken und sagen: „Das war aber so oldfashioned!“.

Und die Konsequenz?

Subaiya: Ich erwarte, dass wir innerhalb von fünf Jahren ein weitaus besseres Produktportfolio haben werden. Was uns heute zehn Jahre an Entwicklungszeit kostet, können wir dank KI in fünf Jahren erreichen. Heute befinden wir uns noch im Stadium des Datenkonsums. Wir müssen aber bald den Punkt erreichen, an dem die Datenbasis steht und wir nur noch neue Daten ergänzen. Dabei wird sich der Fokus von der Frage, wie man eine KI-Engine antreibt, dahin verlagern, wie man eine KI-Engine nutzt und optimal einsetzt?

KI und Security

Sie betonen stark die Effizienzgewinne durch KI. Ist KI nicht auch ein Werkzeug, um völlig neue Geschäftsmodelle zu erschaffen?

Subaiya: Neue Business-Modelle gehören für mich zum Produktportfolio dazu. Aber lassen Sie mich noch einen anderen Bereich hervorheben:

Der grundlegende Schwachpunkt der KI, den ich sehe, ist die Sicherheit. Hier befinden wir uns als Cisco in einer einzigartigen Position, da wir als einziges Unternehmen sowohl ein umfassendes Networking- als auch ein Security-Portfolio anbieten und diese schnell zusammenführen.

Mit Blick auf die Security müssen wir in der KI-Welt zwei Dimensionen betrachten: Erstens nutzen Angreifer KI für Attacken auf Unternehmen und sogar Länder. Sicherheit ist heute nicht mehr nur eine technologische, sondern eine geopolitische Angelegenheit. Die gezielte Art, wie Infrastrukturen und Regierungen angegriffen werden, hat exponentiell zugenommen.

Zweitens können wir KI für die Verteidigung nutzen – also KI für Sicherheit und Sicherheit für KI. Unsere Entwicklung zielt darauf ab, Netzwerkdaten direkt mit Sicherheitsdaten zu verknüpfen, sodass wir Bedrohungen sofort auf Netzwerkebene erkennen, anstatt sie nachträglich zu behandeln. Um KI-Angriffe abzuwehren, reicht menschliche Intelligenz nicht mehr aus, vielmehr benötigen wir sichere KI-Verteidigungsfabriken – Secure AI Defense-Factories.

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Und was unternehmen Sie konkret?

Subaiya: Unser wichtigstes Produkt, das wir gerade testen, heißt AI Defense und offeriert Sicherheit für KI. Dieses Produkt überwacht die KI-Nutzung und signalisiert, wenn eine potenzielle Grenzüberschreitung droht.

Customer Zero

Ich bin von diesen Produkten so begeistert, weil ich bei Cisco der Customer Zero bin. Schließlich verwenden meine IT- und Betriebsteams diese Technologien zuerst, bevor wir sie den Kunden anbieten.  Dazu bauen wir etwa unsere eigene internen KI-Stacks auf, darunter Cluster mit über 1.024 GPUs. Diese basieren vollständig auf Cisco-Technologie – vom Networking über Compute bis hin zu Security und Observability. Wir verwenden dies, um Referenzarchitekturen zu erstellen, unsere eigenen Produkte zu testen und unsere internen KI-Agenten und -Assistenten zu betreiben.

Wo stehen Sie intern und bei Ihren Produkten in dieser Entwicklung, wenn die heutige KI eine Floppy Disc ist?

Subaiya: Intern kommen wir gerade erst aus der Floppy-Disc-Ära heraus. Aber ich strebe intern immer nach mehr. Der perfekte Zustand wäre, wenn alle internen Systeme Agenten nutzen, die miteinander sprechen. Aufgaben, für die ich heute fünf Minuten benötige, sollten morgen gar nicht mehr von mir erledigt werden müssen. Bis zu diesem Punkt fehlen uns noch sechs Monate bis ein Jahr.

Täglich 1,2 Billionen Security-Hits

Aus Kundensicht, insbesondere bei unseren Security-Angeboten, sind wir weiter. Dort verlassen wir gerade, die Hard-Drive-Ära. Unsere Produkte sind gründlich getestet. Allein intern verzeichnen wir bei Cisco täglich 1,2 Billionen Security-Hits. Dabei sind wir in der Lage, uns mithilfe unserer eigenen KI-Produkte zu verteidigen, was zeigt, dass wir produktseitig weit voraus sind.

Sie wollen auch Legacy-Anwendungen – etwa in HR oder anderen Bereichen – durch Agenten ersetzen. Auf dem Papier klingt das einfach, aber wie transformiert man das in die Realität eines Großunternehmens?

Subaiya: Ja, das ist in der Tat eine Herausforderung. Ich gebe Ihnen ein Beispiel, das vielleicht nicht „cool“ klingt, aber im Tagesgeschäft viel Geld kostet: Die Auftragsabwicklung.

Kunden senden uns Aufträge normalerweise als signierte PDF-Dokumente. Ein solches PDF mussten wir in unsere Systeme zurückführen, es mit jeder einzelnen Bestellung abgleichen, das Bestandsmanagement prüfen, um festzustellen, von wo die Produkte versandt werden, und es mit dem ERP- und Supply-Chain-System verknüpfen. Wenn Komponenten fehlten, musste die Fertigung sie beschaffen.

Ein Prozess, für den wir etwa 1.200 externe Mitarbeiter benötigten. Sie lasen die Dokumente, gaben die Daten ein und stellten sicher, dass sie an das ERP-System übermittelt wurden. Die Fehlerquote lag bei zwei bis drei Prozent, was Probleme in den nachgelagerten Prozessen verursachte.

Heute übernimmt ein KI-Agent den gesamten Prozess Ende-zu-Ende, ohne menschliche Interaktion. Die 1.200 externen Mitarbeiter benötigen wir nicht mehr. Das System arbeitet rationeller und schneller, läuft in Echtzeit statt mit einer 24-stündigen Verzögerung. Somit sparen wir nicht nur Kosten, sondern erhalten auch sauberere Daten und verbessern die Kundenerfahrung.

MCP als API für Agenten

Dazu muss der KI-Agent aber mit vielen Systemen sprechen können?

Subaiya: Ja, das stimmt. Dafür nutzen wir das eingangs angesprochene MCP. Der Auftragsagent kann mit dem ERP-Agenten sprechen, der wiederum eine viel effizientere und zeitgerechtere Beschaffung basierend auf den eingehenden Bestellungen ermöglicht. Das senkt unsere Logistikkosten und minimiert die Versandrisiken. Im Grunde genommen stellt MCP APIs für Agenten bereit.

Wie stellen Sie sicher, dass diese Agenten nicht zu Black Boxes mutieren, die dann selbst Ihre Spezialisten nicht mehr verstehen?

Subaiya: Wir kontrollieren die verwendeten Daten streng. Sicherheit ist für uns immer oberstes Gebot. Wir überwachen, wo die Daten liegen, wer Zugriff hat und wie sauber die Daten sind. Das Zweite ist die kritische Steuerung von Prozess- und Workflow-Mapping. Solange Sie die Daten, den Prozess und den Workflow kontrollieren, kann die KI eigentlich nicht aus dem Ruder laufen. Ferner verfolgen wir einen „Human-in-the-Loop“-Ansatz – ein Mensch muss immer zustimmen.

Welche KI-Tools nutzen Sie sonst noch intern im Arbeitsalltag?

Subaiya: Wir nutzen KI in unseren gesamten globalen Abläufen und in der Lieferkette. Zudem verwendet unser internes Security-Team AI, um Cisco sicher zu halten. Mit Circuit haben wir zudem einen internen KI-Assistenten. Dabei handelt es sich um eine sichere, isolierte Umgebung – die Daten bleiben vor Ort. Circuit hat über 90.000 Nutzer und ermöglicht es, verschiedene Modelle wie ChatGPT, Gemini, Grok oder Claude in einer sicheren Umgebung zu betreiben.

Dazu kommt unser eigenes internes Cisco LLM. Da es– im Gegensatz zu externen – aktuelle Cisco-Daten nutzt, sind seine Antworten auf der Höhe der Zeit. Hier zeigt sich wieder ein Vorteil von MCP: Dadurch kann unsere KI auf die aktuellsten Informationen zugreifen, einen Kontext herstellen und die Daten erweitern.

Brainstormen mit der KI

Um dieses Potenzial einer KI in einem Unternehmen auszuschöpfen, welche Skills sollten Führungskräfte dazu mitbringen?

Subaiya: Das ist weniger eine Frage spezieller Fähigkeiten. Viel entscheidender ist die Art und Weise, wie jemand KI nutzt. Das Wichtigste ist: Brainstormen Sie mit der KI-Engine. Fragen Sie sie nicht nur etwas oder nutzen sie zum Suchen, sondern führen Sie eine echte Brainstorming-Konversation mit der KI.

Sorry, wie darf ich mir ein solches Brainstorming vorstellen?

Subaiya: Ich gebe Ihnen ein persönliches Beispiel. Ich hatte eine große Menge Wasser aus einem Betonbecken zu entfernen, so dass die Reinigung normalerweise einen ganzen Tag in Anspruch nahm. Ich startete eine Konversation mit einer KI-Engine und schilderte ihr mein Problem und fragte, wie das einfacher zu bewerkstelligen ist?

Die KI schlug vor, eine permanente Pumpe zu installieren und fragte nach Details wie der Tiefe des Beckens etc. Wir diskutierten verschiedene Pumpentypen und irgendwann kam die Saugleistung mit ins Spiel. Darüber hatte ich gar nicht nachgedacht, aber plötzlich war nicht nur relevant, wie weit das Wasser transportiert werden muss, sondern welche Saugleistung ich dazu benötige.

KI als Ingenieur

Die KI schlug vor, die Rohrleitung zu ändern, um die Saugleistung zu verbessern, aber das erhöhte die Durchflussrate. Die Lösung der KI: Einen Hahn am anderen Ende anbringen, um die Durchflussrate zu reduzieren. So erarbeitete ich mit der KI eine Lösung. Am Ende warnte mich die KI: „Vorsicht, die Pumpe könnte durch zu viel Sog implodieren.“

Das führte zu der Frage nach einem Druckentlastungsventil. Die KI konnte kein fertiges Ventil empfehlen, zeigte mir aber den Bauplan eines Druckentlastungsventils. Dieses habe ich mit einem 3D-Drucker gebaut und ein Foto in die KI hochgeladen, damit sie es überprüft. Das war, als ob ich drei oder vier verschiedene Ingenieure an meiner Seite gehabt hätte, die mit mir eine Lösung konzipieren.

Beindruckend, das muss ich bei einem meiner nächsten Probleme auch einmal probieren. Und welche persönliche Erfahrung hat Ihre Sichtweise auf die KI am stärksten geprägt?

Subaiya: Ich habe zwei Töchter, die acht und zehn Jahre alt sind. Mein gesamtes Haus ist automatisiert und kann per Alexa sprachgesteuert werden. Wenn meine Kinder den Ventilator einschalten wollten, dann mussten sie immer den exakten Befehl aussprechen – also „Schalte alle Ventilatoren ein“ oder „Schalte den Ventilator im Wohnzimmer ein“. Alexa versteht ja keinen Kontext.

Personalisierte Micro-Agenten

Das frustrierte mich und war der Anstoß für die Idee, dass ich ja einen KI-Agenten nutzen könnte, um Alexa zu personalisieren. Das Ziel war, dass die Technologie sich den Kindern anpasst und nicht umgekehrt. Heute hat jede meiner Töchter ihren eigenen KI-Agenten, der durch Stimmerkennung über Alexa weiß, welche Befehle gemeint sind.

Diese persönliche Erkenntnis – dass sich Technologie an den Benutzer anpassen muss – habe ich auf das Unternehmen übertragen. Deshalb wollen wir Micro-Agenten, die man personalisieren kann, für jeden einzelne Person schaffen. Das war für mich das größte persönliche KI-Learning, für unser Unternehmen kann das ein echter Game Changer sein.