LONDON (IT BOLTWISE) – Palantir-Strategieexperte Danny Lukus stellt die These auf, dass klassische SaaS-Software für komplexe Supply Chains „tot“ sei, weil sie die Betriebsrealität vieler Unternehmen zu starr abbildet. Statt Standard-Templates setzt Palantir auf kundenspezifische Logik, gebaut mit „forward-deployed engineers“ und einer Abstraktionsschicht über bestehende IT-Landschaften. Besonders im Zusammenspiel mit Künstlicher Intelligenz sollen generative KI und Agenten Entwicklungszyklen verkürzen, Tests beschleunigen und sogar auf Änderungen wie Zölle reagieren. Für Unternehmen bedeutet das: weniger „Upgrade-Zyklen“ und mehr gezielte Modellierung – aber auch neue Anforderungen an Skalierung, Governance und Datenintegration.
Palantirs Aussage, „SaaS sei tot“, klingt wie ein bewusst zugespitztes Mantra – sie zielt jedoch auf ein konkretes Problem in der Supply-Chain-Praxis: Standardsoftware ist häufig zu rigide, um die tatsächlichen Betriebsabläufe eines Unternehmens präzise abzubilden. In Gesprächen über Palantirs Ansatz wird diese Kritik meist über Beispiele aus dem industriellen Umfeld konkret. Laut Lukus, einem Deployment-Strategen bei Palantir, nutzen selbst viele Fertigungsunternehmen ihre Lösung bereits für zentrale Lieferkettenprozesse. Das ist bemerkenswert, weil Palantir außerhalb militärischer Anwendungen lange weniger im SCM-Umfeld verortet wurde. Gleichzeitig unterstreicht der Hinweis auf einen hohen Anteil kommerzieller Erlöse, dass der Fokus zunehmend breit geworden ist.
Technisch beginnt die Argumentation bei der Frage, wie Software „passt“: Traditionell entstanden ERP- und SCM-Plattformen zunächst als Lizenzmodelle und wurden später zu Software-as-a-Service weiterentwickelt. Diese Systeme liefern häufig bewährte Standard-Workflows, aber sie lassen kaum Spielraum für kundenspezifische Logik, ohne dass Unternehmen Workarounds bauen. Lukus beschreibt genau diese Lücke: Viele Teams landen in Offline-Prozessen, typischerweise mit Excel, weil die „Out-of-the-box“-Datenmodelle und Prozessannahmen nicht zu den realen Engpässen, Varianten oder Ausnahmefällen passen. Daraus folgt ein hoher manueller Integrationsaufwand, der wiederum Risiken für Datenqualität, Nachvollziehbarkeit und betriebliche Geschwindigkeit erzeugt.
Palantir positioniert sich deshalb weniger als reiner SaaS-Anbieter mit fertigen Bildschirmen, sondern als Plattform, die kundenspezifische Fähigkeiten über bestehende Systeme ergänzt. Der Kern sind „forward-deployed engineers“, also Teams, die direkt beim Kunden die Anforderungen in ausführbare Logik übersetzen. Interessant ist dabei das Zusammenspiel mit etablierten ERP-/Datenquellen: Palantir soll Funktionen auf die vorhandenen Systeme wie SAP oder Oracle „aufsetzen“ und die fehlenden Schritte nicht zwingend über Jahre dauernde Systemwechsel ersetzen. Stattdessen entsteht eine Art Toolkit, mit dem anfangs die Ingenieure, später aber auch Kundenteams spezifische Bausteine entwickeln. Diese Vorgehensweise wird als deutlich schneller beschrieben als klassische Plattformmigrationen, weil sie bestehende Legacy-Landschaften weniger verdrängt.
Damit rückt die Abstraktionsschicht in den Mittelpunkt: Palantir spricht von einem Layer, der eine einheitliche Definition von Datenintegration und Logikintegration erlaubt – sowohl für strukturierte als auch unstrukturierte Daten. Dabei geht es nicht nur um ETL, sondern um die Fähigkeit, Entscheidungen rollenbasiert zuzulassen und die Ergebnisse kontrolliert in die darunterliegenden Systeme zurückzuschreiben. Diese Schicht wird mit der Palantir-Ontologie verknüpft, die laut eigener Darstellung als operativer Ordnungsrahmen für Unternehmen dienen soll. Praktisch heißt das: Die Ontologie integriert nicht nur Datasets oder virtuelle Tabellen, sondern ordnet auch reale „Objekte“ wie Anlagen, Produkte oder Lagerbestände semantisch ein und verknüpft sie mit Aktionen und Sicherheitslogik. Damit nähert sich das System einem digitalen Abbild der Organisation – als Grundlage für Automatisierung und regelbasierte Entscheidungen.
Gerade in der Supply-Chain-Perspektive folgt daraus ein Marktargument: Wer Standardprozesse übernimmt, reduziert seine Differenzierung gegenüber Wettbewerbern. Lukus’ These ist, dass ein generisches Template die strategische Fähigkeit nimmt, eigene Stärken im Planungs- und Ausführungsprozess sichtbar zu machen. Dazu gehört auch S&OP (Sales and Operations Planning) mit kundenspezifischen Modellen, aber ebenso Scheduling und Logistik-Workflows, die Daten lesen und wieder in Kernsysteme zurückspielen. Der Vergleich zu klassischer Optimierung zeigt die Spannbreite: ML-gestützte Vorhersagen existieren seit Jahrzehnten, Optimierungsmodelle berücksichtigen lange etablierte Constraints wie Durchsatz und Kapazitäten. Palantir möchte offenbar beides in eine Entwicklungs- und Entscheidungsumgebung bringen, in der KI den Code- und Modellierungsaufwand reduziert.
Hier wird auch die Rolle generativer KI anders geframet als in der üblichen Debatte über Prognosegüte. Lukus beschreibt „KI“ vor allem als Werkzeug zur Softwareentwicklung: Statt monatelanger Beratungsstudien zur Erhebung von Anforderungen sollen forward-deployed Teams schneller Modelle und Workflows prototypen, Feedback einholen und iterieren. Die zentrale Behauptung lautet, dass die Entwicklung solcher Spezial-Software dadurch drastisch günstiger und schneller wird. Gleichzeitig adressiert er die Einwände, die in der Praxis naheliegen: Skalenfähigkeit und Tests sind nicht „optional“, sondern Voraussetzung für den Rollout in Teams. Dazu kämen generative KI-Ansätze, die Test- und Skalierungsaspekte unterstützen sollen, sowie Software-Agenten, die Aktualisierungen aus rechtlichen oder regulatorischen Änderungen ableiten und relevante Entscheidungsträger benachrichtigen.
Marktseitig berührt diese Position mehrere konkurrierende Schichten. Auf der einen Seite stehen klassische SCM-/Planungsanbieter, die seit Jahren standardisierte SaaS- oder Plattformwege gehen, einschließlich großer ERP-Ökosysteme. Auf der anderen Seite existieren spezialisierte Lösungen für Ausnahmen und automatische Reaktionen, etwa im Kontext von S&OE (Sales & Operations Execution). In diesem Umfeld wird Aera Technology im Bericht als Beispiel genannt, das ähnliche S&OE-Probleme angeht. Zusätzlich ist der Vergleich zu „Best-of-breed“-Ansätzen wie Blue Yonder oder Manhattan Associates naheliegend, weil diese Anbieter ebenfalls in Planung, Fulfillment und Optimierung stark positioniert sind. Die Palantir-Variante versucht aber, nicht nur das Ergebnis (Forecast/Plan) zu liefern, sondern die Fähigkeit zur kundenspezifischen Prozesscodierung als wiederverwendbares Fundament zu verankern.
Für CIOs und Sicherheitsverantwortliche verschiebt sich dadurch die Verantwortung entlang der Datenpipeline. Wer eine Abstraktionsschicht und eine Ontologie einführt, muss sauber definieren, welche Datenquellen angebunden sind, welche semantischen Modelle gelten und wie Zugriffe kontrolliert werden. Genau hier werden in Lukus’ Darstellung „dynamic security“ und die rollenbasierte Entscheidungshoheit relevant: Das System soll bestimmen, welche Akteure welche Entscheidungen treffen können und wie die erzeugten Daten zurück in Systeme gelangen. Das ist auch regulatory anschlussfähig, weil Unternehmen im Supply-Chain-Umfeld oft personenbezogene Daten im Umfeld von Aufträgen oder Logistik teilen und gleichzeitig EU-/lokale Vorgaben zur Datenverarbeitung einhalten müssen. Die technische Chance liegt in besserer Nachvollziehbarkeit, die organisatorische Herausforderung in Governance und Auditierbarkeit.
In die Zukunft gedacht, dürfte Palantirs „SaaS ist tot“-These weniger als endgültiges Urteil verstanden werden, sondern als Aufforderung, SaaS stärker als Entwicklungs- und Integrationsschicht zu behandeln statt als fertiges Betriebsmodell. Entscheidend wird sein, ob generative KI tatsächlich ausreichend belastbare Codepfade für reale, hochskalierte Transaktionslandschaften liefert – gerade in Lager- und Logistikumgebungen, in denen Ereignisse in hoher Frequenz auftreten. Ebenso steht die Wirksamkeit großer Optimierungsagenten im Raum: Optimierung auf industrieller Problemgröße erfordert leistungsfähige Engines, die mathematisch wie auch infrastrukturell skalieren. Wenn sich diese Punkte bewahrheiten, entstehen für Entwickler neue Chancen in der KI-gestützten Automatisierung von Planungs- und Ausnahmeprozessen. Für die Branche bleibt aber zentral, dass Skalierung, Tests und Sicherheitsmodellierung nicht „nebenbei“ passieren, sondern integraler Bestandteil der Plattformstrategie sein müssen.
💳 Amazon-Kreditkarte mit 2.000 Euro Limit bestellen!
🔥 Heutige Hot Deals bei Amazon: Bis zu 80% Rabatte!
🎉 Amazon Haul-Store für absolute Schnäppchenjäger!
- ★ 23-stufiges KI-Go-Training – Für Spieler mit Grundkenntnissen der Regeln – Entwickelt als intelligenter Trainingspartner passt sich die KI Spielern von 18K bis 9D an. Ideal für alle, die die Grundregeln bereits beherrschen und ihr Spiel verbessern möchten.
- IHR EMOTIONALER AI-BEGLEITER: Eiliko ist mehr als nur ein Anhänger, es ist ein charismatischer KI-Freund. Mit einem dynamischen LED-Bildschirm, der eine Vielzahl von animierten Gesichtern und Ausdrucksformen anzeigt, reagiert er auf Ihre Interaktionen mit einzigartiger Persönlichkeit und Charme.
- NIEDLICHER BEGLEITER: Eilik ist der ideale Begleiter für Kinder und Erwachsene, die Haustiere, Spiele und intelligente Roboter lieben. Mit vielen Emotionen, Bewegungen und interaktiven Funktionen.
- 【XL-Größe für gedeihende Pflanzen】Geben Sie Ihren Pflanzen den Raum, den sie verdienen! Unser verbessertes, großes 13,7 cm großes Design bietet Platz für Pflanzen mit einem Durchmesser von bis zu 8,9 cm und damit deutlich mehr Platz für Wurzelwachstum und Pflanzengesundheit im Vergleich zu kleineren, veralteten Modellen. Die Produktabmessungen betragen 13,6 x 13,6 x 13,2 cm und das Gerät wiegt nur 355 g.
- V28 Update - JETZT MIT NEUEN FUNKTIONEN! Als Reaktion auf das Ladeproblem von Loona haben wir das automatische Aufladen 2.0 verbessert. Diese Optimierung hilft Loona, die Ladewege in verschiedenen Szenarien zu erkennen und anzupassen, um die Erfolgsquote beim automatischen Aufladen zu erhöhen. Mobile Hotspots können sich mit Loona verbinden und überwinden WLAN-Einschränkungen, sodass Sie jederzeit und überall mit Loona interagieren können.
- Die besten Bücher rund um KI & Robotik!
- Die besten KI-News kostenlos per eMail erhalten!
- Zur Startseite von IT BOLTWISE® für aktuelle KI-News!
- IT BOLTWISE® kostenlos auf Patreon unterstützen!
- Aktuelle KI-Jobs auf StepStone finden und bewerben!
- Künstliche Intelligenz: Dem Menschen überlegen – wie KI uns rettet und bedroht | Der Neurowissenschaftler, Psychiater und SPIEGEL-Bestsellerautor von »Digitale Demenz«
Du hast einen wertvollen Beitrag oder Kommentar zum Artikel "Palantir: Warum klassische SaaS im Supply-Chain-Umfeld aus Sicht von KI-Experten überholt ist" für unsere Leser?
#Sophos
#AmazonPrime
#Bestseller
Es werden alle Kommentare moderiert!
Für eine offene Diskussion behalten wir uns vor, jeden Kommentar zu löschen, der nicht direkt auf das Thema abzielt oder nur den Zweck hat, Leser oder Autoren herabzuwürdigen.
Wir möchten, dass respektvoll miteinander kommuniziert wird, so als ob die Diskussion mit real anwesenden Personen geführt wird. Dies machen wir für den Großteil unserer Leser, der sachlich und konstruktiv über ein Thema sprechen möchte.
Du willst nichts verpassen?
Du möchtest über ähnliche News und Beiträge wie "Palantir: Warum klassische SaaS im Supply-Chain-Umfeld aus Sicht von KI-Experten überholt ist" informiert werden? Neben der E-Mail-Benachrichtigung habt ihr auch die Möglichkeit, den Feed dieses Beitrags zu abonnieren. Wer natürlich alles lesen möchte, der sollte den RSS-Hauptfeed oder IT BOLTWISE® bei Google News wie auch bei Bing News abonnieren.
Nutze die Google-Suchmaschine für eine weitere Themenrecherche: »Palantir: Warum klassische SaaS im Supply-Chain-Umfeld aus Sicht von KI-Experten überholt ist« bei Google Deutschland suchen, bei Bing oder Google News!