Im Moment berate ich einen Kunden, der KI verstärkt in seine Organisation einführt. Und ist stelle fest: Man muss ganz schön dicke Bretter bohren, denn eine solche Einführung ist ein komplexer Transformationsprozess, der weit über die reine Implementierung technischer Systeme hinausgeht. Sie stellt Organisationen vor eine Vielzahl strategischer, organisatorischer, technischer und ethischer Herausforderungen, die geplant und gesteuert werden müssen.
Eine der zentralen Herausforderungen liegt in der Datenbasis. KI-Systeme benötigen große Mengen qualitativ hochwertiger, strukturierter Daten, um zuverlässig arbeiten zu können. Viele Organisationen verfügen jedoch über unvollständige, veraltete oder isolierte Datensätze, die zunächst bereinigt, vereinheitlicht und zugänglich gemacht werden müssen. Jeder hat irgendwo eine Excel-Tabelle abgelegt, die er persönlich für seine Bedürfnisse verwaltet und pflegt. Der Aufbau einer robusten Dateninfrastruktur – einschließlich Datenschutz, Datensicherheit und Zugriffsmanagement – ist daher ein grundlegender Schritt. Und täglich neue Daten müssen erfasst und eingepflegt werden.
Darüber hinaus spielt die Akzeptanz der Mitarbeiter eine entscheidende Rolle. KI verändert Arbeitsabläufe, Entscheidungsprozesse und teilweise ganze Berufsbilder. Dies kann zu Unsicherheiten und Widerständen führen, insbesondere wenn Beschäftigte den Eindruck gewinnen, durch automatisierte Systeme ersetzt zu werden. Eine offene Kommunikation, die Beteiligung der Mitarbeiter am Veränderungsprozess sowie gezielte Schulungs- und Weiterbildungsmaßnahmen sind daher essenziell, um Vertrauen zu schaffen und Kompetenzen aufzubauen.
Auch auf der strategischen Ebene müssen Organisationen klare Ziele definieren: Soll KI Effizienz steigern, Entscheidungen verbessern oder neue Geschäftsmodelle ermöglichen? Ohne eine klare Zielsetzung drohen Insellösungen und Fehlinvestitionen. Zwar bekommt man durch gescheiterte Projekte eine Menge Erfahrung, aber Scheitern ist ja nicht der Sinn der Sache. Ein verantwortungsvolles KI-Management sollte zudem ethische Leitlinien entwickeln, um Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Fairness sicherzustellen. Insbesondere der Umgang mit sensiblen Daten und algorithmischen Entscheidungen erfordert eine sorgfältige ethische und rechtliche Abwägung.
Nicht zuletzt stellt die technische Integration eine erhebliche Herausforderung dar. KI-Systeme müssen in bestehende IT-Landschaften eingebettet, mit vorhandenen Anwendungen kompatibel und kontinuierlich aktualisiert werden. Dies erfordert interdisziplinäre Zusammenarbeit zwischen allen Beteiligten.
Ich habe bei meiner Recherche einen interessanten Kommentar von Box gefunden. Bis ist ein Anbieter für intelligentes Content Management. Die Aussagen dieses Kommentars kann ich bestätigen. 90 % der Unternehmen planen, ihre Ausgaben für KI-Tools im nächsten Jahr zu erhöhen. Schon heute sind es lediglich 6 % der Befragten, die noch nicht in irgendeiner Form künstliche Intelligenz einsetzen. Alleine diese beiden Zahlen zeigen die aktuelle Transformation der Wirtschaft. Der Wandel zur „AI-First-Company“ ist in vollem Gange. Doch auf diesem Weg liegen einige Fallstricke, die den nachhaltigen Erfolg von KI-Strategien gefährden. Box hat die häufigsten dieser Hürden in seinem neuen Guide „Becoming an AI-First Company“ zusammengefasst.
Den Status Quo automatisieren und zementieren
Bestehendes zu automatisieren kann dazu führen, dass es effizienter wird. Es kann allerdings auch die Einschränkungen der aktuellen Prozesse weiter verstärken. Besser ist es, das Momentum zu nutzen und zu fragen: Wie könnte diese Aufgabe aussehen, wenn KI-Tools zur Verfügung stehen?
Erfolg nur an Einsparungen messen
KI ist kein Sparprogramm, sie ist ein Investment. Es ist gefährlich sie lediglich als Mittel zu sehen, die aktuelle Wertschöpfung günstiger herzustellen, denn das ignoriert ihr Potenzial für Innovation und die Expansion in neue Marktsegmente. Es gibt verschiedene Metriken, um den Erfolg von KI-Initiativen zu bewerten. 64 % der Unternehmen im State of AI-Report messen die Zeitersparnis, 51 % die Produktivitätsgewinne. Doch auch Kundenzufriedenheit (28 %) oder das Entwickeln neuer Angebote (19 %) können ein Erfolgsfaktor sein.
Daten und Strukturen sind nicht bereit
Um das meiste aus der KI herauszuholen, braucht es strukturierte Daten. Niedrige Datenqualität, isolierte Content-Silos und inkonsistente Tagging können die KI-Leistung erheblich einschränken. Unternehmen sollten deshalb früh in Metadaten, Berechtigungen, Versionierung und Zugriffskontrolle investieren, um eine KI-fähige Infrastruktur sicherzustellen. Daten sind der Ausgangspunkt, nicht der Zwischenstopp.
KI ohne roten Faden
Eine der größten Gefahren bei der KI-Transformation ist gerade bei großen Unternehmen, dass viele einzelne Projekte in Silos entstehen, die danach nicht ineinander übergreifen. Eine klare strategische Ausrichtung als roter Faden für das gesamte Unternehmen ist aber Pflicht, wenn am Ende Synergien und kohärente Prozesse stehen sollen. Empfehlenswert ist daher, klare Verantwortliche festzulegen, die einen gemeinsamen Plan umsetzen.
Meist ist mehr Change Management nötig als gedacht
Die besten Ideen können scheitern, wenn sie nicht an die Mitarbeiter denken. Die Veränderung ist für diese enorm und wird zunächst häufig auch als Bedrohung gesehen. Damit das ganze Unternehmen „AI-first“ denkt und handelt, müssen die Angestellten mitgenommen werden. Klare Kommunikation, gezielte Schulungen, persönliche Unterstützung und ein Aufzeigen von Erfolgen sind ein Muss.
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