Warum erzielen viele Unternehmen noch keine Ergebnisse mit KI?
In den vergangenen zwei Jahren haben Unternehmen mehr in künstliche Intelligenz investiert als in jede andere neuere Technologie.
In vielen Fällen sind KI-Plattformen in Verwaltungssoftware, Produktivitätssuiten und CRM-Systeme integriert worden, um deren Möglichkeiten zu erweitern. In anderen Fällen verlief die Einführung informeller: Ein Mitarbeitender entdeckte einen AI-Chatbot und begann ihn eigenständig zu nutzen, oder ein Team führte einen KI-Assistenten von heute auf morgen ein.
Doch wer die konkreten Ergebnisse dieser Einführung betrachtet, findet oft ein weniger erfreuliches Bild. Laut einer MIT-Studie gelangt nur ein kleiner Teil der Pilotprojekte mit generativer KI zu einem messbaren Einfluss auf die Geschäftsergebnisse, während die meisten in der Experimentierphase steckenbleiben.
Der Grund ist fast immer derselbe: Ein Tool einzuführen ist nicht dasselbe wie es gut in die Arbeitsprozesse einzubinden. Wie bei anderen Technologien vor der KI entsteht der Wert durch die Art, wie ein Tool in bestehende Prozesse eingebettet wird, mit einer klaren Methode und einem klaren Ziel.
Was es wirklich bedeutet, KI ins Unternehmen zu integrieren
Unternehmen, die mit künstlicher Intelligenz Ergebnisse erzielen, haben weniger fortgeschrittene technische Kompetenzen gemeinsam als vielmehr die Fähigkeit, KI strukturiert und schrittweise einzuführen.
Fehlen intern ausreichende Kompetenzen in der Anwendungsentwicklung oder bei künstlicher Intelligenz, empfiehlt es sich, auf Partner zu setzen, die eine professionelle KI-Beratung für die Einführung der Technologie in die Unternehmensprozesse anbieten.
Prozesse auf ihre Bereitschaft prüfen
Noch bevor ein Tool ausgewählt wird, lohnt es sich zu fragen, ob der betreffende Prozess bereits klar und geordnet genug ist, um ihn zumindest teilweise einem automatischen System anzuvertrauen. Wird KI auf einen schlecht definierten Prozess angewendet, übernimmt sie dessen Unklarheiten und verstärkt sie, anstatt sie aufzulösen.
Mit Bedacht wählen, wo zuerst anzusetzen ist
Einer der häufigsten Fehler liegt darin, die KI-Einführung als breit angelegte Initiative anzugehen, die auf zu viele Bereiche gleichzeitig verteilt wird. Organisationen, die einen echten Nutzen messen können, haben fast immer von Anfang an eine klar abgegrenzte Aktivität bestimmt, auf die sie die ersten Bemühungen konzentrieren.
Klare Richtlinien für Tools und Daten festlegen
Zu wissen, welche Tools tatsächlich im Einsatz sind, für welche Zwecke und mit welchen Unternehmensdaten sie gespeist werden, erlaubt es, die gesamte Einführung langfristig kohärent zu halten. So wird verhindert, dass sie sich nach und nach in eine Summe voneinander isolierter Initiativen verwandelt, von denen jede eigenständig von einem anderen Team betrieben wird.
Schrittweise vorgehen
Implementierungen, die zu konkreten Ergebnissen führen, beginnen fast immer mit einem klar abgegrenzten Rahmen, oft einem einzelnen Prozess oder einem einzelnen Team, wo sich die Situation vor und nach der Einführung des Tools klar messen lässt. Erst wenn auf dieser kleineren Skala bestätigt ist, dass der Nutzen real ist, ergibt eine breitere Ausweitung Sinn.
Wo beginnen: die naheliegendsten Bereiche
Nicht alle Unternehmensprozesse eignen sich gleich gut als Ausgangspunkt. Die besten Kandidaten für ein erstes Automatisierungsprojekt sind fast immer die klassischen, repetitiven Aufgaben. Dazu zählen Bereiche, in denen Informationen über E-Mails, Dateien und verschiedene Verwaltungssysteme verteilt sind und ein Großteil der Arbeit noch darin besteht, Daten manuell von einem Tool in ein anderes zu übertragen. Diese täglichen Reibungspunkte eignen sich gerade deshalb, weil sie wiederkehrend und klar definiert sind, für einen gezielten Eingriff mit messbarem Nutzen in kurzer Zeit. In vielen Unternehmen handelt es sich dabei um administrative und vertriebliche Prozesse: E-Mail-Verwaltung, Erstellung von Dokumenten und Angeboten, Reporting, Verfolgung von Verhandlungen. Das sind Bereiche, in denen die in diesem Artikel beschriebene Methode eine natürliche Anwendung findet, häufig ausgehend von bereits vorhandenen Tools und, wo nötig, bis hin zu Custom Software, die speziell auf die spezifischen Prozesse der Organisation ausgerichtet ist.