In vielen Chefetagen stellt sich gerade die richtige Frage: Was haben die letzten zwölf Monate gebracht? Copilot-Lizenzen wurden verteilt, ein interner KI-Chat steht. Die Time-to-Market hat sich nicht verkürzt. Es ist keine lernende Organisation entstanden. Denn es wurden keine Fundamente gebaut. Es wurden Pflaster geklebt.
Das Problem ist kein technisches, sondern ein organisatorisches. Wer KI auf kaputte, von Silos geprägte Prozesse kippt, macht diese nicht besser. Er macht es schwerer, sie später anzupassen.
Die häufigste Illusion ist die Geschwindigkeit. Wenn ein einzelnes Zahnrad beschleunigt wird, etwa weil Entwickler rasant Code generieren, staut sich die Arbeit schneller vor dem nächsten Engpass, dem manuellen Review durch die teuren Seniors. Der Flaschenhals bleibt. Er füllt sich nur schneller.
Ein weiteres Muster ist verbreitet. Ein sicherer interner KI-Chat wird bereitgestellt. Teams laden ihre Excel-Sheets hoch, lassen sie zusammenfassen und arbeiten ansonsten exakt so weiter wie bisher. Sheets rein, Sheets raus, per E-Mail weiterschicken. Das Häkchen KI ist gesetzt. Wie Entscheidungen getroffen werden, bleibt unangetastet.
Solche Pflaster sind nicht wertlos. Sie bauen Vertrauen auf und liefern erste Erfahrungen. Zum Problem werden sie erst, wenn sie nach zwölf Monaten das Einzige sind, was steht.
Der Weg raus beginnt nicht mit der Frage nach der richtigen Plattform. Er beginnt mit der Frage nach der richtigen Entscheidung. Decision-first statt Technology-first. Vier Fragen helfen dabei.
- Welche konkrete Entscheidung soll verbessert werden? Nicht „Wo können wir KI einsetzen?", sondern „Wo verlieren wir Geld, Zeit oder Kunden durch schlechte Entscheidungen?"
- Wie messen wir den Effekt? Nicht die Modellgenauigkeit. Harte Kennzahlen mit direktem Business-Impact.
- Wer trägt Verantwortung? Nicht das KI-Team. Der Fachbereich, der die Entscheidung heute trifft.
- Was schalten wir danach ab? Wenn nach dem Projekt kein altes Excel, kein manueller Prozess, kein Freigabeweg verschwindet, war es ein Pflaster.
Ein echter Hebel tut weh, wenn man ihn wegnimmt. Er verändert einen Prozess und damit die Organisation drum herum. Datenfundamente, die vorher optional wirkten, werden plötzlich zur Voraussetzung. Ohne sie produziert der Hebel nur „Confident Sounding Garbage" in höherer Geschwindigkeit.
Was wurde abgeschaltet? Das ist die Frage, die nach jeder KI-Initiative ehrlich beantwortet werden muss.
Ein Kommentar von Dr. Marcel Mikl, Service Lead Data, ML & AI bei codecentric
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