Eine viel diskutierte MIT-Studie sorgt derzeit für Aufsehen. Die Kernaussage ist: 95 Prozent der KI-Pilotprojekte liefern nicht die erwarteten Ergebnisse. Auch wenn die Methodik dieser Studie kontrovers diskutiert wird – die Kernaussage deckt sich mit Beobachtungen aus der Praxis: Die meisten KI-Implementierungen scheitern nicht an der Technologie, sondern an der Art und Weise, wie Unternehmen sie einführen.
Die meisten KI-Implementierungen scheitern nicht an der Technologie, sondern an der Art und Weise, wie Unternehmen sie einführen.
Der Hype, die Frustration und das fehlende Change-Management
Unabhängig von der MIT Studie beobachten wir wiederkehrende Muster, die eine erfolgreiche KI-Integration verhindern. Diese können vermieden werden, wenn frühzeitig reagiert wird.
Der KI-Hype
Die Versuchung ist groß, jedem neuen KI-Tool eine Chance zu geben. Vielleicht ist ja genau das Tool darunter, das alles verändert? Und in Sachen erfolgreiches Marketing sind die Anbieter solcher Tools kreativ.
Die Frage bleibt: Passen diese Tools überhaupt zu den Geschäftsprozessen? Können sie zielgerichtet integriert werden oder schafft man damit am Ende Speziallösungen für Spezialprobleme? Das Ergebnis: teure Software-Abonnements, die un- oder wenig genutzt bleiben, weil niemand die fundamentale Frage gestellt hat: „Welches konkrete Geschäftsproblem wollen wir damit lösen?“
Unser Rat ist: Statt von einer Lösung ausgehend nach dem dazu passenden Problem zu suchen, beginnen Sie lieber mit der Problemanalyse. Welche Prozesse verursachen Engpässe? Wo entstehen vermeidbare Kosten? Erst wenn Sie das konkrete Problem verstanden haben, können Sie beurteilen, ob und welches KI-Tool helfen könnte.
KI-Implementierung im Mittelstand: Herausforderungen meistern
Die meisten KI-Implementierungen scheitern nicht an der Technologie, sondern an der Art und Weise, wie Unternehmen sie einführen. Erkennen Sie die typischen Fallstricke und ihre Lösungen:
Wir finden es selbst heraus
Nach einem anfänglichen Zögern verkünden viele Unternehmen, dass sie „KI-first“ werden. Alle Mitarbeitenden bekommen ChatGPT-Zugänge, und die Erwartung ist, dass sich die Transformation organisch entwickelt.
In der Realität kann dies, so eine Studie der Wharton School, zu einer Steigerung der individuellen Produktivität führen, aber leider nicht automatisch zu einer besseren Performance der Gesamtorganisation. Denn auch wenn Mitarbeitende aktiv KI-Tools nutzen – für Brainstorming, Dokumentenzusammenfassungen oder Meeting-Notizen – kratzen sie nur an der Oberfläche dessen, was möglich wäre, wenn man systematisch über die gesamte Organisation nachdenkt.
Der Trugschluss liegt in der Annahme, dass technologischer Zugang ausreicht. In Wirklichkeit benötigen Menschen Orientierung: Welche Use Cases funktionieren zuverlässig? Wie formuliert man effektive Prompts? Wie integriert man KI in bestehende Arbeitsabläufe? Ohne diese Befähigung entstehen isolierte Einzellösungen statt systematischer Produktivitätssteigerungen.
Unser Vorschlag ist deshalb, KI-Kompetenz bewusst aufzubauen, statt auf einen „organischen“ Prozess zu vertrauen. Erfolgreiche Unternehmen investieren in strukturierte Befähigung: Schulungen für Führungskräfte, Best-Practice-Dokumentation, gemeinsame Frameworks für KI-Nutzung. Sie behandeln KI-Adoption als Change-Projekt, nicht als einen Software-Rollout.
Die Software-Rollout-Mentalität
Auch wenn die notwendigen Voraussetzungen gegeben sind, wenn die richtigen Tools vorhanden und die richtigen Menschen am richtigen Ort sind, können KI-Implementierungen scheitern, weil sie als Technologie-Installation, statt als Transformation der Arbeitsweise verstanden werden. KI verändert fundamental, wie Arbeit erledigt wird, einschließlich der Arbeitsabläufe, der Rollen und der notwendigen Entscheidungsprozesse.
Mitarbeitende fühlen sich von KI bedroht, überfordert oder unter Druck gesetzt, weil sie Tools nutzen sollen, die sie nicht gut genug verstehen und deren Grenzen sie nicht einschätzen können. Eine KI spricht oft mit dem Brustton der Überzeugung und halluziniert vielleicht dabei. Die menschliche Seite zu ignorieren – wie Menschen und KI effektiv zusammenarbeiten – ist der Punkt, an dem Implementierungen scheitern.
Unser Vorschlag: Verstehen Sie KI-Integration nicht als ein IT-Projekt, sondern setzen Sie es bewusst als Change-Management-Projekt auf. Wir haben dieses Thema ausführlich in einem weiteren Blogpost behandelt: „Die unsichtbare KI-Revolution: Warum Change Management über Ihren Wettbewerbsvorteil entscheidet“.
Die Kurzversion lautet: Behandeln Sie KI-Adoption als evolutionären Prozess, nicht als Big-Bang-Event. Geben Sie Menschen Zeit, Kompetenzen aufzubauen, Ängste zu äußern und Vertrauen zu entwickeln.
Zahnloser Papiertiger
Ohne die Menschen, die dafür sorgen, dass die KI-Vision umgesetzt wird, geht es nicht. Neben der Formulierung der strategischen Ziele müssen auch die für die Umsetzung erforderlichen Ressourcen bereitgestellt werden. Konkret bedeutet dies, dass ohne dedizierte Personen, welche die High-Level-Strategie in spezifische Prozesse und Applikationen verwandeln, selbst die besten Absichten in PowerPoint-Präsentationen stecken bleiben.
Technologie ist nicht das Problem, es ist die Bereitstellung der erforderlichen Ressourcen. Wenn die bestehenden Teams bereits ausgelastet sind, wie soll dann die KI-Integration gelingen? Ein möglicher Ansatz ist zu überlegen, ob für eine erfolgreiche KI-Integration zwingend neue Stellen erforderlich sind, oder ob es nicht vielmehr die Verantwortlichkeiten sind, über die nachgedacht werden muss.
- Wer trägt die strategische Verantwortung? Voraussichtlich wird dies eine Person auf der Führungsebene sein, mit dem Ziel, die KI-Strategie voranzutreiben.
- Wer organisiert die operative Umsetzung? Das sind die eigenen Mitarbeitenden, die konkrete Use Cases identifizieren und Prozesse KI-tauglich machen.
- Wer hat die technische Kompetenz? Hier kann interne und externe Expertise zum Zug kommen, um die Tool-Auswahl und Integration zu unterstützen.
Diese Rollen müssen nicht in Vollzeit besetzt sein. Aber sie müssen explizit definiert und mit entsprechenden Zeitbudgets ausgestattet werden. Ein weiterer Gedanke für einen guten Einstieg: Konzentration auf spezifische und hochwertige Use Cases.
- Beim Recruiting auf eine Standardisierung der Kandidatenbewertung mit KI-unterstützter Vorauswahl.
- Im Marketing durch eine Standardisierung der Content-Erstellung mit klaren Qualitätschecks durch KI.
- Beim Kundenservice durch die automatisierte Beantwortung von Standardfragen, um wertvolle Personalkapazitäten für komplexe Anfragen freizuhalten.
- Bei der Dokumentation durch eine KI-gestützte Erstellung technischer Unterlagen aus bestehenden Daten.
Jeder Use Case hat klare Erfolgskriterien, messbare Ergebnisse und einen klaren Scope. Wenn ein Prozess transformiert und „KI-ready“ ist, dann folgt der nächste. Damit wird auch sichergestellt, dass KI dort zuerst eingesetzt wird, wo sie im Unternehmen den größten Mehrwert bietet. Der Schritt von einem einzelnen Pilotprojekt, das einen Prozess mit einem klar definierten Schmerzpunkt und messbarem Output transformiert, bringt Lerneffekte mit sich, die im nächsten Durchgang die Herangehensweise beschleunigen. Schritt für Schritt ist hier oft zielführender, als alle Prozesse gleichzeitig anzugehen.
Key Takeaways - KI-Einführung ist kein Software-Rollout
Unser Appell ist deshalb: Verwechseln Sie die KI-Einführung nicht mit einem Software-Rollout. KI ist anders. Sie ist komplexer, transformativer und menschenzentrierter.
In unserer Arbeit mit Mittelständlern haben wir eine evolutionäre Herangehensweise entwickelt. Diese führt Schritt für Schritt vom ungeplanten Experimentieren über erste strukturierte Erfolge bis zu systematischer KI-Excellence. Dieser Weg respektiert, dass Menschen Zeit benötigen, um Kompetenzen aufzubauen und Ängste zu überwinden. Wir beachten, dass Change Management wichtiger ist als Technologie. Und dass nachhaltige Transformation Prozess für Prozess geschieht, nicht als Big Bang.
Wenn Sie sich in einem oder mehreren dieser Argumente wiedererkennen, dann ist das bereits der erste Schritt zur Veränderung. Denn nur wer versteht, warum bisherige Versuche gescheitert sind, kann den Weg zu erfolgreicher KI-Integration finden.
Sie möchten verstehen, wo Ihr Unternehmen steht und wie Sie typische Implementierungsfehler vermeiden? Wir analysieren gemeinsam Ihre spezifische Situation und entwickeln einen realistischen Transformationsplan.
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