KI-Implementierung richtig angehen: Hör auf, kaputte Prozesse zu automatisieren
- Julian Odenthal
- vor 1 Tag
- 4 Min. Lesezeit
Immer mehr Unternehmen investieren in Künstliche Intelligenz aus FOMO statt Strategie. Doch 80 % der Projekte liefern nicht das gewünschte Ergebnis. Warum das Problem selten in der Technologie liegt und wie du KI sinnvoll implementierst, zeigt dieser Realitätscheck.
Der Druck zur Automatisierung
CIOs und Führungskräfte stehen unter Zugzwang. Die Konkurrenz kündigt stolz KI-Initiativen an, Stakeholder drängen auf schnelle Resultate.
Doch laut Studien geben 61 % der CIOs zu, dass ihre KI-Investitionen durch Fear of Missing Out (FOMO) getrieben sind. Und mehr als 80 % der Projekte scheitern, doppelt so häufig wie klassische IT-Projekte.
Der Grund?
Nicht die Technologie. Sondern das, was automatisiert wird.
Das „Drucken-und-Scannen“-Problem
Viele Unternehmen versuchen, fehlerhafte oder unnötige Prozesse mit KI zu optimieren.Das ist, als würdest du ein Dokument ausdrucken, um es wieder einzuscannen. Du machst das Problem nur schneller.
Ein Beispiel aus der Praxis:
Unternehmen wollen Content-Erstellung automatisieren, ohne klare Brand-Guidelines oder Verantwortlichkeiten zu haben. Das Ergebnis: automatisiertes Chaos.
Warum gute Grundlagen für eine erfolgreiche KI-Implementierung entscheidend sind
Studien zeigen: Firmen, die mit KI echten Mehrwert schaffen, haben zuvor ihre End-to-End-Prozesse neu gestaltet, bevor sie Modelle trainiert oder Tools ausgewählt haben.
Fehlt die Basis, wird Dysfunktion nur skaliert.Schlechte Daten führen zu automatisierten Fehlentscheidungen.Unklare Prozesse erzeugen automatisiertes Chaos.
Laut Gartner verlieren Unternehmen jährlich 12,9 Millionen US-Dollar durch schlechte Datenqualität, bevor sie überhaupt KI einsetzen.
Warum Hektik teuer ist
79 % der Führungskräfte sagen, sie müssten Risiken eingehen, um nicht abgehängt zu werden. Doch Aktionismus ist teuer.Der Anteil der Unternehmen, die KI-Projekte abbrechen, ist von 17 % auf 42 % gestiegen.
Schnelligkeit ohne Strategie erhöht nur die Scheiterkosten. Hektik funktioniert nicht. Sie macht Scheitern teurer.
1) Foundation-First-Framework: Der erste Schritt zur erfolgreichen KI-Implementierung
Bevor du KI einführst, brauchst du solide Grundlagen. Kein Wasserfall-Plan, sondern funktionierende Basics.
Klare Richtlinien etablieren
Beantworte diese Fragen, bevor du automatisierst:
Gibt es dokumentierte Brand Voice Guidelines?
Wer ist verantwortlich für Standards und Qualitätssicherung?
Gibt es Review-Prozesse?
Kann dein Team die „Dos and Don'ts“ klar benennen?
Wenn du eines davon mit Nein beantwortest, bist du nicht bereit für Automatisierung.
2) Datenqualität überprüfen
43 % der Unternehmen nennen Datenqualität als grösstes Hindernis.Erfolgreiche Organisationen investieren 50–70 % ihres Budgets in Datenbereinigung.
Wichtige Kriterien:
Eine zentrale Single Source of Truth
Verifizierte Datengenauigkeit
Klare Verantwortlichkeiten (Data Governance)
Dokumentierte Datenflüsse
Ohne saubere Daten automatisierst du fehlerhafte Entscheidungen und verlierst Kontrolle.
3) Das echte Problem identifizieren
Oft ist unklar, welches Problem KI eigentlich lösen soll.Die RAND Corporation fand heraus, dass viele Projekte scheitern, weil sie Technologie einsetzen wollen statt echte Probleme zu lösen.
Frage dich:
Soll dieser Prozess überhaupt existieren?
Welches Ziel verfolge ich?
Ist das Symptom oder die Ursache des Problems?
Proof of Concept: Strategie statt Theater
Strategische POCs testen gezielt Hypothesen mit klaren Erfolgskriterien.KI-Theater dagegen wirkt beeindruckend, liefert aber keinen Nutzen.
Der Unterschied: Strategische POCs nehmen Unsicherheit ernst. KI-Theater blendet sie aus.
Der 80/20-Implementierungspfad
Fokussiere 80 % deiner Energie auf Grundlagen und nur 20 % auf Tools und Technologie.Das heisst konkret:
Nur so entsteht nachhaltiger Erfolg.
Wann du wirklich bereit für KI-Implementierung bist
Du bist bereit für KI-Automatisierung, wenn:
du das Problem klar definieren kannst,
deine Datenqualität dokumentiert ist,
Richtlinien und Verantwortlichkeiten bestehen,
dein Team den Prozess versteht,
du klare Metriken zur Erfolgsmessung hast.
Perfektion ist nicht nötig, aber Stabilität in den Grundlagen schon.
Die unbequeme Wahrheit
Viele vermeintlich erfolgreiche KI-Projekte, über die man in der Presse liest, existieren intern gar nicht mehr.
42 % aller Unternehmen haben ihre KI-Initiativen wieder eingestellt.
Was bleibt, ist oft nur Marketing, kein echter Fortschritt.
„Deine Aufgabe ist es nicht, Pressemitteilungen zu matchen, sondern funktionierende Systeme zu bauen.“ – Julian Odenthal
Fazit: Bau auf stabilem Fundament
KI-Implementierung ist kein Wettrennen.Die Gewinner sind nicht die Schnellsten, sondern die, die auf solidem Grund bauen.
Bevor du automatisierst, stell dir diese Fragen:
Welches Problem löse ich wirklich?
Sind meine Daten verlässlich?
Haben wir klare Prozesse und Verantwortlichkeiten?
Wenn du eines davon nicht klar beantworten kannst, dann ist das nicht das Ende, sondern der Anfang deiner KI-Reise.
Über den Autor
Julian Odenthal ist Management Consultant bei Credera in Berlin und Experte für KI-getriebene Suchtechnologien, Conversion Optimization und digitale Transformation. Er hat in den vergangenen Jahren für Unternehmen wie DocMorris, PRYM und konversion.digital digitale Wachstumsstrategien entwickelt und dabei gezeigt, wie sich datengetriebene Entscheidungen mit kreativer Nutzerzentrierung verbinden lassen.
Als Gründer, Strategieberater und Speaker begleitet er Organisationen bei der Implementierung von KI-Systemen, der Optimierung von E-Commerce-Prozessen und der Entwicklung nachhaltiger Automatisierungsstrategien.
Julian studierte Medienmanagement an der Hochschule Macromedia und Business Management an den Higher Colleges of Technology.
Seine Leidenschaft gilt dem Schnittpunkt von Technologie, Daten und Unternehmenskultur – mit dem Ziel, KI nicht um ihrer selbst willen einzusetzen, sondern als Werkzeug für messbares Wachstum und echte Effizienz.
Mehr zu Julian: LinkedIn
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