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Trotz großer Erwartungen scheitern die meisten KI-Projekte. Laut einer Studie des MIT erreichen 95  % aller Pilotprojekte nicht den gewünschten Erfolg [1]. Auf den ersten Blick wirkt der Hype um künstliche Intelligenz überzogen. Doch so einfach ist es nicht.

Die Ursachen liegen nicht in der Technologie selbst, sondern in ihrem Einsatz. Eine aktuelle Umfrage von Freshworks zeigt, dass ein großer Teil der Software-Ausgaben für Tools verschwendet wird, die keinen echten Mehrwert bringen – etwa durch schlecht umgesetzte Einführungen oder ungenutzte Lizenzen [2]. 42  % der Beschäftigten in Deutschland fühlen sich durch die Menge an Tools überfordert. 62  % ziehen in Betracht, ihr Unternehmen innerhalb der nächsten zwölf Monate zu verlassen.

Erfolgreiche Projekte verlaufen anders. Veränderung durch KI geschieht nicht auf Knopfdruck, sondern in klar erkennbaren Phasen. Entscheidend ist ein strukturierter Einstieg und eine Einführung entlang konkreter Entwicklungsphasen. Die folgenden drei Schritte zeigen, wie Unternehmen den Sprung aus den 95  % der gescheiterten Projekte in die 5  % schaffen, die den Wandel aktiv gestalten.

Schritt 1: Vorbereitung

Diese Phase legt das Fundament. Entscheidend ist, dass das obere Management an einem Strang zieht und klare Erfolgskriterien definiert. Gleichzeitig müssen bestehende Abläufe überprüft, die Datenqualität sichergestellt und zentrale Personen ernannt werden, die den Wandel aktiv vorantreiben. Ebenso wichtig ist es, Mitarbeitende frühzeitig einzubinden. Wer versteht, wie KI im Alltag unterstützt, wird ihr eher vertrauen. Schulungen schaffen Vertrauen und wecken Neugier. Eine gute Vorbereitung schafft ein Umfeld, das bereit ist, den Mehrwert von KI tatsächlich zu nutzen.

Schritt 2: Aktivierung

In dieser Phase wird KI gezielt in ausgewählte, besonders komplexe Arbeitsabläufe integriert – also vor allem Bereiche, in denen ihr Nutzen schnell sichtbar wird. Dazu zählt etwa der Einsatz von Co-Piloten im Support, die Anfragen automatisch kategorisieren, häufige Fragen beantworten oder relevante Informationen schnell bereitstellen.

Diese Phase entscheidet über Akzeptanz und Geschwindigkeit. Jetzt ist es wichtig, den Wandel aktiv zu begleiten, Schulungen anzubieten und das Vertrauen in die Technologie zu stärken. Rückmeldungen aus der Praxis und Nutzungsdaten helfen, Prozesse weiterzuentwickeln und den Mehrwert kontinuierlich zu steigern.

Schritt 3: Skalierung

Nach ersten Erfolgen rückt die Skalierung in den Fokus. Weitere Anwendungsbereiche kommen hinzu, etwa in der Ressourcenplanung, bei internen Services für Mitarbeitende oder in der Bearbeitung komplexerer Fälle. Unternehmen erweitern den Einsatz um fortgeschrittene Funktionen wie KI-gestützte Agenten oder datenbasierte Analysen.

Der menschliche Faktor bleibt entscheidend. Schulungen orientieren sich nun stärker an den unterschiedlichen Erfahrungsniveaus der Nutzerinnen und Nutzer. Neue Verhaltensweisen verankern sich im Arbeitsalltag, zentrale Personen übernehmen Verantwortung und treiben den KI-Einsatz aktiv in ihren Teams voran. So entsteht eine Dynamik, die Vertrauen stärkt und Neugier fördert.

In dieser Phase ist KI kein Pilotprojekt mehr. Sie wird fester Bestandteil des Tagesgeschäfts und dauerhaft im Unternehmen verankert.

Jetzt ist Führung gefragt

Eine schrittweise Einführung muss nicht zum Stillstand führen. Im Gegenteil: Der Nutzen wächst mit jeder Phase. Mitarbeitende sind besser vorbereitet, und Pilotprojekte entwickeln sich zu messbaren Erfolgen im gesamten Unternehmen.

Die Studien von MIT und Freshworks zeigen nicht, dass KI zum Scheitern verurteilt ist. Sie verdeutlichen vielmehr, dass viele Unternehmen versuchen, den schwierigen Teil zu überspringen. Statt sorgfältig vorzubereiten und erste Erfolge abzusichern, steigen sie direkt in die Skalierung ein.

Die entscheidende Frage für Führungskräfte lautet: Soll es bei unverbindlichen Experimenten bleiben? Oder geht es darum, echten Fortschritt zu erzielen, indem KI gezielt an Zielen, Prozessen und Menschen ausgerichtet wird.

Simon Hayward, General Manager und VP of Sales, International bei Freshworks

[1] https://taz.de/Studien-belegen-dass-der-Einsatz-von-KI-keine-Effizienzgewinne-in-Unternehmen-bringt/!6125562/

[2] https://www.freshworks.com/report/cost-of-complexity/

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Trotz großer Erwartungen scheitern die meisten KI-Projekte. Laut einer Studie des MIT erreichen 95 % aller Pilotprojekte nicht den gewünschten Erfolg [1]. Auf den ersten Blick wirkt der Hype um künstliche Intelligenz überzogen. Doch so einfach ist es nicht.

[1] https://taz.de/Studien-belegen-dass-der-Einsatz-von-KI-keine-Effizienzgewinne-in-Unternehmen-bringt/!6125562/

[2] https://www.freshworks.com/report/cost-of-complexity/

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