Künstliche Intelligenz hält Einzug in Unternehmen aller Branchen – doch der Weg von der ersten Anwendung bis zur skalierbaren Lösung ist komplex. Fehlende Datenqualität, Insellösungen und unklare Ziele führen dazu, dass viele Projekte scheitern. Anhand von sieben Learnings aus der Praxis, zeigen wir, wie Unternehmen KI strategisch, nachhaltig, messbar – und damit erfolgreich – einführen können.

Künstliche Intelligenz hat sich binnen kurzer Zeit vom Innovationsversprechen zum festen Bestandteil operativer Geschäftsprozesse entwickelt. Laut aktuellen Erhebungen setzen bereits 72 Prozent der Unternehmen KI in mindestens einem Geschäftsbereich ein [1]. Die Boston Consulting Group fand außerdem heraus, dass Unternehmen, die KI frühzeitig eingeführt haben, ein 1,5-fach höheres Umsatzwachstum verzeichnen als andere Unternehmen [2]. Doch es gibt auch eine Kehrseite des Erfolgs: 70 Prozent der CIOs berichten, dass ein Großteil ihrer individuell entwickelten KI-Projekte gescheitert ist – häufig wegen unklarer Ziele, isolierter Lösungen oder unzureichender Datenbasis [3]. Umso wichtiger ist es, aus diesen Erfahrungen zu lernen und wiederholbare Fehler systematisch zu vermeiden.

1. Beim Problem beginnen.

Der sinnvollste Einstieg in den KI-Einsatz beginnt mit einem klar umrissenen, geschäftskritischen Problem. Etwa dann, wenn Prozesse zu langsam, zu teuer oder zu fehleranfällig sind. Statt also nach einer Anwendung für ein KI-Tool zu suchen, sollte der Fokus auf Herausforderungen liegen, deren Lösung einen messbaren geschäftlichen Effekt bringt – etwa in der Kundenkommunikation, im Vertrieb oder in der Produktion. Praxisbeispiele können dabei als Inspiration dienen: Im Kunden-Support können etwa KI-gestützte Tools zum Einsatz kommen, um für Kundenanfragen schneller die gesuchten Informationen und Lösungen zu finden. In Industrieunternehmen lassen sich mithilfe von KI-basierter prädiktiver Analysen Sensordaten aus Maschinen auswerten, um Ausfälle frühzeitig zu erkennen und Wartungsbedarf rechtzeitig zu planen.

2. Die richtigen Daten nutzen.

Sobald ein relevantes Problem identifiziert ist, gilt es zu klären, ob die nötigen Daten vorhanden sind, um es zu lösen – in ausreichender Qualität, Menge und Struktur. Denn ohne passende Datenbasis kann auch die beste KI keine belastbaren Ergebnisse liefern. Generative KI-Modelle werden in der Regel mit riesigen Datenmengen aus dem öffentlichen Internet trainiert. Dabei fehlt ihnen jedoch sowohl aktueller Kontext als auch unternehmensspezifisches Wissen. Um den größtmöglichen Nutzen aus KI-Anwendungen zu ziehen, müssen Unternehmen ihre eigenen, proprietären Daten gezielt in die Modelle einspeisen – zum Beispiel mithilfe von Retrieval-Augmented Generation (RAG), einer Technik zur Anreicherung von KI-Modellen mit unternehmensinternem Wissen.

3. Wirkung messbar machen.

Sobald ein klares Ziel definiert und die passenden Daten verfügbar sind, gilt es, den Erfolg der KI-Initiative kontinuierlich messbar zu machen – von der ersten MVP-Version (Minimum Viable Product) bis hin zur ausgereiften Lösung. Denn wer die Performance im Blick behält, kann frühzeitig erkennen, ob ein Projekt nachjustiert oder – im Zweifel – ganz eingestellt werden muss, wenn es nicht die erwarteten Ergebnisse liefert. Dabei gilt es nicht nur, den geschäftlichen Nutzen zu überwachen, sondern auch die Leistungsfähigkeit der eingesetzten KI-Systeme selbst – etwa durch die Analyse der Nutzerzufriedenheit und die Überprüfung, wie genau die generierten Ergebnisse sind.

4. Insellösungen vermeiden.

Viele Unternehmen starten mit spezialisierten Einzel-lösungen, um erste KI-Anwendungen schnell umzusetzen. Doch das führt oft zu einem Flickenteppich verschiedener Systeme, der schwer zu integrieren ist. Die Folge: hohe Kosten, begrenzte Skalierbarkeit und erheblicher Anpassungsaufwand. Zusätzlich drohen Datensilos und Com–pliance-Risiken. Um dem vorzubeugen, sollten neue KI-Projekte in bestehende Infrastrukturen integrierbar, interoperabel und datenbasiert angelegt sein – als Grundlage für eine zukunftsfähige KI-Architektur.

5. Offenheit für Experimente fördern.

Damit KI-Initiativen erfolgreich sind, braucht es mehr als Technologie: Mitarbeitende müssen befähigt werden, mit neuen Tools zu experimentieren und innovative Lösungen zu entwickeln. Einige Unternehmen etablieren dafür gezielt Innovationsprogramme oder interne Hubs, in denen Teams frei mit KI-Anwendungen arbeiten und reale Business-Probleme adressieren können – etwa durch Prototyping, Tool-Tests oder die Kombination bestehender Systeme mit neuen Modellen. Solche Freiräume fördern nicht nur technologische Kreativität, sondern beschleunigen auch den kulturellen Wandel, der mit der Einführung von KI einhergeht. Eine explorative Herangehensweise senkt die Einstiegshürden, fördert Akzeptanz im Unternehmen und hilft dabei, frühe Use Cases iterativ zu validieren – ein entscheidender Erfolgsfaktor für die langfristige Skalierung.

6. KI für Prognosen und Entscheidungen nutzen.

Immer mehr Unternehmen setzen KI auch ein, um fundierte Prognosen zu erstellen – etwa zur tatsächlichen Nutzung von Produkten, zur Wirtschaftlichkeit einzelner Geschäftsmodelle oder zur optimalen Verteilung von Ressourcen. So lassen sich operative Prozesse effizienter steuern und strategische Entscheidungen auf einer soliden Datenbasis treffen. Entscheidend ist auch hier die Qualität, Struktur und Relevanz der zugrunde liegenden Informationen. Nur wer auf konsistente und kontextbezogene Daten zugreifen kann, schafft die Voraussetzung für skalierbare, belastbare und transparente Entscheidungen – und nutzt das volle Potenzial von KI zur nachhaltigen Unternehmenssteuerung.

7. Leitplanken setzen.

Eine erfolgreiche KI-Strategie erfordert von Beginn an klare Governance-Strukturen und ein vorausschauendes Risikomanagement: mit Richtlinien, die sicherstellen, dass Modelle auf vertrauenswürdigen Daten basieren, regulatorische Anforderungen erfüllen und im Sinne der Nutzenden eingesetzt werden. Auch der Blick auf zu erwartende künftige Regulierungen gebietet ein solches Vorgehen: Die Anforderungen an Transparenz, Datennachvollziehbarkeit und Fairness werden national wie international weiter zunehmen. Ein belastbarer Governance-Rahmen schafft daher nicht nur Rechtssicherheit, sondern stärkt auch das Vertrauen von Kundschaft, Mitarbeitenden und Aufsichtsbehörden – und ist damit ein zentraler Faktor für nachhaltigen KI-Erfolg im Unternehmen.

Fazit: Die eigene KI-Strategie jetzt zukunftssicher gestalten. Die Einführung von KI ist kein kurzfristiges Technologieprojekt, sondern ein strategischer Transformationsprozess. Wer ihn erfolgreich gestalten will, sollte frühzeitig auf eine stabile Datenbasis, klare Anwendungsfälle, transparente Governance und die nahtlose Integration in bestehende Architekturen achten. Nur so lässt sich verhindern, dass punktuelle Pilot-projekte zu technischen Insellösungen mit hohem Wartungsaufwand und begrenztem Nutzen werden. Gleichzeitig gilt: Auch gescheiterte Projekte sind wertvoll – wenn Unternehmen aus ihnen lernen und ihre Strategie weiterentwickeln. Entscheidend ist nicht der perfekte Start, sondern der kontinuierliche Aufbau einer tragfähigen, skalierbaren KI-Landschaft. Ob Sie bereits erste Projekte umsetzen oder noch am Anfang stehen – jetzt ist der richtige Zeitpunkt, um Ihre KI-Strategie zukunftssicher aufzustellen.

Wibke Laier,
Area Vice President DACH
bei Elastic

[1] https://www.statista.com/statistics/1545783/ai-adoption-among-organizations-worldwide/

[2] https://www.bcg.com/press/24october2024-ai-adoption-in-2024-74-of-companies-struggle-to-achieve-and-scale-value

0[3] https://my.idc.com/getdoc.jsp?containerId=US52703024

Illustration: © Skypixel | Dreamstime.com

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Wibke Laier, Area Vice President DACH bei Elastic

[1] https://www.statista.com/statistics/1545783/ai-adoption-among-organizations-worldwide/

[2] https://www.bcg.com/press/24october2024-ai-adoption-in-2024-74-of-companies-struggle-to-achieve-and-scale-value

0[3] https://my.idc.com/getdoc.jsp?containerId=US52703024

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