Investitionen in KI sind keineswegs so selbstverständlich, wie viele annehmen

Die KI entwickelt sich rasant weiter. Doch je mehr ich mich damit beschäftige, was erforderlich ist, damit KI in Unternehmen funktioniert, desto weniger glaube ich, dass es dabei lediglich darum geht, mit dieser Entwicklung Schritt zu halten. Für die meisten Unternehmen besteht die eigentliche Herausforderung nicht darin, ob sie investieren sollen, sondern darin, wie sie dies tun können, ohne dass Kosten, Komplexität und Veränderungsmüdigkeit schneller zunehmen als der geschaffene Mehrwert.

Der Vorstoß ist real

Die Möglichkeiten sind beeindruckend, und der technologische Fortschritt, der dahintersteht, ist enorm. Modellanbieter investieren massiv, Rechenzentren wachsen rasant, und es entstehen ständig neue Anwendungen. Dies vermittelt das Gefühl einer Unausweichlichkeit: Die KI hält Einzug in jeden Bereich des Unternehmens – Sie sollten also besser handeln.

Geschwindigkeit allein macht noch nicht jede Investition in KI zu einer strategischen Investition

Was dabei oft übersehen wird, ist, dass hinter dem Hype ein Geschäftsmodell steckt. Für Technologieanbieter sind eine breite Akzeptanz und eine hohe (bezahlte) Nutzung das Ziel. Das macht es leicht, über KI so zu sprechen, als sei eine stärkere Nutzung automatisch besser. Innerhalb eines Unternehmens trifft dies jedoch selten zu. Eine stärkere Nutzung kann ebenso gut höhere Kosten, mehr zielloses Experimentieren und mehr Druck auf Teams bedeuten, die noch dabei sind, herauszufinden, wie ein optimales Ergebnis aussieht.

Ich glaube, genau an dieser Stelle geraten viele Unternehmen ins Stocken. Sie beginnen mit einem kühnen Ziel, wählen einige Anwendungsfälle aus und gehen davon aus, dass sich der Einsatz von selbst ausweiten wird. In der Praxis verläuft die Einführung jedoch langsamer, der Nachweis des Nutzens erweist sich als schwieriger, und die nächste Generation von Tools kommt bereits auf den Markt, bevor sich die aktuelle etabliert hat. Deshalb lautet die eigentliche Frage nicht, ob man in KI investieren soll, sondern wo KI die Arbeit tatsächlich verbessert und wo sie vor allem nur für Unruhe sorgt.

Die besten Chancen liegen nicht immer in den größten oder den repetitivsten Prozessen mit hohem Durchsatz. Meiner Erfahrung nach schafft KI oft mehr Mehrwert bei Arbeiten mit hohem Reibungsverlust: an den Stellen, an denen Menschen Zeit damit verlieren, zu suchen, zu übersetzen, vorzubereiten oder verstreute Informationen zu ordnen. Das ist auch der Grund, warum die Unterstützung durch KI oft ein besserer Ausgangspunkt ist als die vollständige Automatisierung. Menschen dabei zu helfen, besser zu arbeiten, führt in der Regel schneller zum Erfolg als der Versuch, die Arbeit gänzlich zu ersetzen.

Denken Sie in Fähigkeiten, nicht in Projekten

Ein weiterer Fehler, den ich beobachte, besteht darin, KI als eine Reihe von unzusammenhängenden Pilotprojekten zu behandeln. Das sorgt zwar für Aktivität, führt jedoch nicht zu nennenswertem Lernen in großem Maßstab. Wenn KI strategisch von Bedeutung ist, muss sie als Fähigkeit aufgebaut werden, wobei Daten, Governance, Kompetenzen und Arbeitsweisen ausreichend berücksichtigt werden müssen, um eine Wiederverwendung zu ermöglichen. Gleichzeitig sollte diese Grundlage praxisnah bleiben. Zu viel Infrastruktur ohne klare Anwendungsfälle ist lediglich eine weitere Form der Verschwendung.

Bleiben Sie in wirtschaftlichen Fragen ehrlich

KI verändert auch das Kostenmodell. Anstelle von überwiegend festen Technologiekosten sehen sich Unternehmen zunehmend mit variablen, nutzungsabhängigen Kosten konfrontiert, die schneller als erwartet ansteigen können. Betrachten Sie die Einführung der Cloud als ein ähnliches Beispiel. Ein erfolgreicher Anwendungsfall kann zu einem kostspieligen werden. Es handelt sich also nicht um einen einmaligen Business Case, den man genehmigt und dann vergisst. Es erfordert fortlaufende Entscheidungen darüber, wo sich KI lohnt, wo einfachere Lösungen besser sind und wo menschliches Urteilsvermögen weiterhin eine Rolle spielen sollte.

Unterschätzen Sie die menschliche Seite nicht

Dies ist möglicherweise der schwierigste Teil. Viele Mitarbeiter experimentieren bereits mit KI, doch das bedeutet nicht, dass sie für größere Veränderungen in der Organisation oder Bewertung ihrer Arbeit bereit sind. Wenn Führungskräfte die Einführung vorantreiben, ohne auf Unsicherheit, Ängste und Unklarheiten einzugehen, erzeugen sie Widerstand statt Dynamik. Meiner Ansicht nach beginnt eine erfolgreiche Einführung damit, KI im Arbeitsalltag nutzbar zu machen, klar zu definieren, wo sie hilft, und die Menschen als Mitgestalter des Wandels zu betrachten und nicht als Hindernisse.

Sie werden den Rückstand niemals vollständig aufholen können

Es gibt noch eine letzte Tatsache, die es zu akzeptieren gilt: Die meisten Unternehmen werden immer das Gefühl haben, hinterherzuhinken. Die technologische Entwicklung schreitet zu schnell voran. Der Versuch, stets an der Spitze zu bleiben, ist für alle bis auf wenige ein aussichtsloses Unterfangen. Wichtiger ist es, die Fähigkeit zu entwickeln, sich anzupassen, zu lernen und mit den derzeit verfügbaren Mitteln Mehrwert zu schaffen. In diesem Sinne ist Widerstandsfähigkeit wichtiger als Geschwindigkeit.

Meine Sichtweise

Ich glaube nicht, dass Investitionen in KI im simplen Sinne eine Selbstverständlichkeit sind. Sie werden zwar notwendig, doch Notwendigkeit ist nicht gleichbedeutend mit einer Dringlichkeit, die jeglicher Abwägung entbehrt. Die Organisationen, die am meisten davon profitieren werden, sind nicht diejenigen, die am intensivsten und am schnellsten mit KI arbeiten. Es sind vielmehr jene, die fundiertere Entscheidungen darüber treffen, wo KI echten Mehrwert schafft, wo sie die Arbeit verbessert und wo es besser ist, einen Gang zurückzuschalten und erst einmal nachzudenken.

Das größte Risiko besteht nicht darin, zu langsam vorzugehen. Es besteht vielmehr darin, zu schnell in die falsche Richtung zu gehen – getrieben von Hype, Druck seitens der Anbieter oder der Angst, etwas zu verpassen. Manchmal ist es der strategisch klügste Schritt, gerade so weit das Tempo zu drosseln, dass man eine bessere Entscheidung treffen kann.