Warum wirksame Digitalisierung oft an schlechten Prozessen und chaotischer Zusammenarbeit scheitert
Überall in den Führungsetagen ist der Druck spürbar: Es muss in Künstliche Intelligenz investiert werden. Projektteams werden gegründet, Budgets freigegeben und Piloten gestartet.
Doch die Realität, die viele Führungskräfte erleben, sieht anders aus: Initiativen versanden, liefern enttäuschende Ergebnisse oder entpuppen sich als teure Insellösungen. Der Grund: Die Technologie trifft auf eine organisatorische Realität, die nicht bereit ist. Führungskräfte, die jetzt blind auf den Hype aufspringen, investieren nicht in die Zukunft – sie multiplizieren bestehende Probleme.
Die Multiplikator-Falle: KI verstärkt, was da ist
Die vielleicht wichtigste Erkenntnis für jede KI-Strategie lautet: KI ist keine Magie, sie ist ein Multiplikator. Wenn Sie KI auf einen sauberen, klaren und abteilungsübergreifend abgestimmten Prozess anwenden, können Sie die Effizienz exponentiell steigern.
Dies funktioniert allerdings nicht, wenn Sie KI auf eine Kombination aus Teamkonflikten, unklaren Verantwortlichkeiten, veralteten Prozessen, versteckten Schleifen und fehlende Kommunikation loslassen.
Kurz gesagt, verschärft KI bestehende Probleme oder unterstützt gute Prozesse. Sie wirkt wie ein Multiplikator und Katalysator.
Der Mensch als Flaschenhals: KI als rein technisches Projekt
Ein zentrales Missverständnis vieler Unternehmen ist die Betrachtung von KI als rein technisches Projekt, das primär von einer zentralen Stabsstelle, oft der IT, "optimiert" werden soll. Dieser Ansatz ignoriert die Realität des Tagesgeschäfts und scheitert häufig an der menschlichen Komponente.
KI kann nur so gut sein, wie die Daten und die Prozesse, die sie speisen. Wenn die Menschen in den Kernprozessen, also die eigentlichen Wissens- und Prozessträger, nicht aktiv in die Gestaltung und Definition eingebunden werden, wenn sie nicht lernen, miteinander und systematisch über die Prozessgrenzen hinweg zu kommunizieren, werden die zugrundeliegenden Prozesse ineffizient und fragmentiert bleiben.
Der exponentielle Gewinn: KI auf sauberen Prozessen
Wenn Sie KI auf einen sorgfältig sauberen, klaren und vor allem abteilungsübergreifend abgestimmten Prozess anwenden, also auf eine Wertschöpfungskette, deren Schnittstellen, Verantwortlichkeiten und Datenflüsse eindeutig definiert sind, können Sie die Effizienz, die Geschwindigkeit und die Qualität der Ergebnisse exponentiell steigern.
Hier entfaltet KI ihren wahren Wert als Optimierungs- und Innovationsmotor. Sie automatisiert nicht nur repetitive Aufgaben, sondern deckt verborgene Muster auf und ermöglicht Entscheidungen in Echtzeit, die zuvor unmöglich waren.
Möchten Sie Ihre Prozesse so klar und abteilungsübergreifend gestalten, dass KI ihr volles Potenzial als Innovationsmotor entfalten kann? Dann lassen Sie uns sprechen:
KI Einführung gelingt nur mit stabilem Fundament
Wir erleben in der Praxis, dass Unternehmen, die über komplexe KI-Implementierungen nachdenken, gleichzeitig am Fundament scheitern. Es fehlt oft an grundlegenden Prozessdokumentationen, wie beispielsweise einem standardisierten Onboarding-Prozess für neue Mitarbeitende. Ein Teilnehmer eines unserer Workshops fasste es treffend zusammen: "Wenn das der Startpunkt ist, dann braucht man mit KI erstmal gar nicht kommen".
Wenn eine Organisation daran scheitert, ihr Wissen zu systematisieren, kann KI dieses auch nicht nutzen.
"AI-Ready" ist eine Kultur-Entscheidung, keine IT-Entscheidung
Wahre KI-Reife beginnt nicht beim Einkauf von Software, sondern bei der Qualität der Zusammenarbeit. Sie basiert auf der fundamentalen Einsicht, dass das unumstößliche Gesetz der IT "Garbage In, Garbage Out" auch hier gilt.
Konkrete Folgen sind:
Mangelnde Datenqualität führt zu fehlerhaften KI-Ergebnissen: Werden KI-Systeme mit "schlechten" Daten trainiert oder gefüttert, liefert das beste Modell nur fehlerhafte, irrelevante oder gar irreführende Ergebnisse.
Mangelnde Kollaboration führt zu irrelevanten Lösungen: Wenn die Teams (z.B. IT, Fachabteilungen, Management) nicht effektiv zusammenarbeiten und unterschiedliche Ziele verfolgen, werden KI-Lösungen entwickelt, die an den tatsächlichen Geschäftsanforderungen vorbeigehen und die später entweder neu entwickelt werden müssen oder ganz scheitern.
Verlust des Vertrauens: Fehlerhafte KI-Ergebnisse untergraben das Vertrauen der Nutzer (Mitarbeiter und Kunden) in die neue Technologie und erschweren die Akzeptanz und Skalierung der KI-Reife im Unternehmen.
Die eigentliche Vorbereitung auf KI ist Organisationsentwicklung. Es bedeutet, die Silos aufzubrechen und die Organisation konsequent auf ihre Wertströme auszurichten – von der Kundenanfrage bis zur Abrechnung.
Der aktuelle KI-Hype ist daher eine strategische Chance für "Pionier-Entscheider". Sie können den Druck nutzen, um sich die Frage zu stellen: "Wenn wir diese Technologie in Zukunft richtig nutzen wollen, müssen wir dann nicht jetzt anfangen, mit unseren Menschen an den fundamentalen Prozessen zu arbeiten?".
Der duale Ansatz: Wie Sie trotzdem sofort starten können:
Sie müssen nicht jede Prozessoptimierung abschließen, bevor Sie erste KI-Tools nutzen. Ein solcher Plan wäre unrealistisch und würde Jahre dauern.
Ein pragmatischer und wirksamer Ansatz ist dual:
Quick-Wins (Automatisierung): Nutzen Sie KI dort, wo sie sofort Entlastung schafft. Identifizieren Sie kleine, repetitive Aufgaben, die nicht gestrichen werden können und automatisieren Sie diese, um Ihren Teams schnell Freiraum und Luft zum Atmen zu verschaffen.
Deep-Work (Transformation): Nutzen Sie diesen Freiraum parallel, um die fundamentalen, wertstromorientierten Kernprozesse sauber und abteilungsübergreifend neu zu gestalten.
Dieser duale Ansatz holt die Mitarbeitenden ab, schafft schnelle Erfolge und legt gleichzeitig das Fundament für die wirklichen, strategischen Effizienzsprünge der Zukunft.
Fazit: Der Schlüssel zur erfolgreichen KI-Adoption liegt nicht primär im Algorithmus, sondern in der organisatorischen Reife und der Prozessdisziplin. KI verändert nicht die Notwendigkeit menschlicher Zusammenarbeit, sondern macht ihre Abwesenheit nur umso schneller und schmerzhafter sichtbar.
Wer KI einführen will, muss zuerst seine Hausaufgaben in Sachen Prozesse, Datenqualität und abteilungsübergreifende Kommunikation machen. Erst wenn der Mensch spricht, kann die KI zuhören und helfen.