Sprung von der Experimentierphase zur unternehmensweiten Skalierung

Die anfängliche Euphorie rund um generative KI stößt inzwischen auf erste Hürden.

Zwar wird die Technologie noch immer zu Recht als bahnbrechend für Wirtschaft und Gesellschaft gefeiert – doch zu Beginn des Jahres 2025 kämpfen viele Unternehmen noch damit, ihre ambitionierten KI-Versprechen in greifbaren, unternehmensweiten Mehrwert zu überführen. In Europa gelingt es laut einer aktuellen Studie des Infosys Knowledge Institutes derzeit nur 6 Prozent der Unternehmen, generative KI gewinnbringend einzusetzen – in Nordamerika sind es immerhin 16 Prozent.

Diese Diskrepanz zu den weitreichenden Prognosen für KI ist jedoch weder überraschend noch besorgniserregend, sondern vielmehr ein typischer Verlauf für neue, disruptive Technologien. Nach einer Phase des Enthusiasmus und intensiver Experimente treten die praktischen Herausforderungen und Grenzen zunehmend in den Vordergrund. Somit stehen viele Unternehmen im Jahr 2025 vor der Herausforderung, ihre KI-Projekte über die Testphase hinaus unternehmensweit zu skalieren. Wie lässt sich dieser entscheidende Schritt meistern?

1. KI nicht isoliert denken: Bestehende Digitalprojekte als Schlüssel zur Skalierung

Zwei zentrale Herausforderungen unterscheiden generative KI von anderen digitalen Innovationen. Erstens erfordert die erfolgreiche Entwicklung und Implementierung solcher KI-Systeme eine enge Einbindung der Nutzer:innen, für die sie konzipiert sind. Damit diese aktiv zur Optimierung beitragen können, müssen sie nicht nur Expert:innen in ihrem jeweiligen Fachgebiet sein, sondern auch über fundierte Kenntnisse in KI-Ethik und Governance verfügen. Zweitens führt der zunehmende Einsatz von rollenspezifischen, personalisierten KI-Tools („Agentic AI“) dazu, dass sich die KI-Infrastruktur eines Unternehmens immer stärker fragmentiert. Das erfordert ein Umdenken im gesamten operativen Modell: KI ist nicht mehr nur ein unterstützendes Werkzeug, sondern ein integraler Bestandteil für strategische Geschäftsprozesse sowie die Zusammenarbeit und Rollenverteilungen innerhalb eines Unternehmens.

Die gute Nachricht: Organisationen, die bereits vorherige digitale Transformationen gemeistert haben, fangen beim Thema KI nicht bei null an. Stattdessen können sie auf bestehende Strategien aufbauen und bewährte Ansätze gezielt an die besonderen Anforderungen von KI-Implementation anpassen. So lassen sich agile Arbeitsweisen, die auf schnelle Prototypenentwicklung und kontinuierliche Verbesserung setzen, ideal auf die iterative Entwicklung von KI-Modellen anpassen. Produktzentrierte Organisationsstrukturen statt starrer Hierarchien schaffen die nötige Flexibilität, um KI in verschiedene Geschäftsbereiche zu integrieren. Innovationslabore, die einst für digitale Pilotprojekte aufgesetzt wurden, können nun als Experimentierfelder für KI-Anwendungen genutzt werden, während cloud-native Infrastrukturen die nötige Rechenleistung und Datenverfügbarkeit gewährleisten, die für den großflächigen KI-Einsatz erforderlich sind.

2. KI braucht Richtung: Warum eine klare strategische Ausrichtung unverzichtbar ist

Damit KI-Initiativen einen spürbaren Einfluss auf den Geschäftserfolg haben können, ist eine klare strategische Ausrichtung unerlässlich. Diese Vision muss von der Unternehmensführung ausgehen und klar an alle Teams und Stakeholder kommuniziert werden. Nur wenn alle Beteiligten verstehen, warum KI eingeführt wird, welches übergeordnete Ziel angestrebt wird und welchen konkreten Nutzen die KI-Reise für sie bietet, kann die Transformation gelingen. Diese Strategie kann und darf nicht statisch sein – entscheidend ist jedoch, dass sie kontinuierlich vermittelt und als klare Leitlinie für den KI-Einsatz im Unternehmen etabliert wird.

Ein strukturierter Ansatz zur Wertrealisierung ist hierbei essenziell: Statt auf große, riskante Investitionen sollten Unternehmen auf schnelle, iterative Fortschritte setzen, bei denen jede Phase anhand klar definierter Wertmetriken bewertet wird. Dieses Modell hilft nicht nur dabei, gezielt in die richtigen Initiativen zu investieren, sondern auch erfolgreiche Experimente in skalierbare, unternehmensweite Lösungen zu überführen.

Darüber hinaus sollten auch die folgenden organisatorischen Voraussetzungen im Unternehmen nicht übersehen werden:

• Von der Foundry zur AI Factory: Ähnlich wie frühere Innovationslabore sollte eine „AI Factory“ als zentrales Kompetenzzentrum für die KI-Entwicklung und -Skalierung dienen. Anstatt isoliert vom Kerngeschäft zu agieren sollte diese Instanz durch agile Arbeitsmethoden eng in alle relevanten Entscheidungen eingebunden sein, um Experimentierprozesse effizient zu steuern und erfolgreiche Konzepte schnell unternehmensweit auszurollen.
• Training und Change-Management: Nur wenn Mitarbeitende aktiv in den Wandel eingebunden werden, sich als Mitgestalter:innen von KI-Projekten verstehen und die Technologie als Mehrwert für ihre eigene Arbeit erkennen, kann eine hohe Akzeptanz und produktive Nutzung sichergestellt werden. Deshalb sind gezielte Weiterbildungs- und Change-Management-Programme unerlässlich.
• Demokratisierung und Autonomie: Flexible Organisationsstrukturen befähigen eigenständige Teams, maßgeschneiderte KI-Tools für ihre spezifischen Anforderungen zu entwickeln und einzusetzen. Eine zentrale Steuerungsinstanz (siehe oben) sollte als Unterstützer und Berater fungieren, ohne Innovationsprozesse unnötig zu bremsen. Wichtig ist dabei ein ausgewogenes Modell: KI muss in einem gut regulierten und kontrollierten Umfeld demokratisiert werden, sodass Experimente gefördert, Kosten minimiert und Risiken begrenzt werden – ohne dabei die Geschwindigkeit und Innovationskraft einzuschränken.

3. Integration statt Inseldenken: Mit starken Partnern den Weg für KI ebnen

Nicht zuletzt liegt der Schlüssel zum Erfolg in der Zusammenarbeit mit Expert:innen aus zwei zentralen Bereichen. Erstens mit Technologieanbietern, die selbst beginnen, generative KI in ihre Systeme zu integrieren und weiterzuentwickeln. Kein Unternehmen agiert isoliert – es ist Teil eines Netzwerks aus Partnern, Dienstleistern und Branchenplattformen. Alle Akteure innerhalb dieses Ökosystems müssen auf gemeinsame Standards, regulatorische Vorgaben und einheitliche Datenprinzipien setzen, um reibungslose Prozesse und maximale Effizienz zu gewährleisten.

Zweitens spielen strategische Berater:innen eine entscheidende Rolle, da sie sowohl die Geschäftsrealität eines Unternehmens als auch die realistischen Möglichkeiten von KI verstehen. Die Einführung generativer KI ist kein rein technologisches Projekt, sondern ein tiefgreifender Veränderungsprozess. Expert:innen mit fundierter Branchenkenntnis können dabei helfen, KI nicht nur als isolierte Lösung zu betrachten, sondern als integralen Bestandteil der Unternehmensstrategie. Darüber hinaus können sie dabei helfen, potenzielle Risiken frühzeitig zu erkennen – sei es in Bezug auf regulatorische Anforderungen, ethische Fragestellungen oder die Akzeptanz innerhalb der Belegschaft.

Fazit: Pragmatisch und strategisch in die KI-Zukunft

In den kommenden Jahren werden bei der KI-Implementation und -Skalierung viele Herausforderungen auf Unternehmen zukommen. Jede Hürde wird eine Lektion für die nächste sein. Ohne eine fundierte Strategie und die richtigen Voraussetzungen wird so manches Unternehmen bereits an den ersten Herausforderungen scheitern. Die Kombination aus technologischer Expertise, strategischer Weitsicht und partnerschaftlicher Zusammenarbeit wird den Ausschlag geben und bestimmen, für welche Unternehmen KI tatsächlich als Motor für Innovation und nachhaltige Wertschöpfung dienen wird.