KI in Unternehmensprozessen integrieren: Die drei Erfolgsfaktoren, die wir in Projekten immer wieder sehen
Künstliche Intelligenz hat den Sprung vom Innovationslabor in den Unternehmensalltag geschafft. Ob automatisierte Dokumentenverarbeitung, intelligente Prognosen oder KI-gestützte Assistenzsysteme. Die Möglichkeiten erscheinen nahezu unbegrenzt. Entsprechend investieren viele Unternehmen in erste KI-Projekte und Pilotanwendungen.
Dennoch zeigt sich in der Praxis ein wiederkehrendes Muster: Die Pilotphase verläuft erfolgreich, die Technologie funktioniert und erste Ergebnisse überzeugen. Doch der erwartete Nutzen im Tagesgeschäft bleibt aus. Die Lösung wird nur eingeschränkt genutzt oder verschwindet nach einiger Zeit wieder aus dem Fokus.
Aus unserer Erfahrung bei TIQ Solutions liegt die Ursache dafür nur selten in der KI selbst. Viel häufiger scheitern Projekte an Faktoren, die bereits vor oder neben der eigentlichen Modellentwicklung liegen. Wer KI nachhaltig in Unternehmensprozesse integrieren möchte, sollte insbesondere drei Bereiche frühzeitig berücksichtigen.
Erfolgreiche KI beginnt mit einer belastbaren Datenbasis
Viele Unternehmen beschäftigen sich zuerst mit der Frage, welche KI-Technologie eingesetzt werden soll. Die entscheidendere Frage lautet jedoch häufig: Sind die notwendigen Daten überhaupt verfügbar und nutzbar?
In nahezu jedem Projekt treffen wir auf gewachsene Systemlandschaften. Relevante Informationen liegen verteilt in ERP-Systemen, CRM-Lösungen, Produktionssystemen, Fachanwendungen oder Excel-Dateien. Gleichzeitig unterscheiden sich Datenstrukturen, Aktualität und Qualität erheblich.
Genau hier entstehen die ersten Herausforderungen. Denn KI kann Muster nur dann zuverlässig erkennen, wenn die zugrunde liegenden Informationen konsistent und vertrauenswürdig sind.
Deshalb investieren erfolgreiche Unternehmen zunächst in die Zusammenführung und Strukturierung ihrer Daten. Sie schaffen Transparenz über verfügbare Datenquellen, definieren Verantwortlichkeiten und etablieren Prozesse zur Sicherung der Datenqualität.
Unsere Erfahrung zeigt dabei deutlich: Projekte, die eine solide Datenbasis schaffen, gelangen wesentlich schneller in den produktiven Betrieb als Projekte, die Datenqualität und Governance erst im späteren Verlauf berücksichtigen.
KI muss Teil des Prozesses werden – nicht ein zusätzliches Werkzeug
Ein weiterer Grund für das Scheitern vieler KI-Initiativen liegt in der fehlenden Integration in bestehende Arbeitsabläufe.
In einem Projekt kann ein Modell noch so präzise Vorhersagen liefern. Allerdings wenn Mitarbeitende dafür ein zusätzliches Dashboard öffnen oder Ergebnisse manuell in andere Systeme übertragen müssen, sinkt die Akzeptanz schnell.
Wir beobachten immer wieder, dass Unternehmen den Nutzen einer KI-Lösung erst dann realisieren, wenn die Ergebnisse direkt dort verfügbar sind, wo Entscheidungen getroffen werden.
Ein Beispiel aus einem Projekt im industriellen Umfeld: Ein Prognosemodell für Wartungsbedarfe lieferte bereits sehr zuverlässige Ergebnisse. Trotzdem wurde es kaum genutzt. Erst nachdem die Vorhersagen direkt in das bestehende Instandhaltungssystem integriert wurden und automatisch priorisierte Arbeitsaufträge erzeugten, entstand ein messbarer Mehrwert für den Fachbereich.
Die wichtigste Erkenntnis daraus: KI schafft keinen Wert durch ihre Existenz, sondern durch ihre Verankerung im Prozess.
Technologie allein verändert kein Unternehmen
Der dritte Erfolgsfaktor wird häufig unterschätzt: die Menschen.
Mit der Einführung von KI verändern sich Arbeitsweisen, Entscheidungsprozesse und Verantwortlichkeiten. Mitarbeitende stellen sich verständlicherweise Fragen: Wie verändert sich meine Arbeit? Wie zuverlässig sind die Ergebnisse? Welche Entscheidungen treffe künftig ich und welche die KI?
Aus unserer Projekterfahrung wissen wir, dass Akzeptanz nicht durch technische Perfektion entsteht, sondern durch Transparenz, Einbindung und Qualifizierung.
Besonders erfolgreich sind Unternehmen, die Fachbereiche frühzeitig in die Entwicklung einbeziehen und sogenannte Multiplikatoren oder Change Agents aufbauen. Diese Mitarbeitenden tragen die Veränderung in ihre Teams, geben Feedback aus der Praxis und helfen dabei, Vertrauen in neue Arbeitsweisen aufzubauen.
Gerade bei KI-Projekten entscheidet diese organisatorische Verankerung oft darüber, ob aus einer technischen Lösung ein nachhaltiger Unternehmenserfolg wird.
KI-Integration ist mehr als ein Technologieprojekt
Die erfolgreichsten KI-Initiativen betrachten Technologie nicht isoliert. Sie verbinden Datenmanagement, Systemintegration und organisatorische Veränderung zu einem gemeinsamen Transformationsvorhaben.
Aus unseren Projekten wissen wir: Unternehmen erzielen die größten Erfolge, wenn sie zunächst den Geschäftsnutzen definieren, anschließend die Datenbasis schaffen und die Lösung konsequent in bestehende Prozesse integrieren. Erst dadurch entsteht aus einem Proof of Concept eine produktive Anwendung mit messbarem Mehrwert.
Wie ein bewährtes Vorgehen von der Auswahl geeigneter Use Cases über den Aufbau der Datenbasis bis hin zum produktiven Betrieb aussieht, erläutern wir Ihnen gern in einem unverbindlichen Beratungsgespräch.
Autoren: Andreas Richter, Claudia Caruso
