Das Wichtigste in Kürze:
- KI-Projekte scheitern selten an Technologie, sondern an Zielklarheit und Messbarkeit – viele Initiativen starten als Technikprojekt ohne klares Business-Problem, bleiben nach dem Proof of Concept im Pilotstatus und liefern keinen nachweisbaren Beitrag zu Effizienz, Qualität oder Kosten.
- Erfolg beginnt mit dem richtigen Startpunkt und wenigen, eindeutigen KPIs; effektive KI-Use-Cases entstehen dort, wo hoher manueller Aufwand, klare Regeln und gute Daten zusammentreffen (z. B. Service Desk, Backoffice, IT-Betrieb).
- Mehrwert entsteht durch Priorisierung, Governance und Einbindung der Stakeholder: IT-Leitende sollten Use Cases nach Business-Mehrwert und Time-to-Value priorisieren, KPIs vor Projektstart definieren, Fachbereiche und Management früh einbinden und Governance von Beginn an mitdenken.
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Inhaltsverzeichnis:
- Warum laufen viele KI-Initiativen ins Leere?
- Der richtige Startpunkt: Business-Problem statt KI-Tool
- Vom Pilot zum Ergebnis: KI richtig priorisieren
- KPIs und ROI: Wie Erfolg von KI messbar wird
- KI im Unternehmen: Typische Fehler und wie man sie vermeidet
- Wie kann KI mehrwertstiftend im Unternehmen verankert werden?
- Event-Tipp: AI Unlocked – Tipps und Tricks von den Profis
1. Warum laufen viele KI-Initiativen ins Leere?
Oftmals gestaltet sich die Einführung von KI in Unternehmen so schwierig wie die Umsetzung komplexer IT-Großprojekte: Die Technologie steht im Mittelpunkt, doch der geschäftliche Nutzen bleibt diffus. KI wird als Technologieprojekt gestartet, und nicht als Business-Initiative.
In vielen Unternehmen beobachten wir die folgenden Szenarien:
- Use Cases sind zu groß, zu unkonkret oder zu abstrakt.
- Der Nutzen wird von den Mitarbeitenden wahrgenommen, aber nicht messbar mit Kennzahlen belegt.
- Nach dem Proof of Concept fehlt die Skalierung – das Pilotprojekt demonstriert, dass die Technologie grundsätzlich funktioniert, bleibt aber zunächst isoliert.
Notwendig sind deshalb: ein klar formuliertes Business-Problem statt einer abstrakten KI-Agenda, konkrete KPIs, an denen Erfolg oder Misserfolg sichtbar wird, und ein Plan, damit aus einem Pilotprojekt ein tragfähiger, wiederholbarer Ansatz wird.
2. Der richtige Startpunkt: Business-Problem statt KI-Tool
Erfolgreiche KI-Einführungen beginnen nicht mit der Frage „Wo können wir KI einsetzen?“, sondern mit „Welches konkrete Problem wollen wir lösen?“.
Typische, gut geeignete Einstiegsbereiche sind:
- Service und Support (z. B. Ticket-Vorsortierung, Wissenssuche)
- Administration und Backoffice (Dokumentenverarbeitung, Klassifizierung)
- Vertrieb und Marketing (Angebotsvorbereitung, Lead-Priorisierung)
- IT-Betrieb und Security (Anomalie-Erkennung, Alert-Priorisierung)
Ein KI-Use-Case eignet sich besonders, wenn Prozesse viel manuelle Arbeit erfordern, über klare Regeln verfügen und auf einer soliden Datenbasis beruhen.
3. Vom Pilot zum Ergebnis: KI richtig priorisieren
Nicht jeder KI-Use-Case ist sofort sinnvoll. Bewährt hat sich eine einfache Priorisierung anhand von drei Fragen:
- Welchen konkreten Business-Mehrwert erwarten wir?
- Wie hoch ist der Umsetzungsaufwand (Daten, Integration, Change)?
- Wie schnell wird ein Nutzen sichtbar?
Besonders attraktiv sind Use Cases mit kurzer Time-to-Value, klar messbarem Effekt und begrenztem Risiko. So entsteht Vertrauen, sowohl in der Organisation als auch im Management.
Wichtig: KI ist kein einzelnes Produkt, sondern ein Baukasten aus Modellen, Daten, Infrastruktur und Prozessen.
4. KPIs und ROI: Wie Erfolg von KI messbar wird
KPIs sind der entscheidende Hebel, um KI-Projekte zu priorisieren, zu steuern und gegenüber Management und Fachbereichen zu legitimieren.
Relevant sind insbesondere Kennzahlen zu Effizienz, Qualität, Kosten und Governance. KPIs sind der Kern, um KI-Projekte vor Management und Fachbereichen zu legitimieren.
Wichtig: KPIs sollten vor Projektstart definiert werden.
Klassische KPIs reichen oftmals nicht aus, da KI häufig indirekt wirkt. Sie spart Zeit, verbessert Entscheidungen oder reduziert Fehler. Diese Effekte müssen gezielt sichtbar gemacht werden.
Checkliste: Drei KPI-Ebenen für messbaren KI-Erfolg
- Operative KPIs (Effizienz und Entlastung)
Diese Kennzahlen sind ideal für den Einstieg und schnell messbar.
Beispiele:
- Zeitersparnis pro Vorgang, z. B. Ticket, Dokument, Anfrage
- Reduktion manueller Arbeitsschritte
- Anzahl bearbeiteter Vorgänge pro Mitarbeitenden
- First-Time-Right-Quote, d. h. Anteil der Vorgänge, die beim ersten Versuch fehlerfrei abgeschlossen werden
Praxisformel: Zeitersparnis × interner Stundensatz = direkter ROI-Beitrag.
- Qualitäts- und Entscheidungs-KPIs
Hier zeigt sich der qualitative Mehrwert von KI.
Beispiele:
- Fehlerquote vor und nach dem Einsatz von KI
- Treffer- oder Prognosegenauigkeit
- Weniger Eskalationen und Nacharbeiten
- Verkürzte Entscheidungszeiten
Diese Kennzahlen sind besonders relevant für Fachbereiche und Führungsebene.
- Strategische Business-KPIs
Diese werden relevant, sobald KI über Pilotprojekte hinaus skaliert wird.
Beispiele:
- Kostenreduktion pro Prozess und Jahr
- Schnellere Angebots- oder Reaktionszeiten
- Umsatzsteigerung durch bessere Priorisierung
- Reduktion operativer oder sicherheitsrelevanter Risiken
- Steigende Mitarbeiterzufriedenheit in stark entlasteten Bereichen
Unsere Empfehlung: konservativ rechnen. Das erhöht Glaubwürdigkeit und Akzeptanz.
5. KI im Unternehmen: Typische Fehler und wie man sie vermeidet
Wenn KI-Initiativen ins Leere laufen, liegt das selten an fehlender Technologie. Meist liegt es eher an der Planung und Erfolgsmessung.
Häufige Stolpersteine sind:
- Keine Baseline vor Projektstart: Damit fehlt die Grundlage, um Nutzen seriös zu belegen oder Maßnahmen nachzuschärfen.
- Zu viele KPIs ohne klare Aussage. Wenn ein Use Case mit zehn oder mehr KPIs bewertet wird, verliert man schnell den Fokus.
- Erfolgsmessung erst im Nachgang: Der Use Case wird technisch umgesetzt, getestet, ausgerollt – aber erst bei der Frage nach dem Nutzen beginnt die Suche nach geeigneten Metriken und Datenquellen.
- Fokus auf Technik statt auf Wirkung: Diskussionen drehen sich um Modelle, Plattformen, Integrationen und Tools, während die Wirkung auf Geschäftsprozesse, Mitarbeitende und Kennzahlen in den Hintergrund rückt.
Erfolgreiche Lösungsansätze setzen deshalb auf:
- Vorher-/Nachher-Vergleiche: Vor Projektstart werden Basiswerte erhoben, z. B. „durchschnittlich 30 Minuten Bearbeitungszeit pro Ticket“, und im Piloten sowie nach der Einführung werden sie erneut gemessen.
- Maximal drei bis fünf KPIs pro Use Case: Verwenden Sie eine Effizienzkennzahl (z. B. Bearbeitungszeit), eine Qualitätskennzahl (z. B. Fehlerquote), und eine wirtschaftliche Kennzahl (z. B. Kosten pro Vorgang).
- Enge Abstimmung mit Fachbereichen: Das Fach-Team hilft, relevante KPIs zu definieren, Interpretationsspielräume zu reduzieren und die Ergebnisse qualitativ einzuordnen.
- Frühzeitige Einbindung des Managements: Wenn Führungskräfte von Beginn an wissen, welche Ziele verfolgt werden, welche KPIs gemessen werden und welche Effekte realistisch zu erwarten sind, steigt die Bereitschaft, Projekte zu unterstützen, Budgets freizugeben und erfolgreiche Use Case
6. Fazit: Wie kann KI mehrwertstiftend im Unternehmen verankert werden?
Die beschriebenen Stolperfallen und Einführungsszenarien von KI in Unternehmen zeigen: KI lohnt sich nicht automatisch, wird aber erfolgreich, wenn der Mehrwert von Anfang an geplant und messbar gemacht wird.
Deshalb:
- Starten Sie mit konkreten, klar messbaren Use Cases
- Definieren Sie KPIs vor Projektstart
- Verankern Sie Governance von Anfang an
Somit schaffen Sie heute die Grundlage dafür, dass KI morgen nicht nur punktuell unterstützt, sondern sich als strategischer Wachstumstreiber in Ihrem Unternehmen etabliert.
7. Event-Tipp: AI Unlocked – Tipps und Tricks von den Profis
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