Typische Fallstricke für KI-Projekte im Unternehmen

In beinahe jedem Unternehmen dürften derzeit die Potenziale von KI diskutiert werden. Das Ziel: Effizienz und Produktivität steigern - und damit auch den Umsatz. Doch nicht allen Unternehmen gelingt es, dies auch erfolgreich umzusetzen: Einer Studie des MIT – Massachusetts Institute of Technology zufolge können gerade einmal fünf Prozent der Unternehmen mit generativer KI messbaren Mehrwert schaffen.

Das Handelsblatt hat Anfang September einen Artikel veröffentlicht, in dem es die häufigsten Ursachen dafür identifiziert, warum Unternehmen nicht von KI profitieren (Paywall) und mit den KI-verantwortlichen Führungskräften mehrer großer Unternehmen über deren Erfahrungen mit dem Thema spricht. Wir fassen die sieben wichtigsten Gründe zusammen.

1. Überzogene Ewartungen

Viele Unternehmen bzw. Führungskräfte haben eine irreführende Vorstellung davon, was KI tatsächlich leisten kann und was nicht. Hoch gesteckte Ziele und Erwartungen können oft nicht auf Anhieb erreicht werden.

Zudem wird oft zu früh auf messbare Kennzahlen bestanden, um die getätigten Investitionen zu rechtfertigen. Gerade in der Anfangsphase geht es jedoch darum, bei den Mitarbeitenden KI-Kompetenzen aufzubauen. Sichere Rahmenbedingungen haben Vorrang vor perfekten Ergebnissen, zumal die Arbeit mit KI ein Prozess ist, der sich durch Anwendung und Lerneffekte beständig verbessert.

2. Mangelhafte Datenqualität und -verfügbarkeit

Grundlage für einen sinnvollen Einsatz von KI sind gut strukturierte Datenbestände. Häufig liegen die Daten aber nicht gesammelt vor, sondern verteilen sich über verschiedene Speicherplätze und sind für die KI nicht optimal verfügbar.

Auch die Beschränkung von Zugriffsberechtiungen auf schützenswerte Daten bilden oft eine Hürde, die die KI ausbremst. Hier muss zwischen widerstrebenden Interessen abgewogen werden.

3. Unklare Richtlinien

KI wie Mitarbeitende brauchen klare Regeln, welche Tools eingesetzt werden dürfen und welche nicht. In machen Fällen sind die Vorgaben schwammig, noch mehr Unternehmen verlieren sich jedoch im Perfektionismus beim Formulieren solcher Regeln.

Fehlen klare Anweisungen, kann eine "Schatten-KI" entstehen, weil Mitarbeitende Tools heimlich nutzen - und so eventuell sensible Unternehmensdaten gefährden.

4. Überforderung durch zu viele Tools

Geben Unternehmen zu viele Anwendungen zum Testen frei, kann es sein, dass die Mitarbeitenden den Überblick verlieren. Hier ist weniger mehr: Meist ist es ratsam, mit nur wenigen, leicht nutzbaren Tools zu starten, die gut zur bestehenden IT-Infrastruktur passen. Eine sukzessive Erweiterung ist später immer möglich.

5. Zu wenige oder schlechte Weiterbildungsangebote

Die besten KI-Tools bringen nichts, wenn die Anwender*innen nicht wissen, wie sie sie am besten einsetzen. Nicht ausreichende Weiterbildungsangebote sind daher ein weiterer Grund, warum KI-Projekte in Unternehmen ausgebremst werden: Einer repräsentativen Umfrage des Digitalverbands Bitkom zufolge hat nur ein Fünftel der Erwerbstätigen ab 16 Jahren bereits an einer Fortbildung zu KI teilgenommen.

Führungskräfte sollten zeitliche und finanzielle Ressourcen für ihre Mitarbeitenden schaffen, um das notwendige Wissen aufzubauen.

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6. Zu wenige KI-Treiber im Unternehmen

Der Einsatz von KI und die digitale Transformation müssen im Unternehmen im Top-Management verankert sein. Die Teams, die mit den Anwendungen arbeiten, sollten von gut ausgebildeten Expert*innen unterstützt werden. Es lohnt sich auch, die "KI-Influencer" - also diejenigen, die die neuen Tools mit Begeisterung anwenden - zu unterstützen und als Multiplikatoren einzusetzen und zu stärken.

7. Fehlendes Gespür für Bedenken der Belegschaft

Influencer können auch auf Mitarbeiter*innen einwirken, die Bedenken und Ängste gegenüber der neuen Technolgie haben. Und das sind nicht wenige: Laut Bitkom-Studie fürchtet jede*r Dritte, durch KI seinen bzw. ihren Job zu verlieren. Diese Sorgen sollten Führungskräfte ernst nehmen.

KI wird Strukturen, Abläufe und auch Verantwortung in Organisationen verändern. Mitarbeitende, die die neuen Technologien verstehen und sie für sich und ihr Unternehmen nutzen können, sind jedoch auch in Zukunft unentbehrlich.