Kauf keine KI-Lizenzen. Jedenfalls nicht als ersten Schritt.

Ich sehe es in fast jedem Unternehmen, in das ich komme: Copilot ist gebucht, ChatGPT läuft, vielleicht noch zwei, drei andere Tools. Die Lizenzen werden verteilt, und dann wartet man auf den Erfolg.

Der kommt nicht.

Vor Kurzem wurde ich in eine Organisation geholt, die seit über einem Jahr Hunderte Lizenzen bezahlte. Genutzt wurden sie kaum. Meine Aufgabe: herausfinden, warum. Die Antwort war so simpel wie übersehen. Niemand hatte gefragt, wofür. Die Einführung bestand aus einem Satz: „Hier ist euer Login.”

Das ist, als würde man ein Klavier ins Büro stellen und sich wundern, warum keiner Beethoven spielt.

Warum so viele KI-Einführungen versanden

KI ist in vielen Unternehmen gerade wie eine Erkältung. Ohne Medikamente dauert sie 14 Tage, mit Medikamenten zwei Wochen. Jeder hat sie. Keiner weiß so richtig, was er damit machen soll.

Die Muster dahinter sind fast immer dieselben:

  • Tool vor Problem. Erst wird gekauft, dann überlegt, wofür. KI ist aber kein Shopping-Trip.
  • Kaputte Prozesse automatisieren. KI macht sie nicht besser. Nur schneller kaputt.
  • Automatisieren, bevor digitalisiert ist. Ohne Witz: Ein Kunde wollte KI für seine Prozessautomatisierung. Auf meine Frage, welche Prozesse, kam: „Die sind noch nicht digitalisiert.” Dann fangen wir da an.
  • Tool hinwerfen und „macht mal”. Kein Training, keine Begleitung, kein Kontext.

Und dann wird gemessen, wie viele Leute sich eingeloggt haben. Die Adoption Rate. Nur: Die Adoption Rate ist keine Erfolgskennzahl. Sie ist eine Aktivitätskennzahl. Dass sich jemand einloggt, heißt noch lange nicht, dass irgendetwas besser wird.

KI-Einführung ist Führungsaufgabe

Die wichtigste Erkenntnis aus meinen Projekten: Ob KI wirkt, wird in der Führung entschieden. Nicht in der IT und nicht in einer Taskforce, die „mal ausprobieren darf” und Best Practices teilt.

Ich kann eine Technologie draufschmeißen. Aber das funktioniert nicht, wenn die Führung nicht dahintersteht. Führungskräfte müssen Zeit geben, Geld geben, Sicherheit schaffen und Vertrauen schenken. Sie müssen sagen: Das hier ist ein Experimentier- und Lernfeld, und Fehler sind okay. Ohne das wird aus keiner KI-Initiative etwas Richtiges.

Den Anstoß können Mitarbeitende geben, und das ist wertvoll. Wenn aber nicht schnell die Führung übernimmt, versandet es.

In größeren Organisationen gehe ich deshalb abteilungsweise vor. Die Abteilungsleitung bekommt die Verantwortung, denn nur sie weiß, wo in ihrem Bereich der Schuh drückt. Von ganz oben anzuordnen, was alle nutzen sollen, lässt Initiativen scheitern.

Mein Leitsatz dafür: Organisation. KI. Performance. In dieser Reihenfolge.

In vier Phasen zur KI-Einführung, die trägt

Eine Strategie ist kein starres Regelwerk. Sie beantwortet drei Fragen: Wo stehen wir heute? Wo wollen wir hin? Und was tun wir bewusst nicht? So gehe ich in der Praxis vor.

Phase 1: Bestandsaufnahme (zwei bis drei Wochen)

Bevor über Tools gesprochen wird, schauen wir auf die Arbeit. Meine liebste Methode heißt „Ein Tag im Leben von”: Ihr dokumentiert einen ganz normalen Arbeitstag und sucht nach Zeitfressern, Fehlerquellen, Engpässen und dem, was am meisten nervt.

Dazu kommt eine Frage an alle im Team: Wenn du einen Wunsch frei hättest, welche Aufgabe würdest du sofort abgeben? Die Antworten sind oft erstaunlich klar.

Alles, was dabei hochkommt, sortieren wir in eine Schmerzpunkt-Matrix: Wie häufig passiert es, und wie gravierend sind die Folgen? Häufig und gravierend heißt dringender Handlungsbedarf. Selten, aber gravierend ist ein Risikothema. Häufig und eher harmlos ist klassisches Effizienzpotenzial. Der Rest bleibt im Blick.

In diese Phase gehören auch ein erster Datenschutzcheck und ein Blick auf den EU AI Act. Nicht als Bremse, sondern damit später niemand überrascht ist.

Phase 2: Fokus setzen (zwei bis drei Wochen)

Jetzt wird entschieden. Für einen Anwendungsfall mit dem größten Hebel, nicht für zehn gleichzeitig.

Dafür legt ihr vorher fest, woran ihr Erfolg erkennt. Messbar und mit einer Ausgangsmessung: Wie lange dauert es heute? Und ihr benennt einen KI-Champion. Das ist die Person, die das Thema treibt, Fragen sammelt und Wissen im Team verteilt. Wichtig: mit echter Zeit dafür und mit Entscheidungsbefugnis. Ein Champion, der das nebenbei macht, ist keiner.

Das Pilotteam bekommt eine erste Schulung: Grundlagen, Umgang mit Halluzinationen, Bias, Datenschutz. Viele wissen nicht einmal, dass KI Dinge erfindet. Das ist keine Kleinigkeit, das ist die Basis.

Phase 3: Klein starten und Nutzen beweisen (vier bis acht Wochen)

Beim Tool gilt meistens: Make or buy? Buy. Es gibt genug gute Lösungen, die die Anforderungen an Datenschutz und Governance erfüllen. Ich empfehle eine zentrale Plattform, in die andere Werkzeuge eingebunden werden, statt hier ein bisschen KI und da ein bisschen KI. Das ist einfacher, günstiger und verhindert Wildwuchs.

Dann folgen Leitlinien für die Nutzung, Feedbackschleifen und ein Pilot in überschaubarem Umfang. Testen, lernen, anpassen. Und wieder testen.

Phase 4: Skalieren und Kompetenz aufbauen (laufend)

Was im Pilot funktioniert, wird auf weitere Bereiche übertragen. Aus den Champions werden Trainerinnen und Trainer für die anderen. Und das Wissen, das dabei entsteht, wird so abgelegt, dass Team und KI es wiederfinden.

Genau diese Reise begleite ich mit KI für Organisationen: vom ersten Workshop bis zu dem Punkt, an dem KI im Alltag trägt.

Was eine KI-Einführung wirklich kostet

KI-ready zu werden kostet echt Kohle. Und ich weiß nicht, ob das allen klar ist.

Meine Faustregel: Die Lizenz macht etwa 20 Prozent der Kosten aus. Der Rest steckt in Training, Begleitung, Governance und vor allem in der Aufbereitung von Wissen. Damit eine KI richtig gut wird, braucht sie Kontext: eure Prozesse, eure Daten, euer Wissen. Das aufzubereiten ist die Arbeit, die fast alle unterschätzen. Und Geld heißt dabei auch Zeit, die Menschen für das Thema bekommen.

Wer da spart, spart am Erfolg.

Ebenso unterschätzt werden die eigenen Erwartungen. KI liefert kein 100-Prozent-Ergebnis. Das ist kein Bug, so funktioniert die Technologie. Ich habe schon Chatbots gebaut, die am Ende regelbasiert wurden, weil es für den Kunden nicht okay war, dass der Bot eine Sache mal so und mal anders formuliert. Dann brauchen wir halt keine KI.

Wer mit 80 Prozent Qualität und einem prüfenden Menschen arbeiten kann, kommt deutlich schneller voran als mit einem System, das nie perfekt genug ist.

Woran du merkst, dass es funktioniert

Erfolg definiert ihr vorher, nicht hinterher. Und zwar an dem, was sich in eurer Arbeit verändert:

  • Rechnungen werden in der Hälfte der Zeit bearbeitet.
  • Das Marketing spart zehn Stunden pro Woche.
  • Kundinnen und Kunden bekommen schneller bessere Antworten.
  • Niemand muss mehr bescheuerte Protokolle schreiben.

Zwischen gut gemeint und gut gemacht fließt der Mississippi. Deshalb gehört eine Ausgangsmessung an den Anfang und ein ehrlicher Vergleich ans Ende jedes Piloten.

Dein erster Schritt

Du musst nicht mit einer Strategie auf 40 Folien anfangen. Nimm dir einen normalen Arbeitstag, deinen oder den deines Teams, und schreib auf, wo Zeit verloren geht, wo Fehler passieren und was alle nervt. Dann sortierst du das nach Häufigkeit und Auswirkung.

Was häufig passiert und richtig wehtut, ist dein erster KI-Anwendungsfall. Nicht das, was gerade im Lizenzshop im Angebot ist.

KI ist kein Tool, das man draufklatscht. Es ist eine neue Art zu arbeiten, zu denken und das Unternehmen zu definieren. Verantwortlich dafür ist die Führung.