Künstliche Intelligenz (KI) gilt als Schlüsseltechnologie der Zukunft. Doch die Realität in Unternehmen sieht oft anders aus: Laut einer Studie der RAND Corporation (2024) scheitern über 80 % aller KI-Projekte – doppelt so viele wie bei anderen IT-Projekten.
Die Gründe sind vielfältig: es fehlt an konkreten Use Cases, das Management steht nicht hinter dem Projekt oder Mitarbeitende werden nicht richtig im Umgang mit KI geschult. Dabei zeigt die Praxis: Wer die richtigen Voraussetzungen für KI schafft, kann echten Mehrwert generieren.
Genau um diese Voraussetzungen soll es in diesem Beitrag gehen. Sie erfahren:
- Welche strategischen, technologischen und organisatorischen Grundlagen für erfolgreiche KI entscheidend sind
- Warum Datenqualität und eine offene Unternehmenskultur den Unterschied machen
- Wie Sie mit kleinen Use Cases starten – und daraus skalierbare Lösungen entwickeln
Inhalt
- Konkrete Use Cases – der erste Schritt zum Erfolg
- Zugriff auf Daten für KI – die Grundlage für funktionierende Use Cases
- Technologische Infrastruktur – das technische Rückgrat für KI
- KI-Kompetenzen und Change Management – KI braucht Menschen, die mitziehen
- KI und Leadership – KI braucht klare Führung
- Iteratives Vorgehen & Pilotierung – klein starten, groß denken
1. Konkrete KI Use Cases – der erste Schritt zum Erfolg
Viele Unternehmen starten KI-Projekte, ohne eine klare Vorstellung davon zu haben, was das System am Ende leisten soll. Das führt oft zu Frust, Stillstand oder Ergebnissen, die am eigentlichen Bedarf vorbeigehen. Zu den wichtigsten Voraussetzungen für KI gehört es daher, KI Use Cases zu identifizieren – und zu bestimmen, welche Ergebnisse Sie genau erwarten.
Starten Sie mit einem konkreten Prozess oder Problem aus dem Arbeitsalltag. Wichtig ist: Was geht in das System hinein – und was soll herauskommen? Beschreiben Sie dazu typische Abläufe anhand von mindestens fünf Beispielen.
Überlegen Sie sich zu Ihrem Use Case auch mindestens fünf seltene oder uneindeutige Fälle und wie die KI in so einer Situation reagieren soll. Solche Sonderfälle helfen, realistische Erwartungen an das System zu definieren – und die Grenzen klar abzustecken.
Gerade hier sind die Fachabteilungen gefragt. Sie kennen die täglichen Abläufe und die Ausnahmen aus der Praxis. Nutzen Sie dieses Wissen, um gemeinsam mit der IT ein KI-System zu bauen, das echten Mehrwert liefert – und auch in der Realität funktioniert.
Unser Tipp: Nehmen Sie sich für Ihre KI Use Cases Zeit, um sowohl typische Workflows als auch Sonderfälle zu dokumentieren. So schaffen Sie eine klare Grundlage für die Entwicklung – und eine messbare Basis für den späteren Erfolg.
2. Zugriff auf Daten für KI – die Grundlage für funktionierende Use Cases
Künstliche Intelligenz funktioniert nur mit den richtigen Daten. Damit ein Use Case erfolgreich umgesetzt werden kann, sind folgende Schritte entscheidend:
- Datenbedarf identifizieren: Analysieren Sie, welche Informationen Ihr konkreter Use Case benötigt – und in welchen Systemen diese heute vorliegen.
- Zugriff sicherstellen: Ermöglichen Sie der KI einen sicheren Zugriff auf diese Daten – z. B. über Schnittstellen oder Datenexporte.
- Daten für KI vorbereiten: Strukturieren, bereinigen und prüfen Sie die Daten auf DSGVO-Konformität. Für diesen Schritt ist es sinnvoll, externe Expertise einzubinden, um rechtliche und technische Anforderungen sicher zu erfüllen.
- Verantwortung klären: Wer ist zuständig, wenn KI-gestützte Entscheidungen getroffen werden?
- Transparenz schaffen: Nutzer und Kunden sollten nachvollziehen können, wie und warum ein System zu einem Ergebnis kommt.
Unser Tipp: Bauen Sie Datenkompetenz unternehmensweit auf – nicht nur in der IT. Wer Daten fversteht, kann ihre Potenziale besser nutzen.
3. Technologische Infrastruktur – das technische Rückgrat für KI
Zu den wichtigsten Voraussetzungen für KI gehört zudem eine stabile, flexible und skalierbare Infrastruktur. Viele Unternehmen merken erst während des Projekts, dass ihre bestehende IT-Infrastruktur an Grenzen stößt. Deshalb lohnt es sich, früh zu prüfen: Ist Ihre IT bereit für KI?
Worauf es ankommt:
- Skalierbare Systeme: Cloud-Plattformen bieten die nötige Rechenleistung und lassen sich flexibel erweitern.
- Datenintegration: Systeme müssen reibungslos miteinander kommunizieren.
- Tool-Umgebung: Nutzen Sie Plattformen, die sich in Ihre bestehende IT-Landschaft integrieren lassen – z. B. für Datenanalyse, Modelltraining oder Deployment.
- Sicherheit nicht vergessen: Je mehr Systeme vernetzt sind, desto wichtiger wird IT-Security. Denken Sie an Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und regelmäßige Audits.
Unser Tipp: Starten Sie mit einem KI-Infrastruktur-Check. Identifizieren Sie Engpässe, bevor sie Ihre Projekte ausbremsen. So stellen Sie sicher, dass Ihre technologische Basis mit Ihren KI-Ambitionen mithalten kann.
4. KI-Kompetenzen und Change Management – Ihre KI-Lösung braucht Menschen, die mitziehen
Technologie allein bringt keinen Fortschritt, wenn die Menschen sie nicht mittragen. Künstliche Intelligenz verändert Arbeitsprozesse, Entscheidungswege und oft auch ganze Rollenbilder. Damit der Wandel gelingt, braucht es zwei Dinge: KI-Kompetenzen – und ein aktives Change Management für KI, das Ihre Mitarbeiter mitnimmt.
Welche KI-Kompetenzen wichtig sind:
- Data & AI Literacy: Mitarbeitende sollten Daten lesen, hinterfragen und sinnvoll einsetzen können – auch außerhalb der IT.
- Technisches Know-how: Ziehen Sie Daten- und KI-Experten heran, die evaluieren, was möglich ist, und was ein realistisches Endergebnis der KI-Einführung wäre.
- Fachwissen aus den Abteilungen: Wer täglich mit Prozessen arbeitet, erkennt am besten, wo KI unterstützen kann.
Doch Wissen allein reicht nicht. Mindset, Kommunikation und Führung entscheiden oft darüber, ob KI-Projekte Fahrt aufnehmen – oder am Widerstand scheitern.
Kulturelle und organisationale Voraussetzungen:
- Veränderungsbereitschaft fördern: Machen Sie früh klar, dass KI den Menschen unterstützt – nicht ersetzt. Sorgen Sie dafür, dass diese Botschaft auch von Führungskräften aktiv getragen wird.
- Transparenz leben: Kommunizieren Sie offen, was geplant ist, welche Ziele verfolgt werden – und wie Mitarbeitende konkret profitieren.
- Management-Support aktiv leben: Mindestens eine Führungskraft sollte klar hinter dem Thema stehen und als sichtbarer Fürsprecher agieren. Nur so bekommt KI den nötigen strategischen Rückhalt (siehe Leadership & Monitoring).
- Klein anfangen, gemeinsam lernen: Starten Sie bewusst mit kleinen Automatisierungen oder assistierenden KI-Systemen. So bleiben Risiken überschaubar – und Ihr Team kann im sicheren Rahmen Erfahrungen sammeln. Wichtig: Teilen Sie die Learnings aktiv im Unternehmen. So entsteht Akzeptanz – und Neugier auf die nächsten Schritte.
Change Management bei KI gezielt einsetzen:
- Frühzeitig einbinden: Beziehen Sie Mitarbeitende von Beginn an mit ein – nicht erst nach dem Go-live.
- Emotionale Aspekte ernst nehmen: Neue Technologien lösen oft Unsicherheit aus. Geben Sie Raum für Fragen und Feedback.
- Schulungen: Ein oft unterschätzter Punkt: KI denkt anders als wir Menschen. Deshalb sollten Mitarbeitende in Schulungen lernen, wie sie KI-Systeme sinnvoll einsetzen und interpretieren. Das ist vergleichbar mit dem Einstieg in eine neue Software – nur mit deutlich mehr Einfluss auf den Arbeitsalltag.
Unser Tipp: Verankern Sie Change Management als festen Bestandteil Ihrer KI-Strategie. Wer Veränderungen aktiv begleitet, stärkt Vertrauen, baut Hemmnisse ab – und gewinnt echte Mitstreiter für die Zukunft.
5. KI und Leadership – KI braucht klare Führung
Künstliche Intelligenz entfaltet ihr Potenzial nur dann, wenn es klare Verantwortung und echtes Engagement von oben gibt. Viele Initiativen scheitern nicht an der Technologie, sondern daran, dass KI und Leadership nicht zusammengedacht werden.
Zu den Voraussetzungen für KI zählt daher eine klare Führung – fachlich wie kulturell. Mindestens eine Person im Top-Management sollte sich aktiv für das Thema einsetzen, Fortschritte begleiten und intern sichtbar machen, warum KI jetzt auf die Agenda gehört. Das schafft Orientierung – und zeigt allen: Dieses Thema ist Chefsache.
Gleichzeitig sollten Unternehmen von Anfang an klare Erwartungen und Grenzen definieren. Dazu gehört auch, den Einsatz von KI-Systemen laufend zu überwachen – nicht nur technisch, sondern auch im Hinblick auf Fairness, Transparenz und Wirkung. Nur so lassen sich Fehlentwicklungen frühzeitig erkennen und Vertrauen aufbauen.
Unser Tipp: Machen Sie Leadership sichtbar – und Monitoring zur Gewohnheit. Wer Verantwortung übernimmt, klar kommuniziert und Ergebnisse regelmäßig überprüft, schafft Vertrauen. So entwickeln sich aus ersten KI-Schritten nachhaltige Erfolge.
6. Iteratives Vorgehen & Pilotierung – klein starten, groß denken
Viele KI-Projekte scheitern nicht an der Technik, sondern an zu hohen Erwartungen – oder zu starren Plänen. Besser ist: klein anfangen, schnell lernen und konsequent weiterentwickeln.
Ein agiles, iteratives Vorgehen hilft Ihnen, Risiken zu minimieren und Erfolge schneller sichtbar zu machen.
So starten Sie richtig:
- Pilotprojekte aufsetzen: Wählen Sie einen überschaubaren Use Case mit klar messbarem Nutzen.
- Schnell testen: Baue einen Prototyp und fokussiere dich auf die Qualität von Input und Output. Verwerfe Ideen, die noch keine Qualität liefern.
- Ergebnisse evaluieren: Messen Sie den Impact. Lernen Sie aus Fehlern. Optimieren Sie Schritt für Schritt.
Der Vorteil: Sie gewinnen früh erste Erfahrungen, schaffen interne Akzeptanz – und vermeiden teure Fehlentwicklungen.
Erfolgsfaktoren für die Skalierung:
- Früh an den Transfer denken: Ein Pilot sollte alle Kernfunktionen abdecken, die eine vollständige, produktive Version des Systems bietet.
- Wissen teilen: Dokumentieren Sie Learnings und Best Practices. So profitieren auch andere Teams von Ihren Erfahrungen.
- Stakeholder einbinden: Beziehen Sie alle relevanten Abteilungen mit ein – so wächst aus dem Pilotprojekt ein unternehmensweites KI-Programm.
Unser Tipp: Legen Sie nicht sofort alle KI-Pläne für die nächsten drei Jahre fest. Bauen Sie lieber einen flexiblen Rahmen – und passen Sie Ihre Strategie dynamisch an. So bleibt Ihr Unternehmen beweglich und innovationsfähig.
Use Case: Selbstprüfende KI optimiert Wissensmanagement im Energiesektor
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Fazit: KI ist kein Selbstläufer – aber eine echte Chance
Künstliche Intelligenz kann Prozesse beschleunigen, bessere Entscheidungen ermöglichen und neue Geschäftsmodelle schaffen. Aber damit funktioniert, müssen einige Voraussetzungen für KI erfüllt sein.
Es braucht mehr als nur Technologie. Klare Ziele, saubere Daten, die passende Infrastruktur und ein Team, das mitzieht – all das entscheidet darüber, ob KI in der Praxis funktioniert oder in der Schublade landet.
Die gute Nachricht: Viele dieser Grundlagen lassen sich gezielt und schrittweise aufbauen. Wer klein startet, früh testet und kontinuierlich lernt, schafft die Basis für echten Mehrwert durch KI.
Beginnen Sie am besten mit einem realistischen Check – wo stehen Sie aktuell? Und was ist der nächste machbare Schritt? Gerne unterstützen wir Sie dabei, den Einstieg zu finden und gemeinsam tragfähige Lösungen zu entwickeln.
