Warum ein klarer Fahrplan entscheidend ist

„Wir haben ein paar KI-Tools ausprobiert – und irgendwie ist nichts davon richtig angekommen.“

So beschreibt ein Geschäftsführer eines mittelständischen Maschinenbauunternehmens seine ersten Erfahrungen mit künstlicher Intelligenz. Es klingt vertraut: Pilotprojekte entstehen spontan in einzelnen Abteilungen, mal wird ein Chatbot getestet, mal ein Bilderkennungs-Tool für die Qualitätskontrolle. Doch am Ende versanden viele Initiativen.

Warum? Weil es an einer übergeordneten Strategie fehlt. KI wird als Sammlung einzelner Tools wahrgenommen – nicht als Teil der Unternehmensentwicklung.

KI ist kein Plug-and-Play

„Viele Unternehmen hoffen, dass KI wie eine App funktioniert: installieren und sofort Ergebnisse sehen“, erklärt Dr. Stefanie Lenz, Beraterin für digitale Transformation. „Doch KI verändert Prozesse, Rollen und oft auch Geschäftsmodelle. Ohne einen klaren Fahrplan bleibt der Erfolg Stückwerk.“

Eine KI-Strategie gibt die Richtung vor: Wo kann die Technologie echten Mehrwert schaffen? Welche Datenbasis wird benötigt? Wie passt das Projekt zu den langfristigen Zielen des Unternehmens? Erst wenn diese Fragen beantwortet sind, lassen sich Ressourcen gezielt einsetzen.

Die Datenfrage: Grundlage jeder Strategie

Ein zentraler Punkt jeder KI-Strategie ist die Datenarchitektur. „Daten sind das Rohmaterial, ohne das kein Modell arbeiten kann“, betont Lenz. „Wir sehen oft, dass Unternehmen über riesige Datenmengen verfügen – aber sie sind fragmentiert, unvollständig oder schwer zugänglich.“

Eine Strategie stellt sicher, dass Datenquellen harmonisiert und Prozesse zur Datenqualität etabliert werden. Nur so kann KI nicht nur „irgendetwas“ berechnen, sondern fundierte Ergebnisse liefern.

Von Pilotprojekten zum skalierbaren Einsatz

Auch wenn Pilotprojekte wichtig bleiben, sollten sie nicht das Endziel sein. „Ein erfolgreiches Pilotprojekt ist gut – aber wenn es sich nicht skalieren lässt, bleibt es ein nettes Experiment“, sagt Lenz. Eine KI-Strategie definiert deshalb Meilensteine: von der Auswahl der Use Cases über die Integration in den operativen Betrieb bis hin zur kontinuierlichen Weiterentwicklung.

Ein Beispiel: Ein mittelständischer Zulieferer nutzte zunächst KI zur Fehlererkennung an einer Fertigungslinie. Nach einem erfolgreichen Pilotprojekt wurden die Modelle sukzessive auf weitere Linien übertragen – und schließlich auf andere Werke. Der Erfolg war kein Zufall, sondern Ergebnis eines klaren Roll-out-Plans.

Mitarbeiter mitnehmen – nicht überrollen

„KI ist kein Selbstzweck. Wenn die Belegschaft nicht versteht, warum eine Technologie eingeführt wird, entsteht Widerstand“, warnt Lenz. Eine gute Strategie umfasst deshalb auch ein strukturiertes Change-Management: transparente Kommunikation, Schulungen und die Einbindung von Schlüsselpersonen.

„Wir haben früh Key-User eingebunden, die selbst zu Multiplikatoren wurden“, berichtet der eingangs zitierte Geschäftsführer. „Das hat die Akzeptanz enorm gesteigert. Heute fragen die Teams aktiv nach weiteren Automatisierungen.“

Mehr als ein technisches Thema

Eine KI-Strategie ist nicht nur ein Projekt der IT. Sie betrifft die gesamte Organisation – von der Geschäftsführung bis in die Fachabteilungen. „KI kann Geschäftsmodelle verändern. Wer das Thema nur delegiert, wird sein Potenzial verschenken“, fasst Lenz zusammen.

Die Strategie sollte deshalb eng mit der Unternehmensstrategie verzahnt sein: Wo möchte das Unternehmen in drei bis fünf Jahren stehen? Wie können KI-Lösungen dabei helfen, Marktposition, Effizienz und Innovationskraft zu stärken?

Fazit: Wer keinen Plan hat, plant zu scheitern

Spontane Experimente mit KI bringen selten nachhaltige Ergebnisse. Eine Strategie sorgt dafür, dass Investitionen planbar werden, Ressourcen gezielt eingesetzt werden und Mitarbeiter den Wandel mittragen.

„Wir haben heute eine klare Roadmap“, berichtet der Geschäftsführer aus dem Maschinenbau. „Das Thema KI hat bei uns seinen Schrecken verloren – weil wir wissen, was wir tun und warum.“

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