Digitale Erfolgsgeschichten, die überzeugen
Die Essenz unseres Fachwissens für euch zusammengefasst
Der ausführliche Leitfaden bündelt auf über 50 Seiten unsere Erfahrungen aus Projekten und Einführungen und schafft eine klare Grundlage für Einstieg, Anwendung und Governance von Copilot im Arbeitsalltag.
Digitale Erfolgsgeschichten, die überzeugen
Die Essenz unseres Fachwissens für euch zusammengefasst
Der ausführliche Leitfaden bündelt auf über 50 Seiten unsere Erfahrungen aus Projekten und Einführungen und schafft eine klare Grundlage für Einstieg, Anwendung und Governance von Copilot im Arbeitsalltag.
KI wird gerade in vielen Unternehmen mit enormem Aufwand eingeführt. Es wird pilotiert, getestet, optimiert. Und trotzdem bleibt der wirtschaftliche Effekt häufig aus. Kein Geheimnis, wir lesen immer mehr darüber. Empirisch sogar gut belegt. Laut einer aktuellen BCG-Studie erreichen nur rund 5 % der Unternehmen messbaren KI-Wert im großen Maßstab, während über 60 % trotz hoher Investitionen kaum oder keinen Nutzen sehen, der Rest liegt dazwischen.
Das Problem liegt in der Art, wie KI geführt wird und nicht an der Technologie selbst. Schön schön, aber was heißt das?
Kompakte Einordnung, damit du sofort weißt, ob dieser Beitrag für dich relevant ist, bevor es in die Details geht.
KI wird wie ein Projekt behandelt. Und genau das ist der Fehler.
In vielen Organisationen folgt KI dem klassischen Muster: Ein Use Case, ein Team, ein PoC, ein Pilot. Wenn es technisch funktioniert, gilt das Projekt als erfolgreich. Wenn nicht, wird nachgebessert. Oder das nächste Projekt gestartet. Kann man so machen, geht aber besser.
Dieses Denken stammt aus der IT-Welt. Und obwohl ich diese Denke täglich schätze, ist sie für KI-Themen offensichtlich ungeeignet.
Denn KI ist kein klar abgrenzbares Vorhaben mit Anfang und Ende. KI greift in Prozesse, Entscheidungen und Rollen ein. Sie erzeugt laufende Kosten, neue Risiken und dauerhafte Abhängigkeiten. Wer KI wie ein Projekt managt, optimiert punktuell und verliert das Gesamtsystem aus dem Blick.
McKinsey bringt es nüchtern auf den Punkt: Der Unterschied zwischen KI-Experimenten und echter Wertschöpfung liegt nicht im Modell, sondern im Operating Model.
Projektdenken erzeugt Aktivität. Sichtbarkeit. Bewegung. Alles nichts Schlechts. Was es nicht erzeugt, ist Steuerbarkeit.
In der Praxis führt das zu einem bekannten Muster: Mehrere KI-Initiativen laufen parallel, oft in unterschiedlichen Fachbereichen. Jede für sich sinnvoll, keine wirklich vergleichbar. Erfolg wird lokal definiert, Abbruch findet kaum statt. Projekte laufen weiter, weil bereits investiert wurde – nicht, weil sie den größten Beitrag leisten.
Gartner spricht in diesem Zusammenhang von „Pilot Paralysis“: Viele Unternehmen bleiben dauerhaft in der Testphase hängen, weil ihnen klare Entscheidungs- und Abbruchlogiken fehlen.
Das ist kein Reifegradproblem. Das ist ein Führungsproblem. Aber verstehen können wir es doch alle, oder? Ich stampfe meine Ideen auch nicht gerne ein, sondern überlege genau, wie ich nochmal daran festhalten kann. Was mir hilft? Wenn ich von Anfang an, quasi hochoffiziell, Kriterien habe, die klar definiert sind. Dann fühlt es sich auch nicht nach Scheitern an, sondern ist einfach nur die logische Konsequenz.
Projektdenken fragt: Funktioniert dieser Use Case?
Portfoliodenken fragt: Ist das einer der wenigen Use Cases, in die wir bewusst weiter investieren sollten – im Vergleich zu allen anderen Optionen?
Diese Verschiebung ist entscheidend. Denn Ressourcen sind begrenzt. Genauso wie Daten, Budget, Aufmerksamkeit, Governance-Kapazität und einiges mehr. Auch Nerven würde ich dazu zählen 😊
KI-Portfoliodenken zwingt Organisationen dazu, Prioritäten zu setzen und Entscheidungen zu treffen, statt Aktivitäten zu sammeln. Genau das zahlt sich dann auch aus.
Genauso steuern Unternehmen seit Jahrzehnten ihre Investitionen. Bei Produkten. Bei Innovationen. Bei M&A. Nur bei KI tun sie oft so, als gälte diese Logik plötzlich nicht mehr.
Dieser Punkt ist mir extrem wichtig. Weil es auch eine Ego- und Emotions-Sache ist. Ich kann mich davon nicht ganz frei machen, aber siehe oben.
Ein gut geführtes KI-Portfolio rechnet damit, dass nicht jede Idee gewinnt. Im Gegenteil: Es ist darauf ausgelegt.
Use Cases werden gestartet, überprüft, verglichen und konsequent beendet, wenn der erwartete Nutzen ausbleibt oder die Risiken steigen. Das ist unbequem. Aber es ist wirtschaftlich zwingend und muss dann auch nicht in epischen Meetings jedes Mal neu diskutiert werden. Wir definieren in jeder Phase feste Abbruchkriterien. Das ist hart und kostet auch etwas Zeit am Anfang, aber dann sind immer alle sehr froh, Klarheit zu haben.
Deloitte zeigt in mehreren Studien, dass Organisationen mit klaren Portfolio- und Governance-Strukturen signifikant schneller von Pilotprojekten in den produktiven Betrieb kommen und dabei geringere regulatorische und operative Risiken tragen.
Portfoliodenken schafft nicht weniger Innovation. Es schafft bessere.
Mit dem EU AI Act verschiebt sich der Rahmen endgültig. KI wird nicht nur ein Innovations-, sondern ein Compliance- und Haftungsthema. Risikobewertung, Dokumentation, Überwachung – all das lässt sich nicht sinnvoll pro Einzelprojekt lösen.
Wer KI als Portfolio führt, integriert Risiko, Governance und Betrieb von Anfang an. Nicht als Bremse, sondern als Steuerungsdimension. Das ist der einzige Weg, KI skalierbar und verantwortbar einzusetzen.
Oder anders gesagt: Je größer die Organisation, desto weniger funktioniert Projektdenken.
KI scheitert nicht an mangelnder Kreativität. Sie scheitert an mangelnder Steuerung und fehlendem Gesamtüberblick.
Unternehmen, die KI weiterhin als lose Sammlung von Projekten organisieren, werden viele Piloten sehen und wenig Wirkung. Unternehmen, die KI als Portfolio führen, treffen bewusst Entscheidungen, stoppen früher und skalieren gezielter.
KI braucht keine weitere Euphorie. Davon haben wir alle langsam echt genug. Sie braucht Struktur und Führung.
Und Führung beginnt mit der Entscheidung, KI nicht länger als Projekt zu behandeln, sondern als das, was sie ist: ein strategisches Investment, das aktiv gesteuert werden muss.
Gibt es deshalb keine KI-Projekte mehr? Doch. Für mich schließt es sich nicht gegenseitig aus. Allerdings braucht es gleichzeitig den größeren Rahmen, damit Erkenntnisse nicht versanden und POCs nicht zum Dauerprovisorium werden.
Gezielte Schulungen schaffen Vertrauen, bauen Kompetenzen auf und sorgen dafür, dass KI nicht als isoliertes Tool, sondern als Teil funktionierender Abläufe etabliert wird. Nicht zuletzt werden mit ihnen auch regulatorische Anforderungen erfüllt: Etwa die verpflichtende Qualifizierung gemäß EU-Cloud-Verordnung.
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