KI-Transformation braucht ein Zielbild KI braucht ein Ziel, nicht nur ein Budget

Von Agnes Panjas 3 min Lesedauer

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KI ist weder Allheilmittel noch bloßer Effizienztreiber: Sie kann Kundenerlebnisse verbessern, Arbeit neu gestalten und Innovation fördern. Doch laut Dr. Stephan Theis von Slalom Germany fehlt vielen deutschen Firmen ein klares Zielbild für ihren KI-Einsatz.

Viel investiert, wenig erreicht: Vielen deutschen Unternehmen fehlt eine klare Vorstellung davon, wofür sie KI eigentlich einsetzen wollen.(Bild:  Gemini / KI-generiert)
Viel investiert, wenig erreicht: Vielen deutschen Unternehmen fehlt eine klare Vorstellung davon, wofür sie KI eigentlich einsetzen wollen.
(Bild: Gemini / KI-generiert)

KI ist längst im deutschen Büroalltag angekommen, das zeigt auch eine aktuelle Studie von Strand Partners im Auftrag von Amazon Web Services, der zufolge 63 Prozent der deutschen Unternehmen inzwischen auf Künstliche Intelligenz setzen. Damit übertreffen deutsche Unternehmen sogar den EU-Schnitt von 54 Prozent deutlich. Klingt alles erst einmal nach echtem Fortschritt – doch der Schein trügt. Denn wirklich transformativ nutzen gerade einmal 15 Prozent der Unternehmen die Technologie. Die meisten bleiben somit auf halbem Weg stehen.

Pilotprojekt? Check. Transformation? Fehlanzeige.

Dr. Stephan Theis ist Managing Director Go-to-Market bei Slalom Germany.(Bild:  Slalom Germany)
Dr. Stephan Theis ist Managing Director Go-to-Market bei Slalom Germany.
(Bild: Slalom Germany)

Woran das liegt? Das Beratungshaus Slalom hat dafür eine klare Antwort: Deutschlands Hang zum reinen Effizienzdenken bremst die großen KI-Sprünge aus. „KI ist in den meisten Unternehmen angekommen. Aber nur wenige schaffen den Übergang von Pilotprojekten oder Assistenten zum transformativen Einsatz. Wer mit KI Arbeitsweisen verändern und Geschäftsmodelle durch neue Kundenerlebnisse, Produkte und Services transformieren will, braucht ein klares Bild davon, wie Kunden und Mitarbeiter in drei bis vier Jahren mit dem Unternehmen agieren sollen“, sagt Dr. Stephan Theis, Managing Director Go-to-Market bei Slalom Germany.

Das Zielbild kommt vor dem Werkzeug

Oft starten KI-Programme, indem sie auf bestehende Prozesse aufgesetzt werden. Unternehmen erzielen dann mit einzelnen Werkzeugen und Anwendungsfällen Effizienzgewinne. Die neue Studie von Slalom unter 161 Führungskräften in Deutschland und 2.000 Führungskräften weltweit zeigt:

  • 78 Prozent der deutschen Befragten betrachten KI als Werkzeug für Kostenreduktion und betriebliche Effizienz.
  • Nur 39 Prozent sehen darin einen Katalysator, ihr Geschäftsmodell neu zu denken. International liegt dieser Anteil bei 48 Prozent.

Wer mit KI nur Kosten senken will, hat die eigentliche Wirkung noch nicht verstanden.(Bild:  Gemini / KI-generiert)
Wer mit KI nur Kosten senken will, hat die eigentliche Wirkung noch nicht verstanden.
(Bild: Gemini / KI-generiert)

Theis macht klar, dass Unternehmen sich zwar darüber freuen könnten, „ wenn sie einzelne Prozesse verbessern, dedizierte Tätigkeiten automatisieren und Kosten senken“. Das sei jedoch lediglich „unternehmerisches Einmaleins“. Die eigentliche Innovation von KI folgt Theis´ Meinung nach erst „auf eine klar formulierte Vision“.

Wer KI lediglich aus der Perspektive von Kosten und Zeitgewinnen betrachtet, nutzt ein mächtiges Gestaltungswerkzeug wie einen Taschenrechner.

Dr. Stephan Theis, Managing Director Go-to-Market bei Slalom Germany

Führungskräfte sollten festlegen, welches Geschäft sie mit KI aufbauen wollen und wie interne Prozesse neu zu gestalten sind, um besser und vernetzter zu arbeiten. Die Technologie KI folge dann diesen Entscheidungen. Wer dagegen mit einer Liste von Werkzeugen startet, optimiere meist nur den Status quo.

KI-Piloten entstehen, Transformation folgt selten

Die Studie „Generative KI in der deutschen Wirtschaft 2026“ von KPMG zeichnet ein ähnliches Bild: 97 Prozent der Unternehmen halten KI für relevant für ihr Geschäftsmodell und ihre Wertschöpfung, doch weniger als ein Prozent hat KI über alle betrachteten Bereiche hinweg vollständig und systematisch integriert.

„KI-Piloten sind schnell aufgesetzt, indem ein Team ein Problem mit einem Tool löst. Um das transformative Potenzial von KI in der Breite zu heben, bedarf es jedoch einer radikalen Änderung der Perspektive: weg vom einzelnen Anwendungsfall hin zum Ende-zu-Ende-Prozess. Für die Entscheidungsfindung müssen Führungskräfte ihre Unternehmensstrategie auf die Chancen und Risiken von KI überprüfen und adaptieren. Diese Arbeit führt in jedem Fall transformative Elemente mit sich“, betont Theis.

Nach der Pilotphase sind seiner Meinung nach deshalb zwei Aspekte zu berücksichtigen.

  • Vorab sollten Unternehmen prüfen, ob das Vorhaben das Zielbild unterstützt und ob es mehr verändert als den Arbeitsablauf einer einzelnen Abteilung oder Rolle.
  • Die Auswahl von Technologie und Plattform, die Etablierung neuer Prozesse und Mitarbeiterbefähigung folgen im Prozess erst danach.

Experimentieren als Arbeitsmethode

Eine tragfähige Vision entstehe selten am Konferenztisch, so Theis. Die technologischen Umbrüche der vergangenen Jahre hätten gezeigt, dass der eigentliche Wandel erst beginne, wenn Menschen eine Technologie wirklich verinnerlicht hätten. Neugier und Entdeckergeist müssten deshalb fester Bestandteil der Unternehmenskultur werden.

Unternehmen schaffen das Fundament für Transformation, wenn sie Experimentierzeit bereitstellen, klare Leitplanken definieren und erfolgreiche Ansätze durch Anreize belohnen. Die Mitarbeiter müssen KI einsetzen, Grenzen austesten und neue Möglichkeiten im Arbeitsalltag entdecken. Dabei braucht Neugier zwar Raum, aber keinen Dauer-Pilotbetrieb. Führungskräfte müssen Experimente an konkrete Probleme binden, Ergebnisse sichtbar machen, erfolgreiche Ansätze schnell skalieren und Vorhaben ohne Perspektive beenden.

Innovative Ideen entstehen selten zwischen zwei Status-Calls. Unternehmen müssen KI-Experimentierräume fest in den Arbeitsalltag einbauen und ihnen ein klares Ziel geben, das auf die Vision einzahlt.

Stephan Theis, Slalom

Mit dieser Methodik könnten „Teams konkrete Probleme angehen, schnell lernen und die wenigen starken Ideen in die Breite der Organisation bringen“. Nur auf diese Weise entstehe seiner Meinung nach Fortschritt und Transformation.

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