wissen · auf ki vorbereiten

Wie bereite ich mein Unternehmen optimal auf den Einsatz von KI vor?

Viele Menschen verbinden künstliche Intelligenz immer noch nur mit ChatGPT. Sie ist jedoch viel mehr — die Zeit der KI-Agenten beginnt mit der autonomen Übernahme von Tätigkeiten.

Für den rechtssicheren Einsatz im Unternehmen braucht es das erforderliche Mindset, KI-Anwenderkompetenz in der Belegschaft, KI-konsumierbare Daten, klare Prozesse und eine geeignete IT-Infrastruktur. Mindset. Prozesse. Daten. IT-Infrastruktur. Kompetenz. Alles geht Hand in Hand — wir zeigen, wie du dahin kommst.

Ein Leitfaden von Dr. Christian Lohse, CEO & Head of Technology, Sellium GmbH

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der status quo · mckinsey ai report 2025

KI-Adaption ist Mainstream — wahre Transformation hat noch nicht begonnen

Wir sind noch weit davon entfernt, KI wirklich zu nutzen. Sie ist außerdem kapitalintensiv — Unternehmen sollten bei der Investition strategisch vorgehen.

90 % / 67 %

Nutzung und Pilotierung steigen stetig

90 % der Unternehmen „nutzen" KI, 67 % stecken schon längere Zeit in der Pilotphase.

62 % / 23 %

KI-Agenten finden zunehmend Akzeptanz

62 % der Organisationen experimentieren mit KI-Agenten, 23 % skalieren diese bereits.

64 % / 39 %

Großer Gap zwischen Impakt und ROI

64 % finden, dass KI betriebliche Innovation hebelt, aber nur 39 % sehen messbaren Einfluss auf den EBIT. KI benötigt nicht nur Investitionen in Technik, sondern auch Change im Mindset.

Top 6 %

High-Performer denken größer

Echte Prozessumsetzung in mehreren Unternehmensbereichen, Investition großer Budgets, definierte Wachstumszahlen — nicht nur POCs.

3×

Führung als Teil der Lösung

Führungskräfte, die KI selbst nutzen, setzen sie dreimal häufiger im Unternehmen ein. Die Technologie benötigt Impuls aus der Führung.

51 %

Risikomanagement holt auf

51 % der Nutzer haben unzureichende Ergebnisse erlebt, meist aufgrund von Ungenauigkeiten. Fehlendes Vertrauen bremst KI.

Was die Erfolgreichen anders machen

Sie nutzen KI, um zu transformieren, wie Arbeit erledigt wird — nicht nur, um sie zu beschleunigen. Bessere Prozesse bringen Vorteile von Mitarbeitermoral bis Kostenersparnis. Und sie messen die Geschwindigkeit, mit der Informationen in bewertbare Insights verwandelt werden — das ist der neue Wettbewerbsvorteil. Bei der Belegschaft erwarten 32 % einen Stellenabbau, 13 % ein Wachstum: Tätigkeiten mit klarem Prozess und vorhersehbarem Datenfluss verschwinden, neue Arbeitsplätze vom Ingenieurwesen über Vertrieb bis Risiko und Führung entstehen.

gründe fürs scheitern

Warum es häufig scheitert

Einer Studie der renommierten Technologie-Hochschule MIT zufolge laufen 95 Prozent aller generativen KI-Pilotprojekte in Unternehmen zur Steigerung des Umsatzwachstums ins Leere. Die fünf häufigsten Gründe:

Fehlende Datenqualität

Unzureichende Datenqualität, Daten-Silos und keine passende IT-Infrastruktur.

Schwaches Kontextverständnis

Ungeeignete Tools lernen nicht aus Feedback und verbessern sich damit nicht kontinuierlich.

Organisatorische und prozessuale Hürden

Mangelnde Abstimmung mit dem Tagesgeschäft, unklare Prozesse, fehlende Einbindung in bestehende Workflows.

Wenig Fokus auf skalierbare Lösungen

Die meisten Projekte bleiben in der Pilotphase stecken und erreichen nie die Produktionsreife. Erfolgreiche Unternehmen setzen auf fokussierte Einzelprojekte und Partnerschaften mit spezialisierten Anbietern.

Fehlende strategische Ausrichtung

Eine systematische Implementierungsstrategie fehlt. Unternehmen, die KI gezielt in Back-Office-Prozesse integrieren, gehören zu den erfolgreichen 5 %.

erfolgsfaktoren

Elf Faktoren für den erfolgreichen KI-Einsatz

Kooperationen mit erfahrenen Partnern erhöhen die Erfolgsquote laut MIT-Studie auf bis zu 67 %. Diese elf Faktoren machen den Unterschied:

Messbare Ziele

KPIs definieren, Projekte mit Quick Wins priorisieren, Schatten-KI aufdecken.

Datenbasis schaffen

Hohe Qualität ist entscheidend: Bereinigung, Standardisierung, Schnittstellenschaffung.

Technische Basis schaffen

IT-Infrastruktur, die KI-Tools integrieren kann — Cloud und API sind King.

Prozessspezifische Lösungen

Generische Tools wie ChatGPT oder Copilot reichen oft nicht — erfolgreiche Unternehmen setzen auf Speziallösungen.

Externe Partnerschaften

Kooperationen mit KI-Anbietern oder Beratern mit Implementierungserfahrung erhöhen die Erfolgsquote deutlich.

Nahtlose Integration

Einbindung in bestehende Workflows — keine isolierten Lösungen.

Feedback einbauen

KI-Systeme sollten sich am Nutzerfeedback weiterentwickeln können.

Mitarbeiter einbinden

Schulung und klare Kommunikation sind essenziell.

Kulturelle Anpassung

Offene Fehlerkultur und Bereitschaft, Prozesse zu hinterfragen.

Erfolge messen

Überprüfung der Ziele: ROI, Prozessverbesserung.

Erfolgreiche Projekte skalieren

Sobald messbare Ergebnisse geliefert werden, auf andere Abteilungen und Bereiche übertragen.

vertiefung

Die wichtigsten Hebel im Detail

Messbarkeit herstellen

Erfolge lassen sich nur durch messbare Schlüsselindikatoren (KPI) nachweisen — z. B. Zeiteinsparung, Kostenreduktion, Qualitätssteigerung oder produzierte Bauteile je Zeiteinheit. Schatten-KIs auflösen: Mitarbeitende sollten verdeckten Nutzen preisgeben — drei Viertel der MINT-Fachkräfte nutzen KI inoffiziell. Erst damit wird der Impakt aufs Unternehmen sichtbar.

Pilotprojekte initiieren

Erreichbare Ziele definieren und rasch starten: Use Cases für Quick Wins identifizieren und priorisieren, um die Belegschaft für den Nutzen zu sensibilisieren. Ein Quick Win ist der Trade-off zwischen technischer Umsetzbarkeit, Produktivitätssteigerung und Risiko-Impakt. Datenschutzanforderungen beachten, Budget für die Skalierung bereitstellen.

Prozesse beschreiben und optimieren

Klare Prozessbeschreibung erfordert Fertigkeiten zur Dekomposition. Re-Framing hilft, klarer zu sehen, wie KI unterstützen kann — Prozesse sollten generell einer Evaluation unterzogen werden. Wissen im Organisationsaufbau hilft, Strukturen so umzugestalten, dass KI integriert werden kann (z. B. Lieferkettenplanung bei IKEA).

Daten KI-konsumierbar machen

Daten-Silos aufbrechen — Wissen liegt über Mitarbeiter, Abteilungen und Tools verteilt vor. Analoge Daten in digitale Formate überführen und Formate hinsichtlich Struktur und Tokenverbrauch wählen (Markdown, JSON, TOON etc.). Schnittstellen: API-Dokumentation bereitstellen, geltende Protokolle wie MCP und A2A in Betracht ziehen.

Partnerschaften nutzen

Verträge zur Auftragsdatenverarbeitung mit Rechenzentren in der EU schließen, externe Dienstleister für KI-Modell-Hosting finden. 360°-KI-Agenturen unterstützen bei Beratung, Integration und Schulung als Kernkompetenz — der Erfahrungsschatz ist meist höher, Enablement durch erfahrene Externe beschleunigt.

Mitarbeiter einbinden und schulen

Top-Down- und Bottom-Up-Ansatz kombinieren — jede Unternehmensebene liefert einen essenziellen Beitrag. Verständnis für KI-Automation und agentisches Verhalten ist seit Februar 2025 auf Basis des EU AI Act Pflicht. Agilität leben (fail fast, learn fast), Ergebnisse bewerten können (z. B. mit dem NIST AI Risk Framework), ethische und strategische Grenzen definieren — und lernen, KI als Sparring-Partner zu verstehen.

enablement

Das Vier-Stufen-Modell

Top-Down- und Bottom-Up-Ansatz: Alle Ebenen arbeiten mit — es braucht die Vorgabe und das Budget der Führung ebenso wie Willen und Aktionismus der Fachkräfte.

Schritt 1: Führung überzeugen
Es braucht die Vorgabe, KI umzusetzen, sowie Budget von Führungskräften — und Willen und Aktionismus von Fachkräften.
Schritt 2: Grundlagen schaffen
IT-Infrastruktur schaffen, Daten identifizieren, bereitstellen und aufbereiten. Schnittstellen zwischen KI und firmenspezifischen Werkzeugen bauen, Prozesse dokumentieren (und hinterfragen), Mitarbeiter schulen — weil technische, gesetzliche und ethische Aspekte eine Rolle spielen.
Schritt 3: Pilotprojekte starten
Use Cases identifizieren, Quick Wins priorisieren und umsetzen. ROI messen, KPIs prüfen — und damit Akzeptanz in der Belegschaft schaffen.
Schritt 4: Skalieren, aber richtig
KI zentral in Produktentwicklung, Geschäftsprozesse und Entscheidungsfindung integrieren und die Wertschöpfung neu denken — datengetriebene Automatisierung durchzieht alle Unternehmensbereiche.

erkenntnisse

Was haben wir gelernt?

Daten

… sind der zentrale Bestandteil einer jeden KI-Anwendung. Ohne entsprechende Schnittstellen zu Datenquellen bleiben sie ungenutzt.

Prozesse

… müssen klar beschrieben sein und sollten im Zuge einer KI-Strategie auch hinterfragt werden. Das nötige Mindset muss die Belegschaft bilden.

Mitarbeiter

… sind das wichtigste Element einer Transformation. Alle Ebenen der Belegschaft sind am Transformationsprozess beteiligt — sie brauchen das notwendige Mindset.

Nicht abwarten — gestalten

… dient als Leitspruch für das KI-Momentum 2025. Nutze die Chance, Wettbewerbsvorteile zu sichern.

So setzen wir das um: Die Sellium-Methode · KI-Beratung · geförderte KI-Schulungen · Fördermöglichkeiten

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