In den letzten zwei Jahren habe ich mit vielen Unternehmen gesprochen, die KI einsetzen wollen oder bereits einsetzen. Das auffälligste Muster ist dabei nicht technischer Natur, sondern ein grundlegend falsches Verständnis davon, wo die eigentliche Arbeit liegt.
Die meisten Organisationen beginnen mit dem Tool. Sie wählen einen KI-Anbieter, kaufen Lizenzen, und überlassen es dann den Mitarbeitenden herauszufinden, was damit zu tun ist. Das führt in eine vorhersehbare Situation: Wenige begeisterte Early Adopters nutzen das Tool intensiv, die Mehrheit ignoriert es höflich, und nach einem Jahr fragt sich die Geschäftsführung, warum der erhoffte Produktivitätszuwachs ausgeblieben ist.
Was fehlt, ist die Arbeit davor. Bevor irgendjemand ein KI-Tool kauft, sollte klar sein, welche konkreten Aufgaben in welchen Teams repetitiv, zeitaufwendig und gleichzeitig strukturiert genug sind, um von einer KI sinnvoll unterstützt zu werden. Das klingt banal, aber es setzt voraus, dass man die eigenen Prozesse gut kennt. Und das ist in vielen Unternehmen nicht selbstverständlich.
KI verstärkt, was bereits da ist. Gut dokumentierte, klare Prozesse werden durch KI schneller. Unklare, schlecht dokumentierte Prozesse werden durch KI nicht besser, sie werden schneller falsch. Deshalb ist die Frage, die ich am Anfang jedes KI-Projekts stelle, nicht technisch: Wofür genau brauchen Sie das? Manchmal führt die Antwort zu einem sinnvollen Einsatz. Manchmal führt sie zum Ergebnis, dass das eigentliche Problem woanders liegt. Auch das ist ein Ergebnis.