excerpt: Viele Unternehmen investieren in KI und Pilotprojekte, sehen aber bislang nur geringe messbare Effekte, weil Produktivität nicht wie eine Softwarelizenz einkaufbar ist. KI wirkt als Beschleuniger und bringt nur dann echten Nutzen, wenn Prozesse, Datenbasis, Ziele und Verantwortlichkeiten sauber aufgestellt sind.
KI in Unternehmen
Viele Firmen wirken dieser Tage ein wenig so, als hätten sie gerade gemerkt, dass der Zaubertrick nicht funktioniert. Man hat KI eingekauft, man hat Pilotprojekte ausgerollt, man hat der Geschäftsleitung Folien vorgetanzt, auf denen „Transformation“ stand, und am Ende ist der messbare Effekt erstaunlich klein. PwC findet in einer CEO-Umfrage: In Deutschland berichten gerade einmal 11 Prozent von höheren Umsätzen durch KI, 16 Prozent von gesunkenen Kosten, und nur zwei Prozent schaffen beides. Boston Consulting kam schon vorher zu einem ähnlichen Bild, viel Aufwand, wenig materieller Mehrwert.
Das ist keine Überraschung. Es ist eher die Korrektur einer sehr bequemen Fantasie: dass man sich Produktivität wie eine Softwarelizenz kaufen kann.
Die Enttäuschung ist oft selbst gebaut
Generative KI wird in Unternehmen häufig so eingeführt, wie früher Dokumentenmanagement, Collaboration-Tools oder CRM eingeführt wurden: als Feature, das man aktiviert. Dann wartet man, dass die Organisation sich dem Tool anpasst, und nennt das Kulturwandel.
Nur ist KI kein neues Menüband in Office. KI ist ein Beschleuniger. Und Beschleuniger sind gnadenlos, sie machen nicht besser, sie machen schneller. Wer klare Prozesse, saubere Daten, sinnvolle Ziele und kompetente Leute hat, kann tatsächlich profitieren. Wer das nicht hat, bekommt schneller mehr Output, der sich wie Arbeit anfühlt, aber keine ist.
Die PwC-Zitate treffen einen wunden Punkt, den viele ungern hören: Ohne verlässliche Datenbasis und skalierbares Fundament bleibt das Ganze oberflächlich. Das klingt nach Beraterdeutsch, ist aber banal wahr. Wenn Stammdaten nicht stimmen, wenn Verantwortlichkeiten unklar sind, wenn man nicht einmal sauber misst, was heute wie lange dauert, dann wird KI nicht „transformieren“. Sie wird kaschieren. Und wenn sie kaschiert, wird sie politisch attraktiv, weil man Aktivität demonstrieren kann, ohne die unangenehmen Hausaufgaben zu machen.
Copilot als Symbol: viel Oberfläche, wenig Substanz
Microsoft Copilot ist in vielen Organisationen das perfekte Symbol für diese Dynamik. Nicht, weil die Technologie grundsätzlich nutzlos wäre, sondern weil sie in der Realität oft als Produktivitätsabkürzung verkauft und eingekauft wird.
In der Praxis sieht es dann so aus: Mitarbeitende bekommen ein neues Icon, klicken darauf, lassen sich E-Mails umformulieren, PowerPoint-Folien generieren, Meeting-Notizen zusammenfassen. Das kann Zeit sparen, gelegentlich sogar deutlich. Nur ist Zeit sparen nicht automatisch Wert schaffen. Viele Firmen optimieren damit vor allem ihre interne Textproduktion, also das, was ohnehin schon zu viel existiert: Mails, Statusupdates, Konzeptpapiere, Folien.
Das ist der Punkt, an dem Copilot zur Gurke wird. Nicht, weil er nichts kann, sondern weil er in einer Organisation landet, die ihre eigentlichen Engpässe nicht angeht. Der Engpass ist selten „zu wenig Text“. Der Engpass ist fast immer Entscheidungsgüte, Verantwortlichkeit, Datenqualität, Prozessklarheit, Priorisierung. Copilot kann eine Entscheidung nicht treffen, die man sich nicht zu treffen traut. Er kann keine Daten richtig machen, die niemand pflegt. Er kann keinen Prozess reparieren, den keiner verstanden hat.
Und er kann auch nicht verhindern, dass Leute sehr selbstbewusst Unsinn produzieren.
KI macht Dumme nicht intelligent
Hier wird es ungemütlich, weil es sich nicht in Lizenzmodelle übersetzen lässt. KI ist kein Intelligenz-Transplantat. Sie ist ein Werkzeug, das von Menschen bedient wird, die wissen müssen, was sie tun.
Ein intelligenter Mitarbeiter nutzt KI wie einen Junior, der schnell arbeitet, aber ständig überprüft werden muss. Er gibt präzise Aufgaben, prüft Ergebnisse, erkennt Fehler, kennt die Domäne, und er weiß, was er nicht weiß. So entsteht Produktivität: nicht durch Magie, sondern durch gutes Handwerk mit neuen Werkzeugen.
Ein weniger intelligenter Mitarbeiter nutzt KI wie eine Ausrede. Er ersetzt Nachdenken durch Prompting, Verantwortung durch Formulierungen, und Unsicherheit durch generierte Sicherheitssätze. Das Ergebnis wirkt professionell, ist aber oft inhaltlich hohl oder schlicht falsch. Und weil es so gut klingt, wird es seltener hinterfragt. Das ist die eigentliche Gefahr von generativer KI im Unternehmen: nicht die Halluzination an sich, sondern die soziale Akzeptanz der Halluzination, wenn sie in gutem Deutsch daherkommt.
Blödmänner mit KI sind wie Chimpansen mit Maschinengewehren. Nicht, weil Chimpansen böse wären, sondern weil sie weder Ziel noch Konsequenzen verstehen, aber plötzlich Reichweite haben. Genau das passiert, wenn man generative KI in Organisationen ausrollt, die fachlich ausgedünnt sind, in denen Erfahrung wegrationalisiert wurde, und in denen man Kompetenz durch Prozesshandbücher ersetzt hat. Dann wird KI zum Verstärker, nur eben für strukturelle Dummheit.
Warum so viele Pilotprojekte versanden
Die meisten KI-Initiativen scheitern nicht an der Modellqualität. Sie scheitern an den gleichen Gründen wie jede andere IT-Initiative, nur schneller und sichtbarer.
Erstens: Daten sind politisch. Wer Datenqualität will, braucht Verantwortlichkeiten, Budgets, Standards, und die Bereitschaft, sich an Messbarkeit zu binden. Viele Firmen wollen KI, aber keine Transparenz darüber, wie schlecht ihre Daten wirklich sind.
Zweitens: Prozesse sind selten so rational, wie sie auf Folien aussehen. In der Realität sind Prozesse oft Kompromisse zwischen Abteilungen, Machtbereichen und historisch gewachsenen Ausnahmen. KI kann solche Kompromisse nicht auflösen, sie macht sie höchstens effizienter, was das Problem nicht löst, sondern stabilisiert.
Drittens: Messung fehlt. Wenn man nicht sauber definiert, was „Produktivität“ in einem konkreten Ablauf bedeutet, wird jedes KI-Projekt zur Meinungsfrage. Dann gewinnt nicht das beste Ergebnis, sondern die beste Story.
Viertens: Talent ist knapp, und zwar nicht nur Data Scientists. Man braucht Leute, die Domäne und Technik verbinden, die Modelle einschätzen können, die Risiken verstehen, die in Prozessen denken. Diese Leute sind selten, und man kann sie nicht durch einen Einkaufskatalog ersetzen.
Was vernünftiger KI-Einsatz tatsächlich verlangt
Wenn man die zynische Pointe wegschiebt, bleibt eine nüchterne Wahrheit: KI ist in Unternehmen dann sinnvoll, wenn sie in ein System eingebaut wird, das schon ohne KI halbwegs funktioniert.
Das bedeutet, man muss zuerst klären, wo Wert entsteht, wo Zeit verloren geht, wo Fehler teuer sind, und welche Entscheidungen regelmäßig getroffen werden. Danach kommen Daten, Schnittstellen, Governance, und erst dann das Modell. Nicht weil Berater das so sagen, sondern weil es anders herum fast immer nur Demo-Theater ist.
Und man muss akzeptieren, dass KI keine Abkürzung um Kompetenz herum ist. Wer glaubt, er könne eine Organisation mit schwacher Fachlichkeit durch generative KI „aufleveln“, wird vor allem lernen, wie teuer Selbsttäuschung werden kann. KI kann gute Leute sehr viel schneller machen. Sie kann mittelmäßige Leute bequem machen. Sie kann schlechte Leute gefährlich machen.
Die produktive, unromantische Schlussfolgerung
Die aktuelle Ernüchterung ist gesund. Sie räumt mit dem Glauben auf, dass Technologie die Mühe ersetzt, eine Organisation gut zu führen. KI ist kein Wunder. Sie ist ein Werkzeugkasten, der nur dann nützt, wenn jemand weiß, welche Schraube überhaupt locker ist.
Wer jetzt feststellt, dass Copilot nicht automatisch Umsatz schafft und Kosten senkt, hat nicht „KI falsch verstanden“. Er hat vielleicht zum ersten Mal seit Jahren einen ehrlichen Blick auf die eigene Organisation geworfen. Und das ist, bei allem Zynismus, der eigentliche Mehrwert dieser Welle: Sie zwingt Firmen, wieder über Grundlagen zu sprechen, über Daten, Prozesse, Verantwortung, Kompetenz.
KI wird bleiben. Die Illusion, dass sie Dummheit kompensiert, hoffentlich nicht.
Quelle: https://www.heise.de/news/KI-enttaeuscht-bislang-die-CEO-Hoffnungen-11147892.html