12/08/2026
Bei bruchstückhaftem KI-Ansatz wird selbst die beste Weiterbildung zum Flickenschuster
KI als universaler Erfolgsbooster? Weit gefehlt. Für die meisten Unternehmen haben sich ihre KI-Investitionen bisher nicht nur nicht ausgezahlt, sondern reichlich Verluste beschert. Aber warum ist das so? Flapsig ausgedrückt: Künstliche Intelligenz kann natürliche Intelligenz nun mal nicht vollständig ersetzen. Weder die Intelligenz von Menschen und Teams, noch die von Organisationen. Um zur vollen Geltung zu kommen, braucht es in den Unternehmen Strukturen, Prozesse und Kulturen, die KI-Nutzen effizient absorbieren.
Doch was machen viele Firmenlenker? Sie zäumen das Pferd von hinten auf. Sprich, legen sich Software zu, schalten Lizenzen frei, buchen ein Systemhaus für erste Basis-Implementierung und hängen ein paar Nutzerschulungen dran. Okay, zahlreiche Chefs lassen sich zusätzlich durch renommierte Experten oder Tech-Gurus in die "Heiligen Hallen" der KI-Anwendungen einweihen und basteln ihre eigenen Assistenten, Agenten, Skripte, Apps & Websites.
Vibe Coding macht dies auch für Programmier-Abstinenzler möglich. Gefühlter Komfort verschleiert dabei so manche erschwerende Nuance. Alles wirkt dermaßen unkompliziert, dass viele Führungskräfte vom schnellen Return ihrer KI-Investitionen überzeugt sind. Quasi im Eilverfahren und mit Wunderpillen-Effekt.
Das renommierte Massachusetts Institute of Technology (MIT) hat sich das Phänomen der zähen Rückflüsse üblicher KI-Offensiven zur Brust genommen und Hunderte Initiativen mit generativer KI in der Wirtschaft untersucht. Sein Fazit ernüchtert ähnlich wie das eigene Spiegelbild nach einer rauschenden Partynacht: 95 Prozent aller generativen KI-Pilotprojekte lieferten keinen messbaren finanziellen Mehrwert. Die Vorhaben versickern im Alltag, ohne echten Nutzwert zu stiften, ohne Produktions- und erst recht Marktreife zu erreichen. Anfängliche Testläufe ("Proof of Concepts") verschwinden häufig geräuschlos in Schubladen oder versanden schlicht und einfach.
Doch es ist nicht nur die magersüchtige Rentabilität von KI-Projekten. Mitunter viel schwerer wiegen die unwiederbringlich verlorenen Ausgaben finanzieller und immaterieller Art - die sogenannten "Sunk Costs" unrühmlich abgebrochener bzw. grandios gescheiterter Projekte.
Ist das Kind krachend in den Brunnen gefallen, hilft nur eins: Schonungslose Ursachenanalyse und zügiges Bessermachen.
Woran sich selbst fortgeschrittenste Technologie in den meisten Fällen die Zähne ausbeißt, liegt nach MIT-Analysen klar auf der Hand: Weder betriebliche Infrastruktur, noch Organisationsdesign oder Managementsysteme können mitziehen. Fortschrittliche Algorithmen auf unaufgeräumte Ablagen aus PDF-Dokumenten, unstrukturierte Kundendatenbanken und in die Jahre gekommene Warenwirtschaftssysteme, ungeklärte Ziele, Aufgaben und Zuständigkeiten loszulassen, das ist wie einen hochmodernen Personenkraftwagen mithilfe von Pferdezügel bedienen zu wollen.
Wie meinen Manager üblicherweise die auf sie einstürmende Komplexität in den Griff zu bekommen? Mittels Trivialisierung und isolierter Insellösungen.
In hochdynamischen Zeiten wie den unseren gilt es jedoch schleunigst die Hausaufgaben zu erledigen, die in Vor-KI-Zeiten Topentscheider immer gerne auf den Sankt Nimmerleins-Tag verschoben haben. Denn eine KI, die nicht direkt in die Kernsysteme des Unternehmens schreiben kann oder darf, bringt keine fließenden Abläufe zustande.
Im Klartext: Die Mitarbeiter haben lediglich weitere Tools auf dem Bildschirm, die sie manuell bedienen, kopieren und einfügen müssen. Sie werden zu "Werkzeug-Touristen", die oberflächlich mit der Technologie herumexperimentieren, ohne dass sich an der grundlegenden Arbeit und ebenso an der Art betrieblicher Wertschöpfung irgendetwas ändert. Was unweigerlich zu massiven Verlusten führt und wogegen selbst die teuerste Weiterbildung wenig ausrichten kann.
(Autorin: Constance Kachcharova, ATG-CNT Consult)
