ProduktivitätWo lohnt sich der Einsatz von KI wirklich?

Viele Unternehmen sehen eine Lücke zwischen gefühlter und messbarer Wirkung beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI). Sie entsteht meist schon vor dem ersten Projekt.

Ohne vorher festgelegte Erfolgskriterien lässt sich später kaum beurteilen, ob sich der Aufwand gelohnt hat. Genau das trifft am häufigsten Unternehmen, die KI besonders breit einführen.

Unternehmen, die KI gleichzeitig in möglichst viele Prozesse integrieren, sind häufig vom geschäftlichen Nutzen im Vergleich zum Aufwand enttäuscht.

Der Grund: Nicht jeder Prozess profitiert gleichermaßen von KI. Die Auswahl der Anwendungsfelder entscheidet oft stärker über den Erfolg als das Modell oder der Anbieter.

Woran erkennen Sie, dass KI überschätzt wird?

Das eigentliche Problem liegt in gewachsenen Prozessen, verteilten Daten und Excel-Tabellen, die als Bindeglied zwischen Systemen herhalten. Eine KI-Anwendung kann solche strukturellen Lücken nicht ausgleichen. Sie macht sie im Zweifel nur sichtbarer.

Fragen Sie sich deshalb:

• Schafft die geplante KI-Anwendung echten Mehrwert?
• Und wie lässt sich das messen?

Wer KI möglichst breit einführt, erzeugt zwar kurzfristig Aufbruchstimmung im Unternehmen. Gleichzeitig entstehen so häufig fragmentierte Einzellösungen, die sich später kaum noch zusammenführen lassen.

Vermeiden Sie diesen Fehler

Bevor Sie einen Prozess automatisieren, fragen Sie sich: Was soll dieser Prozess eigentlich erreichen? Wer diese Frage nicht zuerst beantwortet, riskiert, einen schlechten Prozess schneller und in größerem Maßstab schlecht zu machen.

Ein ineffizienter Genehmigungsweg, der bisher drei Tage dauerte, dauert mit KI vielleicht drei Stunden, aber er bleibt falsch konzipiert.

Der eigentliche Hebel liegt nicht in der Automatisierung des bestehenden Ablaufs, sondern darin, vom gewünschten Ergebnis her zu denken: Was brauchen Sie am Ende, und wie muss der Prozess dafür aussehen?

Welche Voraussetzungen müssen Sie vor dem KI-Einsatz schaffen?

Bevor Sie KI in einem Prozess einsetzen, sollten Sie die folgenden Punkte klären. Sie hängen zusammen. Überspringen Sie einen davon, verschiebt sich das Problem in eine spätere, teurere Projektphase.

Definieren Sie einen klaren Business-Case

Legen Sie vorab fest, mit welchen Kennzahlen Sie den Erfolg später messen. Ohne diese Kennzahlen lässt sich am Ende nicht belegen, ob die Anwendung tatsächlich etwas gebracht hat.

Stimmen Sie sich zwischen Fachbereich, IT und Compliance ab

Eine Lösung, die nur die IT für sinnvoll hält, wird im Alltag oft nicht genutzt oder akzeptiert. Häufig liegt das Problem an unterschiedlichen Erfolgsdefinitionen:

• IT definiert Erfolg als „läuft stabil ohne Ausfälle“,
• Finance als „Einsparungen über den Implementierungskosten“,
• der Fachbereich als „Durchlaufzeit um 30 Prozent reduziert“.

Die Sinnhaftigkeit muss also zwischen diesen Bereichen verhandelt und auf einen gemeinsamen Nenner gebracht werden.

Die entscheidende Frage ist nicht mehr „Können wir uns das leisten?“, sondern „Welchen geschäftlichen Nutzen wollen wir erzielen und wer trägt dazu in welcher Rolle bei?“.

Nehmen Sie die Mitarbeitenden mit

Beachten Sie außerdem: Kultureller Wandel dauert in Unternehmen 12 bis 18 Monate, die technische Umsetzung von KI-Projekten dagegen nur drei bis sechs Monate. Wer zuerst die Technik einführt und erst danach versucht, Mitarbeitende mitzunehmen, hat die Reihenfolge vertauscht und wird auf weitere Probleme stoßen.

Wie erkennen Sie, welche Prozesse sich für KI eignen?

Prüfen Sie jeden Prozesskandidaten für den Einsatz von KI anhand dieser Merkmale:

• Hoher manueller Aufwand: Wo verbringen Mitarbeitende Zeit mit Aufgaben, die regelbasiert und wiederholbar sind?
• Hohe Häufigkeit: Läuft der Prozess täglich oder wöchentlich? Je öfter, desto stärker skaliert der Nutzen.
• Medienbrüche: Werden Daten manuell zwischen Systemen übertragen oder in Excel zwischengeparkt?
• Hohes Fehlerrisiko: Wo entstehen regelmäßig Fehler durch manuelle Eingaben oder unklare Zuständigkeiten?
• Wissensintensive Schritte: Wo suchen, bewerten oder verdichten Mitarbeitende Informationen, also Aufgaben, die KI übernehmen oder unterstützen kann?

So gehen Sie in der Praxis vor

Gehen Sie in vier Schritten vor, statt sofort mit der Umsetzung eines KI-Projekts zu starten:

Schritt 1: Klären Sie die unternehmerische Ausgangslage

Bevor Sie einzelne Prozesse unter die Lupe nehmen, beantworten Sie grundlegendere Fragen:

• Wo drückt der Schuh im Geschäft gerade am stärksten?
• Müssen Kosten sinken, weil Margen unter Druck geraten?
• Verlieren Sie Kunden, weil Reaktionszeiten zu lang sind?
• Wächst das Geschäft zu schnell, sodass Ihre operativen Kapazitäten überlastet sind?

Diese Diagnose bestimmt, in welchen Teilen der Wertschöpfungskette Sie überhaupt suchen sollten:

• Wer mit Kostendruck kämpft, schaut zuerst in operative und administrative Prozesse mit hohem manuellem Aufwand.
• Wer Marktanteile verliert, beginnt eher bei vertriebsnahen oder kundenseitigen Abläufen.

Erst wenn Sie wissen, welche Hebel geschäftlich am meisten zählen, ergibt die Prozessanalyse im nächsten Schritt ihren vollen Sinn, sonst optimieren Sie womöglich das Falsche, nur weil es sich leicht messen lässt.

Schritt 2: Analysieren Sie den Ist-Zustand

Verschaffen Sie sich einen Überblick, welche Prozesse in den relevanten Teilen Ihrer Wertschöpfungskette tatsächlich Aufwand erzeugen.

Befragen Sie Mitarbeitende, wofür sie in einer typischen Woche am meisten Zeit aufwenden, und werten Sie vorhandene Daten aus, etwa

• Ticket-Systeme,
• Zeiterfassung oder
• E-Mail-Aufkommen.

So sehen Sie, wo Zeit tatsächlich gebunden ist, statt es nur zu vermuten.

Prüfen Sie dann, ob es sich um KI-geeignete Prozesse handelt: hohes Informationsaufkommen, wiederkehrende Arbeitsschritte, hoher manueller Aufwand oder ausgeprägte Fehleranfälligkeit.

Schritt 3: Priorisieren Sie und pilotieren Sie

Schätzen Sie für jeden Prozess: Wie oft kommt er vor, multipliziert mit dem Aufwand pro Durchlauf?

Wichtiger als die absolute Größe ist dabei die Rückkopplung an Ihre unternehmerische Ausgangslage aus Schritt 1: Welcher Prozess zahlt am direktesten auf das identifizierte Geschäftsproblem ein? Sinkende Margen, zu langsame Reaktionszeiten, Kundenverlust?

Bevorzugen Sie Prozesse, für die es bereits eine Kennzahl gibt, die diesen Zusammenhang sichtbar macht. Starten Sie dann mit ein bis zwei Pilotprojekten, nicht mit allen Fällen gleichzeitig.

Schritt 4: Implementieren Sie und werten Sie aus

Definieren Sie vor dem Start ein klares Value-Realisation-Framework: Welche Messgrößen zeigen, ob der erwartete Nutzen eintritt, und wie hängen diese mit dem Geschäftsproblem zusammen, das Sie in Schritt 1 identifiziert haben?

Typische Messgrößen sind:

• Bearbeitungszeit pro Vorgang
• Fehlerquote
• Durchlaufzeit

Aber erst in Verbindung mit der übergeordneten Zielsetzung, etwa Kostenreduktion um X Prozent oder Churn-Rate unter Y, entfalten sie ihre volle Aussagekraft.

Messen Sie diese Kennzahlen, bevor der Pilot startet, lassen Sie ihn vier bis sechs Wochen laufen und messen Sie danach erneut.

Nur dieser Vorher-Nachher-Vergleich, rückgekoppelt an das ursprüngliche Geschäftsproblem, zeigt, ob sich der Aufwand gelohnt hat. Das schafft die Grundlage, um weitere Fälle mit Überzeugung zu skalieren.

Fazit

„KI First“ heißt priorisieren, nicht überall einsetzen, sondern klug auswählen und gezielt umsetzen.

Je strenger Sie in der Analysephase aussortieren, desto schneller zahlt sich die Umsetzung der verbleibenden Fälle aus.

Starten Sie nicht mit dem technisch interessantesten Anwendungsfall, sondern mit dem, der sich am eindeutigsten an Ihrem Business-Case messen lässt.