Ein ehrlicher Blick auf die Realität von KI-Initiativen
Generative KI, Large Language Models und automatisierte Assistenzsysteme sorgen für Schlagzeilen, Pilotprojekte und Showcases. In der Theorie klingt alles vielversprechend: Schneller, effizienter, intelligenter sollen Prozesse werden. Doch was bleibt vom "Wow-Effekt", wenn es um echte Umsetzung geht? Studien von MIT, Gartner oder McKinsey zeigen: Die große Mehrheit der Pilotprojekte scheitert an der Produktivsetzung. Auch wir sehen in unseren Kundenprojekten: Der Weg von der Idee zur nachhaltigen Lösung ist oft steinig und voller unerwarteter Hürden.
Viele Versprechen. Wenig Umsetzung?
Woran liegt es, dass KI-Projekte in der Industrie oft nicht halten, was die Prototypen versprechen? Ein zentraler Punkt ist die Übertragung von Erwartungen aus klassischen IT-Projekten: klarer Scope, planbarer ROI, geringe Risiken. KI hingegen ist oft explorativ, iterativ und datengetrieben. Das verlangt ein anderes Projektsetup, eine andere Denkweise – und nicht zuletzt die Bereitschaft, sich auf Unsicherheiten einzulassen. Viele Unternehmen unterschätzen diesen Kulturwandel. Sie starten mit ambitionierten Zielen, aber ohne das passende methodische Fundament.
Showroom vs. Werkstatt: Zwei Welten der KI
Ein großer Denkfehler: Was in der Innovationsabteilung glänzt, lässt sich nicht 1:1 in der Produktion nutzen. Zwei Realitäten treffen aufeinander:
- Showroom-KI: Schnell sichtbare Ergebnisse, basierend auf GenAI, oft ohne operative Integration. Ideal für Aufmerksamkeit, aber selten tragfähig.
- Werkstatt-KI: Datenlastige, langfristige Projekte mit Fokus auf Integration, Automatisierung und Wartbarkeit. Weniger sichtbar, aber wirksam.
Wer beide gleich behandelt, produziert Enttäuschung – bei Stakeholdern wie Nutzer:innen. Unsere Erfahrung: Realismus ist der nachhaltigere Erfolgsfaktor. Nur wer beide Welten versteht und differenziert betrachtet, kann langfristig erfolgreiche Projekte umsetzen.
Warum Realität manchmal unbequem ist
Viele KI-Initiativen scheitern nicht an der Technologie, sondern an fehlender Klarheit: unklare Ziele, unrealistische Erwartungen, mangelhafte Kommunikation zwischen Fachbereichen, IT und Data Science. Gerade interdisziplinäre Teams brauchen mehr als nur Tools – sie brauchen gegenseitiges Verständnis, ein gemeinsames Zielbild und eine klare Sprache. Das klingt einfach, ist aber in der Praxis häufig der Knackpunkt.
Gleichzeitig sind diese fachübergreifenden Teams ein Erfolgsfaktor: Vielfältige Perspektiven führen zu robusteren, realistischeren Lösungen. Offenheit für Learnings, auch für ein bewusstes "No-Go" nach dem Proof of Concept, spart Geld und schafft Vertrauen – nach innen wie nach außen.
Von der Idee zur produktiven Lösung: Unser pragmatischer Ansatz
Unsere Erfahrung zeigt: Erfolg entsteht nicht aus Hype, sondern aus Struktur. Wir setzen auf einen iterativen, realitätsnahen Projektverlauf:
- Exploration: Ist das Problem tatsächlich mit KI lösbar? Gibt es geeignete und zugängliche Daten? Wie hoch ist die fachliche Komplexität? Wir klären diese Fragen gemeinsam mit unseren Kund:innen und entscheiden bewusst, ob eine nächste Stufe sinnvoll ist.
- Proof of Value: Der Prototyp muss nicht nur technisch funktionieren, sondern echten Nutzen bringen. In dieser Phase liegt der Fokus auf Machbarkeit, Skalierbarkeit und fachlichem Mehrwert.
- Produktivsetzung: Die Lösung wird integriert, abgesichert und operationalisiert. Dabei achten wir auf Wartbarkeit, Sicherheit, Performance und darauf, dass alle Beteiligten mitgenommen werden.
Zwischen den Phasen stehen klare Gates: Go/No-Go-Entscheidungen, transparente Kommunikation, ehrliches Feedback. Das verhindert unnötige Kosten und sorgt für Vertrauen.
Diese Muster sehen wir immer wieder:
In unserer Projektpraxis begegnen uns bestimmte Herausforderungen immer wieder – unabhängig von Branche oder Unternehmensgröße. Wer sie kennt, kann ihnen besser begegnen:
- Unklare Zielsetzung:
Wer ohne konkretes Problem oder Need startet, endet oft in Proof-of-Concept-Schleifen ohne Perspektive. - Misskommunikation:
Data Science braucht Business-Kontext. Daten ohne Einordnung liefern keine Antworten. - Technologie statt Nutzen im Fokus:
Der Reiz neuer Tools darf nicht den Blick auf das eigentliche Ziel verstellen. - Datenstrategie vergessen:
Ohne eine klare Strategie zur Datenbereitstellung und -qualität ist jedes Modell nutzlos.
KI ist kein Selbstläufer.
Insbesondere für Entscheider:innen auf C-Level ist wichtig: KI-Initiativen sind strategische Investments. Sie benötigen mehr als Budget und Technologie, nämlich Klarheit in der Zieldefinition, eine tragfähige Datenbasis und Teams mit dem richtigen Skill-Mix. Auch organisatorisch braucht es die richtigen Rahmenbedingungen: klare Verantwortlichkeiten, definierte Rollen und Entscheidungswege, transparente Governance-Strukturen sowie ein aktives Change-Management, das Mitarbeiter:innen frühzeitig einbindet und den Wandel begleitet.
Wer diese Basis schafft, kann KI nicht nur implementieren, sondern wirklich nutzen – als Hebel für Effizienz, Innovation und Resilienz. Erfolgreiche Unternehmen unterscheiden sich nicht durch Technologiezugang, sondern durch Umsetzungskompetenz.
Fazit: KI braucht Klarheit, Kompetenz und Kontext
Künstliche Intelligenz kann reale Probleme lösen, wenn man sie nicht als Wunderwaffe, sondern als Werkzeug versteht. Wer mit realistischen Erwartungen, strukturiertem Vorgehen und ehrlicher Kommunikation startet, wird belohnt: mit nachhaltigen Resultaten statt leeren Prototypen. Entscheidend ist, sich nicht vom Hype treiben zu lassen, sondern bewusst zu planen, offen zu lernen und konsequent umzusetzen.
Interesse an einem ehrlichen Austausch?
Treffen Sie uns beim LSZ Industry Summit am 27. November in Graz (Workshop B, 14:40 Uhr). Unter dem Titel "Business Reality Check: AI-Praxisberichte aus Kundenprojekten" teilen wir ungeschönte Einblicke, diskutieren Ihre Herausforderungen und lernen voneinander.
Der Workshop richtet sich an Entscheider:innen, Projektverantwortliche und KI-Interessierte, die den Hype kurz ausblenden wollen, um über echte Praxis zu sprechen.
Bringen Sie Ihre Fragen, Ihre Erfahrungen und Ihre Neugier mit – wir freuen uns auf Sie!
