„KI-Transformation ist kein Projekt“  

Michael Schmitz: KI-Initiativen scheitern in der Regel nicht an der Technologie, sondern an fehlender organisatorischer Anschlussfähigkeit. Die Zahlen bestätigen das. Laut Bitkom halten 81 Prozent der Unternehmen KI für die wichtigste Zukunftstechnologie, aber nur 36 Prozent setzen sie aktiv ein, und dort im Schnitt in nur zwei Anwendungsfeldern. Die strategische Überzeugung ist also da, das Problem liegt woanders: Viele Organisationen testen KI, aber wenige machen daraus einen belastbaren Betrieb. Ein Pilot generiert schnell Aufmerksamkeit, die Story dahinter überzeugt, das Ergebnis wird als KI-Erfolg verbucht. Aber das allein schafft noch keine Wirkung. KI im Betrieb dagegen ist eher unsichtbar, muss sich langfristig bewähren und braucht organisatorische Verankerung. Genau dort, unter der Wasseroberfläche, liegt der schwierigste Teil von KI. Das wollte ich vermitteln. 

Michael Schmitz: Die erste: KI ist kein Projekt. Einführung ist ein Ereignis, Betrieb ist eine Fähigkeit. Die Projektlogik endet beim Go-live, die Betriebslogik beginnt genau dort. Mit Nutzenmessung im laufenden Betrieb, kontinuierlichem Enablement und Governance als Steuerungssystem statt reiner Freigabeinstanz. Eine Formel dazu, die ich auch im Vortrag aufgezeigt habe: Können mal Dürfen mal Wollen mal Adoption ergibt Produkt. Das heißt: Fehlt einer dieser Bausteine komplett, bricht das ganze Ergebnis zusammen, egal wie stark die anderen sind. Können sind Kompetenzen, Werkzeuge, Daten und Übung im echten Arbeitskontext. Dürfen sind Leitplanken, Zugänge, Datenschutz und klare Entscheidungsräume. Wollen ist erkennbarer Nutzen, Vertrauen und Führung, die Lernen ermöglicht. Und Adoption ist die regelmäßige Nutzung mit messbarer Wirkung. 

Meine zweite Erkenntnis: KI verlangt keine perfekte Entscheidung, sondern eine gute Entscheidungsarchitektur. Gute Entscheidungen werden schnell getroffen und, wenn nötig, aktiv revidiert. Konkret heißt das für uns: Wir bringen Lösungen früh als MVP in die Nutzung, weil Nutzer erst lernen, was sie wirklich brauchen, sobald sie damit arbeiten. Wir vermeiden Lock-in, setzen auf offene Standards und lose gekoppelte Systeme. Und wir praktizieren konsequente Exnovation: Wir arbeiten aktiv gegen eine Kultur des Bewahrens. Denn die Fähigkeit, Altes bewusst abzuschaffen, ist eine Voraussetzung für Innovation. 

Michael Schmitz: Die Unternehmensleitung muss den Rahmen vorgeben: Strategie, Architektur, Spielregeln und Leitplanken, damit klar ist, was möglich und erlaubt ist. Hier ist KI ein Werkzeug, um strategische Ziele zu erreichen. Die eigentliche Wertschöpfung entdecken aber die Fachbereiche selbst, im Tagesgeschäft. Durch Ausprobieren, durch Nutzung im Alltag und dadurch, dass sich der Nutzen konkret zeigt. Dort ist KI vor allem ein Effizienztreiber im laufenden Betrieb.  

Wichtig ist, dass beide Seiten zusammenspielen und nicht getrennt voneinander laufen. Ich möchte drei Beispiele geben, die nicht nur bei unseren Kunden gut funktionieren, auch bei Cassini nutzen wir diese Mechanismen. Wir haben eine KI-Werkstatt aufgebaut, ein fester Ort, an dem Wissen sichtbar gemacht wird und neue Impulse entstehen. Darüber hinaus braucht es Product Owner, die die Verantwortung für KI-Themen direkt in ihren Teams übernehmen, und ganz wichtig: Praxisnähe beim Upskilling. Sie entsteht in der eigenen Fachlichkeit, allgemeine KI-Schulungen hingegen bleiben meist abstrakt. Wer lernt, wo er arbeitet, wendet auch an, was er lernt.

Die hohe Bandbreite und die Ambiguität, die ich bei unseren Kunden wahrnehme, und die wir bei Cassini intern sehen, war auch auf der Konferenz zu spüren. Einerseits wirklich konkret Nutzen stiftendende, häufig hochspezifische Anwendungen von KI. Auf der anderen Seite technologisch beeindruckende Ansätze, bei denen ein unternehmerischer Nutzen, insbesondere in puncto Effizienz und Qualität, zwar unterstellt, aber kaum belegbar ist. Wir sind in einer Phase, in der sich Technologie und Anwendungskompetenz noch sehr schnell verändern.