Transformation durch KI

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Mehrere Unternehmen beziffern das Verhältnis unabhängig voneinander ähnlich: PAYBACK rechnet mit 60 Prozent Change und 40 Prozent Technik, BSH mit 70 Prozent Mensch und 30 Prozent Technologie.

Wiederkehrend ist die Diagnose, dass eine KI-Einführung als IT-Projekt aufgesetzt wird und genau daran scheitert, während die berichteten Erfolge sie von Tag eins als Unternehmensthema mit HR und Fachbereichen am Tisch führen.

Zwei Unternehmen berichten von Vorhaben mit hohem gerechnetem Nutzen, die trotzdem zurückgestellt werden mussten, weil Organisation und Prozessreife noch nicht so weit waren.

Status: bestätigt, 5 neue Belege. Die neuen Folgen zeigen dieselbe Aussage. Bei Medtronic stellt Abby Rich fest, dass das Verteilen von KI-Tools weder eine neue Arbeitsweise noch einen Wert bringt. Mike Flynn von EY sagt, dass KI-Tools nur einen Teil lösen und Prozesse und organisatorischer Wandel entscheiden. Moody's ordnet die KI-Enablement-Funktion dem People-Team zu, weil Patrick Martin die Einführung als Veränderungsinitiative für Menschen und nicht als Technologie-Rollout sieht. Christoph Knogler (KEBA) warnt davor, KI an die IT zu delegieren, und Thomas Arnoldner sieht bei A1 die Herausforderung nicht in der Technik, sondern in Kultur- und Prozessfragen. Dan Slagen berichtet, dass die Schwierigkeiten bei Zapier überwiegend auf der menschlichen und organisatorischen Seite lagen. Dass sich der Engpass auf die tatsächliche Nutzung durch die Menschen verlagert (Siobhan Savage, Dan Slagen), ist durch den bisherigen Wortlaut schon abgedeckt.

Belegt in diesen Gesprächen, davon 15 aus den letzten drei Monaten

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Ein Konzern bilanziert nach drei Jahren KI-Einsatz, dass die Datenqualität bremste, nicht die Technik; Industrieunternehmen knüpfen KI-Tools an bereinigte Stammdaten und ein einheitliches ERP, ein Handwerksbetrieb nennt Digitalisierung das Pflichtfundament.

Oft steckt das Wissen nur in Köpfen: NEUROLOGIQ muss Fehlerwissen der Instandhalter explizit machen, enovetic scheitert bisher an Altsystemen, deren Fachprozesse teils nur Fachanwender kennen, und laut AI FIRST können nur die Menschen selbst es aufschreiben.

Die Gegenstimme betrifft den Zeitpunkt, nicht die Sache: zwei Organisationen starten ohne fertige Datenstrategie und dokumentieren mit; laut dem Anbieter meinGPT beginnen auch Unternehmen, die sofort loslegen, nach einigen Monaten ein Ordnungsprojekt.

Status: bestätigt, 4 neue Belege. Lennard Schmidt (Langdock) beobachtet bei Kunden, dass der Wert aus KI von angebundenen Daten, Berechtigungssystemen und dokumentierten Prozessen abhängt. Christian Klein (SAP) führt die Genauigkeit von 93 Prozent eines Abschlussassistenten auf rund 100 Finanzsysteme, Datensilos und Mängel in der Datenqualität zurück, Tiago Bianchi rät, Silos aufzubrechen und die Genauigkeit der Daten vorher zu prüfen. Dominic von Proeck (Leaders of AI) brauchte für die Maßstäbe seines LinkedIn-Agenten acht Wochen statt einer Stunde Technik, weil sie nur in seinem Kopf lagen. Die Datensilos (SAP, Bianchi) sind eine Facette des bisherigen Punkts zu einheitlichem ERP und Datenqualität, kein neuer Kern.

Belegt in diesen Gesprächen, davon 15 aus den letzten drei Monaten

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Der Arbeitsschritt ist selten der Engpass: Heusingfeld zitiert für Engineering Change Orders im Flugzeugbau 8,5 Prozent wertschöpfende Durchlaufzeit, AI FIRST warnt, dass ein schnell erstellter Inhalt zwei Wochen auf die Freigabe eines Regionalbüros wartet.

Vor dem Automatisieren steht der Neuentwurf: Medtronic und Cisco prüfen, welche Aufgaben wegfallen, EY entwirft Prozesse nach „Design for Zero“ zuerst ohne Menschen, Leaders of AI modelliert Prozesse neu, statt KI anzuflanschen.

KI verstärkt, was der Prozess schon ist: Max Kanat-Alexander sieht jedes bestehende Problem durch KI stark vergrößert und nennt nicht funktionierende CI-Pipelines, Stefan Atanassov warnt, dass Automatisierung einen schlechten Prozess schlechter macht.

Status: geschärft. Zwei unabhängige neue Folgen zeigen, wo der Gewinn versickert: Alexander Heusingfeld zitiert für Engineering Change Orders im Flugzeugbau 8,5 Prozent wertschöpfende Durchlaufzeit, KI allein verkürze nur die Touch Time. Max Kanat-Alexander sagt, Coding-Agenten helfen nicht, wenn CI-Pipelines nicht funktionieren oder ein aufwendiger menschlicher Freigabeprozess vor der Arbeit steht. Ebenfalls zwei unabhängige Folgen zeigen, dass KI die Schwächen eines Prozesses vergrößert (Kanat-Alexander: KI als Verstärker; Stefan Atanassov: ein schlechter Prozess wird durch Automatisierung schlechter). Medtronic, EY („Design for Zero“), Leaders of AI und Magnus Baringer (Prozesse mit dem Praxisteam erarbeiten, bevor digitalisiert wird) bestätigen, dass vor dem Automatisieren der neue Entwurf des Prozesses steht.

Belegt in diesen Gesprächen, davon 21 aus den letzten drei Monaten

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