Das Problem ist, dass die Einführung von Tools einen lediglich an die Startlinie bringt. In der Praxis verändert die KI-Transformation in Unternehmen die Art und Weise, wie Arbeit erledigt wird: Entscheidungen müssen schneller getroffen werden, Verantwortlichkeiten verschieben sich, und die Mitarbeiter müssen die Fähigkeiten, die sie in ein Projekt einbringen, neu überdenken.
Die Aufgabe der Führungsebene besteht darin, das Ziel klar im Blick zu behalten, während der Weg dorthin ausgelotet, getestet und kontinuierlich angepasst wird. Dies ist besonders wichtig für mittlere bis große Unternehmen, die Altsysteme modernisieren, KI einführen und versuchen, die Investitionen in die Transformation in messbare Geschäftsergebnisse umzuwandeln.
42 Prozent der Unternehmen gaben im Jahr 2025 den Großteil ihrer KI-Initiativen auf – ein Anstieg gegenüber 17 Prozent im Vorjahr.
Dieses Muster zeigt sich auch in großem Maßstab: Ende 2025 stellte McKinsey fest, dass fast zwei Drittel der Unternehmen noch nicht damit begonnen hatten, KI unternehmensweit einzuführen; die meisten stecken weiterhin in der Pilotphase fest.
Die wichtigsten Erkenntnisse
Die KI-Transformation in Unternehmen verläuft zu schnell für die traditionelle strategische Planung: Nur das Ziel und das Budget bleiben fest, alles andere wird Monat für Monat angepasst.
Laut S&P Global haben 42 % der Unternehmen im Jahr 2025 den Großteil ihrer KI-Initiativen aufgegeben – ein Anstieg gegenüber 17 % im Jahr 2024
EY zufolge nutzen bereits 88 % der Mitarbeiter KI bei der Arbeit, doch nur 5 % setzen sie auf fortgeschrittene Weise ein.
Eine Transformation, die der IT-Abteilung als reines Tooling-Projekt übertragen wird, ohne geschäftlichen Auftrag oder Einbindung der Unternehmensleitung, hat weitaus geringere Erfolgsaussichten.
Die wichtigsten Entscheidungen sind struktureller Natur: ein namentlich benannter Geschäftsverantwortlicher, die Umstellung auf ein wertorientiertes Geschäftsmodell und die Bereitschaft, die Teamstruktur neu zu gestalten, anstatt lediglich neue Tools hinzuzufügen.
Unterscheidet sich die KI-Transformation in Unternehmen von der digitalen Transformation?
Unterscheidet sich die KI-Transformation in Unternehmen von der digitalen Transformation?
Bei der digitalen Transformation ging es vor allem um die Modernisierung von Technologie, Prozessen und digitalen Kanälen. Die KI-Transformation in Unternehmen geht noch einen Schritt weiter, und der größte Unterschied liegt meiner Meinung nach im Tempo des Wandels.
Seit ich mich erinnern kann, verlief jede größere strategische Veränderung bei Future Processing nach dem gleichen Muster. Als wir beispielsweise auf unsere NPS-Ergebnisse reagieren mussten, haben wir unsere besten Mitarbeiter zu Workshops zusammengebracht, ausführlich diskutiert, Input gesammelt, sichergestellt, dass wir die richtige Lösung hatten, und erst dann diese eingeführt und mit größter Sorgfalt kommuniziert. Es war ein langer, aber gründlicher Prozess.
Das erfordert eine andere Art des Veränderungsmanagements: die Bereitschaft, auch ohne vollständige Gewissheit zu handeln und den Plan im Laufe des Prozesses anzupassen. Unternehmen, die KI lediglich als eine weitere Technologie betrachten, die nach dem altbekannten Schema (Planen, Beraten, Umsetzen) eingeführt werden soll, werden in der Regel enttäuscht.
Welche Rolle spielt KI also im weiteren Sinne bei der digitalen Transformation? Die digitale Transformation hat das Fundament gelegt und dabei Daten, Anwendungen und Automatisierung integriert. Die KI-Transformation baut auf diesem Fundament auf: Sie beschleunigt und vertieft jene Aspekte der digitalen Transformation, bei denen es schon immer um Entscheidungsfindung und Daten ging.
Wie sieht eine KI-Transformation in Unternehmen aus?
Wie sieht eine KI-Transformation in Unternehmen aus?
Die meisten Unternehmen stellen sich längst nicht mehr die Frage, ob sie KI überhaupt einsetzen sollen. Laut Deloitte haben weniger als ein Drittel damit begonnen, die Art und Weise, wie Arbeit erledigt wird, neu zu gestalten. Dieser Unterschied ist entscheidend: Aufgabenautomatisierung (die gleiche Arbeit schneller erledigen) ist nicht dasselbe wie eine Neugestaltung der Arbeit (die Art und Weise ändern, wie die Arbeit selbst organisiert ist).
Erstellung der Roadmap für die KI-Transformation
Erstellung der Roadmap für die KI-Transformation
Bei Future Processing haben wir unsere eigene Roadmap für die KI-Transformation auf dieselbe Weise erstellt, wie wir nun unseren Kunden dabei helfen, ihre eigene zu entwickeln. Vor etwa einem Jahr begannen wir mit der Konzeption von „AI Boosted Delivery“, einem Programm, das als Teil der umfassenderen Transformationsstrategie des Unternehmens konzipiert und an klare Geschäftsziele geknüpft ist.
Den Anfang machten Workshops, die bewusst losgelöst von aktuellen Einschränkungen waren und sich ausschließlich darauf konzentrierten, wie die Zukunft der Lieferdienste aussehen könnte – bevor wir uns in Überlegungen darüber verstrickten, wie schwierig die Umsetzung sein würde. Aus diesen Workshops gingen Transformationsszenarien hervor, und erst dann arbeiteten wir Schritt für Schritt rückwärts, um zu ermitteln, was sich im Bereich der Lieferdienste ändern musste und in welcher Reihenfolge.
Bewertung der KI-Bereitschaft
Verschaffen Sie sich einen klaren Überblick darüber, inwieweit Ihre Daten darauf vorbereitet sind, KI-Initiativen in Ihrem Unternehmen zu unterstützen und zu skalieren.
Lieferung 2.0: Neugestaltung des Betriebsmodells
Lieferung 2.0: Neugestaltung des Betriebsmodells
Das Ergebnis ist ein Konzept, das wir intern „Delivery 2.0“ nennen – eine echte Neugestaltung des Betriebsmodells und nicht nur ein weiteres KI-Tool, das obendrauf gesetzt wurde. Das alte Modell basierte auf den engen technischen Spezialgebieten der Ingenieure, wobei die Projektteams aus einzelnen Experten zusammengesetzt waren: hier ein Java-Spezialist, dort ein Cybersicherheitsspezialist.
„Delivery 2.0“ sieht anders aus:
- Kleine Teams mit bis zu drei Produktentwicklern
- Eine gemeinsame, breit gefächerte Basis an KI-gestützten Kompetenzen in der Softwareentwicklung im gesamten Team
- Eine tiefe Spezialisierung pro Person, die nur dann zum Einsatz kommt, wenn das Projekt sie benötigt
Das ist eine echte Neugestaltung der Arbeitsabläufe, kein weiteres Tool, das einfach an denselben Prozess angehängt wird.
Wie beurteilen Sie die Bereitschaft Ihres Unternehmens für die KI-Transformation?
Wie beurteilen Sie die Bereitschaft Ihres Unternehmens für die KI-Transformation?
Technische Bereitschaft und strategische Bereitschaft sind zwei verschiedene Dinge. Man kann über fundierte Daten und gut konfigurierte Tools verfügen und dennoch nicht bereit sein, wenn nicht allen klar ist, wer für das Ergebnis verantwortlich ist.
Die EY-Umfrage „Work Reimagined 2025“ ergab, dass 88 % der Beschäftigten KI bei der Arbeit nutzen, jedoch nur 5 % auf fortgeschrittene Weise.
Ein weiteres Signal, auf das man achten sollte, ist das Fehlen eines einzigen, namentlich genannten Verantwortlichen, der an ein messbares Ziel gebunden ist. Wenn niemand klar sagen kann, für welches Ergebnis er verantwortlich ist, lässt sich kaum behaupten, dass eine Organisation bereit ist.
Wie bereitet man sich also auf die KI-Transformation vor, bevor man in Plattformen investiert? Beginnen Sie damit, ein klares Ziel und ein Budget festzulegen, einen Verantwortlichen zu benennen und zu entscheiden, wie der Erfolg gemessen werden soll. Erst dann sollten Sie einen Anbieter auswählen.
Warum scheitert die KI-Transformation in Unternehmen auf Führungsebene?
Warum scheitert die KI-Transformation in Unternehmen auf Führungsebene?
Das Gefühl, dass die Konkurrenz einen Schritt voraus ist, macht sich in vielen Unternehmen bemerkbar – auch in solchen, die selbst recht fortschrittliche Programme betreiben. Eine Umfrage von Dataiku und Harris Poll aus dem Jahr 2025 ergab, dass 77 % der Datenverantwortlichen der Meinung sind, mindestens ein Wettbewerber habe eine überlegene KI-Strategie umgesetzt.
Das haben wir selbst gespürt. Als ich Ende 2025 sah, wie schnell agentische KI die Bereitstellung veränderte, war mein erster Gedanke: Welche Art von Mitarbeitern müssten wir einstellen, um diese Kompetenz selbst aufzubauen? Es stellte sich heraus, dass wir sie bereits hatten. Sie brauchten geschützte Zeit, die richtigen Rahmenbedingungen und eine klare Priorität. Sobald sie diese hatten, entwickelten sie unsere eigene agentische Plattform, geprägt von 26 Jahren Erfahrung in der Unternehmensumsetzung und dem Know-how unserer Architekten. Heute ist dies eines der Merkmale, das uns am deutlichsten von anderen abhebt.
Entwicklung einer KI-Plattform, mit der Anwaltskanzleien bis zu 75 % der Zeit für die Dokumentenprüfung einsparen können
KI-Governance und unternehmerische Eigenverantwortung
KI-Governance und unternehmerische Eigenverantwortung
In der Praxis ist die Technologie selbst selten das entscheidende Unterscheidungsmerkmal. Häufiger kommt es darauf an, wie das Unternehmen strukturiert ist:
- Wer entscheidet
- Wer verfügt über das Budget?
- Wer die Verantwortung für das Ergebnis trägt
McKinsey stellte fest, dass in nur 28 % der Unternehmen, die KI einsetzen, der CEO die KI-Governance überwacht, und in nur 17 % erfolgt die Aufsicht durch den Vorstand – obwohl die Aufsicht durch den CEO einer der Faktoren ist, die am engsten mit den Auswirkungen auf das Geschäftsergebnis verbunden sind.
Eine Transformation, die der IT-Abteilung als reines Tooling-Projekt übertragen wird – ohne klares geschäftliches Mandat oder Einbindung auf Vorstandsebene –, hat deutlich geringere Erfolgschancen als eine, bei der das Geschäft selbst die Verantwortung für das Ergebnis trägt.
Inwiefern sollte die KI-Transformation in Unternehmen Ihre Wettbewerbsstrategie verändern?
Inwiefern sollte die KI-Transformation in Unternehmen Ihre Wettbewerbsstrategie verändern?
Die Arbeit, den Wert zu messen und mit Kunden über Geschäftsergebnisse statt über die Liefergeschwindigkeit zu sprechen, begann bei Future Processing bereits vor der aktuellen KI-Welle. Die KI hat diese Ausrichtung noch verstärkt.
Das Schreiben von Code ist kostengünstig und für viele zugänglich geworden. Was heute wirklich den Unterschied ausmacht, ist die Bereitstellung einer Lösung, die sicher und professionell greifbare Geschäftsergebnisse liefert. Fehler in Bezug auf Qualität und Sicherheit verursachen heute höhere Kosten als früher. Geschwindigkeit spielt nach wie vor eine Rolle, da Kunden stets mit einem begrenzten Budget arbeiten und durch eine schnellere Bereitstellung mehr Wert daraus schöpfen können – sie ist jedoch kein Selbstzweck.
Das Problem des Geschäftsmodells
Das Problem des Geschäftsmodells
Es gibt auch eine wirtschaftliche Konsequenz. Wenn Erfolg daran gemessen wird, „um wie viel schneller“ etwas ist – eine Frage, die wir nach wie vor ständig von Kunden hören –, dann wirkt sich dieser Erfolg bei einem Zeit-und-Material-Modell doppelt nachteilig für uns aus: Weniger abgerechnete Stunden bedeuten weniger Umsatz, und die Kosten für Tokens, Tools und Umgebungen schmälern die Marge.
Der Kunde behält den gesamten Nutzen, und wir bleiben auf den Kosten sitzen. Deshalb ist ein wertorientiertes Modell, bei dem der Kunde das Ergebnis statt der Stunden kauft, der sinnvollere Weg: Der Kunde zahlt weniger für das Ergebnis, und wir können dennoch weitere Transformationsmaßnahmen finanzieren.
Anhand welcher Kennzahlen lässt sich erkennen, ob die KI-Transformation in Unternehmen funktioniert?
Anhand welcher Kennzahlen lässt sich erkennen, ob die KI-Transformation in Unternehmen funktioniert?
Die Geschwindigkeit allein sagt nichts darüber aus, ob die Transformation funktioniert, und „um wie viel schneller“ lässt sich ohnehin kaum ehrlich messen, da man dasselbe Projekt nie zweimal unter identischen Bedingungen durchführt. Ein zuverlässigerer Vergleich betrachtet, wie ein bestimmter Prozess heute im Vergleich zu früher innerhalb derselben Organisation abläuft. Es ist dieselbe Logik wie beim Sporttraining: Man misst sich nicht an anderen Sportlern, sondern daran, wo man selbst zuvor stand.
Es gibt noch eine weitere Veränderung, die erwähnenswert ist. Die Schätzung eines Projekts ohne KI verliert zunehmend an Bedeutung, da unsere Schätzungen mittlerweile für jede Art von Aufgabe eine bestimmte Beschleunigung voraussetzen. Das kann eher als Zeichen der Reife denn als Verlust an Kompetenz gewertet werden. Es zeigt, dass KI kein Zusatz mehr ist, sondern Teil der Arbeitsplanung des Unternehmens geworden ist.
Welche Entscheidungen entscheiden darüber, ob die KI-Transformation in Unternehmen erfolgreich verläuft oder ins Stocken gerät?
Welche Entscheidungen entscheiden darüber, ob die KI-Transformation in Unternehmen erfolgreich verläuft oder ins Stocken gerät?
Erfolgreiche Organisationen trafen konkrete strukturelle Entscheidungen, bevor sie sich für eine Plattform oder einen Anbieter entschieden, und betrachteten Governance als etwas, das von Anfang an fest integriert war und nicht erst nachträglich hinzugefügt wurde:
- Das Ziel und das Budget wurden als einzige Konstanten festgelegt, während alles andere einer fortlaufenden Anpassung unterliegt
- Neugestaltung der Teamstruktur anstelle der Erweiterung bestehender Rollen um zusätzliche Tools
- Das Geschäftsmodell auf eine wertorientierte Preisgestaltung umzustellen, anstatt auf Zeit und Material
- Die Liefergeschwindigkeit bewusst als vorrangigen Erfolgsmessstab aufgegeben
- Jede dieser Fragen muss die Führung konkret und nicht nur in Form von Wunschvorstellungen beantworten. Wer ist für das Ergebnis der Transformation verantwortlich? Ist das Unternehmen bereit, jeden Monat die Richtung zu ändern? Werden Teams neu gestaltet oder erhalten sie lediglich neue Werkzeuge? Ändert sich das Abrechnungsmodell für Kunden oder wird es im Rahmen des alten Modells lediglich beschleunigt?
Die Risiken einer Fehlentscheidung steigen, je mehr Unternehmen auf agentische KI umsteigen: Gartner prognostiziert, dass bis Ende 2027 über 40 % der Projekte im Bereich der agentischen KI aufgrund eskalierender Kosten, unklaren geschäftlichen Nutzens oder unzureichender Governance eingestellt werden.
Das bedeutet auch, KI-Investitionen direkt an Geschäftsziele zu knüpfen und die KI-Kompetenz aufzubauen, die es den Teams ermöglicht, den Plan Monat für Monat umzusetzen
Entscheidungen für das nächste Quartal
Entscheidungen für das nächste Quartal
Es gibt drei Fragen, die man jeder Führungskraft stellen sollte, die diesen Weg einschlägt:
- Wer genau – namentlich und nicht nur nach Abteilung – ist für das Ergebnis dieser Transformation verantwortlich?
- Ist das Unternehmen bereit, nächsten Monat den Kurs zu ändern, wenn es die Realität erfordert?
- Belohnt das Abrechnungsmodell für Kunden die Geschwindigkeit der Umsetzung oder das tatsächliche Geschäftsergebnis?
Die Antworten auf diese drei Fragen sagen mehr über die Erfolgsaussichten aus als die Wahl einer bestimmten KI-Plattform.
Häufig gestellte Fragen
Inwiefern unterscheidet sich die KI-Transformation in Unternehmen von der digitalen Transformation?
Bei der digitalen Transformation lag der Schwerpunkt vor allem auf der Modernisierung von Technologien, Prozessen und Kanälen. Die KI-Transformation geht noch einen Schritt weiter, vor allem aufgrund des hohen Veränderungstempos: Pläne können nicht von vornherein alle Details abdecken. Sie erfordert einen anderen Planungsansatz, der an einem festen Ziel und Budget ausgerichtet ist und dessen Ausrichtung Monat für Monat angepasst wird.
Welche Rolle spielt KI bei der digitalen Transformation?
KI beschleunigt und vertieft die digitale Transformation, insbesondere dort, wo die Arbeit entscheidungs- und datengesteuert ist. Der größte Wandel vollzieht sich dann, wenn KI nicht mehr nur ein weiteres Werkzeug ist, sondern zum Auslöser für eine Neugestaltung der Arbeitsabläufe wird.
Wie bereitet man sich auf die KI-Transformation vor?
Der Ausgangspunkt besteht darin, ein klares Ziel und ein Budget festzulegen, zu bestimmen, wer für das Ergebnis der Transformation verantwortlich ist, und die organisatorische Bereitschaft zu schaffen, den Kurs regelmäßig anzupassen. Den Teams lediglich Zugang zu Tools zu gewähren, ist ein erster Schritt, aber kein Beweis für die Bereitschaft. Es lohnt sich außerdem, bereits vor Beginn der Einführung zu entscheiden, wie der Erfolg gemessen werden soll.
Warum scheitern so viele KI-Initiativen?
Die Technologie selbst ist selten das Hauptproblem. Gartner nennt steigende Kosten, unklaren geschäftlichen Nutzen und unzureichende Steuerung als Hauptgründe dafür, dass Projekte im Bereich der agentenbasierten KI eingestellt werden. Eine Transformation, die der IT-Abteilung als reines Tooling-Projekt übertragen wird – ohne einen Geschäftsverantwortlichen oder ein messbares Ziel –, hat deutlich geringere Erfolgschancen.
Wie lässt sich messen, ob die KI-Transformation funktioniert?
Geschwindigkeit allein sagt nicht viel aus, und Vergleiche wie „um wie viel schneller“ lassen sich nur schwer zuverlässig überprüfen. Sinnvoller ist es, einen bestimmten Prozess innerhalb derselben Organisation mit seinem eigenen Zustand vor der Änderung zu vergleichen. So lassen sich echte Fortschritte unabhängig von den Rahmenbedingungen einzelner Projekte nachverfolgen.
Was bedeutet die KI-Transformation in Unternehmen in der Praxis?
Entwicklung einer KI-Plattform, mit der Anwaltskanzleien bis zu 75 % der Zeit für die Dokumentenprüfung einsparen können
Erfolgreiche Unternehmen legen das Ziel und das Budget als einzige Konstanten fest, gestalten die Teamstruktur neu, anstatt lediglich neue Tools hinzuzufügen, und orientieren sich an einem wertorientierten Geschäftsmodell, das an messbaren geschäftlichen Nutzen geknüpft ist. Jede Entscheidung muss von der Führungsebene konkret beantwortet werden und darf nicht als bloßes Ziel betrachtet werden – und genau diese Disziplin unterscheidet die tatsächliche Einführung von KI von einer lediglich auf Unternehmensebene angekündigten Einführung.
Welche Entscheidungen sind ausschlaggebend für den Erfolg der KI-Transformation in Unternehmen?
Dabei geht es nicht nur um die Einführung neuer Tools, sondern um die Neugestaltung der Entscheidungsfindung, der Teamstruktur, der geschäftlichen Prioritäten und des Geschäftsmodells. Erfolgreiche Unternehmen betrachten dies als einen fortlaufenden, monatlichen Prozess und nicht als einmalige Umstellung und passen ihr Geschäftsmodell im Laufe des Lernprozesses an.
Inwiefern verändert die KI-Transformation in Unternehmen das Betriebsmodell?
Es ersetzt enge technische Spezialisierungen durch kleine, bereichsübergreifend qualifizierte Teams, die auf einer gemeinsamen Basis aus KI-Fähigkeiten und KI-gestützten Umsetzungsfähigkeiten aufbauen. Das ist eine echte Neugestaltung von Geschäftsprozessen und Altsystemen – nicht nur der Tools, mit denen sie betrieben werden –, und sie hängt davon ab, dass KI in die tägliche Arbeit integriert wird, anstatt sie als Zusatzfunktion zu behandeln.
Welche Rolle spielt KI-Governance bei der KI-Transformation in Unternehmen?
Erfolgreiche Unternehmen legen das Ziel und das Budget als einzige Konstanten fest, gestalten die Teamstruktur neu, anstatt lediglich neue Tools hinzuzufügen, und orientieren sich an einem wertorientierten Geschäftsmodell, das an messbaren geschäftlichen Nutzen geknüpft ist. Jede Entscheidung muss von der Führungsebene konkret beantwortet werden und darf nicht als bloßes Ziel betrachtet werden – und genau diese Disziplin unterscheidet die tatsächliche Einführung von KI von einer lediglich auf Unternehmensebene angekündigten Einführung.
