Während einige Unternehmen KI bereits produktiv einsetzen, kommen andere nicht über Pilotphasen hinaus. Oft fehlt es an klaren Strukturen, Verantwortlichkeiten und übergreifender Strategie. Fünf zentrale Erfolgsfaktoren zeigen, wie die KI-Implementierung gelingen kann.
Die Zahlen sprechen eine klare Sprache: Die aktuelle Studie des international tätigen Technologieberatungsunternehmens Slalom unter 2.000 Befragten weltweit, darunter 161 Befragten in Deutschland – zeigt eine klare Tendenz: 92 Prozent der Führungskräfte planen 2026 steigende KI-Investitionen, gleichzeitig bleibt die Umsetzung oft fragmentiert. 35 Prozent nutzen KI lediglich in einzelnen Abteilungen, nur 30 Prozent über mehrere Stufen der Wertschöpfungskette hinweg. Lediglich 7 Prozent haben KI bislang unternehmensweit End-to-End implementiert.
Denis Gassmann, Geschäftsführer von Slalom Germany, erklärt: „Wir sehen in der Realität, dass zwischen Pilotprojekten und erfolgreicher Transformation eine große Lücke klafft. Oft mangelt es an klaren Umsetzungsideen und Mitarbeiterbefähigung. Gerade deutsche Unternehmen müssen begreifen, dass sie im internationalen Wettbewerb nur bestehen können, wenn sie ihre Mitarbeiter mit KI ausstatten und ihnen das Wissen vermitteln, sie zu nutzen. Der Zeitpunkt, dieses Knowhow auszubauen, war nie günstiger.“ Vor diesem Hintergrund hat Slalom fünf Tipps formuliert, die dabei unterstützen sollen, die KI-Implementierung erfolgreich zu gestalten.
1. Konkrete Use Cases statt Technologieverliebtheit
Einer der häufigsten Fehler von Unternehmen ist die Orientierung an der Technologie statt am Business Case. Unternehmen benötigen klare Anwendungsfälle mit messbarem Mehrwert, etwa KI-gestützte Softwareentwicklung, automatisierte Supportprozesse oder die Modernisierung veralteter Systeme.
Gassmann betont: „Ob KI-getriebene Prozessautomatisierung oder KI-basierte Chatbots – klare Anwendungsfälle schaffen klare Mehrwerte. Es braucht Ziele, die erfüllt werden sollen und einen Pfad, wie diese erreicht werden sollen. Wer mit der Technologie anfängt statt mit dem Business Case, verschwendet Zeit und Geld.“
2. Standardlösung oder Eigenentwicklung? Strategie entscheidet
KI kann zugekauft oder individuell entwickelt werden. Entscheidend sollte stets die Geschäftsstrategie sein – nicht der Anbieter mit der stärksten Marktpräsenz. Kriterien sind u.a. Differenzierungspotenzial, TCO, Time-to-Market, regulatorische Anforderungen und internes Know-how.
Der schnellere und günstigere Zukauf von Standardlösungen ermöglicht schnellen Nutzen – das kann von Vorteil sein, wenn Geschwindigkeit gefragt ist oder Expertise fehlt. Die Eigenentwicklung hingegen lohnt sich, wenn die KI das Geschäftsmodell sichtbar differenzieren soll, besonderen Regulierungen unterliegt oder maximale Datenkontrolle benötigt – hierfür braucht es Spezialisten und finanzielle Mittel.
Der Hybridansatz eignet sich oft am besten: Plattform einkaufen und auf dieser Basis individuelle Module oder KI-Agenten entwickeln – Low-Code eingeschlossen. Offene Standards, sauber definierte Schnittstellen und robuste Datenverträge mindern Lock-in-Risiken und senken die Wechselkosten. Andrei Svirida, Senior Director KI und Machine Learning bei Slalom Germany, fasst zusammen: „Die Entscheidung ist keine Glaubensfrage, sondern Strategiearbeit: wenn Differenzierung zählt, wird entwickelt, wenn Geschwindigkeit gefragt ist, wird gekauft. Der Hybridansatz genügt im Balanceakt zwischen Differenzierung und Schnelligkeit beiden Bedürfnissen.“
3. Mitarbeiter befähigen – entscheidend für die erfolgreiche KI-Implementierung
KI bietet die Chance, Wissen und Kompetenzen ins Unternehmen zurückzuholen. Bereits heute können Entwickler dank KI-Assistenten 20 bis 30 Prozent produktiver arbeiten. Während KI zeitaufwendige Aufgaben übernimmt, können Teams ihren Fokus auf wertschöpfende Tätigkeiten legen.
Gassmann: „Wer KI richtig einsetzt, gibt den eigenen Mitarbeitern Superkräfte. Kostspielige Anwendungsfälle wie Entwicklung, Wartung und Erhalt der eigenen IT-Infrastruktur, die klassisch an Offshoring-Unternehmen ausgelagert wurden, können dann intern abgedeckt werden. Das verwandelt nicht nur Abteilungsbilanzen von negativen in positive, es verändert auch deren Selbstbild – von Kostenfaktoren zu strategischen Gamechangern.“
Bislang fokussiert sich das KI-Enablement in deutschen Unternehmen aber stark auf die Technologie: Während 79 Prozent der Unternehmen Tools bereitstellen und 71 Prozent Schulungen anbieten, ermöglichen nur 52 Prozent Coaching und 47 Prozent Zeit für Experimentierphasen. Für langfristigen Erfolg ist jedoch genau diese Befähigung entscheidend.
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4: Externe Partner kritisch auswählen
Laut Slalom Germany haben nicht alle Beratungspartner ein aufrichtiges Interesse an der nachhaltigen KI-Transformation von Unternehmen. Das betrifft vor allem Strategieberater und große Systemintegratoren, deren Geschäft durch nachhaltige Hilfe unterminiert wird. „Gute Partner befähigen Unternehmen zur Eigenständigkeit, statt teure Strategien zu verkaufen, die anschließend in Schubladen verschwinden“, erklärt Gassmann.
5. C-Level-Commitment als Erfolgsfaktor für die KI-Implementierung
Laut Studie sind sich 56 Prozent der Befragten einig: Eine klar formulierte KI-Strategie und ein konsequentes Commitment des Top-Managements entscheiden darüber, ob KI über Piloten hinaus skaliert. Bleibt die Transformation in einzelnen Abteilungen gefangen, die jeweils ihre eigenen Anwendungsfälle entwickeln und Anwendungen kaufen, entstehen isolierte Insellösungen ohne strategische Wirkung. Gassmann unterstreicht: „Wer KI unternehmensweit erfolgreich einsetzen möchte, muss sie zur C-Level-Priorität machen und einheitliche, skalierbare Ansätze schaffen. Sonst bleibt sie im Verborgenen, uneinheitlich und nicht skalierbar. Das sind verschenkte Ressourcen und Potenziale“.
Über Slalom Germany
Slalom ist ein führendes international tätiges Technologieberatungsunternehmen, mit Hauptsitz in Seattle, Washington. Die Mitarbeiter in 53 Büros in 12 Ländern helfen Kunden weltweit, mit menschenzentrierten End-to-End-Lösungen in den Bereichen Cloud, Künstliche Intelligenz und Daten, echte Geschäftswerte zu generieren.
