KI-Aktionismus vs. echter Fortschritt:
3 Fehler, die deine KI-Transformation ausbremsen

Schulungen durchgeführt, Tools eingeführt – und trotzdem nutzt kaum jemand im Unternehmen KI? Viele Unternehmen verwechseln Aktivität mit Fortschritt. Die einen planen monatelang und kommen nie ins Handeln, die anderen starten sofort – aber ziehen keine Erkenntnisse aus ihren Maßnahmen. In diesem Video zeigt Victor drei zentrale Fehler, die darüber entscheiden, ob eine KI-Maßnahme echten Fortschritt bringt oder reiner KI-Aktionismus bleibt.

Fehler 1: Nur planen oder nur machen – ohne Lernschleife

Victor beschreibt zwei Extreme, die er in der Praxis immer wieder beobachtet. Auf der einen Seite stehen die Planer: Unternehmen, die monatelang über den richtigen Technologiestack diskutieren – Microsoft, Google oder doch etwas anderes? – und den produktiven KI-Einsatz in die Zukunft verschieben, bis Datenlage, Compliance und Infrastruktur perfekt stehen. Das Problem: Dieser Punkt wird in den nächsten Jahren wahrscheinlich nicht kommen, weil sich das Feld zu schnell weiterentwickelt.

Auf der anderen Seite stehen die KI-Aktionisten: Sie führen Tools ein und schulen die Belegschaft, ziehen aber keine Lerneffekte daraus. Victor berichtet, dass viele dieser Unternehmen nach einem Jahr wieder am Anfang stehen – Copilot wird kaum genutzt, das Interesse ist erloschen. Die Lösung ist ein iteratives Vorgehen: Dezentral Erkenntnisse sammeln durch Umsetzung, Feedback und Hürdenabbau – und diese Erkenntnisse dann zentral strategisch verdichten, um die nächsten Schritte abzuleiten.

Fehler 2: Keine klare Verantwortung – das KI-Hub als Lösung

Wer kümmert sich eigentlich um KI im Unternehmen? Ohne klare Verantwortlichkeiten passiert entweder nichts oder alles gleichzeitig. Victor empfiehlt den Aufbau eines KI-Hubs – eines kleinen Kompetenzzentrums, das direkt unter der Geschäftsführung angesiedelt ist. Keine Angst: Das muss kein großes Team sein. In der Praxis hat Victor gesehen, dass schon eine motivierte Person aus der Geschäftsführung plus ein Werkstudent ausreichen, um die ersten Use Cases umzusetzen.

Dieses KI-Hub braucht vier Kernkompetenzen: Entscheidungskompetenz für die richtige Infrastruktur, Technologiekompetenz zum Verständnis der Tools, Umsetzungskompetenz (die auch extern eingekauft werden kann) und Priorisierungskompetenz, um Maßnahmen sinnvoll über die Fachbereiche hinweg zu steuern. Über sogenannte KI-Scouts – motivierte Personen aus den Fachbereichen – bleibt das Hub eng mit der gesamten Organisation vernetzt.

Fehler 3: Die Geschäftsführung beschäftigt sich nicht ernsthaft mit KI

Der fundamentalste Fehler laut Victor: Wenn die Geschäftsführung dem Thema keine strategische Gewichtung gibt, wird KI-Transformation im Keim erstickt. Häufig kommt die Initiative von motivierten Personen in der zweiten Führungsebene – doch ohne Rückendeckung von oben versanden diese Projekte.

Victor nennt ein konkretes Beispiel: Ein Arzt in einem Klinikverbund hatte mit einem Softwareteam einen KI-Prototypen entwickelt. Als er für die unternehmensweite Umsetzung Budget bei der Geschäftsführung anfragte, wurde abgelehnt – es solle aus dem eigenen Geschäftsstellenbudget kommen. Dabei ist KI ein Thema, das die gesamte Unternehmensstruktur betrifft und übergreifende Ressourcen und Infrastruktur erfordert. Ohne die Offenheit der Geschäftsführung, KI strategisch einzuordnen und zu priorisieren, bleibt jede Transformation stecken.

Fazit: Fortschritt braucht Struktur, Verantwortung und Führung

Die KI-Transformation ist kein einzelnes Projekt, sondern ein fortlaufender Prozess mit sieben Dimensionen – von Strategie und Führung über Kompetenzaufbau und Governance bis hin zu Technologie, Prozessen und Erfolgsmessung. Wer diese Dimensionen bewusst steuert, ein schlankes KI-Hub aufbaut und die Geschäftsführung aktiv einbindet, schafft die Grundlage für echten Fortschritt statt KI-Aktionismus.