Warum KI-Piloten scheitern – und wie Unternehmen Skalierung erreichen
Viele KI-Piloten bleiben im Experimentierstadium stecken. Der Engpass liegt nicht in der Technik, sondern im Workflow-Design. Warum Prozess- und Organisationsarchitektur der Schlüssel zur Skalierung sind – mit Praxisbeispiel und Lösungsansatz.
November 19, 2025
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7 min Leseeit
Einordnung
Künstliche Intelligenz ist in der Unternehmensrealität angekommen. Laut der Studie McKinsey & Company – The State of AI 2025 setzen 88 % der Unternehmen bereits KI in mindestens einer Funktion ein. Dennoch gelingt es nur rund einem Drittel, ihre Initiativen zu skalieren. Der Engpass liegt dabei selten in der Technologie. Entscheidend ist, wie Unternehmen ihre Prozesse, Organisationsstrukturen und Betriebsmodelle gestalten.
Die zentrale Erkenntnis: Wert entsteht nicht durch den Einsatz von KI-Modellen, sondern durch die Neugestaltung der Workflows, in die diese Modelle eingebettet sind.
Warum die Skalierung scheitert
Viele Organisationen starten mit ambitionierten KI-Pilotprojekten. Diese liefern oft beeindruckende Ergebnisse – im Kleinen. Doch die Übertragung auf den Gesamtbetrieb scheitert an strukturellen Barrieren. Drei Ursachen treten besonders häufig auf:
- Fragmentierte Prozesse: KI wird in bestehende Abläufe eingefügt, ohne diese grundlegend zu überdenken. Die Folge sind isolierte Insellösungen, die wenig Anschluss an übergeordnete Systeme haben.
- Fehlende Ownership: Verantwortung für Daten, Modelle und Prozesse ist oft verteilt, wodurch Reibungsverluste entstehen.
- Ungeeignete Betriebsmodelle: Klassische Linienorganisationen sind selten auf kontinuierliches Lernen und datenbasierte Entscheidungen ausgelegt.
Kurz gesagt: Die Technologie funktioniert – das Umfeld nicht.
Was erfolgreiche Unternehmen anders machen
Unternehmen, die KI skalieren, behandeln Automatisierung und Datenintelligenz nicht als IT-Projekt, sondern als integralen Bestandteil ihrer Geschäftsarchitektur. Drei Prinzipien sind entscheidend:
- End-to-End-Neugestaltung: Prozesse werden nicht automatisiert, sondern neu definiert – mit dem Ziel, Entscheidungen datenbasiert und in Echtzeit zu treffen.
- Klare Verantwortlichkeiten: Statt „Projektteams“ braucht es dauerhafte Strukturen – etwa Automation Owner oder Data Product Leads – die für Ergebnisqualität und Weiterentwicklung verantwortlich sind.
- Operative Governance: Erfolgreiche Unternehmen steuern KI-Initiativen über definierte KPIs (z. B. Prozessdurchlaufzeit, Automatisierungsquote, Fehlerrate) und übergreifende Steuerungsgremien.
So entsteht eine Architektur, in der Technologie, Organisation und Prozesse gemeinsam wirken.
Workflow-Neugestaltung als Skalierungshebel
Wir bezeichnen diesen Ansatz als „Rewiring the workflows“. Gemeint ist die systematische Anpassung der Arbeitsabläufe an die Möglichkeiten intelligenter Systeme – mit drei zentralen Ebenen:
- Prozessebene: Welche Aufgaben lassen sich automatisieren oder durch KI unterstützen?
- Organisationsebene: Wie verändern sich Rollen, Entscheidungswege und Verantwortlichkeiten?
- Technologieebene: Welche Datenflüsse, Schnittstellen und Governance-Strukturen sind notwendig?
Der Fokus verschiebt sich damit vom Modelltraining zur operativen Umsetzung. Skalierung entsteht erst, wenn KI nahtlos in die täglichen Abläufe integriert ist – dort, wo Entscheidungen tatsächlich getroffen werden.
Ein praktisches Beispiel
Ein europäischer Maschinenbauer nutzte KI zur Qualitätskontrolle. Die Modelle lieferten in der Pilotphase hervorragende Ergebnisse – präzise, schnell, kosteneffizient. Doch die Einführung im Gesamtwerk scheiterte zunächst.
Erst ein Workflow-Redesign brachte den Durchbruch: Aufgaben wurden neu verteilt, Datenflüsse standardisiert, Entscheidungsgrenzen definiert. Nach sechs Monaten war der gesamte Prozess integriert. Das Ergebnis: 40 % weniger Nacharbeit, 35 % schnellere Durchlaufzeiten und deutlich stabilere Produktionsqualität.
Der entscheidende Hebel war nicht das Modell – sondern das Zusammenspiel von Mensch, Prozess und System.
Unser Ansatz: Workflow-Redesign für KI- und Automatisierungsprogramme
Wir begleiten Unternehmen, die an diesem Punkt stehen – mit dem Ziel, von erfolgreichen Piloten zu skalierbaren Lösungen zu gelangen.
Unser Vorgehen umfasst:
- Analyse der bestehenden Abläufe: Identifikation von Bottlenecks, Abhängigkeiten und Automatisierungspotenzial.
- Zielbild-Definition: Entwicklung einer klaren Prozess- und Organisationsarchitektur für den Einsatz von KI.
- Implementierungsplan: Roadmap für Governance, Rollenmodelle und technische Integration.
Ergebnis: skalierbare KI- und Automatisierungslösungen, eingebettet in tragfähige Strukturen.
Fazit
Die Skalierung von KI ist weniger eine Frage der Rechenleistung als der Organisationsleistung. Unternehmen, die ihre Workflows, Entscheidungslogiken und Governance-Modelle konsequent auf KI und Automatisierung ausrichten, schaffen den Sprung vom Experiment zur produktiven Wertschöpfung.
KI entfaltet Wirkung dort, wo Technologie auf klare Strukturen trifft – und wo der Workflow neu gedacht wird.
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