KI-Readiness als Hebel für den Erfolg von KI-Initiativen

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Viele Unternehmen starten ihre KI-Initiativen mit der Auswahl eines Tools, stellen später aber fest, dass sie den konkreten Nutzen kaum beziffern können. Eine Lünendonk-Studie zeigt, wie groß diese Lücke ist: Nur 30 Prozent der Unternehmen schaffen es, mehr als ein Viertel ihrer KI-Prototypen in den operativen Betrieb zu überführen. Als Ursache nennt die Studie vor allem organisatorische Faktoren, nicht die Technologie selbst. Dabei können Unternehmen diese Quote deutlich steigern und messbare Geschäftserfolge erzielen, wenn sie ihre Organisation ganzheitlich auf den Einsatz von KI vorbereiten. Hierzu gehört vor allem, eine klare Vision zu entwickeln, geplante Geschäftswerte zu definieren, die betroffenen Menschen einzubinden und eine solide Datenbasis zu schaffen.

Viele Unternehmen starten ihre KI-Initiativen mit der Auswahl eines Tools, stellen später aber fest, dass sie den konkreten Nutzen kaum beziffern können. Eine Lünendonk-Studie zeigt, wie groß diese Lücke ist: Nur 30 Prozent der Unternehmen schaffen es, mehr als ein Viertel ihrer KI-Prototypen in den operativen Betrieb zu überführen. Als Ursache nennt die Studie vor allem organisatorische Faktoren, nicht die Technologie selbst. Dabei können Unternehmen diese Quote deutlich steigern und messbare Geschäftserfolge erzielen, wenn sie ihre Organisation ganzheitlich auf den Einsatz von KI vorbereiten. Hierzu gehört vor allem, eine klare Vision zu entwickeln, geplante Geschäftswerte zu definieren, die betroffenen Menschen einzubinden und eine solide Datenbasis zu schaffen.

Was KI-Readiness bedeutet

Häufig wird KI-Readiness ausschließlich daran gemessen, wie gut die IT-Infrastruktur für den Einsatz von KI aufgestellt ist. Zweifellos müssen Unternehmen dafür KI-Lösungen integrieren und ihnen Zugriff auf Daten ermöglichen. Doch der Begriff reicht deutlich weiter. Er beschreibt eine Bestandsaufnahme, die erfasst, wie gut ein Unternehmen insgesamt auf den Einsatz von KI vorbereitet ist: technologisch, organisatorisch und strategisch. Diese drei Perspektiven bilden den Rahmen. Der eigentliche Readiness-Check macht sie bewertbar.

Die vier Dimensionen der KI-Readiness

Ein strukturierter Readiness-Check betrachtet vier zusammenhängende Dimensionen. Entlang dieser Dimensionen können Unternehmen ihren Reifegrad für den KI-Einsatz systematisch bewerten.

1. Vision: 
   Am Anfang stehen der strategische Ausgangspunkt des Unternehmens und die Frage, welche Ziele mit dem Einsatz von KI grundsätzlich erreicht werden sollen. Mithilfe von KPIs wie Bearbeitungszeiten, Abschlussquoten oder Eskalationsraten können Unternehmen interne Schwachstellen identifizieren, die sich mit KI beheben lassen. Aus dieser Analyse wird wiederum ein Leitbild entwickelt, das drei Fragen beantwortet: Welche neuen Fähigkeiten sollen durch KI hinzukommen? Welchen Nutzen stiften sie? Wer wird davon profitieren? Ein Beispiel lautet: "Unser Vertrieb soll mithilfe von KI administrative Tätigkeiten automatisieren, damit die Mitarbeitenden mehr Zeit für Kunden gewinnen und die Abschlussquote steigt." Diese klare Vision gibt Unternehmen Orientierung, anders als die unspezifische Aussage "Wir müssen auch etwas mit KI machen".
   
   
2. Geschäftswert: 
   Sind die Anwendungsfälle definiert, werden sie hinsichtlich ihres Beitrags zu den strategischen Unternehmenszielen bewertet. Entscheidend ist der messbare Geschäftswert. Anwendungsfälle weisen einen hohen Impact auf, wenn sie unmittelbar auf zentrale Ziele wie Umsatzwachstum, Kostensenkung oder eine stärkere Kundenbindung einzahlen. Beispiele sind ein KI-gestütztes Lead Scoring im Vertrieb zur Erhöhung der Abschlussquote oder ein intelligenter Kundenservice, der die Bearbeitungszeiten verkürzt und gleichzeitig die Kundenzufriedenheit steigert. Einen mittleren Impact haben Anwendungen, die Prozesse spürbar verbessern, ohne direkt den Geschäftserfolg zu beeinflussen. Dazu zählen die automatisierte Erstellung von Marketingkampagnen oder KI-gestützte Analysen zur Optimierung von Lagerbeständen. Einen geringen Impact besitzen Anwendungsfälle, deren Nutzen vor allem in der Zeitersparnis bei einzelnen Arbeitsschritten liegt, etwa die automatische Klassifizierung von Dokumenten oder die Zusammenfassung von Besprechungsprotokollen. Wie hoch der tatsächliche Geschäftswert ist, hängt immer vom jeweiligen Unternehmen und dessen strategischen Zielen ab. Die Einordnung des Impacts ist daher keine starre Hierarchie, sondern dient der Priorisierung von Anwendungsfällen für die spätere Roadmap.
   
   
3. Menschen und Organisation: 
   Die Einführung von KI bedeutet einen tiefgreifenden Einschnitt in die bisherige Arbeitsweise. Ihr Erfolg hängt deshalb maßgeblich von der Akzeptanz der Mitarbeitenden ab. Sie sollten frühzeitig in das Vorhaben involviert und mögliche Bedenken offen adressiert werden. Zugleich müssen Unternehmen ihre Mitarbeitenden im Umgang mit KI-Tools schulen. Hier klafft häufig eine erhebliche Lücke zwischen Anspruch und Wirklichkeit: Eine Studie von Skillsoft ergab, dass zwar 86 Prozent der Mitarbeitenden KI-Tools nutzen, sich aber nur 24 Prozent ausreichend qualifiziert fühlen, um diese effektiv einzusetzen. Diese Zahlen verdeutlichen, wie wichtig intensive Trainings und praxisnahe Anleitungen sind, damit Unternehmen die gewünschten Ergebnisse erzielen. Kompetenz allein genügt allerdings nicht. Mindestens ebenso wichtig ist der Aufbau klarer Governance-Strukturen, die Verfügbarkeit, Nutzbarkeit, Integrität und Sicherheit von Daten sowie die Einhaltung von Compliance-Vorgaben sicherstellen.
   
   
4. Abhängigkeiten: 
   Schließlich ist zu klären, welche Voraussetzungen im Hinblick auf Technologie, Daten und Prozesse erfüllt sein müssen. In der Praxis erweist sich vor allem eine mangelnde Datenqualität als Stolperstein, wie unter anderem die 7. Horváth-CxO-Priorities-Studie belegt. Demnach gaben 77 Prozent der befragten Führungskräfte an, dass Einschränkungen bei der Datenqualität und Datenverfügbarkeit die Einführung von KI verlangsamen. Eine solide Datenbasis wurde branchenübergreifend als bedeutende Herausforderung genannt. Darüber hinaus sollten Unternehmen prüfen, welche Prozesse angepasst werden müssen und welche Aufgaben Mitarbeitende weiterhin übernehmen, während KI Routinetätigkeiten automatisiert.

Vom Reifegrad zur Roadmap

Sind die vier Dimensionen bewertet, folgt die Umsetzungsplanung. Unternehmen sollten jene identifizierten Anwendungsfälle priorisieren, bei denen ein hoher Geschäftswert einem möglichst geringen Implementierungsaufwand gegenübersteht (Quick Wins). Zusätzlich ist zu berücksichtigen, wie stark Organisation und Mitarbeitende betroffen sind, denn ein hoher Veränderungsaufwand kann die Einführung von KI deutlich verzögern. So entsteht eine Roadmap, die aufzeigt, welche KI-Initiativen in welcher Reihenfolge umgesetzt werden und welche Meilensteine auf dem Weg zu erreichen sind.

In der Projektpraxis hat sich folgende Herangehensweise etabliert: In den ersten rund drei Monaten werden die technischen Voraussetzungen geschaffen. Dazu wird die IT-Landschaft so modernisiert, dass KI-Lösungen nahtlos in die Prozesse integrierbar sind und auf qualitativ hochwertige Daten zugreifen können. In den folgenden drei bis sechs Monaten werden KI-Modelle sukzessive auf weitere Anwendungsfälle ausgeweitet und in die entsprechenden Prozesse integriert. In der letzten Phase der Roadmap wird der KI-Einsatz kontinuierlich weiterentwickelt und der Technologie-Stack konsolidiert.

Erfolg messbar machen

Die Kennzahlen aus der Vision-Dimension kehren am Ende in neuer Rolle zurück: Was zunächst half, Schwachstellen zu identifizieren, wird jetzt zum Maßstab für den Erfolg. Ein KI-Anwendungsfall ohne definierte Zielgröße bleibt ein Experiment. Welche KPIs sich eignen, hängt vom Einsatzgebiet ab: Für den Kundenservice sind Bearbeitungszeiten und die Kundenzufriedenheit aussagekräftig, im Vertrieb die Lead Conversion Rate oder die Dauer des Sales Cycles, im Marketing der Customer Lifetime Value. Entscheidend ist weniger die einzelne Kennzahl als die Disziplin, sie vorab festzulegen und regelmäßig zu überprüfen. Erst dann lässt sich der tatsächliche Beitrag eines KI-Projekts zu den Unternehmenszielen beurteilen.

Fazit

Erfolgreiche KI-Initiativen starten mit einer umfassenden Bestandsaufnahme. Der KI-Readiness-Check zeigt, wie gut ein Unternehmen technologisch, organisatorisch und strategisch auf den Einsatz von KI vorbereitet ist. Der erste Schritt für Entscheider:innen ist daher nicht die Auswahl eines KI-Tools, sondern eine ehrliche Bestandsaufnahme der eigenen Organisation. Auf dieser Grundlage lassen sich eine klare Vision entwickeln, Use Cases priorisieren und eine belastbare Roadmap für die Umsetzung erstellen. So vermeiden Unternehmen kostspielige Fehlinvestitionen und überführen KI-Projekte schneller in die Wertschöpfung.

Der Autor:

Timur Nurdogan ist Geschäftsführer der salesfive GmbH. Das Unternehmen ist Europas führende KI- und Strategieberatung im Salesforce Ökosystem.