KI-Transformation in Unternehmen: Warum Technologie nicht mehr die größte Hürde ist

Die meisten Unternehmen haben verstanden: Künstliche Intelligenz wird nicht wieder verschwinden. Viele haben erste Tools ausprobiert, Pilotprojekte gestartet und Erfahrungen gesammelt. Die Phase des reinen Experimentierens ist vielerorts vorbei.

Trotzdem bleibt der große Durchbruch oft aus.

Viele KI-Piloten liefern keinen messbaren Geschäftswert. Tools werden eingeführt, aber nicht nachhaltig genutzt. Einzelne Abteilungen testen Anwendungen, doch eine breite Skalierung im Unternehmen gelingt selten automatisch.

Im KI-Strategiebriefing haben wir genau darüber gesprochen: Wo steht die Umsetzung der KI-Transformation in Unternehmen aktuell?

Dazu war Joshua Jablonski, Leiter des IT-Bereichs bei Silbury, zu Gast. Seine zentrale Beobachtung aus der Praxis:

KI ist kein reines IT-Projekt. Sie ist eine deutlich größere Transformationsaufgabe.

Die Erkenntnis ist da – aber die Umsetzung stockt

Noch vor ein bis zwei Jahren ging es in vielen Unternehmen um die Frage, ob KI überhaupt relevant wird. Diese Diskussion ist weitgehend entschieden.

Heute ist KI in nahezu allen Organisationen angekommen. Mitarbeitende haben ChatGPT, Copilot oder andere Tools getestet. Führungskräfte wissen, dass KI strategisch relevant ist. Erste Piloten wurden gestartet.

Und dennoch entsteht häufig ein Stau.

Viele Unternehmen bleiben zwischen Pilotphase und Skalierung hängen. Die Gründe sind meist nicht fehlende Technologie, sondern fehlende Klarheit:

Wer ist verantwortlich?
Welcher Use Case liefert wirklich Geschäftswert?
Wie wird aus einem Pilot ein skalierbarer Prozess?
Wie werden Mitarbeitende eingebunden?
Welche Regeln gelten für Nutzung, Datenschutz und Sicherheit?

Die Folge: KI bleibt punktuell, statt in der Organisation wirksam zu werden.

Der häufigste Fehler: Erst das Tool, dann die Hoffnung

Ein typisches Muster in Unternehmen lautet: Ein KI-Tool wird ausgewählt, Lizenzen werden gekauft, der Roll-out startet – und anschließend erwartet man Produktivitätseffekte.

In der Praxis funktioniert das selten.

Ob Copilot, ChatGPT oder ein anderes System: Ein Tool allein löst noch kein Geschäftsproblem. Es kann zwar E-Mails schöner formulieren oder Texte schneller zusammenfassen. Aber daraus entsteht nicht automatisch messbarer Mehrwert für das Unternehmen.

Der eigentliche Ausgangspunkt sollte deshalb nicht lauten:

Welches Tool führen wir ein?

Sondern:

Welches konkrete Problem wollen wir besser lösen?

Gerade hier entscheidet sich, ob KI nur ausprobiert wird – oder tatsächlich Wirkung entfaltet.

Der größte Hebel liegt oft in konkreten Prozessen

Der Nutzen von KI entsteht besonders dort, wo sie in bestehende Arbeitsprozesse integriert wird.

Ein Beispiel aus der Praxis: Angebotsprozesse.

In vielen Unternehmen entstehen Angebote noch immer mit hohem manuellem Aufwand. Informationen aus Kundengesprächen, vorhandene Dokumente, Anforderungen, frühere Angebote und interne Standards müssen zusammengeführt werden.

KI kann hier deutlich mehr leisten als nur einen Textentwurf schreiben.

Ein sinnvoll gestalteter Prozess könnte so aussehen:

Ein Kundengespräch wird transkribiert.
Die wichtigsten Anforderungen werden automatisch zusammengefasst.
Relevante interne Informationen werden eingebunden.
Mehrere Angebotsvarianten werden erstellt.
Inhalte werden gegen vorhandene Standards geprüft.
Am Ende entsteht ein deutlich besser vorbereitetes, kundenspezifisches Angebot.

Der Mehrwert liegt also nicht im Tool selbst, sondern in der Prozessverbesserung.

Genau solche Use Cases sind oft wertvoller als breit ausgerollte Standardfunktionen, die zwar bequem sind, aber keinen klaren Geschäftseffekt erzeugen.

KI-Transformation ist auch Change Management

Ein weiterer zentraler Punkt aus dem Gespräch: KI-Transformation ist nicht einfach Digitalisierung mit neuen Tools. Sie greift tiefer.

KI verändert Rollen, Arbeitsweisen, Erwartungen und teilweise auch das Selbstverständnis von Mitarbeitenden.

Das erzeugt Chancen – aber auch Unsicherheit.

Mitarbeitende fragen sich:

Welche Aufgaben bleiben bei mir?
Welche Kompetenzen werden künftig wichtiger?
Wie verändert KI meine Rolle?
Darf ich KI überhaupt nutzen?
Was passiert mit meinem Erfahrungswissen?

Deshalb ist KI-Transformation immer auch Change Management. Oder noch genauer: Organisationsentwicklung.

Führungskräfte müssen Orientierung geben. Sie müssen Räume schaffen, in denen Mitarbeitende KI ausprobieren können. Sie müssen aber auch klar definieren, welche Leitplanken gelten.

Nur so entsteht Akzeptanz.

Schatten-KI ist ein reales Risiko

Viele Unternehmen unterschätzen, wie stark KI bereits informell genutzt wird.

Mitarbeitende testen Tools, schreiben Prompts, laden Dokumente hoch oder nutzen private Accounts – oft ohne klare Regeln. Diese sogenannte Schatten-KI entsteht nicht aus böser Absicht, sondern meist aus Pragmatismus.

Das Problem: Ohne Governance entstehen Risiken.

Dazu gehören:

Datenschutzverstöße
unkontrollierte Datenflüsse
Nutzung nicht freigegebener Tools
fehlende Nachvollziehbarkeit
inkonsistente Ergebnisse
Sicherheits- und Compliance-Probleme

Paradoxerweise ist ein Verbot oft nicht die beste Lösung. Denn die Nutzung verschwindet dadurch nicht unbedingt – sie wird nur unsichtbarer.

Besser ist ein gesteuerter Ansatz: klare Regeln, freigegebene Tools, sichere Umgebungen und ein offener Umgang mit Fragen und Unsicherheiten.

Datenschutz und Sicherheit sind lösbar – wenn sie früh mitgedacht werden

Datenschutz und Sicherheit gehören zu den häufigsten Bedenken beim Einsatz von KI. Zu Recht.

Gleichzeitig ist die Technologie inzwischen deutlich weiter als noch vor einigen Jahren. Datenschutzkonforme KI-Nutzung ist möglich – wenn Architektur, Anbieterwahl, Datenflüsse und Governance sauber gestaltet werden.

Für europäische Unternehmen wird dabei auch die Frage nach souveränen und rechtskonformen Lösungen wichtiger. Nicht jedes Modell, jeder Anbieter und jede Infrastruktur eignet sich für jeden Use Case.

Entscheidend ist deshalb, Datenschutz und Sicherheit nicht erst nach einem erfolgreichen Pilot zu prüfen, sondern von Anfang an mitzudenken.

Die Reihenfolge sollte lauten:

Use Case verstehen
Daten und Risiken bewerten
passende Technologie auswählen
sichere Leitplanken definieren
Umsetzung skalieren

Nicht umgekehrt.

Technologie ist selten der Engpass

Eine der wichtigsten Aussagen aus dem Gespräch war:

Technologie ist heute kaum noch die eigentliche Bremse.

Die Modelle, Tools und Plattformen sind in vielen Bereichen bereits leistungsfähig genug. Die größeren Hürden liegen meist an anderer Stelle:

fehlende Verantwortlichkeiten
unklare Prioritäten
schwache Datenbasis
nicht angepasste Prozesse
mangelnde Akzeptanz
fehlende Führung
unzureichende Lernkultur

Das bedeutet: Wer KI-Transformation ernsthaft voranbringen will, sollte nicht nur über Tools sprechen.

Die entscheidenden Fragen lauten:

Wie schaffen wir Orientierung?
Welche Prozesse wollen wir verändern?
Welche Kompetenzen brauchen unsere Teams?
Wie gehen wir mit Unsicherheit um?
Wer führt die Transformation?

Was Führungskräfte jetzt tun können

Aus dem Gespräch lassen sich drei praktische Empfehlungen ableiten.

1. Selbst Orientierung aufbauen

Führungskräfte müssen nicht jedes technische Detail kennen. Aber sie sollten ein Grundverständnis entwickeln, welche Möglichkeiten, Grenzen und Risiken KI hat.

Nur wer selbst Orientierung hat, kann Orientierung geben.

Dazu gehört auch, offen zu sagen: „Ich lerne dieses Thema ebenfalls.“ Das ist oft glaubwürdiger als vermeintliche Sicherheit.

2. Lernräume schaffen

Mitarbeitende brauchen sichere Räume, um KI auszuprobieren, Fragen zu stellen und Erfahrungen zu teilen.

Das kann durch interne Trainings, Pilotgruppen, Use-Case-Workshops oder regelmäßige Austauschformate geschehen.

Wichtig ist: KI-Kompetenz entsteht nicht durch eine einmalige Schulung. Sie entsteht durch Anwendung, Reflexion und gemeinsames Lernen.

3. Probleme vor Tools stellen

Der stärkste Hebel liegt darin, konkrete Geschäftsprobleme zu identifizieren.

Nicht jeder Use Case muss spektakulär sein. Oft sind es gerade die unscheinbaren Prozesse, die viel Zeit kosten oder regelmäßig Fehler erzeugen.

Dort lohnt sich der Blick besonders:

Angebotsprozesse
Dokumentenprüfung
Vertragsanalyse
Wissensmanagement
interne Recherche
Kundenkommunikation
Qualitätssicherung
Reporting

Die Frage sollte immer lauten:
Wo erzeugt KI echten Mehrwert – und wie messen wir ihn?

Von „ob KI“ zu „wer führt die Transformation?“

Die Entwicklung der letzten Jahre lässt sich gut zusammenfassen:

2024 lautete die Frage: Wird KI für uns relevant?
2025 lautete die Frage: Welche Tools setzen wir ein?
2026 lautet die Frage: Wer führt die Transformation – und wie gelingt die Umsetzung?

Genau hier stehen viele Unternehmen aktuell.

Die technologische Verfügbarkeit ist nicht mehr das Hauptproblem. Entscheidend wird jetzt, ob Organisationen in der Lage sind, KI sicher, sinnvoll und skalierbar in ihre Arbeitsweise zu integrieren.

Das ist keine Aufgabe für die IT allein.

Es ist eine gemeinsame Aufgabe von Geschäftsführung, Fachbereichen, IT, Datenschutz, HR und Führungskräften.

Fazit

KI-Transformation scheitert selten daran, dass keine Tools verfügbar sind. Sie scheitert häufiger daran, dass Unternehmen zu schnell vom Tool her denken – und zu wenig vom eigentlichen Problem, vom Prozess und von den Menschen.

Der Weg zu wirksamer KI-Nutzung beginnt deshalb nicht mit der nächsten Lizenz.

Er beginnt mit Klarheit:

über relevante Use Cases
über Verantwortlichkeiten
über Daten und Sicherheit
über Führung
über Akzeptanz
über messbaren Geschäftswert

Oder kurz:

KI ist kein IT-Projekt. KI ist Führungs- und Organisationsentwicklung mit technologischer Komponente.

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Quelle / Kontext

Dieser Artikel basiert auf dem Deep Dive im KI-Strategiebriefing vom 29.05.2026 mit Markus Neubauer, CEO Silbury und Joshua Jablonski, Leiter IT bei Silbury.