Ein holistischer Ansatz ist erfolgskritisch.
Die meisten KI-Vorhaben scheitern an Organisation und Zielen, selten an der Technik. Mein Ansatz verankert KI deshalb in vier Phasen: von der Analyse über Strategie und Anwendungsfall-Auswahl bis zu Pilot und Skalierung, mit Change Management und Governance über alle Phasen hinweg.
Zwei Befunde aus derselben Datenlage: woran die Mehrheit scheitert, und was die kleine Gruppe anders macht, bei der KI messbar wirkt.
Quellen: MIT NANDA, The GenAI Divide: State of AI in Business (2025); RAND Corporation, Root Causes of AI Project Failure (2024): über 80% der KI-Projekte scheitern.
Der Aufwand liegt selten dort, wo er vermutet wird. Diese Gewichtung entscheidet darüber, ob ein Vorhaben trägt.
Erfahrungswert aus 25 Jahren Wissens- und Beratungsarbeit. Die Gewichtung verschiebt sich je Organisation, die Rangfolge selten.
Jede Phase beantwortet eine Frage. Erst wenn sie beantwortet ist, beginnt die nächste.
Derselbe Ablauf, drei Anwendungsbereiche.
Drei Beobachtungen, die in Gesprächen immer wieder am Anfang stehen.
Einzelne Teams nutzen KI-Werkzeuge auf eigene Faust; ein gemeinsamer Rahmen fehlt.
Schlüsselwissen hängt an wenigen Personen, und die nächsten Abgänge sind absehbar.
Markt- und Wettbewerbsanalysen kommen langsamer als die Entscheidungen, die sie stützen sollen.