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Erfolgsfaktoren für den Weg zu echter KI-Wertschöpfung
Messbarer KI-Erfolg entsteht nicht durch Technik allein. Entscheidend sind Governance, Datenqualität, klare Anwendungsfälle und die Befähigung der Mitarbeitenden.
Künstliche Intelligenz (KI) hat sich in den vergangenen Jahren von einem abstrakten Zukunftsthema zu einer der entscheidenden Schlüsseltechnologien unserer Zeit entwickelt. Unternehmen jeder Größe stehen heute vor der Frage: Wie können wir KI so einsetzen, dass daraus nicht nur punktuelle Effizienzgewinne, sondern nachhaltige Wettbewerbsvorteile entstehen?
Die gemeinsame Applied AI-Studie Digital 2030 von valantic und dem Handelsblatt Research Institute zeigt, dass die Unternehmen, die bereits heute messbare Geschäftserfolge durch KI erzielen, sich nicht allein durch ihre technologische Kompetenz unterscheiden. Entscheidend ist vielmehr, dass sie einen ganzheitlichen Ansatz verfolgen, der Strategie, Organisation, Datenbasis und die Befähigung der Mitarbeitenden systematisch miteinander verzahnt.
Im Folgenden werden die zentralen Erfolgsfaktoren herausgearbeitet, die den Weg von der punktuellen Technologieanwendung hin zur tatsächlichen, unternehmensweiten Wertschöpfung durch KI bestimmen.
1. Zusammenarbeit ermöglichen: Governance als Brücke zwischen Business und Technologie
Einer der häufigsten Stolpersteine bei der Einführung von KI ist die mangelnde Zusammenarbeit zwischen Fachbereichen und Technologieeinheiten. Vertrieb, Produktion, Entwicklung oder Logistik kennen ihre geschäftskritischen Herausforderungen genau, während Data-Science- und IT-Teams über die technischen Werkzeuge verfügen, um diese Probleme zu lösen. Doch ohne eine verbindende Brücke bleiben die Potenziale oft ungenutzt.
Erfolgreiche Unternehmen schaffen abteilungsübergreifende Governance-Strukturen, in denen Business- und Technologieverantwortliche gleichberechtigt zusammenarbeiten. Ein Beispiel hierfür ist die Einrichtung eines hauptamtlichen KI-Planungsteams – oftmals auch als KI-Sekretariat bezeichnet –, das Vertreter aus allen relevanten Unternehmensbereichen zusammenführt.
Dieses Gremium übernimmt mehrere Rollen:
- Es sorgt für eine gemeinsame Sprache zwischen Business und Technik.
- Es definiert klare Leitplanken für Projekte und deren Priorisierung.
- Es gewährleistet, dass KI-Initiativen nicht in Silos verharren und stattdessen direkt an die Gesamtstrategie des Unternehmens angebunden sind.
Die Erfahrung zeigt: Je enger die Verzahnung von Business-Know-how und Datenkompetenz, desto höher der tatsächliche Nutzen der entwickelten Anwendungen.
2. Datenfundament schaffen: Qualität vor Quantität
Darüber hinaus wird oft unterschätzt, dass KI nur so gut sein kann wie die Daten, die ihr zugrunde liegen. Modelle, die auf fragmentierten, unvollständigen oder schlecht gepflegten Daten basieren, liefern keine belastbaren Ergebnisse. Unternehmen, die in KI investieren, müssen daher parallel ein solides Datenfundament schaffen.
Die wichtigsten Bausteine sind:
- Data Governance: Klare Regeln und Verantwortlichkeiten für die Erfassung, Pflege und Nutzung von Daten.
- Einheitliche Standards: Strukturen, die sicherstellen, dass Daten vergleichbar, konsistent und für verschiedene Anwendungen nutzbar sind.
- Leistungsfähige Datenarchitekturen: Systeme, die Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammenführen, zentral verfügbar machen und für Anwendungen zugänglich halten.
Ein pragmatischer erster Schritt ist die Bestandsaufnahme: Welche Datenquellen existieren? Wo liegen diese Daten? Wie gut sind sie gepflegt und wie leicht zugänglich? Erst wenn diese Transparenz geschaffen ist, lassen sich gezielt Lücken schließen und neue KI-Anwendungen zuverlässig aufsetzen.
3. KI strategisch verankern: Von der Vision zur Roadmap
Ein bremsendes Phänomen ist zudem das Experimentieren. Viele Organisationen behandeln KI noch immer als reines Testfeld innerhalb einzelner Abteilung oder als Projekte der IT. Erfolgreiche Unternehmen gehen anders vor: Sie verankern KI fest in ihrer Strategie, um direkt die kritischen Geschäftsfähigkeiten des eigenen Unternehmens zu adressieren und dort Optimierungspotenziale zu heben, wo es den größten Impact auf das Gesamtergebnis hat.
Dazu gehört vor allem die Definition einer KI-Roadmap, die drei Fragen beantwortet:
- Welchen Nutzen wollen wir erzielen? Geht es zum Beispiel um Effizienzsteigerung entlang zentraler Prozesse, verbesserte Kundenzentrierung oder die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle?
- Wie stehen diese Ziele im Einklang mit den Unternehmenszielen? Nur wenn KI-Ziele konsistent zu den übergeordneten Handlungsfeldern sind, entfaltet sich der volle Effekt.
- Wie wird die Umsetzung gesteuert? Hierfür empfiehlt sich ein Bewertungs-Framework, das regelmäßig überprüft, ob die gesetzten Ziele erreicht werden.
Die oben genannte Studie macht deutlich: Ein klarer Auftrag seitens der Geschäftsführung ist unverzichtbar. Unternehmen, in denen die Rolle von KI strategisch von oben getragen wird, erzielen nachweislich häufiger messbare Geschäftserfolge.
4. Use Cases priorisieren: Fokussieren statt verzetteln
Der Weg zu messbarem Geschäftsnutzen beginnt mit den richtigen Anwendungsfällen. Doch nicht jeder Use Case ist gleich wertvoll. Erfolgreiche Unternehmen wählen ihre Projekte gezielt aus – basierend auf wirtschaftlichem Hebel, technischer Machbarkeit und strategischer Relevanz.
„Es gibt nicht den einen Hebel, der über den Erfolg von KI entscheidet. Vielmehr ist es das orchestrierte Zusammenspiel von Zusammenarbeit, Datenqualität, strategischer Verankerung, fokussierter Use-Case-Auswahl und breitem Kompetenzaufbau, das Unternehmen erfolgreich macht.“
Laurenz Kirchner, valantic
Die Einrichtung einer Use-Case-Pipeline ist hierfür ein bewährtes Mittel. Sie macht potenzielle Vorhaben vergleichbar und erleichtert die Priorisierung. Besonders effektiv sind dabei sogenannte Quick Wins – Anwendungen, die mit überschaubarem Aufwand deutliche Verbesserungen erzielen und Vertrauen in die Technologie schaffen.
Ein europäischer Logistiker hat dies eindrucksvoll gezeigt: Mit einer KI-basierten Routenoptimierung gelang es, die Effizienz im letzten Lieferkilometer signifikant zu steigern. Die gewonnenen Erkenntnisse wurden anschließend auf Lagerlogistik und Personaldisposition übertragen – mit nachhaltigen Verbesserungen auf Kosten, CO2-Bilanz und Kundenzufriedenheit.
5. Enablement statt Elfenbeinturm: Kompetenzaufbau in der Breite
Die Einführung von KI ist vor allem eine kulturelle Herausforderung. Mitarbeitende müssen verstehen, wofür KI eingesetzt werden kann, wie sie funktioniert und welchen Nutzen sie für ihre Arbeit bringt.
Dies kann auf zwei Ebenen geschehen:
- Breitensport: Die Aktivierung der gesamten Belegschaft durch Schulungen, praxisnahe Trainings und einfache Erklärformate. Ziel ist ein grundlegendes Verständnis, nicht tiefes technisches Know-how.
- Spitzensport: Der gezielte Aufbau von Experten, die komplexe Modelle entwickeln, Datenarchitekturen designen und strategische Leitlinien umsetzen.
Erfolgreiche Unternehmen kombinieren beide Ansätze. Sie befähigen ihre Mitarbeitenden breit, schaffen aber gleichzeitig Expertenstrukturen, die die technologische Exzellenz sichern. In der Praxis bedeutet das auch den Aufbau interner KI-Botschafter, die das Thema in ihre Abteilungen tragen und für eine schnelle Diffusion von Wissen sorgen.
6. Erfolg messen und sichtbar machen
Damit KI nicht als abstraktes Experiment wahrgenommen wird, ist es entscheidend, den geschaffenen Mehrwert messbar und nachvollziehbar zu machen. Geeignete KPIs helfen, Fortschritte transparent zu kommunizieren – intern wie extern.
Die Studie Digital 2030 zeigt, dass Unternehmen mit klar definierten Erfolgsmessungen deutlich häufiger von Effizienzgewinnen, besserer Planungsqualität, reduzierten Fehlerquoten und höherer Kundenzufriedenheit berichten. In datenintensiven Branchen wie Handel, Produktion oder Logistik sind diese Effekte besonders ausgeprägt.
Ein Konsumgüterkonzern konnte durch KI-gestützte Nachfrageprognosen beispielsweise die Out-of-Stock-Rate signifikant senken und Lagerhaltungskosten massiv reduzieren – mit messbarem Einfluss auf ROI und Marktposition.
KI ganzheitlich denken
Eines wird durch die Studienergebnisse und Praxisbeispiele deutlich: Es gibt nicht den einen Hebel, der über den Erfolg von KI entscheidet. Vielmehr ist es das orchestrierte Zusammenspiel von Zusammenarbeit, Datenqualität, strategischer Verankerung, fokussierter Use-Case-Auswahl und breitem Kompetenzaufbau, das Unternehmen erfolgreich macht.
KI wird keine Technologie-Insel bleiben. Sie durchdringt bereits heute alle Geschäftsbereiche und entwickelt sich rasant zu einer integralen Wertschöpfungstechnologie. Unternehmen, die KI strategisch nutzen und organisatorisch verankern, sind nicht nur besser aufgestellt, um Effizienzgewinne zu realisieren. Sie entwickeln sich zu lernenden Organisationen, die resilient, innovativ und wettbewerbsfähig in die Zukunft gehen.
Applied AI ist keine Zukunftsmusik – sie ist Gegenwart. Der Schlüssel liegt darin, sie nicht als Einzeltechnologie, sondern als ganzheitlichen Transformationsfaktor zu verstehen.
Über den Autor:
Laurenz Kirchner ist Partner bei valantic und führt als Co-Lead die valantic Data & AI Practice. Nach einem Architekturstudium arbeitete er bei McKinsey und in der High-Tech- und Telko-Produktentwicklung. 2010 trat er mm1 bei, wo er die Data Thinking Practice aufgebaut und dabei unterstützt hat, das Unternehmen auf zuletzt 150 Mitarbeitende zu erweitern. Bei valantic setzt er nun auf eine wertebasierte Kultur und kombiniert konzeptionelle Beratung mit umfassender Umsetzung von Digitalisierungsprojekten. Mit seinem Team des valantic AI Labs hilft Laurenz Kirchner Organisationen, mit Künstlicher Intelligenz geschäftlichen Nutzen zu erzielen.
Die Autoren sind für den Inhalt und die Richtigkeit ihrer Beiträge selbst verantwortlich. Die dargelegten Meinungen geben die Ansichten der Autoren wieder.
