Autoren: Niccolò Baldoni, Patrick Reiter

Die KI-Branche spricht gerne über Modelle. Jede Woche gibt es neue Ankündigungen, neue Benchmarks oder neue Prognosen darüber, wie KI unsere Arbeitswelt verändern wird.

Nach mehreren Monaten, in denen wir die Einführung von KI in einem global tätigen, regulierten Unternehmen vorangetrieben haben, sind wir jedoch zu einem anderen Schluss gekommen: Die meisten KI-Initiativen scheitern nicht an der Technologie, sondern daran, dass Unternehmen KI wie die Einführung einer neuen Software behandeln und nicht wie einen echten Veränderungsprozess.

Laut einer MIT-Studie schaffen es bis zu 95 % aller KI-Pilotprojekte nicht, einen nachhaltigen Mehrwert mit Business-Impact zu liefern. Rückblickend verstehen wir sehr gut, warum. Wir hatten das Glück, innerhalb der ersten 90 Tage sehr hohe Nutzungsraten zu erreichen. Nicht, weil wir Zugang zu besserer Technologie hatten als andere. Sondern weil sich einige unserer Annahmen als schlichtweg falsch herausgestellt haben.

Hier sind sieben Erkenntnisse, die uns auf diesem Weg überrascht haben.

1. Neugier skaliert. Verpflichtung nicht.

Wie viele andere Unternehmen haben auch wir zunächst über den klassischen Ansatz nachgedacht: Lizenzen verteilen, verpflichtende Workshops durchführen, Teilnahmequoten messen und hoffen, dass die Nutzung von selbst folgt.

Stattdessen haben wir das Gegenteil gemacht: Wir haben unternehmensweit kurze, freiwillige «AI Espresso»-Sessions eingeführt. Fünfzehn Minuten, praxisnah, ohne Verpflichtung zur Teilnahme. Um ehrlich zu sein: Wir wussten nicht, wie gross das Interesse tatsächlich sein würde.

Was dann passierte, hat uns überrascht. Die Menschen kamen freiwillig. Sie brachten Kolleginnen und Kollegen mit. Die Diskussionen gingen nach den Sessions weiter. Teams begannen, eigenständig Ideen und Anwendungsfälle auszutauschen.

Wir haben im Laufe der Jahre viele Trainings- und Transformationsprogramme begleitet. So viel organische Dynamik aus einer freiwilligen Initiative heraus haben wir nur selten erlebt. Das war wahrscheinlich der erste Moment, in dem wir dachten: Das könnte tatsächlich funktionieren.

2. Anfänger und Experten sollten nicht getrennt werden

Eine unserer ersten Ideen war es, unterschiedliche Formate für unterschiedliche Zielgruppen anzubieten. Einsteiger sollten Grundlagen lernen, fortgeschrittene Nutzer komplexere Anwendungsfälle behandeln.

Das klang zunächst vernünftig. Stattdessen haben wir beide Gruppen zusammengebracht. Das Ergebnis war deutlich besser als erwartet.

Einsteiger stellten Fragen, über die Expertinnen und Experten seit Monaten nicht mehr nachgedacht hatten. Erfahrene Anwender zeigten praktische Beispiele, die KI greifbarer machten und weniger komplex erscheinen liessen. So profitierten beide Seiten voneinander.

Sessions zu gestalten, die für alle funktionieren, war nicht immer einfach. Mehr als einmal haben wir uns gefragt, ob wir uns das Leben unnötig schwer machen. Doch rückblickend hat es sich absolut gelohnt. Denn einige der wertvollsten Diskussionen entstanden gerade deshalb, weil Menschen mit völlig unterschiedlichen Erfahrungen gemeinsam im Raum sassen.

3. Das Modell ist nicht der wichtigste Faktor

Diese Aussage dürfte nicht überall Zustimmung finden. Die meisten Diskussionen rund um KI drehen sich früher oder später um Modelle. Welches Modell ist das beste? Welche Plattform führt den Markt an? Welcher Anbieter entwickelt sich am schnellsten? Diese Fragen sind durchaus relevant. Aber sie waren weit weniger entscheidend, als wir erwartet hatten.

Die Gespräche, die tatsächlich über Erfolg oder Misserfolg entschieden, drehten sich meist um etwas anderes: Prozesse, Datenzugang, Kontext, Verantwortlichkeiten und die Frage, wie Menschen die Technologie in ihrem Arbeitsalltag sinnvoll einsetzen können.

Anbieter-Demos lassen die Umsetzung oft erstaunlich einfach erscheinen. Doch die Realität ist komplexer, insbesondere in grossen Organisationen mit regulatorischen Anforderungen, etablierten Prozessen und vielen unterschiedlichen Stakeholdern.

Rückblickend waren operative Fragen fast immer wichtiger als technische.

4. Compliance wurde zum Beschleuniger

Das war wahrscheinlich die grösste Überraschung. Wir gingen davon aus, dass Compliance uns bremsen würde. In einem regulierten Umfeld berührt jede KI-Anwendung Themen wie Datenklassifizierung, Governance, Sicherheitsrichtlinien und Risikomanagement. Entsprechend erwarteten wir Vorbehalte.

Doch das Gegenteil war der Fall. Compliance half dabei, Vertrauen aufzubauen. Sobald klar war, welche Leitplanken gelten, welche Daten genutzt werden dürfen und wer wofür verantwortlich ist, verschwand ein grosser Teil der Unsicherheit.

Die Gespräche wurden einfacher, weil die Mitarbeitenden wussten, dass sie sich nicht allein durch unbekanntes Terrain bewegen.

Viele Unternehmen betrachten Compliance als Hindernis. Unsere Erfahrung war eine andere: Sie schafft die Grundlage für Vertrauen.

5. Community treibt Veränderung

Technologieprojekte konzentrieren sich häufig auf Plattformen, Schulungskonzepte und Implementierungspläne. Den grössten Unterschied machte für uns jedoch die Community.

Wir bauten ein Netzwerk freiwilliger KI-Botschafter auf, unsere sog. «AI Baristas». Sie unterstützten Kolleginnen und Kollegen bei Anwendungsfällen, beantworteten Fragen und teilten ihre Erfahrungen. Was als kleine Gruppe begann, entwickelte schnell eine eigene Dynamik. Unsere interne KI-Community wurde zu einer der grössten Austauschplattformen im Unternehmen. Menschen teilten Prompts, diskutierten Herausforderungen, tauschten Ideen aus und unterstützten sich gegenseitig beim Lernen. Sogar Mitglieder des Executive Teams beteiligten sich regelmässig.

Einige der schönsten Momente hatten dabei überhaupt nichts mit Technologie zu tun: Hackathons, informelle Treffen, Pizza vom lokalen Lieblingsitaliener, Craft Beer aus der Brauerei eines Kollegen oder hausgemachtes Tiramisu unseres CISOs.

Niemand musste teilnehmen. Und trotzdem hatten wir bereits nach zwei Monaten Wartelisten. Daran denken wir heute noch gerne zurück.

6. Die Skeptiker sind die wichtigsten Verbündeten

Jede Veränderungsinitiative hat ihre Skeptiker. Das ist kein Problem. Im Gegenteil: Wir sind inzwischen überzeugt, dass es ein gutes Zeichen ist.

Denn der Moment, in dem wir wussten, dass wir echte Fortschritte machen, hatte nichts mit Dashboards oder Nutzungsstatistiken zu tun. Es war vielmehr der Moment, als einer unserer grössten Kritiker zu einem der aktivsten Mitglieder der Community wurde. Wir erinnerten uns noch genau an den Gedanken: Wenn wir diese Person überzeugt haben, passiert hier gerade etwas Bedeutendes.

Der Grund war einfach. Die Person machte nicht mit, weil sie dazu aufgefordert wurde. Sie machte mit, weil sie selbst einen Nutzen erkannt hatte. Ab diesem Punkt beginnt Dynamik, sich selbst zu tragen.

7. KI-Transformation ähnelt eher einer Kampagne als einer Software-Einführung

Die wichtigste Erkenntnis von allen? Die erfolgreiche Einführung von KI hat deutlich mehr mit einer internen Kampagne gemeinsam als mit einem klassischen Software-Rollout. Man braucht Unterstützung auf Führungsebene, Kommunikation, Menschen müssen ihre Erfolgsgeschichten teilen und es braucht regelmässig neue Ideen, neue Beispiele und neue Anwendungsfälle. Und vor allem braucht es Ausdauer.

Wir waren überzeugt, dass die anfängliche Begeisterung nach einigen Monaten nachlassen würde. So läuft es bei vielen internen Initiativen. Doch das passierte nicht. Nicht, weil wir die perfekte Technologie gefunden hätten, sondern weil die Menschen immer neue Wege fanden, sie sinnvoll einzusetzen.

Für Patrick als Projektmanagement Director und nicht als KI-Ingenieur war das vielleicht die wichtigste Erkenntnis: Technologie ist wichtig. Aber sie ist nicht der entscheidende Faktor.

Verantwortung entscheidet über den langfristigen Erfolg

Sobald Unternehmen den Schritt von der Experimentierphase in den operativen Einsatz machen, rückt ein weiteres Thema in den Vordergrund: Governance. Technologie kann Erstaunliches ermöglichen. Ob daraus langfristiger Erfolg entsteht, hängt jedoch davon ab, wie sie gesteuert, abgesichert und in den täglichen Betrieb integriert wird.

Markus Ehrenmann, CTO von Open Systems, bringt es auf den Punkt:

«Viele Unternehmen investieren viel Zeit in die Bewertung neuer Technologien. Die schwierigere Frage lautet jedoch: Wie werden diese Technologien genutzt, gesteuert und betrieben, wenn die erste Begeisterung verflogen ist? Genau dort entscheidet sich meist Erfolg oder Misserfolg.»

KI kann die Produktivität steigern, Entscheidungen beschleunigen und Teams effizienter machen. Das macht klare Verantwortlichkeiten, Accountability und belastbare operative Rahmenbedingungen jedoch nicht weniger wichtig. Im Gegenteil.

Fazit

Rückblickend ist die vielleicht überraschendste Erkenntnis, wie wenig diese Geschichte eigentlich mit KI zu tun hat. Es ist eine Geschichte über Menschen, Vertrauen und darüber, ein Umfeld zu schaffen, in dem Neues ausprobiert werden kann, ohne Risiken einzugehen. Denn erfolgreiche Transformation entsteht selten allein durch eine neue Technologie.

Sie entsteht dann, wenn Menschen bereit sind, sie anzunehmen. Technologie mag den Anstoss geben. Wie die Geschichte ausgeht, entscheiden die Menschen.

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