Unternehmen müssen lernen und experimentieren

Der Siegeszug der Künstlichen Intelligenz (KI) ist unaufhaltsam – aber Erfolg ist nicht garantiert. Unternehmen, die sich nur passiv auf den Wandel einstellen oder auf „fertige Lösungen“ warten, werden zurückfallen. Die Gewinner der KI-Ära sind nicht zwangsläufig die größten oder kapitalstärksten Player, sondern diejenigen, die am schnellsten lernen, iterieren und sich anpassen.

Laut einer Studie von McKinsey (2024) erzielen Unternehmen, die KI aktiv experimentell einsetzen, eine bis zu 40 % höhere Produktivitätssteigerung als solche, die nur vereinzelte Pilotprojekte umsetzen (McKinsey, 2024).

Experimentieren statt warten: Warum die klassische IT-Strategie nicht mehr funktioniert

Viele Unternehmen haben sich in der Vergangenheit darauf verlassen, dass technologische Innovationen von großen Softwareanbietern oder Beratern entwickelt und in standardisierte Lösungen gegossen werden. Doch KI ist kein klassisches IT-Projekt mit einem festen Anfang und Ende – sie erfordert eine Kultur des kontinuierlichen Experimentierens.

Legacy-Software wird durch adaptive KI-Agenten ersetzt. Die alte Denkweise, Software in starren, mehrjährigen Migrationsprojekten zu implementieren, funktioniert nicht mehr. Unternehmen müssen ihre IT-Infrastruktur so gestalten, dass sie kontinuierlich neue KI-Modelle testen und integrieren können.
Pilotprojekte allein reichen nicht. Viele Unternehmen stecken in einer „KI-Pilotfalle“ fest – sie testen einzelne Anwendungsfälle, führen diese aber nie in großem Maßstab ein. Laut Gartner (2024) scheitern 80 % aller KI-Projekte daran, dass sie nicht skaliert werden (Gartner, 2024).
Flexibilität wird zum Wettbewerbsvorteil. Unternehmen müssen lernen, dass agiles Experimentieren mit KI kein Risiko, sondern eine Notwendigkeit ist, um wettbewerbsfähig zu bleiben.

Die Erfolgsfaktoren einer experimentellen KI-Strategie

Unternehmen, die KI erfolgreich implementieren, haben einige gemeinsame Prinzipien:

1. KI-Initiativen an klaren Business-Zielen ausrichten

KI wird oft als technologische Spielerei eingeführt, ohne klare Geschäftsziele. Unternehmen sollten zuerst definieren, welche konkreten Herausforderungen KI lösen soll – sei es Kostenreduzierung, Kundenbindung oder Prozessoptimierung.

Beispiel: Bei Siemens wurde KI in der Fertigung eingesetzt, um Ausschuss zu reduzieren. Der Erfolg wurde nicht an „technologischer Reife“, sondern an realen Einsparungen gemessen (Siemens AI Report, 2024).

2. Aufbau von internen KI-Experimentierteams

Führende Unternehmen setzen auf eigene „AI Labs“ oder Innovationsteams, die kontinuierlich neue Anwendungen testen und bewerten.

Beispiel: Goldman Sachs hat ein eigenes „AI Engineering Team“, das neue KI-Modelle evaluiert, bevor sie in Finanzanalysen eingesetzt werden. Ziel ist es, Fehlprognosen zu minimieren und Risiken besser zu managen (Goldman Sachs Research, 2024).

3. Open-Source-KI nutzen, statt nur auf große Anbieter zu setzen

Viele Unternehmen verlassen sich ausschließlich auf die KI-Modelle von Google, Microsoft oder OpenAI. Doch immer mehr Firmen setzen auf Open-Source-Modelle, um sich von Anbietersilos zu lösen.

Beispiel: Hugging Face, Meta’s Llama und Mistral AI ermöglichen Unternehmen, eigene maßgeschneiderte KI-Modelle zu entwickeln, die weniger abhängig von den großen Cloud-Plattformen sind.

4. Skalierbarkeit von Anfang an mitdenken

Ein Experiment ist wertlos, wenn es nicht skaliert werden kann. Unternehmen müssen von Beginn an die Frage stellen, wie ein erfolgreich getestetes KI-Tool unternehmensweit ausgerollt werden kann.

Beispiel: DHL testete eine KI-gestützte Logistikoptimierung in einem einzelnen Lagerhaus. Nach erfolgreichem Proof-of-Concept wurde die Technologie weltweit in über 300 Standorten implementiert (DHL AI Report, 2024).

Hürden und Fehlschläge gehören zum Prozess

Selbst Unternehmen, die KI erfolgreich nutzen, haben oft Dutzende von Fehlschlägen hinter sich. Die wichtigsten Hürden beim Experimentieren mit KI sind:

  • Mangel an Trainingsdaten: Ohne qualitativ hochwertige Daten können KI-Modelle keine verlässlichen Ergebnisse liefern.
  • Interne Widerstände: Viele Mitarbeiter befürchten, durch KI ersetzt zu werden – Unternehmen müssen frühzeitig transparente Kommunikation betreiben.
  • Technische Herausforderungen: KI-Modelle sind rechenintensiv und benötigen eine skalierbare IT-Infrastruktur.

Laut einer Studie des MIT Sloan Management Review (2024) liegt die erfolgreichste Strategie für KI-Transformationen darin, Experimente bewusst mit Fehlschlägen einzuplanen – Firmen, die sich darauf einlassen, haben eine doppelt so hohe Wahrscheinlichkeit, KI nachhaltig zu skalieren (MIT Sloan, 2024).

Fazit: Jetzt handeln, nicht abwarten

Die Ära der KI erfordert eine neue Denkweise. Unternehmen, die langfristig erfolgreich sein wollen, müssen:

  • KI nicht als „Projekt“, sondern als kontinuierlichen Lernprozess betrachten.
  • Schnelle, iterative Experimente durchführen, statt jahrelange Migrationspläne zu verfolgen.
  • Eigene KI-Expertise aufbauen, statt sich nur auf externe Anbieter zu verlassen.

Wer jetzt investiert, experimentiert und sich schnell anpasst, wird zu den Gewinnern der KI-Ära gehören. Wer abwartet, riskiert, überholt zu werden.

Die wichtigste Regel lautet: „Nicht die Großen fressen die Kleinen, sondern die Schnellen überholen die Langsamen.“

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