Das größte Problem bei KI-Projekten ist nicht die Technologie

KI ist längst kein Zukunftsthema mehr. Unternehmen weltweit investieren in Datenplattformen, experimentieren mit neuen Anwendungen und entwickeln erste KI-Use-Cases.

Doch zwischen der technischen Machbarkeit und dem tatsächlichen Einsatz im Unternehmen liegt häufig eine große Lücke.

Viele Organisationen starten mit PoCs (Proof-of-Concepts) oder Pilotprojekten, aber sie schaffen es nicht, diese in produktive Systeme zu überführen. Der Weg von der Idee zur skalierbaren Anwendung im Unternehmensalltag ist deutlich komplexer, als es auf den ersten Blick scheint.

Aktuelle Studien zeigen, dass dieses Problem nicht nur einzelne Unternehmen betrifft, sondern ein strukturelles Muster ist.

Globale Entwicklung: Innovation, Skalierung und Regulierung

Die Entwicklung von KI verläuft international mit unterschiedlichen Schwerpunkten.

Während die USA weiterhin als Innovationsführer gelten und viele der führenden KI-Modelle und Plattformen entstehen setzt China stark auf die industrielle Skalierung. KI wird dort konsequent in wirtschaftliche Prozesse integriert und breit in verschiedenen Branchen eingesetzt.

Europa verfolgt dagegen einen anderen Ansatz. Hier liegt der Fokus stärker auf vertrauenswürdiger und regulierter KI, etwa durch Initiativen wie den AI Act. Europas Stärke liegt vor allem in Industriekompetenz, Qualitätsstandards und Governance.

Gleichzeitig zeigt sich jedoch, dass Europa im internationalen Wettbewerb insbesondere bei Geschwindigkeit, Skalierung und wirtschaftlicher Umsetzung von KI aufholen muss.

Österreich im KI-Vergleich

Und wie sieht die Situation in Österreich aus?

Laut einer McKinsey-Studie liegt Österreich beim KI-Reifegrad leicht unter dem europäischen und globalen Durchschnitt.

Der durchschnittliche AIQ-Score österreichischer Unternehmen liegt bei 30, während der EU-Durchschnitt bei 34 und der globale Durchschnitt bei 36 liegt. Der AIQ (Artificial Intelligence Quotient) misst dabei den Reifegrad von Unternehmen beim Einsatz von KI – also wie strategisch, technologisch und organisatorisch KI bereits eingesetzt wird.

Noch deutlicher wird die Herausforderung beim Blick auf die wirtschaftliche Wirkung von KI:

• 61% der Unternehmen berichten von keinen oder nur minimalen Effizienzgewinnen durch KI
• Nur 20% verfügen über eine klare KI-Strategie
• 84% arbeiten ohne definierte KPIs für ihre KI-Initiativen
• Lediglich 6% schaffen eine schnelle Integration von KI in ihre Geschäftsprozesse

Gleichzeitig verfügen viele Organisationen bereits über eine solide technologische Grundlage. Rund zwei Drittel der Unternehmen besitzen eine KI-fähige IT-Architektur sowie hohe Security-Standards.

Die Herausforderung liegt somit häufig nicht in der Technologie selbst, sondern in der Umsetzung.

Vom Proof of Concept zum produktiven KI-System

Viele KI-Projekte beginnen mit einem PoC (Proof of Concept). Dabei handelt es sich um eine erste experimentelle Umsetzung, mit der geprüft wird, ob eine Idee technisch funktioniert und ob sich ein bestimmter Use Case grundsätzlich mit KI lösen lässt.

Ein PoC dient in erster Linie dazu, neue Technologien schnell zu testen und erste Erfahrungen mit Daten, Modellen und möglichen Anwendungsfällen zu sammeln. Unternehmen können so relativ früh einschätzen, ob eine Idee technisch umsetzbar ist und ob sie grundsätzlich Potenzial für einen geschäftlichen Mehrwert bietet.

In dieser Phase wird meist mit begrenzten Datenmengen, vereinfachten Architekturen und kleinen Projektteams gearbeitet. Das Ziel ist nicht, sofort eine stabile Lösung zu bauen, sondern zunächst zu verstehen, ob ein bestimmter Ansatz überhaupt funktioniert.

Das ist auch der Unterschied zum späteren produktiven Einsatz: Ein produktives KI-System muss deutlich mehr leisten als ein erfolgreicher Prototyp. Während ein PoC vor allem eine Idee validiert, muss eine produktive Lösung dauerhaft stabil und skalierbar funktionieren. Dazu gehören unter anderem:

• eine belastbare und kontinuierlich verfügbare Datenbasis
• Integration in bestehende IT-Systeme und Geschäftsprozesse
• Monitoring der Modellqualität und Performance
• klare Verantwortlichkeiten für Betrieb und Weiterentwicklung
• regelmäßige Updates und Retraining der Modelle

Ein KI-Modell wird in der Praxis nie einmal trainiert und dann unverändert genutzt. Daten verändern sich, Prozesse entwickeln sich weiter und Modelle müssen kontinuierlich angepasst werden.

Der Schritt vom PoC zum Produktivsystem ist deshalb selten nur eine technische Weiterentwicklung. Er bedeutet vielmehr, eine KI-Lösung dauerhaft in Organisation, Prozesse und Systeme zu integrieren.

Viele Projekte scheitern genau an diesem Übergang.

Häufig wird ein PoC erfolgreich abgeschlossen, doch Fragen zu Skalierung, Integration oder Betrieb werden erst danach gestellt. In diesem Moment wird aus einem technischen Experiment plötzlich ein komplexes Transformationsprojekt.

Aus unserer Erfahrung lohnt es sich deshalb, bereits vor oder während eines PoCs einige zentrale Fragen zu klären. Unternehmen sollten früh überlegen, welches konkrete Geschäftsproblem sie mit KI lösen möchten, welchen geschäftlichen Impact eine Lösung haben könnte und welche Datenbasis dafür notwendig ist. Ebenso wichtig ist es, von Anfang an zu überlegen, wie der Erfolg der Lösung später gemessen werden soll und wie sie sich sinnvoll in bestehende Systeme und Arbeitsprozesse integrieren lässt. Wenn diese Fragen früh beantwortet werden, steigt die Wahrscheinlichkeit deutlich, dass aus einem erfolgreichen Experiment auch eine produktive KI-Anwendung wird.

Drei Erfolgsfaktoren für produktive KI-Projekte

Aus unserer Erfahrung entscheiden vor allem drei Faktoren darüber, ob KI-Initiativen echten Mehrwert schaffen.

1. KI-Nutzung messbar machen

Ein funktionierendes Modell allein bedeutet noch keinen geschäftlichen Mehrwert.

Unternehmen sollten früh definieren:

• Welche Kennzahlen zeigen den Erfolg der KI?
• Wie wird die Nutzung der Lösung gemessen?
• Welche Effizienz- oder Qualitätsverbesserungen werden erwartet?

Erst wenn Nutzung und Wirkung sichtbar werden, kann KI langfristig im Unternehmen etabliert werden.

2. Skalierung vom PoC zum Produktivsystem früh mitdenken

Viele KI-Projekte starten zunächst als Experiment, bei dem eine Idee getestet wird. Doch bereits in dieser frühen Phase sollten zentrale Fragen berücksichtigt werden: Welche Datenbasis steht langfristig zur Verfügung? Wie lässt sich das Modell später in bestehende Systeme integrieren? Wer übernimmt den Betrieb und überwacht die Leistung der Lösung? Und wie werden Modelle regelmäßig aktualisiert oder weiterentwickelt?

Wenn diese Aspekte erst nach Abschluss eines PoCs betrachtet werden, entsteht häufig zusätzlicher Aufwand und Projekte geraten ins Stocken.

3. Business-Nutzen und UX in den Mittelpunkt stellen

Ein dritter Erfolgsfaktor liegt darin, den Business-Nutzen und die Benutzererfahrung konsequent in den Mittelpunkt zu stellen. Der größte Fehler vieler KI-Projekte besteht darin, dass der Fokus zu stark auf der Technologie liegt, während das eigentliche Geschäftsproblem in den Hintergrund rückt. KI entfaltet ihren Wert erst dann, wenn sie ein konkretes Problem löst, sich sinnvoll in bestehende Arbeitsprozesse integrieren lässt und von Mitarbeitenden tatsächlich genutzt wird. Besonders die Benutzerfreundlichkeit und die Integration in bestehende Workflows sind entscheidend dafür, ob eine Lösung im Alltag akzeptiert und dauerhaft eingesetzt wird.

KI wird erst wertvoll, wenn sie Teil der täglichen Arbeit wird

Wie am Anfang bereits festgestellt, experimentieren viele Unternehmen heute mit KI und entwickeln erste Pilotprojekte. Der tatsächliche Mehrwert entsteht jedoch erst dann, wenn KI ein produktiver Bestandteil von Geschäftsprozessen wird und im täglichen Arbeitsablauf genutzt wird.

Der Unterschied zwischen reinen Experimenten und echter Wertschöpfung liegt dabei meist nicht in der Technologie selbst. Viel wichtiger ist, ob Unternehmen klare Anwendungsfälle definieren, eine belastbare Datenbasis schaffen und die Umsetzung konsequent vorantreiben. Erst wenn diese Voraussetzungen erfüllt sind, kann KI ihr volles Potenzial entfalten.

Oder anders formuliert: KI wird erst dann wertvoll, wenn sie Teil der täglichen Arbeit wird.