Künstliche Intelligenz ist längst kein Nischenthema mehr. Quer durch alle Branchen geistern Use Cases, Pilotprojekte und Tech-Stacks – doch wenn man genauer hinschaut, offenbart sich ein Paradox: Während öffentliche Diskussionen die KI-Revolution beschwören, bleiben die tatsächlichen Veränderungen in vielen Unternehmen erstaunlich mager.

Die Zahlen sprechen für sich: Eine aktuelle Bitkom-Studie zeigt, dass sich zwar 57% der Unternehmen mit KI beschäftigen, aber nur jedes fünfte sie tatsächlich einsetzt [1]. Eine McKinsey-Studie von 2024 zeigt: 72 % der Unternehmen setzen KI in mindestens einer Funktion ein. Doch nur 21 % haben generative KI in mehr als einer Funktion etabliert – und lediglich 1 % setzen sie in mehr als drei Geschäftsbereichen ein [2].

Das Problem liegt selten bei der Technologie selbst, sondern vielmehr im fehlenden strategischen Blick auf Wertschöpfung, Wirtschaftlichkeit und Wirkung. Im Folgenden zeige ich, warum viele Unternehmen ihr wahres KI-Potenzial nicht ausschöpfen – und wie es besser geht.

1. KI ist kein Selbstzweck: Warum Technikverliebtheit gefährlich ist

Die meisten Unternehmen behandeln KI wie ein technologisches Spielzeug. Die IT probiert ChatGPT aus, die Marketing-Abteilung erstellt erste KI-generierte Texte, und irgendwo gibt es vielleicht ein Pilotprojekt zur Prozessautomatisierung. Nichts davon ist falsch – aber alles bleibt zu zaghaft. Genau diese verstreuten Einzelinitiativen sorgen dafür, dass der Nutzen fragmentiert bleibt und der wirtschaftliche Mehrwert im Kleinklein verpufft.

Es geht nicht darum, KI flächendeckend im Unternehmen auszurollen, sondern an den richtigen Stellen durchschlagende Wirkung zu erzielen. Unsere eigene Umfrage bei veraenderungswirksam.de zeigt ein bekanntes Muster: Viele Organisationen spüren den Handlungsdruck – doch es fehlen die Impulse, wie sie von innen heraus agieren können. Das Grundproblem: Führungskräfte und Fachverantwortliche stecken meist so tief im Tagesgeschäft, dass die notwendige Freiheit zum Vordenken schlicht nicht existiert.

2. Business- statt Tool-Perspektive: Was Organisationen falsch denken

Ein typischer Denkfehler, den ich in zahllosen Unternehmensgesprächen erlebe: KI wird als simples Werkzeug betrachtet, das einzelne Aufgaben erleichtert. Das erscheint zunächst bequem, weil es nahe am Bestehenden bleibt. Doch genau das verhindert echtes Neudenken. Wer nur fragt “Wo kann ich mit KI fünf Minuten einsparen?”, übersieht die entscheidende Frage: “Was könnten wir komplett anders und besser machen?”

Was entsteht, sind Silos mit smarter Unterstützung, aber keine systemischen Verbesserungen. Eine Assistentin lässt sich ihre Mails zusammenfassen, ein Controller analysiert Zahlen mit ChatGPT, ein Entwickler nutzt GitHub Copilot für schnelleren Code.

Alles sinnvoll – aber: Was bringt es dem Unternehmen als Ganzes?

Hier liegt der entscheidende Unterschied zwischen operativem Nutzen und strategischem Hebel. Letzterer entsteht erst, wenn KI nicht nur einzelne Tätigkeiten beschleunigt, sondern völlig neue Wertschöpfung ermöglicht.

3. Vom Symptom zur Ursache: Die Rolle der Wertschöpfungskette

Ein greifbares Beispiel: Ein Unternehmen hat eine Wertschöpfungskette mit fünf Prozessschritten. Jeder Schritt liegt in der Verantwortung einer anderen Abteilung. Nun wird im dritten Schritt eine KI eingeführt, die 30% Zeit spart. Klingt beeindruckend – bringt aber erschreckend wenig, wenn die eigentlichen Engpässe in Schritt 2 oder 4 liegen. Noch weniger, wenn schlechte Übergaben oder unnötige Wartezeiten zwischen den Arbeitspaketen die eigentlichen Zeitfresser sind.

Die Konsequenz: Die Lead Time – also die Zeitspanne vom Auftragseingang bis zur Fertigstellung – verändert sich kaum. Der Kunde wartet weiterhin. Marktchancen verstreichen ungenutzt. Das Unternehmen hat lokal optimiert, aber systemisch verloren.

Hier setzt ein anderer Denkrahmen an: Kanban. Wer mit Kanban arbeitet, denkt in Fluss statt in Funktion. Es geht darum, schonungslos sichtbar zu machen, wo Arbeit tatsächlich fließt und wo sie stockt. Die Begrenzung paralleler Aufgaben (Work in Progress) garantiert Fokus. Die gemessene Durchlaufzeit offenbart, wie effizient ein Auftrag das System durchläuft und wo die echten Engpässe lauern.

Zwei Unternehmen, die diesen Ansatz meisterhaft umgesetzt haben:

• Vanguard (Finanzdienstleister): Vervierfachter Durchsatz, 75% kürzere Lead Time – durch konsequentes Kanban, Transparenz und Fokussierung [9].
• BBC Worldwide (Softwareteam): Dramatisch verkürzte Durchlaufzeiten durch rigorose Visualisierung, Engpassanalyse und konsequente Steuerung [10].

Was, wenn man diese Prinzipien mit KI verheiratet? Denkbar wäre ein KI-System, das Muster in Wartezeiten aufspürt und Vorschläge zur Prozessoptimierung liefert. Übergaben könnten automatisch dokumentiert und mit Kontext angereichert werden. Darüber hinaus könnten KI-gestützte Prognosen helfen, Prioritäten nicht nach Bauchgefühl, sondern auf Basis harter Daten dynamisch anzupassen.

4. Was Unternehmen wirklich weiterbringt: Beispiele, die inspirieren

Um den wirkungsvollen KI-Einsatz greifbar zu machen, lohnt die Unterscheidung zwischen punktuellen Verbesserungen und wertschöpfungskettenübergreifenden Anwendungen.

Punktuelle Verbesserungen durch KI

Diese Beispiele zeigen, wie KI einzelne Aufgaben, Rollen oder Prozesse auf ein neues Level hebt:

• eBay revolutionierte mit KI die Erstellung von Produktbeschreibungen und beschleunigte den Verkaufsprozess für über 10 Millionen Händler. Ergebnis: Massive Zeitersparnis und spürbar verbesserte Konvertierung [3].
• Morgan Stanley schuf ein hausinternes GPT-Tool, das Berater:innen blitzschnell mit relevantem Wissen versorgt. Statt mühsamer Recherche: voller Kundenfokus [4].
• Toyota ermächtigt seine Mitarbeitenden, eigene Machine-Learning-Modelle zu entwickeln – Effizienzsteigerung direkt aus der Praxis heraus [5].
• Synopsys revolutionierte mit DSO.ai die Chipdesign-Optimierung – und gewann kostbare Zeit bei höchster Präzision für Hightech-Produkte [7].

Verbesserungen entlang der gesamten Wertschöpfungskette

Diese Unternehmen nutzen KI, um systemisch über mehrere Prozessschritte hinweg durchschlagende Wirkung zu entfalten:

• John Deere revolutioniert die Landwirtschaft mit KI, die in Echtzeit Unkraut erkennt, Maschinen steuert und Düngemittel präzise dosiert. Nicht bloß ein einzelner Schritt, sondern der gesamte landwirtschaftliche Produktionsfluss wird optimiert [6].
• Bosch transformierte mit KI seine Fertigungsprozesse: von der Anomalieerkennung bis zur lückenlosen Qualitätssicherung, was Durchlaufzeiten und Fehlerquoten systemisch auf ein neues Niveau hob [8].
• Zara setzt KI zur Vorhersage von Modetrends ein, zur präzisen Bedarfsplanung und zur Steuerung von Nachbestellungen – vom ersten Design über die Logistik bis in die Filialen [11]
• Amazon revolutioniert mit KI seine komplette Lieferkette – vom intelligenten Warenlager über die automatisierte Kommissionierung bis zur Echtzeit-Routenplanung für die Auslieferung. Das ermöglicht Lieferzeiten, die früher undenkbar waren, bei höchster Effizienz [12]

Allen gemeinsam ist: Sie denken KI nicht als isoliertes Projekt, sondern als strategischen Baustein ihrer Wertschöpfung. Und sie haben erkannt: Es reicht nicht, wenn einzelne Funktionen effizienter werden. Es zählt, was am Ende für den Kunden spürbar besser wird.

5. Chancen, die weit über Effizienz hinausgehen

Wer KI lediglich als Mittel zur Effizienzsteigerung betrachtet, verpasst die wahren Potenziale. Richtig eingesetzt, schafft KI völlig neue Spielräume für strategische Weiterentwicklung, Differenzierung und nachhaltige Unternehmensleistung. Eine der mächtigsten Chancen liegt in der Verkürzung der Time to Market: Produkte und Dienstleistungen erreichen schneller die Marktreife, weil weniger Zeit in Abstimmungsschleifen, holprigen Übergaben oder manuellen Prüfprozessen versickert. Das ist kein Selbstzweck – es bedeutet, Trends früher bedienen zu können, Risiken schneller zu durchleuchten und Chancen gezielter zu nutzen.

Auch auf der Ressourcenseite entsteht greifbarer Mehrwert: Wenn KI Routineaufgaben übernimmt, bleibt mehr Zeit für kreative, koordinierende und wertschöpfende Tätigkeiten. Mitarbeitende werden entlastet, nicht ersetzt – sie werden wirksamer. Das setzt allerdings voraus, dass Organisationen bewusst steuern, welche Aufgaben KI übernehmen darf und soll.

Noch weitreichender wird der Nutzen, wenn durch KI völlig neue Produkte, datenbasierte Services oder maßgeschneiderte Angebote möglich werden. Unternehmen wie Shein oder Spotify nutzen KI längst, um Nutzerverhalten in Echtzeit zu sezieren und daraus passgenaue Vorschläge abzuleiten. Die Frage ist nicht, ob das relevant wird, sondern wann es auch für Ihr Geschäftsmodell zum Gamechanger wird.

Schließlich bietet KI wertvolle Impulse für bessere Entscheidungen. Ob im Portfolio-Management, bei der Priorisierung von Projekten oder im Forecasting: KI fungiert als rationaler Gegenpol zum Bauchgefühl – nicht als Ersatz, sondern als Verstärker unternehmerischen Denkens.

6. Warum der Kulturfaktor entscheidend ist

Technologie entfaltet ihre Wirkung nur dann, wenn die Organisation bereit ist, sich mitzubewegen. Das bedeutet nicht, alles umzukrempeln. Es bedeutet, das Richtige zu verändern – und das mit voller Absicht. Das zentrale Hindernis für die KI-Nutzung liegt nicht im fehlenden Budget oder mangelnden Tools, sondern in der Haltung.

Viele Teams sind zutiefst verunsichert: Bedeutet KI den schleichenden Verlust der eigenen Relevanz? Wird meine jahrelange Erfahrung entwertet? Wer sich nicht ehrlich mitgenommen fühlt, blockiert – bewusst oder unbewusst. Deshalb ist Kulturarbeit kein “weiches” Thema, sondern knallhart wirtschaftlich relevant.

Kulturarbeit in Zeiten von KI bedeutet:

• Verständnis schaffen, was KI wirklich kann – und was eben nicht.
• Vertrauen aufbauen, durch Transparenz, fundierte Schulung und offene Kommunikation.
• Verantwortung übertragen, indem Führungskräfte nicht krampfhaft zentralisieren, sondern Spielräume schaffen.

Wenn Organisationen diese Fragen systematisch angehen, kann aus Technologie echte Transformation erwachsen. Dann wird KI nicht als düstere Bedrohung, sondern als greifbare Chance erlebt.

7. Der Weg in die Umsetzung: Vom Verstehen zum Gestalten

Zahllose Unternehmen stehen heute an einem Punkt, an dem sie spüren, dass mit KI etwas Größeres möglich ist – doch es fehlt der konkrete Einstieg. Nicht aus fehlendem Willen, sondern aus der Unsicherheit, wie der erste Schritt aussehen sollte. Die Kluft zwischen “wir müssten mal” und “wir machen jetzt” ist selten eine Frage der Technologie, sondern der Priorisierung, der Klarheit und der gemeinsamen Ausrichtung.

Deshalb geht es in einem wirkungsvollen Umsetzungsprozess nicht um fertige Lösungen, sondern um das gemeinsame Schärfen eines Verständnisses: Wo liegt unser größter Hebel? Welche Herausforderungen eignen sich für einen ersten greifbaren Prototyp? Welche Kompetenzen brauchen wir, um das Thema im eigenen Haus selbstwirksam voranzutreiben?

Ein durchdacht konzipierter Workshop – wie ich ihn mit “KI-Businesspotenziale erkennen und nutzen” anbiete – kann hier zum Katalysator werden. Nicht als trockene Schulung über Algorithmen, sondern als strukturierter Denkraum für Entscheider und Produktverantwortliche. Zwei Tage, die den Unterschied machen können: weil nicht nur Use Cases entstehen, sondern ein neues gemeinsames Verständnis darüber, wie man mit KI echte Wirkung erzeugt.

Wenn Sie sich an genau diesem Punkt befinden, lade ich Sie zum Gespräch ein. Es lohnt sich, nicht nur mit KI zu experimentieren, sondern sie gezielt für die Zukunftsfähigkeit Ihres Unternehmens zu nutzen. Vielleicht ist es Zeit, das Thema neu zu rahmen – nicht als technische Option, sondern als unternehmerische Entscheidung mit weitreichender Wirkung. Denn KI verändert nicht nur, wie wir arbeiten – sondern auch, was wir überhaupt möglich machen.

Quellen:

1. Bitkom (2024): KI in Deutschland – Status quo. https://www.bitkom-research.de/KI-in-deutschland-status-quo
2. McKinsey (2024): Companies are struggling to drive a return on AI. https://www.wsj.com/articles/companies-are-struggling-to-drive-a-return-on-ai-it-doesnt-have-to-be-that-way-f3d697aa
3. eBay: https://www.theaustralian.com.au/business/cfo-journal/ebays-cfo-on-transforming-ecommerce-with-ai/news-story/09b9ae5abdfda192f5694271ee5ff25b
4. Morgan Stanley: https://www.businessinsider.com/internal-artificial-intelligence-solutions-banking-companies-employee-training-2025-5
5. Toyota: https://cloud.google.com/transform/101-real-world-generative-ai-use-cases-from-industry-leaders
6. John Deere: https://online.hbs.edu/blog/post/ai-in-business
7. Synopsys: https://www.synopsys.com/ai/ai-powered-eda/dso-ai.html
8. Bosch: https://www.bosch-presse.de/pressportal/de/en/bosch-ai-optimizes-manufacturing-process-225484.html
9. Vanguard Kanban Case Study: https://kanban.university/resources/casestudies/vanguard
10. BBC Worldwide Case Study: https://kanbantool.com/kanban-library/case-studies-devops/lean-software-management-bbc-worldwide-case-study
11. Zara (Fast Fashion & KI): https://redresscompliance.com/case-study-zaras-use-of-ai-to-stay-competitive-in-fast-fashion
12. Amazon (Lieferkette & KI): https://logisticsviewpoints.com/2025/03/26/amazon-and-the-shift-to-ai-driven-supply-chain-planning/