10 Erfolgsfaktoren für mehrwertbringenden KI-Einsatz im Unternehmen
Monatliche Kolumne by Maximilian Vallo, EY
Co-Autor: Daniel Wielander, EY
Künstliche Intelligenz kann weit mehr, als nur Schlagzeilen erzeugen. Richtig eingesetzt, beschleunigt der Einsatz von KI Prozesse, verbessert Entscheidungen und eröffnet neue Geschäftsfelder.
Ob Sie als mittelständisches Unternehmen gerade die ersten Schritte gehen oder bereits mitten in der Umsetzung sind: Diese 10 Erfolgsfaktoren zeigen, wie KI nachhaltig Wert schafft – und Ihr Unternehmen auf dem Weg zum Data Driven Enterprise voranbringt.
1. Ein klares Ziel vor Augen haben
KI-Projekte sind am erfolgreichsten, wenn sie mit einem konkreten Nutzenversprechen starten. Statt direkt in Tools und Technologien zu investieren, sollte zuerst der gewünschte Business Impact gemeinsam mit allen relevanten Stakeholdern definiert werden. Um ein Beispiel zu nennen: Bei einem internationalen Maschinenbauer wurde das Ziel „KI für Wartung“ erst dann greifbar, als klar war, dass es um die Halbierung von Stillstandszeiten ging – nicht nur um den Einsatz von Predictive Maintenance.
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2. Daten als strategische Ressource verstehen
Eine verlässliche Datenbasis ist die Grundvoraussetzung für jede KI-Initiative. Daten sollten vollständig, aktuell und konsistent sein. So entsteht nicht nur Vertrauen in die Ergebnisse, sondern auch eine Beschleunigung in der Umsetzung. Oft zeigt bereits eine kurze Analyse, welche Datenhebel kurzfristig den größten Effekt haben – ein schneller Weg zu ersten Erfolgen.
3. Verantwortung klar definieren
Klare Rollen verhindern, dass Zuständigkeiten verschwimmen. Positionen wie Data Owner oder AI Product Owner sorgen langfristig für Stabilität, Qualität und Verlässlichkeit. Solche Strukturen entstehen nicht über Nacht, bilden aber die Basis für eine skalierbare KI-Organisation.
4. Organisation, Prozesse und Technologie gemeinsam denken
Die beste Plattform bringt wenig, wenn Prozesse und Verantwortlichkeiten nicht darauf abgestimmt sind. Erfolgreiche KI-Initiativen betrachten Technologie, Organisation und Abläufe als ein integriertes System – und optimieren dort, wo es hakt.
So lassen sich Silos abbauen und Reibungsverluste minimieren.
5. Fachwissen von Beginn an einbinden
IT und Fachbereiche müssen Hand in Hand arbeiten, damit KI-Lösungen praxistauglich werden. Wird der Fachbereich früh einbezogen, können wertvolles Erfahrungswissen und nicht dokumentierte Insights in die Lösung einfließen. Ein internationales Handelsunternehmen steigerte so die Genauigkeit seiner KI-basierten Bedarfsplanung, weil der Einkauf Know-how zu Lieferengpässen beisteuerte, das in keinem System hinterlegt war.
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6. Transparenz statt Blackbox
Vertrauen entsteht, wenn Ergebnisse nachvollziehbar sind. Das bedeutet nicht, jede Zeile Code offenzulegen, sondern den Entscheidungsweg von KI-Modellen verständlich zu machen – auch für Personen ohne technisches Spezialwissen. Explainable AI schafft hierbei Akzeptanz und fördert die Nutzung im Alltag.
7. Skalierung von Anfang an mitdenken
Ein erfolgreicher Pilot ist nur der erste Schritt.
Wer bereits während der Testphase plant, wie eine Lösung in den Regelbetrieb überführt werden kann, spart später Zeit und Aufwand. Dazu gehört, technische Hürden und organisatorische Abhängigkeiten frühzeitig zu identifizieren, damit aus einem Proof of Concept eine breit nutzbare Lösung wird.
8. Die Kolleg:innen aktiv im Wandel begleiten
KI verändert Arbeitsweisen – mal leise, mal radikal. Wer den kulturellen Wandel aktiv gestaltet, spricht früh über Chancen, baut Ängste ab und qualifiziert gezielt weiter. So entsteht Begeisterung statt Widerstand – ein entscheidender Erfolgsfaktor jeder digitalen Transformation.
9. Eigenes Wissen gezielt nutzen
Standardmodelle und externe KI-Lösungen sind hilfreich, entfalten jedoch erst in Kombination mit unternehmensspezifischem Wissen ihr volles Potenzial.
Ein führender österreichischer Produktionsbetrieb kombinierte ein Standard-Bilderkennungsmodell mit dem Erfahrungswissen seiner Qualitätsprüfer – und steigerte die Erkennung fehlerhafter Bauteile enorm.
10. Sicherheit als Innovationstreiber verstehen
Datenschutz, IT-Security und regulatorische Vorgaben sind keine Innovationsbremse per se. Wer diese Anforderungen früh in die Entwicklung integriert, schafft stabile Rahmenbedingungen, vermeidet teure Nachbesserungen und fördert gleichzeitig das Vertrauen in neue Technologien.
Fazit: KI-Mehrwert entsteht durch Zusammenspiel
Mehrwertbringende KI ist kein Zufallsprodukt, sondern das Ergebnis eines bewussten Zusammenspiels von Technologie, Organisation und Menschen.
Mit klaren Zielen, einer gelebten Datenkultur und einem durchdachten Umsetzungsplan steigen die Chancen, KI erfolgreich zu implementieren – und so den Weg zum Data Driven Enterprise konsequent zu gehen. Wer zudem auf die Erfahrungen anderer Projekte aufbaut, spart Zeit, reduziert Risiken und steigert den Return on Investment.