KI-Budgets steigen, doch der gewünschte Impact bleibt oft aus. Tobias Stamatis, mein Geschäftsführerkollege bei Etribes, zeigt in seinem Gastbeitrag fünf typische Gründe, woran KI-Einführungen scheitern.
Weltweit prognostizierte Gartner für 2026 KI-Ausgaben von rund 2,59 Billionen US-Dollar; in Deutschland planen 92 Prozent der Führungskräfte, ihre KI-Budgets 2026 zu erhöhen. Gleichzeitig berichtet etwas mehr als die Hälfte der CEOs, in den letzten zwölf Monaten weder Umsatzsteigerungen noch Kostensenkungen durch KI erzielt zu haben.
Das bedeutet, dass KI-Budgets zwar steigen und immer mehr Pilotprojekte anlaufen – und trotzdem bleibt der Impact in den meisten Unternehmen überschaubar. Wenn ich auf die aktuellen Herausforderungen blicke, sehe ich, dass oft dieselben Fehler gemacht werden, die schon die vorherige Digitalisierungswelle ausgebremst haben. Fünf davon bemerke ich immer wieder:
Kopieren statt prüfen
Viele Unternehmen tun gerade das, was ihnen schon bei der Digitalisierung nicht gelungen ist: Sie kopieren, statt zu prüfen, was für sie selbst Sinn ergibt. Hat irgendwo in einer Abteilung jemand mit einem KI-Tool Erfolg gehabt, wird das übernommen – unabhängig davon, ob es zum eigenen Unternehmen passt und sich überhaupt skalieren lässt. Da ist es kein Wunder, dass 95 Prozent der KI-Pilotprojekte keinen messbaren ROI erzielen.
Ein Beispiel: Ein Vertriebsteam führt ein Tool ein, das Sprachnachrichten aus Kundengesprächen automatisch transkribiert. Einfach, weil ein anderes Team damit Erfolg hatte. Besser wäre, vorher mithilfe einer Bedarfsanalyse zu prüfen, ob das Format zum eigenen Vertriebsprozess passt.
Zu klein gedacht
Es werden oft nur Teilprobleme gelöst, ohne das Bigger Picture zu sehen. Die Wirkung ist zwar im Einzelnen da, doch es fehlt die Anschlussfähigkeit. Genau das passiert auch bei der Sprachnachrichten-Lösung: Sie bleibt bei der reinen Transkription, die zwar praktisch für die einzelne Vertriebsperson ist, aber für den Rest des Unternehmens keinen Mehrwert bietet. Wer von Anfang an mitdenkt, wie sich diese Daten direkt ins CRM einspeisen lassen, um daraus die Next Best Action für Kund:innen abzuleiten, baut etwas, das das Potenzial hat, mitzuwachsen.
Fehlende Infrastruktur
Wer KI nur für ein einzelnes Team – etwa Sales oder Customer Service – aufsetzt, ohne die dahinterliegende Infrastruktur mitzudenken, baut nur eine Insel. Und Inseln lassen sich später kaum noch verbinden. Selbst wer den nächsten Schritt gehen möchte, scheitert oft an der Grundlage: Ohne sauber gepflegte Kundendaten im CRM und eine Systemlandschaft, die neue Datenquellen aufnehmen kann, lässt sich eine Sprachnotiz gar nicht sinnvoll mit einem Kundendatensatz verknüpfen. Es braucht aber unbedingt eine Infrastruktur, in der mit Daten wirksam gearbeitet werden kann.
Die Organisation bleibt außen vor
Der wahrscheinlich größte Faktor ist aber ein anderer: die Organisation selbst. 63 Prozent der Herausforderungen bei der KI-Einführung hängen mit menschlichen Faktoren zusammen. Die größte Einzelhürde ist die Nutzerkompetenz: In 38 Prozent der gescheiterten KI-Projekte ist sie der entscheidende Faktor. Die Transformationswelle anzuerkennen, ist deshalb noch keine Leistung. Entscheidend ist der Punkt, an dem in neue Prozesse, neue Arbeitsweisen und vor allem in die Menschen investiert werden muss, die diesen Wandel tragen sollen. Selbst wenn die technische Verknüpfung im CRM gelingt, bringt es nichts, wenn der Vertrieb nicht versteht, wie die daraus abgeleitete nächstbeste Aktion zustande kommt. Im schlechtesten Fall vertraut das Team der Lösung nicht und ignoriert sie im Alltag. Wer Mitarbeiter:innen deshalb an dieser Stelle nicht mitnimmt und einbindet, bekommt am Ende nicht den Impact, der möglich wäre – selbst mit der besten Lösung.
Effizienz ohne Konsequenz
Und dann ist da noch ein unbequemer Punkt: Viele Unternehmen setzen auf KI, um effizienter zu werden. Effizienzgewinn bedeutet am Ende aber häufig auch: weniger Mitarbeitende für dieselbe Aufgabe. Wenn im Beispiel ein Teil der Nacharbeit – Gesprächsnotizen strukturieren, nächste Schritte ableiten – durch das System übernommen wird, stellt sich die Frage, was mit der freigewordenen Zeit passiert. Die wenigsten Unternehmen sind bereit, diesen Schritt konsequent zu Ende zu denken – gerade im familiär geprägten Mittelstand. Wer nur die halbe Konsequenz zieht, bekommt auch nur den halben Effekt.
Was heißt das?
Am Sprachnachrichten-Beispiel zeigt sich, dass der Unterschied zwischen einer folgenlosen Spielerei und einem echten Hebel darin liegt, ob CRM-Anbindung, Dateninfrastruktur und die Menschen, die damit arbeiten sollen, von Anfang an mitgedacht werden. Wer nur die naheliegende Lösung für ein einzelnes Problem baut, wird in einem Jahr wieder von vorn anfangen.
Das Gute daran: Nichts von alldem ist neu. Beliebigkeit statt Prüfung, Insellösungen statt Skalierung, fehlende Infrastruktur, mangelnde Einbindung der Mitarbeiter:innen, halbe statt ganze Konsequenz – all das haben Unternehmen schon bei der vorherigen Digitalisierungswelle erlebt, oft schmerzhaft, aber eben auch lehrreich. Wer diese Muster einmal erkannt hat, muss sie bei der KI-Einführung nicht wiederholen. Die Unternehmen, die aus der Digitalisierung tatsächlich gelernt haben, haben deshalb bereits alles an der Hand, was sie für eine erfolgreiche KI-Einführung brauchen.
Über den Gastautor:
Tobias Stamatis ist CEO von Etribes, einer der führenden umsetzungsorientierten Digitalberatungen Deutschlands. Er ist Experte für die Entwicklung digitaler Geschäftsmodelle, technologische Transformation und den praktischen Einsatz von Künstlicher Intelligenz. Unter seiner Führung entwickelt sich Etribes zu einer Agentic Consultancy, die KI konsequent in der eigenen Beratungspraxis verankert.
Mehr Informationen für eine erfolgreiche KI-Transformation: https://www.etribes.de/service/artificial-intelligence
