KI-Vorhaben scheitern selten an der Technologie

Seit rund zwei Jahren steht KI auf fast jeder Traktandenliste, die ich sehe. Die Fragen, die dann folgen, kenne ich allerdings schon länger. Sie sind dieselben wie bei ERP-Einführungen, Cloud-Migrationen und Automatisierungsvorhaben. Und sie werden in denselben Punkten zu spät gestellt.

Das Muster wiederholt sich

In 25+ Jahren Projektarbeit habe ich wenige Vorhaben erlebt, die an der Technologie gescheitert sind. Die Technik funktionierte meistens. Was fehlte, war anderes: ein Zielbild, das über die Absicht hinausging, etwas zu tun. Entscheidungswege, die belastbar waren, wenn es unangenehm wurde. Und jemand, der das Ergebnis nach dem Projektende übernahm.

Bei KI zeigt sich dasselbe Muster, nur schneller. Der Einstieg ist so einfach geworden, dass Vorhaben starten, bevor jemand geklärt hat, worauf sie einzahlen.

Drei Stellen, an denen es regelmässig kippt

• Das Zielbild bleibt unscharf. “Wir müssen etwas mit KI machen” ist kein Ziel, sondern ein Auftrag an die Organisation, sich selbst einen zu suchen. Wo der Nutzen nicht benannt ist, gibt es auch kein Kriterium, um ein Vorhaben zu beenden. Genau deshalb laufen solche Initiativen oft weiter, obwohl längst klar ist, dass sie sich nicht rechnen.
• Die Entscheidungswege sind nicht geklärt. KI-Vorhaben bringen Beteiligte an den Tisch, die in klassischen IT-Projekten am Rand standen: Datenschutz, Informationssicherheit, Recht, Personal, teilweise die Revision. Wer entscheidet über den Zugriff auf welche Daten? Wer gibt frei, wenn ein System Ergebnisse produziert, die niemand vollständig prüfen kann? Wird das erst während der Umsetzung geklärt, kostet es Monate.
• Nach dem Piloten ist niemand zuständig. Der Pilot funktioniert, die Demo überzeugt, das Steering ist zufrieden. Dann stellt sich heraus, dass für Betrieb, Qualitätssicherung und Weiterentwicklung weder Budget noch Rolle vorgesehen sind. In mehreren Organisationen habe ich inzwischen eine ganze Sammlung solcher Piloten gesehen. Keiner davon ist gescheitert. Produktiv ist trotzdem nichts.

Was bei KI tatsächlich neu ist

Zwei Dinge unterscheiden diese Vorhaben von früheren, und beide betreffen die Steuerung.

• Erstens sind die Ergebnisse nicht deterministisch. Eine Schnittstelle liefert korrekte Daten oder nicht – das lässt sich abnehmen. Ein KI-gestützter Prozess liefert Ergebnisse in unterschiedlicher Qualität. Das verändert Testkonzepte, Abnahmekriterien und die Frage, wer die Verantwortung für Fehler trägt. Wer diese Punkte nicht vorab regelt, verhandelt sie später unter Druck.
• Zweitens verschiebt sich das Tempo aus der IT heraus. Fachbereiche starten heute eigene Vorhaben, ohne dass ein Projektantrag je geschrieben wurde. Das ist nicht per se ein Problem, im Gegenteil. Aber es verlangt eine Governance, die Spielräume definiert, statt sie nachträglich zu kassieren.

Was ich Auftraggebenden empfehle

1. Den Nutzen vor dem Werkzeug definieren. Welcher Prozess, welche Kennzahl, welche Entlastung? Dazu gehört ein Abbruchkriterium, das vor dem Start vereinbart wird und nicht erst dann, wenn bereits investiert wurde.
2. Die Entscheidungswege vorab klären. Wer entscheidet über Daten, Sicherheit und Freigabe, in welcher Reihenfolge und in welchem Zeitrahmen? Diese Klärung dauert zwei Wochen, wenn man sie am Anfang macht, und ein Quartal, wenn man sie verschiebt.
3. Die Betriebsverantwortung benennen, bevor der Pilot startet. Wer übernimmt das Ergebnis, mit welchem Budget und mit welchen Kompetenzen? Wenn diese Frage unbeantwortet bleibt, ist der Pilot ein Lernvorhaben. Auch das kann sinnvoll sein – dann sollte man es aber so nennen.
4. Klein anfangen, aber am relevanten Prozess. Viele Organisationen wählen für den Einstieg bewusst etwas Unkritisches. Das reduziert das Risiko, erzeugt aber auch keine Erkenntnis, die für den Entscheid über die Skalierung taugt.

Der eigentliche Punkt

KI ist ein bemerkenswerter technologischer Sprung. Für die Steuerung von Vorhaben ändert sie weniger, als die aktuelle Diskussion vermuten lässt. Klares Zielbild, geklärte Entscheidungswege, benannte Verantwortung: Das war schon bei der ersten Cloud-Migration die Voraussetzung dafür, dass aus Technologie Nutzen wird.

Wer diese Grundlagen beherrscht, kann mit KI schnell sein. Wer sie überspringt, produziert Piloten.

Wenn Sie gerade vor dieser Entscheidung stehen: In einem kurzen Erstgespräch ordne ich Ihre Ausgangslage ein und wir klären, welcher nächste Schritt sich für Sie rechnet.