Raus aus dem Pilotmodus:: Wie Unternehmen KI wirklich produktiv nutzen
Viele Organisationen sprechen über Künstliche Intelligenz, doch messbare Ergebnisse bleiben selten. Entscheidende Faktoren sind nicht allein Algorithmen, sondern Datenqualität, Resilienz und ein realistischer Einstieg in die Praxis.
Der öffentliche Diskurs vermittelt den Eindruck, Künstliche Intelligenz (KI) habe Unternehmen bereits grundlegend verändert. Tatsächlich verharren viele Initiativen im Experimentierstadium. Studien zeigen, dass ein Großteil der KI-Pilotprogramme scheitert oder keinen messbaren Nutzen erzielt. Statt echter Transformation dominieren Demonstrationsprojekte – häufig aus Unsicherheit gegenüber Risiken, Kosten und organisatorischen Folgen.
Daten als eigentlicher Engpass der KI-Transformation
Im Kern der Herausforderung stehen die Daten selbst. Viele Organisationen scheitern nicht an der KI-Technologie, sondern an der Menge, Vielfalt und Sensibilität der benötigten Informationen. Schon bevor KI produktiv eingesetzt wird, überfordert die Verwaltung dieser Daten häufig Prozesse, Systeme und Verantwortlichkeiten. Gleichzeitig wachsen die Datenbestände rasant weiter. Ein großer Teil liegt zudem unstrukturiert vor und ließ sich lange Zeit kaum sinnvoll auswerten oder geschäftlich nutzen.
Mit modernen KI-Verfahren ändert sich dies grundlegend: Auch bislang unerschlossene Datenbestände lassen sich auswerten. Doch genau hier liegt das Problem. Unternehmen verlieren zunehmend den Überblick über Herkunft, Qualität und Relevanz ihrer Informationen. Werden auf dieser Grundlage KI-Pilotprojekte gestartet, sind Fehlschläge nahezu vorprogrammiert. Parallel wächst das Risiko von Schatten-IT, wenn Mitarbeiter eigenständig nicht autorisierte KI-Werkzeuge einsetzen.
Ohne Datenhygiene keine belastbare KI
Der Erfolg von KI hängt weniger von neuen Technologien als von klassischen Prinzipien der Datenverwaltung ab. Transparenz über vorhandene Daten, ihre Priorisierung sowie angemessene Schutz- und Resilienzmaßnahmen bilden die Grundlage jeder belastbaren Anwendung.
Fehlt diese Klarheit, wird bereits die Wiederherstellung nach Cyberangriffen zum Problem, weil unklar bleibt, welche Daten geschäftskritisch sind. Zudem wächst der Datenbestand kontinuierlich weiter. Deshalb müssen Standardisierung, Validierung und laufende Bewertung zu dauerhaften Aufgaben werden.
Gerade hier kann KI selbst unterstützen – etwa durch automatisierte Klassifizierung, bessere Nachvollziehbarkeit der Datenherkunft und stärkere Resilienz. Der erste sinnvolle KI-Anwendungsfall liegt daher oft nicht in spektakulären Innovationen, sondern in der Ordnung der eigenen Datenbasis.
Schrittweise aus den „Kinderschuhen“ herauswachsen
Der Weg zu produktiver KI beginnt selten mit disruptiven Großprojekten. Erfolgreicher ist ein kontrollierter Einstieg über klar abgegrenzte Anwendungsfälle mit messbarem Nutzen. Solche Initiativen stärken Vertrauen, schaffen organisatorische Erfahrung und bereiten den Boden für weitergehende Transformation.
Gleichzeitig müssen Kosten, Leistungsfähigkeit und Ausfallsicherheit der Modelle im Gleichgewicht bleiben. Prozesse benötigen Transparenz und Nachvollziehbarkeit, um Risiken früh zu erkennen und Fehlentwicklungen zu stoppen. Erst wenn diese Grundlagen stabil sind, lassen sich größere KI-Strategien verantwortungsvoll skalieren.
Von der Vision zur nachhaltigen Wertschöpfung
Unternehmen überwinden die Experimentierphase erst dann, wenn sie Datenqualität, Governance und Resilienz konsequent priorisieren. Kleine, kontrollierte Fortschritte ersetzen symbolische Pilotprojekte.
Mit Geduld, klarer Datenstrategie und realistischen Erwartungen kann KI tatsächlich geschäftlichen Mehrwert schaffen – nicht als Hype, sondern als belastbare Grundlage der digitalen Transformation.
Rick Vanover, Vice President of Product Strategy bei Veeam Software
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