Wenn KI-Initiativen zum Pilotfriedhof werden – warum das klassische Playbook nicht mehr trägt

Über Jahre folgten viele Unternehmen einem erstaunlich stabilen Muster im Umgang mit Künstlicher Intelligenz: Ein Pilot hier, ein weiterer Use Case dort, KI als Zusatzschicht auf bestehende Prozesse, dazu die Jagd nach schnellen Effizienzgewinnen. Dieses Playbook galt lange als vernünftig, risikoarm und pragmatisch.

Doch heute zeigt sich immer deutlicher: Die Ergebnisse haben ein Plateau erreicht. Der „Pilotprojekte-Friedhof“ ist nicht die Ausnahme, sondern der Regelfall geworden.

Spezialisierte Innovationsberatungen beschreiben dieses Muster seit Längerem: Viele KI-Initiativen liefern isolierte Verbesserungen, aber kaum nachhaltigen Business Impact. Ressourcen werden über zu viele Bottom-up-Use-Cases verteilt, statt gezielt in wenige, wirklich strategische Hebel zu investieren.

Warum Quick Wins selten Wettbewerbsvorteile schaffen

Effizienzgewinne sind nicht per se falsch. Sie können Zeit kaufen, Budgets entlasten und kurzfristig Luft verschaffen. Das Problem ist ihre horizontale Natur: Was mit Standard-Tools erreichbar ist, kann auch von Wettbewerbern erreicht werden – oft schneller als erwartet.

So werden kleine Effizienzgewinne zur neuen Baseline. Wenn alle Prozesse ein wenig schneller werden, fährt niemand vorneweg. Differenzierung entsteht so nicht.

Ein bekanntes Beispiel liefert Johnson & Johnson. Im Rahmen des sogenannten „1000-Flowers-Approach“ sammelte das Unternehmen über 900 KI-Use-Cases aus der gesamten Organisation. Das Ergebnis: Rund 10 % dieser Cases erzeugten etwa 80 % des tatsächlichen Werts. Der Rest band Aufmerksamkeit, Budgets und Energie – ohne nennenswerten strategischen Effekt.

Die zentrale Erkenntnis daraus: Bottom-up-Use-Case-Hunting und Quick-Win-Logik verbrennen Ressourcen, wenn sie nicht klar priorisiert und systemisch eingebettet sind.

Das Retrofitting-Problem: Wenn KI alte Ineffizienz skaliert

Ein zweites, besonders verbreitetes Muster ist das Retrofitting: KI wird auf bestehende Legacy-Prozesse „aufgesattelt“, ohne diese grundsätzlich zu hinterfragen.

Dabei ist KI mehr als ein Tool. Sie verändert, wie Arbeit organisiert wird, wer Entscheidungen trifft und wo Wertschöpfung entsteht. Alte Workflows aus der Prä-KI-Ära werden dadurch oft obsolet.

Wird KI jedoch lediglich genutzt, um bestehende Abläufe zu automatisieren, passiert etwas Paradoxes: Ineffizienzen werden nicht beseitigt, sondern skaliert. Handoffs, Redundanzen, veraltete Annahmen und fragmentierte Systeme bleiben bestehen – nur schneller. Wirkliche Kosteneinsparungen bleiben aus, weil nicht Komplexität reduziert, sondern vervielfältigt wird.

KI wird so zur Entwicklungshilfe für einen mangelhaften Prozess, statt zur Chance, Arbeit konsequent aus einer AI-First-Perspektive neu zu denken.

Lokale Patches, fragile Systeme

Use Cases, die ohne Redesign der zugrundeliegenden Prozesse umgesetzt werden, bleiben lokale Patches. Sie optimieren maximal einen einzelnen Schritt – während Up- und Downstream-Prozesse unverändert bleiben. Die potenziellen Effekte verpuffen in Übergaben, Abstimmungen und Systembrüchen.

Mittelfristig entstehen so fragile Organisationen: viele isolierte Lösungen, Silo-Systeme, kurzfristige Fixes, die auf den ersten Blick effizient wirken, aber strukturell nicht belastbar sind. Diese Fragilität kostet Energie – und sie senkt genau die Fähigkeit, die heute entscheidend ist: Anpassungsfähigkeit.

Mehrere Studien aus dem Umfeld des MIT zeigen genau dieses Spannungsfeld. Unternehmen integrieren KI überwiegend in bestehende Workflows, anstatt Arbeit systematisch für eine AI-First-Logik neu zu entwerfen. Der Fokus liegt auf Einpassung statt Neugestaltung – mit entsprechend begrenztem ROI.

Governance als Engpass

Ein drittes strukturelles Problem liegt in der Governance. Klassische Modelle sind auf Freigaben, Risikoanalysen und Kontrolle ausgelegt. Was ihnen fehlt, ist eine Orchestrierungslogik für das tägliche Zusammenspiel von Menschen, KI-Systemen und automatisierten Entscheidungen.

Die dezentrale Natur der KI-Verbreitung passt schlecht zu stark zentralisierten Operativmodellen. Während offizielle Programme noch prüfen und bewerten, findet KI längst ihren Weg ins Unternehmen: über HR-Pilotprojekte, Marketing-Tools, Browser-Plug-ins oder Schatten-IT.

Diese isolierten Lösungen fühlen sich sicher an, liefern schnelle Ergebnisse und fügen sich in bestehende Strukturen ein. Gleichzeitig wird die eigentlich notwendige Diskussion vermieden: Wie sieht ein AI-getriebenes Operating Model aus?

Dieses Muster ist nicht neu. Schon bei der Digitalisierung insgesamt – und besonders bei nutzerzentrierter Customer Experience – zeigte sich, dass echte Wertschöpfung quer durch Silos verläuft. Und gerade Customer Experience ist einer der größten, oft unterschätzten Hebel für KI-getriebenen Mehrwert.

Vom Use Case zum Problemverständnis

All das deutet auf einen gemeinsamen Kern hin: Das eigentliche Problem liegt selten in der Technologie. Es liegt in der Art, wie Probleme formuliert, priorisiert und gerahmt werden.

Wer KI nachhaltig nutzen will, muss früher ansetzen – vor dem ersten Use Case. Es geht darum, Wertschöpfung, Prozesse, Entscheidungslogiken und Kundenerlebnisse neu zu denken, bevor Tools ausgewählt werden.

Genau hier setzt unser KI Problem-Framing Workshop an: nicht als Ideengenerator für die nächste Tool-Liste, sondern als strukturierter Raum, um die richtigen Probleme zu identifizieren, strategisch einzuordnen und in eine belastbare KI-Roadmap zu überführen.

Quellen & weiterführende Studien

• MIT Sloan Management Review
  Why AI Strategy Is More Important Than AI Technology (2023)
  The Real ROI from AI Comes from Rethinking Work (2024)

• MIT Center for Information Systems Research (CISR)
  Designed for Digital: How to Architect Your Business for Sustained Success

• Board of Innovation
  Veröffentlichungen und Case Studies zu AI Strategy & Portfolio Prioritization