Auf den Punkt: KI-Projekte erzielen Mehrwert nur, wenn Fachabteilungen Use Cases definieren, IT als Enabler fungiert und klare Governance-Regeln Risiken begrenzen.
Eine Horváth-Studie zeigt, dass viele Unternehmen KI primär als IT-Thema behandeln und damit teure Experimente ohne klaren Nutzen starten. Erfolgreiche Implementierung erfordert Fachabteilungen als Impulsgeber für Use Cases und IT als technischen Enabler.
Die aggressiven Vertriebsstrategien von KI-Anbietern treffen auf hohe Investitionsbereitschaft seitens der Unternehmen. Dies führt jedoch häufig dazu, dass Technologie in den Mittelpunkt rückt, bevor geklärt ist, welchen konkreten Nutzen die KI für operative Prozesse stiften soll. Die Folge sind kostspielige Projekte ohne Mehrwert.
Der entscheidende Fehler liegt in der Rollenverteilung: Fachabteilungen kennen operative Engpässe und ineffiziente Abläufe am besten, sind aber oft nicht am initialen Anforderungsprozess beteiligt. Stattdessen definiert die IT-Abteilung allein die Anforderungen. Ein tragfähiges Fundament entsteht nur durch enge Zusammenarbeit: Fachbereiche als Impulsgeber für spezifische Anwendungsfälle, IT als technischer Enabler für Integration, Skalierbarkeit und stabilen Betrieb. Wird KI ausschließlich als IT-Thema behandelt, gelingt keine langfristige Prozessverankerung.
CDOs sollten systematisch vorgehen: Zunächst analysieren, welche Use Cases Effizienzsteigerungen bieten — etwa durch optimierte Abläufe oder Entlastung bei repetitiven Aufgaben. Erst dann kommt die Technologieauswahl mit klaren Kriterien: realistische Leistungsversprechen, Prozess- und Branchenkompetenz des Anbieters, Datenschutzkonzept, Nachvollziehbarkeit der KI-Ergebnisse und Qualitätssicherung. Viele Unternehmen empfinden laut Horváth-Studie das Preis-Leistungs-Verhältnis als unausgewogen; versteckte Kosten für Datenvorbereitung oder technische Anpassungen schmälern die Wirtschaftlichkeit erheblich.
Ein weiteres Governance-Risiko: Vier von fünf befragten Unternehmen befürchten, dass Mitarbeitende KI-generierte Ergebnisse unhinterfragt übernehmen. Erforderlich sind verbindliche Regeln — keine personenbezogenen oder internen Daten in öffentliche KI-Systeme, systematische Plausibilitätsprüfungen, Confidence Scores und der parallele Einsatz mehrerer Modelle. Der Ansatz „Human in the Loop“ gewährleistet menschliche Kontrolle, liefert Feedback für Modellverbesserung und reduziert Fehlerrisiken.
Quelle: www.it-daily.net · Erschienen 26. Juli 2026
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