23.1.2026 · 5 Minuten · Künstliche Intelligenz & Unternehmensprozesse
KI enttäuscht viele CEOs. Dabei liegt der Grund selten in der Technologie.
Viele Unternehmen investieren in KI. Der messbare Nutzen bleibt oft aus. Der Artikel zeigt, warum Erwartungen und Realität auseinanderliegen und was Unternehmen konkret ändern müssen, damit KI wirkt.
Eine aktuelle Auswertung, aufgegriffen von Heise, zeigt eine klare Ernüchterung bei CEOs. KI wird breit eingeführt, liefert aber bisher kaum messbare Effekte. In Deutschland berichten nur wenige Unternehmenslenker von steigenden Umsätzen oder sinkenden Kosten durch KI. Der Großteil sieht keine spürbare Verbesserung der Geschäftsergebnisse.
Die Ursachen liegen laut Studie nicht in der Leistungsfähigkeit der KI. Die Probleme entstehen früher. Viele Unternehmen starten mit isolierten Pilotprojekten. Diese laufen parallel zu bestehenden Prozessen. Sie greifen nicht tief genug in den operativen Alltag ein. Ergebnisse bleiben lokal und lassen sich nicht skalieren.
Aus Prozess und ITSM Sicht zeigt sich immer wieder dasselbe Muster. KI wird als zusätzliches Tool eingeführt. Sie ist nicht Teil des Workflows. Daten sind unvollständig oder inkonsistent. Rollen und Verantwortlichkeiten sind unklar. Es gibt keine klaren Messgrößen für Erfolg oder Misserfolg.
Ein Beispiel aus dem IT Service Management. KI priorisiert Incidents oder schlägt Lösungen vor. Wenn Ticketdaten unstrukturiert sind, Kategorien fehlen oder Knowledge Artikel veraltet sind, liefert die KI zwar Antworten, aber keinen stabilen Nutzen. Der Prozess bleibt langsam. Die Qualität schwankt.
Messbarer Nutzen entsteht erst, wenn KI konsequent im Prozess arbeitet. Der Use Case muss Volumen haben. Die Kennzahlen müssen vorab definiert sein. Die Datenbasis muss belastbar sein. Die KI muss dort unterstützen, wo Entscheidungen getroffen werden. Nicht daneben, nicht nachgelagert.
Unternehmen, die früh messbare Effekte sehen, gehen strukturiert vor. Sie wählen einen klaren Anwendungsfall. Sie integrieren KI direkt in bestehende Systeme. Sie klären Ownership und Betrieb. Sie messen Ergebnisse und skalieren erst danach.
Die zentrale Erkenntnis lautet. KI ist kein Selbstläufer. Der Hebel liegt in Prozessen, Daten und Governance. Wer hier sauber arbeitet, sieht Nutzen. Wer hier abkürzt, bleibt in der Pilotphase hängen.