Inmitten des ganzen Hypes um KI fehlt ein zentrales Thema in der Diskussion: die KI-Transformationslücke.
Inzwischen sind Unternehmen jeder Größe mit dem Versprechen der KI vertraut, die Effizienz, Produktivität und den Umsatz zu revolutionieren. Mehr als drei Viertel der Befragten der jüngsten globalen Studie von McKinsey über KI geben an, dass ihre Unternehmen KI in mindestens einer Abteilung einsetzen.
Doch nur wenige Projekte erfüllen tatsächlich das Versprechen der KI – nur 5 %, um genau zu sein, laut der aktuellen MIT-Studie State of AI in Business 2025. 95 % der generativen KI-Pilotprojekte scheitern, und dies sind die leicht zu erreichenden Ziele der KI-Implementierung.
Agentische KI, definiert als KI-Anwendungen, die Aufgaben autonom ausführen, kann weitaus transformativer sein als generative KI. Aber sie ist auch komplexer. So komplex, dass Gartner® prognostiziert, dass „bis 2027 über 40 % der agentischen KI-Projekte aufgrund eskalierender Kosten, unklarer Geschäftswerte oder unzureichender Risikokontrollen beendet werden“. (Gartner, „Emerging Tech: Avoid Agentic AI Failure: Build Success Using Right Use Cases“, 15. Mai 2025).
Sollten Unternehmen das Handtuch werfen und akzeptieren, dass die KI-Transformation zu komplex ist, um sie effektiv umzusetzen?
Natürlich nicht. Daten von McKinsey & Company legen nahe, dass Unternehmen mit führenden digitalen und KI-Fähigkeiten bei der Gesamtrendite für Aktionäre zwei- bis sechsmal besser abschneiden als Nachzügler.
Dieser ROI ist zu gut, um ihn zu verpassen. Aber um diese Renditen zu erzielen – um die Lücke zwischen dem Versprechen von KI und dem realisierten Wert von KI zu schließen – müssen Unternehmen verstehen, wo KI-Initiativen scheitern.
An dieser Stelle habe ich eine gute Nachricht: Die KI-Transformation mag komplex sein, aber es gibt einfache Schritte, die Sie schon heute unternehmen können, um Ihr Unternehmen auf agentische KI vorzubereiten.
Was ist KI-Transformation?
Die KI-Transformation ist ein umfassender und strategischer Prozess, bei dem ein Unternehmen künstliche Intelligenz (KI) in alle Aspekte seiner Abläufe, Produkte und Dienstleistungen integriert. Die meisten Unternehmen planen, KI zu nutzen, um Aufgaben zu automatisieren, die Entscheidungsfindung zu beschleunigen, das Kundenerlebnis zu verbessern und Produkte oder Dienstleistungen zu schaffen.
KI-Transformation geht über die bloße Einführung einiger KI-Tools hinaus; sie stellt einen grundlegenden Wandel in der Geschäftsstrategie, den operativen Prozessen und der Unternehmenskultur dar. Und genau das macht es so schwierig. Um Aspekte des Geschäfts anzupassen und zu verändern, müssen Sie sie richtig verstehen – aber die meisten Unternehmen tun das nicht.
Lassen Sie mich das näher erläutern.
Was sind die größten Herausforderungen bei der KI-Transformation?
Die größten Herausforderungen bei der KI-Transformation bestehen darin, KI in die täglichen Arbeitsabläufe der Personen zu integrieren, die sie nutzen müssen.
Um diese Herausforderung besser zu verstehen, können wir auf eine Analogie aus der Logistik zurückgreifen: das Last-Mile-Problem.
Damit sind die unverhältnismäßigen Schwierigkeiten und Kosten auf der letzten Etappe einer Lieferung gemeint, also dabei, das Produkt in die Hände der Nutzenden zu bringen. Bei Konsumgütern spielt es beispielsweise keine Rolle, wie effizient der Lagervertrieb oder der Verpackungsprozess ist, wenn der Kunde sein Paket nie erhält (oder es verspätet oder beschädigt ankommt).
Bei der KI-Transformation ist die letzte Meile der entscheidende, aber oft übersehene Schritt, um KI in reale Arbeitsabläufe einzubetten. Viele Unternehmen entwickeln leistungsstarke KI-Modelle oder trainieren Algorithmen mit riesigen Datensätzen, aber sie haben Schwierigkeiten, diese Modelle mit den Menschen zu verbinden, die sie nutzen. Es spielt einfach keine Rolle, wie leistungsfähig KI ist, wenn sie nicht effektiv in die Geschäftsabläufe integriert wird.
Das führt mich zu meinem nächsten Punkt: Sie können KI nicht effektiv in Ihre Geschäftsabläufe integrieren, wenn diese Abläufe nicht klar dokumentiert sind.
KI-Agenten sollen mit verschiedenen Geschäftssystemen und Prozessen interagieren und benötigen erheblichen Kontext, um effektiv zu arbeiten. Forrester erklärt: „KI-Agenten benötigen Schritt-für-Schritt-Anleitungen zur Ausführung von Aufgaben. In den meisten Unternehmen lebt dieses Know-how heute in fragmentierten Arbeitsabläufen, undokumentierten Daten und inoffiziellen Prozessen.“ (Forrester-Blog, „Autonomy Is The Future, But AI Agents Still Deliver Value Today“, Juli 2025).
Die jüngste Umfrage von Lucid bestätigt den Mangel an Geschäftsdokumentation:
- 49 % der Wissensarbeitenden geben an, dass die aktuellen Arbeitsabläufe ihres Unternehmens nur teilweise oder kaum gut dokumentiert sind.
- 60 % geben an, dass die Hälfte oder mehr der Arbeitsabläufe ihres Teams auf informelles oder personenabhängiges Wissen angewiesen sind.
- 80 % verlassen sich auf implizites oder institutionelles Wissen, um ihre Arbeit zu erledigen.
Fazit: Die Einführung von KI, insbesondere von agentischer KI, wird niemals ihr volles Potenzial entfalten, solange die aktuellen Unternehmensprozesse, Workflows, Architekturen, Datenflüsse und Zusammenarbeitspraktiken nicht verstanden und dokumentiert sind.
Wie man die KI-Transformation auf der letzten Meile umsetzt
Wir wissen, dass das größte Hindernis für die Einführung von agentischer KI ein Mangel an Dokumentation ist, was bedeutet, dass der erste Schritt, um KI auf die letzte Meile zu bringen, scheinbar einfach ist: Dokumentation erstellen.
Ich finde es hilfreich, die letzte Meile der KI-Transformation in drei Phasen zu unterteilen: Bereitschaft, Strategie und Ausführung. Jede Phase erfordert eine andere Dokumentation, um KI effektiv in die Arbeitsabläufe zu integrieren.
