PERSPEKTIVE
Von ersten Ergebnissen hin zu langfristigen Vorteilen
Der intelligente Superhighway, mit dem Sie das Potenzial von KI voll ausschöpfen können
5 Minuten Lesezeit
27 März 2026
In Kürze
- Unternehmen erzielen einen höheren Nutzen aus ihren Investitionen in KI, wenn erste Erfolge nachhaltig gesichert und schrittweise ausgebaut werden.
- KI kann skaliert werden, indem saubere, verwaltete Daten und geteilte Workflows dafür sorgen, dass Informationen dort ankommen, wo sie gebraucht werden.
- Betriebsmodelle, die KI-Governance, Rollen und Entscheidungsrechte umfassen, ermöglichen unternehmensweit eine nachhaltig starke Leistung.
Aufbau der Basis für eine unternehmensweite Skalierung von KI
Da KI-Pilotprojekte mittlerweile überall zu finden sind, stehen Führungskräfte nun vor der schwierigeren Frage: Wie lassen sich einzelne Erfolge in unternehmensweiten Mehrwert verwandeln? Noch ein weiteres Modell ist hier nicht die Lösung. Vielmehr geht es darum, den intelligenten Superhighway zu schaffen – mit verwalteten Daten, expliziter Entscheidungslogik und kodifizierten Workflows, cloud-nativen, modularen Architekturen und einer zukunftssicheren Belegschaft –, um das Potenzial der KI voll auszuschöpfen.
Nicht der Ehrgeiz, sondern die systemische Reife ist heute der einschränkende Faktor
Der Bericht „Accenture Pulse of Change“ kommt zu dem Ergebnis, dass fast neun von zehn Unternehmen planen, ihre Investitionen in KI im Jahr 2026 zu erhöhen, und die meisten betrachten dies als Motor für Umsatzwachstum. Dennoch geben nur 21 % an, End-to-End-Prozesse mit KI als Herzstück neu zu gestalten.
Auf der Grundlage unserer Erfahrungen aus rund 6.000 KI-Projekten haben wir herausgefunden, was einen nachhaltigen Mehrwert schafft.
Fünf Rahmenbedingungen, die bestimmen, wie KI Wert für Unternehmen schafft
01
Zeitplan für finanzielle Ergebnisse durch KI: Warum der Wert erst später zum Tragen kommt
Warum das wichtig ist
Viele Unternehmen konnten zunächst punktuell schnelle Erfolge erzielen, stießen dann aber an Grenzen. In der Anfangsphase stehen schrittweise Maßnahmen zur Datenbereinigung und zur Optimierung von Prozessen im Vordergrund, damit diese sich gegenseitig ergänzen und nicht behindern.
Nach mehr als einem Jahr Pilotprojekten mit nur geringem Ertrag hat eine große Regionalbank eine praktische Roadmap verabschiedet, die elf vorrangige Workflows über einen Zeitraum von 18 bis 36 Monaten durch eine einheitliche, ihrem Technologie-Stack übergeordnete Informationsschicht miteinander verknüpft. Die Ergebnisse summieren sich nun, und es zeichnet sich ein klarer Trend hin zu einer deutlich positiven Rendite ab.
Konkrete Schritte
Behandeln Sie KI als ein mehrjähriges Unternehmensprojekt und nicht als ein Experiment, das sich von Quartal zu Quartal ändert.
- Koordinieren Sie Programme so, dass sie sich gegenseitig ergänzen und auf gemeinsame Ziele hinwirken, anstatt miteinander zu konkurrieren. Richten Sie Führungskräfte auf ein gemeinsames Ziel aus, das mit klaren Leistungserwartungen und Entscheidungsbefugnissen einhergeht.
- Setzen Sie die Investitionen in die Initiativen über einen ausreichend langen Zeitraum hinweg fort, damit sich der Wert summiert. Schaffen Sie einen strukturellen Mechanismus, um frühzeitige Wertschöpfung in gebundenes Kapital umzuwandeln und damit Ihre Daten-, Technologie- und Prozessgrundlagen zu stärken.
- Setzen Sie realistische Zielvorgaben, um dynamisch voranzukommen. Frühe Erfolge sind wichtig, um Selbstvertrauen aufzubauen, die eigenen Ziele auszubauen und an Dynamik zu gewinnen.
02
Betriebliche Bereitschaft: Die Barriere, die KI im großen Maßstab verhindert
Warum das wichtig ist
Etwa 70 % der IT-Budgets fließen nach wie vor in Altsysteme, die den Informationsfluss ausbremsen. Entscheidungslogik findet sich oft in E-Mails und impliziten Einschätzungen wieder, die sich mit KI nicht skalieren lassen.
Ecolab, ein weltweit führender Anbieter von Wasseraufbereitungs- und Hygienelösungen, gestaltet beispielsweise seinen „Lead-to-Cash“-Workflow neu und setzt dabei auf Utility Agents, Orchestrator und Super Agents, die Vertrieb, Auftragsabwicklung und Rechnungsstellung miteinander verknüpfen.
Konkrete Schritte
Die betriebliche Bereitschaft entscheidet darüber, ob KI nach einigen vielversprechenden Pilotprojekten einen Mehrwert schafft oder ob der Prozess ins Stocken gerät.
- Kodifizieren Sie End-to-End-Prozesse, damit KI zuverlässig im großen Maßstab funktionieren kann. Entscheidungsregeln, Ausnahmepfade und Prozessübergaben, die außerhalb formaler Systeme liegen, müssen erfasst und digitalisiert werden. KI-Agenten können nicht automatisieren, was sie nicht verstehen.
- Setzen Sie die richtige Form der KI für Aufgaben ein, die den zentralen Wert freisetzt. Vermeiden Sie die übermäßige Nutzung agentischer KI für Aufgaben, die besser für die Automatisierung geeignet sind. Setzen Sie intelligente Agenten nur dort ein, wo tatsächlich Schlussfolgerungen erforderlich sind.
- Blicken Sie über die eigenen Grenzen hinaus. Viele kritische Prozesse erstrecken sich über vor- und nachgelagerte Lieferanten und Partner. Solange diese Interaktionen nicht durchgängig strukturiert und digitalisiert sind, kann die KI die Arbeit außerhalb Ihres Unternehmens nicht weiterverfolgen.
03
Starke Grundlagen: Der Schlüssel zu schnelleren Ergebnissen
Warum das wichtig ist
Unternehmen, die sich von der Konkurrenz abheben, investieren weniger in „das nächste Modell“ und mehr in die Voraussetzungen, die jedes Modell benötigt: verwaltete, semantisch konsistente Daten; eine moderne, KI-gestützte Cloud; Leitlinien für einen verantwortungsvollen Umgang sowie neu gestaltete Workflows.
Die NatWest Group ersetzte fragmentierte Systeme durch eine einzige, bankweite Datenplattform. Die Bank baut einen vertrauenswürdigen Datenmarktplatz auf, der alle Bereiche des Unternehmens mit verwalteten Echtzeitdaten versorgt, die für eine bessere tägliche Entscheidungsfindung und personalisiertere Erlebnisse für mehr als 20 Millionen Kundinnen und Kunden entscheidend sind.
Konkrete Schritte
Die Qualität des Kontexts bestimmt die Qualität des Ergebnisses. Legen Sie den Schwerpunkt auf Datenvereinheitlichung und semantische Konsistenz, damit Mitarbeitende und Analystinnen und Analysten auf dieselbe verlässliche Informationsquelle zurückgreifen können.
- Bauen Sie KI-fähige Cloud-Umgebungen auf, um den größten Nutzen zu erzielen. Die Unternehmen, die am schnellsten vorankommen, stellen auf Cloud-native, modulare Architekturen um, die maschinelles Lernen, generative KI und agentenbasierte Orchestrierung auf derselben Plattform unterstützen.
- Stellen Sie saubere Daten bereit, um den einheitlichen Kontext zu schaffen, der für eine sichere Skalierung der KI erforderlich ist. Unternehmen, die mit KI nennenswerte Erträge erzielen, verfolgen mit weitaus höherer Wahrscheinlichkeit eine konsistente Datenstrategie und investieren in hochwertige proprietäre Datensätze.
- Behandeln Sie Governance und Sicherheit als unverzichtbare Faktoren. Um ausfallsichere KI-Systeme zu entwickeln, muss Sicherheit von Grund auf integriert werden – durch automatisierte Governance, mehrere Validierungswege für Anwendungsfälle, kontinuierliche Beobachtbarkeit der Modelle und strenge Sicherheitstests, die reale Angriffsszenarien widerspiegeln.
04
Talent ist entscheidend: Menschen und Technologie schaffen gemeinsam Neues
Warum das wichtig ist
Menschen, nicht Technologie, sind der Schlüssel zur Transformation von Unternehmen. Dennoch gibt nur ein Drittel der Führungskräfte an, dass ihre Personalstrategie vollständig mit ihrer KI-Strategie verzahnt ist. Während mehr als 40 % der Unternehmen ihre Belegschaft weiterbilden, gestalten weniger als 10 % die Rollen neu.
Ein führendes Finanzdienstleistungsunternehmen hat seine Workflows bis auf die Aufgabenebene hin analysiert und festgestellt, dass durch die Verlagerung sich wiederholender Datenverarbeitungsaufgaben auf KI-Agenten bis zu 30 % mehr personelle Kapazitäten für Kreativität und Entscheidungsfindung genutzt werden könnten.
Konkrete Schritte
Was benötigt wird, ist ein Talentsystem, das drei entscheidende Bereiche in den Vordergrund stellt: Kompetenzaufbau, Weiterentwicklung von Rollen und den Übergang von der Einbindung von Menschen „in den Prozess“ hin zu einer entschlossenen Führungsrolle der Menschen.
- Investieren Sie in die Fortbildung und Umschulung Ihrer Mitarbeitenden. Führende Unternehmen fördern die Weiterbildung ihrer Mitarbeitenden im Rahmen ihrer täglichen Arbeit und integrieren kontinuierliches Lernen direkt in die Workflows, anstatt sich auf punktuelle Schulungsprogramme zu verlassen.
- Stimmen Sie neue Rollen und Stellenbeschreibungen auf die neuen Geschäftsziele und Anforderungen ab. Unternehmen, die ihre Personalstrategien neu ausrichten, verknüpfen diese mit ihren KI- und Technologieplänen, um neue Rollen zu identifizieren und Mitarbeitende dort einzusetzen, wo sie am dringendsten gebraucht werden und sich weiterentwickeln können.
- Der Mensch muss das Sagen haben. Wenn Menschen Vertrauen in die Technologie und in ihre Fähigkeit haben, diese zur Erreichung geschäftlicher Ziele und zur Förderung ihrer Karriere einzusetzen, können sie neue Wege zur Wertschöpfung im Umgang mit KI-Systemen erkennen und beschreiten.
05
KI-Betriebsmodell: Warum zukunftssichere Architektur so wichtig ist
Warum das wichtig ist
KI lässt sich nicht innerhalb eines Betriebsmodells skalieren, das nicht dafür ausgelegt ist. Solange diese Systeme nicht überarbeitet werden, verhält sich KI wie ein Rennwagen auf einer Straße, die nicht für seine Geschwindigkeit geeignet ist.
Nach der Vereinheitlichung der Daten, der Neugestaltung der Workflows, der Stärkung der Governance und der Neustrukturierung der Rollen verkürzte sich die Bearbeitungszeit für Kreditgenehmigungen bei BBVA von Tagen auf Stunden, die Personalisierung verbesserte sich und die vorausschauenden digitalen Kanäle zogen Millionen neuer Kundinnen und Kunden an. Der Durchbruch beruhte nicht auf besseren Algorithmen, sondern auf einem Betriebsmodell, das in der Lage ist, große Mengen an Informationen zu verarbeiten.
Konkrete Schritte
Unternehmen müssen ihre Governance, Entscheidungsbefugnisse, Architektur und Finanzierung an das Tempo intelligenter Systeme anpassen.
- Erstellen Sie Betriebsmodelle für eine KI-Welt. Ein zukunftssicheres KI-Betriebsmodell erfordert eine Organisationsstruktur, in der Führungskräfte, Unternehmensfunktionen und Technologieteams gemeinsam als Unternehmensressource agieren können und nicht als abteilungsinternes Experiment.
- Kaufen, entwickeln und fördern Sie Ökosystempartner. Um die durch KI erforderliche Modernisierung der Architektur zu beschleunigen, müssen Technologieunternehmen mit Ökosystempartnern zusammenarbeiten, um Zugang zu Fachkräften zu erhalten, spezialisierte Tools zu nutzen und gemeinsam Innovationen voranzutreiben.
Drei Phasen, die den Weg zum Erfolg ebnen
Der Weg von der Experimentierphase zum unternehmensweiten Mehrwert verläuft in drei Dimensionen: Isolierte KI zur Überprüfung und Diagnose, strukturelle KI zum Aufbau eines skalierbaren Systems und systemische KI als integraler Bestandteil des Kernsystems.
- Isolierte KI: Produktivitätssteigerungen zeigen sich zwar punktuell (oft in unterstützenden Funktionen), Fortschritte werden jedoch durch fragmentierte Daten, Ad-hoc-Governance und schwache End-to-End-Verbindungen gebremst. Nutzen Sie diese Phase, um schnell Glaubwürdigkeit zu gewinnen und die Hindernisse zu ermitteln, indem Sie wichtige Datenbereiche modernisieren, eine gemeinsame Governance für Unternehmen und Technologie etablieren und mit der Neugestaltung der Talente beginnen.
- Strukturelle KI: Mit dem Aufbau der Unternehmensarchitektur und des Betriebsmodells für die Skalierung verlagert sich die Dynamik von Experimenten hin zu institutionellen Kapazitäten. Unternehmen, die über die kritischen Erfolgsfaktoren hinweg handeln – Wertorientierung, Talente, digitaler Kern, verantwortungsvolle KI und kontinuierliche Verbesserung – sind deutlich besser in der Lage, hochwertige Use Cases zu skalieren.
- Systemische KI: Unternehmen in dieser Phase verbinden technischen Fortschritt mit tiefgreifenden Veränderungen in der Personalstrategie, der Gestaltung von Rollen und dem Führungsverhalten. Intelligenz ist fest im Kern des Unternehmens verankert. Sie betrachten Reinvention als fortlaufende Aufgabe und nicht als einmalige Transformationsmaßnahme.
Der Wert aus KI ist kumulativ
Frühe Erfolge stärken das Vertrauen, doch strukturelle und systemische KI bestimmen das Tempo, die Nachhaltigkeit und die Steigerung des Unternehmenswerts. Unternehmen, die Daten, Workflows, Plattformen, Governance und Talente als ganzheitliches Konzept modernisieren, schaffen den Übergang von vereinzelten Fortschritten zu einem wiederholbaren Modell für die Skalierung von KI. Diejenigen, die keine Fortschritte machen, setzen weiterhin hoch entwickelte Modelle in Umgebungen ein, die diese nicht unterstützen können, ohne dass sich dies in der Bilanz nennenswert niederschlägt.
Die nächste Dekade KI‑getriebener Performance gehört den Unternehmen, die jetzt die richtigen Grundlagen schaffen.
