Vermeidung von Gen-AI-Pilot-Ermüdung: Führung mit Zweck

Wir haben diese Geschichte bereits erlebt: disruptieve Technologie erobert die Vorstellungskraft von Geschäftsführern in verschiedenen Branchen, verspricht Transformation im großen Maßstab. Anfang der 2010er Jahre war es die Robotic Process Automation (RPA). Bald darauf kam die Cloud-Computing-Technologie. Heute hält die generative KI (Gen-AI) den Spitzenplatz – und Organisationen stürzen sich ohne klaren Weg nach vorne in Pilotprojekte.

Das Ergebnis? Eine steigende Welle dessen, was als Generative-AI-Pilot-Ermüdung bezeichnet werden kann. Es ist der Zustand der Erschöpfung, Frustration und nachlassender Dynamik, der eintritt, wenn zu viele KI-Initiativen ohne Struktur, Zweck oder messbare Ziele gestartet werden. Unternehmen führen Dutzende von Pilotprojekten gleichzeitig durch, oft mit überlappenden Absichten, aber ohne klare Erfolgskriterien. Sie jagen Potential über Abteilungen hinweg, aber anstelle von Effizienz oder ROI schaffen sie Verwirrung, Redundanz und stagnierende Innovation.

Definition von Gen-AI-Pilot-Ermüdung

Die generative AI-Pilot-Ermüdung spiegelt eine breitere organisatorische Herausforderung wider: unendliche Ambitionen ohne endliche Struktur. Die Ursachen sind vertraut, wer die vergangenen Technologiewellen miterlebt hat:

• Unendliche Möglichkeiten: Gen-AI kann auf jede Funktion angewendet werden – Marketing, Betrieb, Personal, Finanzen – was es verlockend macht, multiple Use-Cases ohne klare Grenzen zu starten.
• Leichte Einrichtung: Tools wie OpenAI’s GPT-Modelle und Google’s Gemini ermöglichen es Teams, Pilotprojekte schnell ohne technische Abhängigkeit zu starten – manchmal in nur wenigen Stunden.
• Fehlende Aufrechterhaltungsplanung: Gen-AI erfordert gute Datenqualität, um effektiv zu sein. In vielen Fällen kann die Datenqualität ohne Implementierung eines Prozesses, der sicherstellt, dass die Daten aktuell und korrekt bleiben, veralten.
• Schlechte Messbarkeit: Im Gegensatz zu traditionellen IT-Implementierungen ist es schwierig zu bestimmen, wann ein Gen-AI-Tool “gut genug” ist, um von einem Pilotprojekt in die Produktion zu wechseln. Der ROI ist oft unklar oder verzögert.
• Integrationshürden: Viele Organisationen kämpfen darum, Gen-AI-Tools in bestehende Systeme, Datenpipelines oder Workflows zu integrieren, was Zeit, Komplexität und Frustration hinzufügt.
• Hoher Ressourcenaufwand: Pilotprojekte erfordern oft erhebliche Zeit, Geld und menschliche Investitionen – insbesondere im Bereich der Schulung und Aufrechterhaltung sauberer, nutzbarer Datensätze.

Kurz gesagt, entsteht Gen-AI-Ermüdung, wenn die Experimentierfreudigkeit die Strategie überholt.

Warum passiert das immer wieder?

In vielen Fällen liegt es daran, dass Organisationen die grundlegende Arbeit auslassen. Bevor sie fortschrittliche Technologie einsetzen, müssen sie zunächst die Prozesse optimieren, die sie verbessern möchten. Bei Accruent haben wir gesehen, dass Unternehmen durch die Optimierung von Workflows und die Sicherstellung von Datenqualität bis zu 50% Effizienzgewinne erzielen können, bevor sie überhaupt AI einsetzen. Wenn man Gen-AI auf ein gut ausgerichtetes System aufbaut, kann die Verbesserung sich verdoppeln. Aber ohne diese Grundarbeit wird sogar das beeindruckendste AI-Modell keinen nennenswerten Wert liefern.

Ein weiterer Haken ist das Fehlen klarer Leitlinien. Gen-AI-Pilotprojekte sollten nicht als unendliche Experimente behandelt werden. Erfolg sollte an definierten Ergebnissen gemessen werden – Zeitersparnis, Kostensenkung oder Kapazitätserweiterung. Es müssen Tore vorhanden sein, um Projekte basierend auf datengetriebener Bewertung voranzutreiben, zu ändern oder zu beenden. Die Hälfte aller Gen-AI-Ideen mag letztendlich besser für andere Technologien wie RPA oder No-Code-Tools geeignet sein – und das ist in Ordnung. Das Ziel ist nicht, AI um der AI willen zu implementieren, sondern Geschäftsprobleme effektiv zu lösen.

Lektionen aus RPA und Cloud-Migration

Dies ist nicht das erste Mal, dass Organisationen von Technologie-Begeisterung mitgerissen werden. RPA versprach, repetitive Aufgaben zu eliminieren; Cloud-Migration versprach Flexibilität und Skalierbarkeit. Beides hat gehalten – letztendlich –, aber nur für die, die Disziplin in der Implementierung anwendeten.

Eine der wichtigsten Lektionen? Springen Sie die Grundlage nicht über. Wir haben gesehen, dass Organisationen bis zu 50% Effizienzgewinne erzielen können, indem sie bestehende Workflows und Datenhygiene optimieren, bevor sie AI einsetzen. Wenn AI auf ein optimiertes System aufbaut, können die Gewinne sich verdoppeln. Aber wenn AI auf gebrochene Prozesse aufbaut, ist der Einfluss vernachlässigbar.

Gleiches gilt für Daten. Gen-AI-Modelle sind nur so gut wie die Daten, die sie verarbeiten. Schlechte, veraltete oder inkonsistente Daten führen zu schlechten Ergebnissen – oder schlimmer, zu voreingenommenen und irreführenden Ergebnissen. Deshalb müssen Unternehmen in robuste Datenregierungsrahmen investieren, eine Ansicht, die von Branchenexperten unterstützt wird und in Berichten von McKinsey betont wird.

Die Verlockung von “leichter” KI

Eine der zweischneidigen Schwerter der generativen KI ist ihre niedrige Einstiegshürde. Mit vorgefertigten Modellen und benutzerfreundlichen Schnittstellen kann jeder in einer Organisation ein Pilotprojekt in nur wenigen Tagen starten – manchmal in nur wenigen Stunden oder sogar Minuten. Während diese Zugänglichkeit powerful ist, öffnet sie auch die Schleusen. Plötzlich haben Sie Teams in verschiedenen Abteilungen, die in Silos experimentieren, mit wenig Aufsicht oder Koordination. Es ist nicht ungewöhnlich, Dutzende von Gen-AI-Initiativen gleichzeitig laufen zu sehen, jede mit unterschiedlichen Stakeholdern, Datensätzen und Definitionen von Erfolg oder mangelndem Erfolg.

Dieser fragmentierte Ansatz führt zu Ermüdung – nicht nur von einem Ressourcenstandpunkt, sondern auch von der wachsenden Frustration, keine greifbaren Rückkehr zu sehen. Ohne zentrale Regierungsführung und eine klare Vision können sogar die vielversprechendsten Use-Cases in endlosen Schleifen von Iteration, Verfeinerung und Neubewertung stecken bleiben.

Den Kreis durchbrechen: Mit Absicht aufbauen

Beginnen Sie damit, Gen-AI wie jede andere Unternehmens-Technologie-Investition zu behandeln – begründet in Strategie, Regierungsführung und Prozessoptimierung. Hier sind einige Prinzipien, die ich als kritisch erachtet habe:

1. Beginnen Sie mit dem Problem, nicht mit der Technologie. Zu oft verfolgen Organisationen Gen-AI-Use-Cases, weil sie aufregend sind – nicht, weil sie ein definiertes Geschäftsproblem lösen. Beginnen Sie damit, Reibungspunkte oder Ineffizienzen in Ihren Workflows zu identifizieren, und fragen Sie sich: Ist Gen-AI das beste Werkzeug für den Job?
2. Optimieren Sie, bevor Sie innovieren. Bevor Sie AI auf einen gebrochenen Prozess aufbauen, reparieren Sie den Prozess. Die Optimierung von Betrieben kann große Gewinne auf sich allein hin freisetzen – und es ist viel einfacher, den additiven Einfluss von AI zu messen. Wie Bain & Company in einem jüngsten Bericht feststellte, sehen Unternehmen, die sich auf die grundlegende Bereitschaft konzentrieren, einen schnelleren Zeitraum bis zum Wert von Gen-AI.
3. Validieren Sie Ihre Daten. Stellen Sie sicher, dass Ihre Modelle auf genauen, relevanten und ethisch gewonnenen Daten trainiert werden. Schlechte Datenqualität ist einer der Hauptgründe, warum Pilotprojekte nicht skaliert werden können, laut Gartner.
4. Definieren Sie, was “gut” aussieht. Jedes Pilotprojekt sollte klare KPIs haben, die an Geschäftsziele geknüpft sind. Ob es darum geht, die Zeit für Routineaufgaben zu reduzieren oder Betriebskosten zu senken, der Erfolg muss messbar sein – und Pilotprojekte müssen Entscheidungstoren haben, um fortzufahren, zu ändern oder zu beenden.
5. Halten Sie ein breites Werkzeugkasten. Gen-AI ist nicht die Antwort auf jedes Problem. In einigen Fällen kann die Automatisierung über RPA, Low-Code-Apps oder Machine Learning schneller, günstiger oder nachhaltiger sein. Seien Sie bereit, Nein zu AI zu sagen, wenn der ROI nicht aufgeht.

Ausblick: Was wird helfen vs. was könnte schaden

In den kommenden Jahren kann die Pilot-Ermüdung schlimmer werden, bevor sie besser wird. Das Tempo der Innovation beschleunigt sich, insbesondere mit aufkommenden Technologien wie Agentic AI. Der Druck, “etwas mit AI zu tun”, ist enorm – und ohne die richtigen Schutzmechanismen riskieren Organisationen, von der schieren Menge an Möglichkeiten überwältigt zu werden.

Es gibt jedoch Grund zur Optimismus. Die Entwicklungspraktiken reifen. Teams beginnen, Gen-AI mit der gleichen Strenge zu behandeln, die sie traditionellen Software-Projekten anwenden. Wir sehen auch Verbesserungen bei der Tool-Unterstützung. Fortschritte bei AI-Integrationsplattformen und API-Orchestrierung machen es einfacher, Gen-AI in bestehende Technologie-Stacks einzubauen. Vorgefertigte Modelle von Anbietern wie OpenAI, Meta und Mistral verringern die Belastung für interne Teams. Und Rahmenbedingungen für ethische und verantwortungsvolle AI, wie sie vom AI Now Institute verteidigt werden, helfen, Unsicherheit und Risiken zu reduzieren. Vielleicht am wichtigsten sehen wir eine Zunahme an cross-funktioneller AI-Literatur – ein wachsendes Verständnis unter Geschäfts- und technischen Führern gleichermaßen darüber, was AI kann (und nicht kann).

Letzte Überlegung: Es geht um den Zweck, nicht um die Pilotprojekte

Letztendlich kommt der Erfolg von AI auf die Absicht an. Generative KI hat das Potenzial, massive Effizienzgewinne zu erzielen, neue Fähigkeiten freizusetzen und Branchen zu transformieren – aber nur, wenn sie von Strategie, sauberer Daten und messbaren Ergebnissen geleitet wird.

Ohne diese Anker ist es nur eine weitere Technologie-Mode, die Ihre Teams erschöpfen und Ihren Vorstand enttäuschen wird.

Wenn Sie Gen-AI-Pilot-Ermüdung vermeiden möchten, beginnen Sie nicht mit der Technologie. Beginnen Sie mit einem Zweck. Und bauen Sie von dort aus.