Die 5 häufigsten Fehler von Unternehmen bei der Implementierung von KI-Tools und wie man sie vermeidet

Im Jahr 2026 wird Meta Anfang Die Bewertung von Mitarbeitern anhand ihrer KI-Kenntnisse ist ein wichtiger Schritt. Dies ist nicht der erste und wird sicherlich nicht der letzte Arbeitgeber sein, der von seinen Mitarbeitern erwartet und misst, wie effektiv sie KI einsetzen, da Unternehmen weltweit künstliche Intelligenz in ihre Geschäftsprozesse integrieren.

Nach den letzten frustrierten71 % der Unternehmen nutzen heute regelmäßig generative KI in mindestens einer Geschäftsfunktion, doch nur etwa 1 % betrachten sich in ihrem KI-Einsatz als „ausgereift“, da die meisten immer noch Schwierigkeiten haben, KI-Tools so zu integrieren, dass sie einen echten Mehrwert bieten.

Wir stellen fest, dass viele Unternehmen die Herausforderungen bei der KI-Einführung nach wie vor unterschätzen. Daher stoßen sie häufig auf dieselben Probleme, die den Fortschritt verlangsamen und verhindern, dass KI-Tools einen echten Mehrwert für das Unternehmen generieren.

Hier sind die fünf größten Fehler, die Unternehmen bei der Einführung von KI begehen, und wie man sie vermeiden kann.

Fehler 1. Fehlendes klares Problem, das gelöst werden muss

91 % der Führungskräfte weltweit treiben die Ausweitung ihrer KI-Initiativen aktiv voran, so der zweite jährliche KI-Bericht von G-P. enthülltUnternehmen drängen darauf, KI in ihre Geschäftsprozesse zu integrieren, um nicht den Anschluss zu verlieren. Das Problem: Die Angst, etwas zu verpassen, ist oft der Hauptgrund für diese Entwicklung. Doch KI, die ohne klaren Zweck eingeführt wird, vereinfacht selten die Abläufe, sondern kann stattdessen zu unnötigen Ausgaben führen.

Nach Laut CIOs erreichen rund 88 % der KI-Pilotprojekte nie den Produktiveinsatz, hauptsächlich aufgrund fehlender definierter Geschäftsziele und messbarer Ergebnisse. Dies gilt gleichermaßen für intern entwickelte Modelle und SaaS-Lösungen. Um ein Scheitern zu vermeiden, sollte ein Projekt mit der Definition einer konkreten Geschäftskennzahl beginnen, beispielsweise Umsatz, Kosteneinsparungen oder Entscheidungsgeschwindigkeit, und einen Verantwortlichen für die Ergebnisse benennen.

Instinctools verfolgte genau diesen Ansatz, als es einen Hersteller von Industrieanlagen bei der Implementierung eines KI-gestützten Onboarding-Assistenten unterstützte. Der Kunde war bereit, KI in seine Prozesse zu integrieren. Das Team von Instinctools analysierte daher die Abläufe des Unternehmens und identifizierte eine zentrale Herausforderung: das Onboarding neuer Mitarbeiter. Dem Unternehmen fiel es schwer, kontinuierliche Schulungen und Unterstützung für neue Mitarbeiter bereitzustellen. Die Lösung war ein KI-Assistent, der Ingenieure in Produktkenntnissen schult und gleichzeitig den Marketing- und Produktteams einen zusätzlichen Kommunikationskanal zu den Außendiensttechnikern bietet.

Problemorientierte Formulierung

Fehler 2. Mangelnde Datenqualität und Datenverwaltung

KI-Assistenten benötigen kontinuierlichen Datenzugriff. Die Qualität, Vollständigkeit und Konsistenz dieser Daten bestimmen die Leistungsfähigkeit eines Modells. Laut DataCentre Solutions zählen Probleme mit der Datenqualität und fehlende angemessene Datenverwaltung zu den größten Hindernissen für die KI-Einführung. Eine Studie, die in Zusammenarbeit mit dem Center for Applied AI and Business Analytics am LeBow College of Business der Drexel University durchgeführt wurde, ergab, dass 62 % der teilnehmenden Unternehmen berichtet dass Datenprobleme ein großes Hindernis darstellten.

Obwohl 60 % der Organisationen KI spielt eine entscheidende Rolle in ihren Datenprogrammen; nur 12 % geben an, dass ihre Daten von ausreichender Qualität und Zugänglichkeit sind, um eine effektive KI-Implementierung zu ermöglichen.

Unternehmen, denen die Integration von KI in Geschäftsprozesse gelingt, beginnen fast immer mit DatenaufbereitungDie Bereinigung von Datensätzen, die Angleichung von Definitionen zwischen Abteilungen, die Festlegung von Datenverantwortungsrollen und die Implementierung von Qualitätssicherungsprozessen sind grundlegende Arbeiten, die oft bis zu 80 % der Projektlaufzeit in Anspruch nehmen und Voraussetzung für die Entwicklung präziser, objektiver und produktionsreifer KI-Systeme sind.

Fehler 3. Mitarbeiter sind nicht darauf vorbereitet, KI effektiv einzusetzen.

Eine weitere häufige Herausforderung für Unternehmen ist die Qualifikationslücke bei den Mitarbeitern.

„Obwohl Organisationen die Möglichkeiten der KI nutzen möchten, behindert ein Fachkräftemangel die Integration von KI.“ sagte Murugan Anandarajan, PhD, Professor und akademischer Direktor des Center for Applied AI and Business Analytics am LeBow College of Business der Drexel University: „Unsere Forschungsergebnisse verdeutlichen diese Lücke: 60 Prozent der Befragten gaben an, dass fehlende KI-Kenntnisse und -Schulungen eine erhebliche Herausforderung bei der Umsetzung von KI-Initiativen darstellen – ein Signal an Führungskräfte, dass Weiterbildung eine strategische Notwendigkeit sein muss.“

KI-Projekte scheitern oft, weil Mitarbeiter nicht verstehen, wie sie mit den Tools umgehen oder Prozesse optimieren können. Ohne strukturierte Schulungen mit konkreten Schritten zur Integration von KI in Arbeitsabläufe greifen Mitarbeiter häufig auf gewohnte Methoden zurück.

Fehler 4. Fehlendes Risikomanagement

Nach Laut einer globalen Studie von Ernst & Young haben nahezu alle großen Unternehmen, die KI einsetzen, finanzielle Verluste in Höhe von rund 4.4 Millionen US-Dollar aufgrund von Modellfehlern, Compliance-Verstößen oder unkontrollierten Risiken erlitten. Unternehmen vernachlässigen häufig die Notwendigkeit, Risiken vorherzusehen, Nutzungsrichtlinien festzulegen, Qualitätskontrollen zu implementieren und einen Plan für den Umgang mit Fehlern zu erstellen.

Dem Bericht zufolge zählen zu den häufigsten Risiken für Unternehmen die Nichteinhaltung von KI-Vorschriften, die Verletzung von Gesetzen oder internen Unternehmensrichtlinien durch KI-Systeme sowie die Tendenz von KI zu voreingenommenen Entscheidungen.

Künstliche Intelligenz (KI) kann sowohl zum Unternehmenswachstum beitragen als auch Prozesse optimieren, birgt aber auch Risiken und kann zu ernsthaften Problemen führen. Organisationen sollten daher stets über einen Risikomanagementplan verfügen und die geltenden Gesetze und Standards einhalten. Die EU-KI-Richtlinie beispielsweise fordert algorithmische Transparenz, Verantwortlichkeit und eine obligatorische menschliche Aufsicht. Das NIST-Rahmenwerk für KI-Risikomanagement bietet Leitlinien für den Umgang mit KI-Risiken, die sich an jede Organisation – von Startups bis zu Großkonzernen – und branchenübergreifend anpassen lassen. Darüber hinaus existieren internationale ISO/IEC-Normen, die einheitliche Kriterien für Qualität, Sicherheit und Governance bieten.

Die Einhaltung dieser Standards und das Risikomanagement sind entscheidend für den erfolgreichen Einsatz von KI.

Fehler 5. Kein Skalierungsplan

Ein mehrstufiger Plan ist auch hier unerlässlich. Die KI-Integration ist ein langfristiger Prozess, der kontinuierliche Aktualisierungen und Anpassungen erfordert. Unternehmen müssen überlegen, wie die Lösung in die IT-Architektur integriert wird, wer das Modell pflegt, wie Datenabweichungen überwacht werden und wie Rollen und Verantwortlichkeiten abteilungsübergreifend verteilt werden. Dies erfordert fortlaufende Finanzierung und Ressourcen.

Um erfolgreich zu sein, muss eine Organisation eine einheitliche Umgebung schaffen, in der alle KI-Modelle, Datensätze und zugehörigen Tools gespeichert, verwaltet und abgerufen werden, eine Infrastruktur schaffen, die sicherstellt, dass KI-Systeme zuverlässig in großem Umfang funktionieren, klare Richtlinien für die Aktualisierung von Modellen festlegen, wann und wie Modelle neu trainiert, validiert und erneut eingesetzt werden sollen, und standardisierte Überwachungsprozesse implementieren.