tl;dr

• Geht schnell.
• Adaptionsraten.
• Branchenfremde Player übernehmen oder steuern Märkte.
• Daten sind wichtig.
• Wissen altert schnell.
• Richtig gute Spezialisten gibt es wenig.
• Technologie alleine reicht nicht.
• Menschen mitnehmen ist wichtig.
• Kontinuierliches Lernen ist noch wichtiger.
• Die Lösung (Technologie) definiert nicht das Problem.
• Change Fatigue ist real.

Etwas ausführlicher: Was wir aus 42 Jahren Digitalisierung gelernt haben … or have we?

KI ist Digitalisierung auf Speed. Fühlt sich vertraut an?

Wissen wir

Es geht schnell. Mit KI noch schneller: Innerhalb eines Jahres hat sich die KI-Nutzung in Deutschland mehr als verdoppelt.

Branchenfremde mischen Märkte auf. Amazon hat es im Handel vorgemacht, heute schreiben KI-Labore die Spielregeln für Software, Service und Wissensarbeit mit. Wissen hat ein Ablaufdatum. Bis 2030 verändert sich gut ein Drittel unserer Kernkompetenzen. Also lernen wir weiter. Alle. Die Chefetage auch?
 

Trotzdem

…verlieben uns ins Tool. Aber: Welches Problem wollen wir eigentlich lösen?

Wir pilotieren fröhlich vor uns hin. Etwa die Hälfte der Unternehmen führt KI ein und lässt die Rollen drumherum, wie sie sind. Nur jedes achte baut seine Arbeitsweise grundlegend um.

Wir setzen KI auf gewachsene IT-Landschaften. Wo Systeme schlecht zusammenpassen, hakt es zuerst (und nicht immer gibt es einen hingevibecodeten Fix). Daten sind und bleiben wichtig, aber warum kümmern wir uns so wenig darum, mal aufzuräumen?

Menschen

Wir unterschätzen, wie müde Organisationen sind. Jede neue Welle trifft auf Menschen, die gerade versuchen irgendwie für sich Stabilität herzustellen. Amaras Gesetz gilt weiter: „Wir neigen dazu, die kurzfristigen Auswirkungen einer Technologie zu überschätzen und die langfristigen Auswirkungen zu unterschätzen.“
 

Neu

KI arbeitet mit. Agenten übernehmen Aufgaben, treffen Entscheidungen und brauchen, was Teams auch brauchen: klare Rollen, Grenzen und jemanden, der Verantwortung trägt.

KI wird Chefsache. Die Kosten wandern aus dem Innovationsbudget in den laufenden Betrieb und landen damit auf dem Tisch des Vorstands.

Kontrolle läuft live mit.

Agenten arbeiten rund um die Uhr. Leitplanken müssen das auch.

Abhängigkeiten wachsen leise. Lock-in kennen wir von Cloud und ERP. Mit KI hängen zusätzlich Wissen und Entscheidungslogik am Anbieter.
 

Hilft

Mit der Frage starten: Erst klären, welches Problem wir lösen wollen. Dann das Werkzeug wählen.

Entscheidungen verteilen: Festlegen, wer was entscheidet, Mensch oder Agent, und wer dafür geradesteht.

Selbst anfassen: Führung promptet mit, baut einen Agenten, scheitert, lacht, lernt. Und zeigt das auch.

Ausprobieren erlauben: KI wirkt, wenn Teams experimentieren dürfen.

Weniger, dafür richtig: Drei Initiativen mit Wirkung schlagen zwölf Piloten in der Dauerschleife.

In Fähigkeiten denken: Arbeit entlang von Skills planen. So bewegen wir Menschen schneller dorthin, wo sie gebraucht werden.

Daten aufräumen: Langweilig? Vielleicht. Aber der Turbo für alles, was danach kommt.