KI-Einführung in Unternehmen: Report nennt entscheidende Schritte

Eine aktuelle Studie von KI-Experte Eckhart Hilgenstock zeigt, wie die KI-Einführung in Unternehmen erfolgreich umgesetzt werden kann. Der „United Interim Wirtschaftsreport 2025“ basiert auf einer Befragung von mehr als 550 Interim Managern in Deutschland, Österreich und der Schweiz. Die Ergebnisse verdeutlichen, dass Unternehmen vor allem mit klar definierten Zielen, konkreten Anwendungsfällen und einer durchdachten Datenstrategie die Basis für nachhaltige Erfolge schaffen.

Klare Zieldefinition als Ausgangspunkt

Die befragten Interim Manager sind sich einig: Eine gelungene KI-Einführung in Unternehmen setzt voraus, dass die Unternehmensführung präzise Ziele formuliert. 88 Prozent der Teilnehmer betonen, dass Zielklarheit der wichtigste Erfolgsfaktor ist. Eckhart Hilgenstock, einer der Autoren des Reports, unterstreicht: „Je konkreter die Ziele ausformuliert sind, die binnen ein bis anderthalb Jahren realistisch erreichbar sind, desto erfolgreicher gelingt der KI-Start in Unternehmen.“

Konkret bedeutet dies, dass Unternehmen zunächst definieren müssen, welche Geschäftsprobleme durch KI gelöst oder welche Chancen eröffnet werden sollen. Beispiele reichen von effizienteren Prozessen in der Produktion über bessere Vorhersagen in der Logistik bis hin zu innovativen Angeboten für Kunden.

Anwendungsfälle und Datenstrategie im Fokus

Neben den Zielen spielt die Auswahl geeigneter Anwendungsfälle eine zentrale Rolle. 80 Prozent der Befragten sehen dies als entscheidend für den Projekterfolg. Unternehmen sollten prüfen, in welchen Bereichen der Einsatz von KI innerhalb von zwölf bis 18 Monaten einen messbaren Nutzen bringt.

Ebenso wichtig ist der Umgang mit Daten. Drei Viertel der Interim Manager empfehlen, eine umfassende Datenstrategie zu entwickeln. Diese umfasst Fragen nach der Verfügbarkeit, der Validität und der rechtlichen Zulässigkeit der Nutzung. Hilgenstock betont, dass bereits in dieser frühen Phase klar sein muss, welche Daten im Einklang mit der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) genutzt werden dürfen.

Dreistufiger Ansatz: Pilot, Optimierung, Skalierung

Der Report beschreibt die KI-Einführung in Unternehmen als dreistufigen Prozess.

• • Pilotprojekte: 79 Prozent der Befragten raten, zunächst ein Pilotprojekt zu starten. So lassen sich erste Erfahrungen sammeln und Risiken begrenzen.
  • Optimierung: 78 Prozent empfehlen, die Ergebnisse auszuwerten und die Ansätze gezielt zu verbessern.
  • Skalierung: 87 Prozent sprechen sich für eine anschließende Skalierung aus, jedoch mit Bedacht. Ein Drittel rät, die Ausweitung schrittweise vorzunehmen, um Fehler frühzeitig zu korrigieren.

Dreistufiger Prozess der KI-Einführung in Unternehmen

Phase	Beschreibung	Ziele
1. Pilotprojekt	Erster Testlauf in einem klar abgegrenzten Bereich des Unternehmens.	Risiken minimieren, Erfahrungen sammeln, schnelle Resultate sichtbar machen.
2. Optimierung	Auswertung der Pilot-Ergebnisse und Anpassung von Prozessen und Daten.	Fehler korrigieren, Effizienz steigern, Basis für Skalierung schaffen.
3. Skalierung	Schrittweise Ausweitung auf weitere Unternehmensbereiche.	Wirtschaftlichen Nutzen erhöhen, Wettbewerbsfähigkeit sichern, nachhaltige Integration.

Hilgenstock warnt davor, zu lange abzuwarten: „Das entscheidende Kriterium ist, wie Organisationen heute schon profitieren können. Wer zu lange wartet, wird erleben müssen, wie der Wettbewerb dank Künstlicher Intelligenz davongaloppiert.“

Kundenkommunikation als bevorzugter Einstieg

Die Befragung zeigt, dass sich die Kundenkommunikation besonders für den Einstieg eignet. 66 Prozent der Manager sehen diesen Bereich als besten Ansatz für die KI-Einführung in Unternehmen. Der Vorteil: Erfolge sind schnell sichtbar und messbar.

Im Customer Service bieten sich verschiedene Einsatzfelder an:

• • Recommendation Engines für personalisierte Angebote (61 Prozent),
  • Chatbots für schnelle Kundenanfragen (60 Prozent),
  • Sprachdialogsysteme für automatisierte Kommunikation (59 Prozent),
  • Effizienzsteigerungen in Vertrieb und Marketing (54 Prozent),
  • Identifizierung neuer Zielgruppen und Kunden (47 Prozent).

Diese Anwendungen ermöglichen es Unternehmen, ihre Servicequalität zu verbessern, neue Märkte zu erschließen und die Kundenbindung zu stärken.

Bedeutung eines spezialisierten KI-Teams

Ein weiterer Erfolgsfaktor ist die Organisation. 93 Prozent der Befragten empfehlen den Aufbau eines speziellen KI-Teams. 63 Prozent raten, dabei externe Expertise einzubeziehen, um fehlendes Know-how zu kompensieren.

Der Report macht deutlich, dass Unsicherheit in vielen Unternehmen groß ist. Häufig sei zwar die Bedeutung von KI bekannt, unklar bleibe jedoch, wie sich der Einsatz konkret gestalten lässt. Ein möglicher Ansatz ist laut Hilgenstock, einen motivierten Mitarbeitenden frühzeitig weiterzubilden und in die Leitung erster Projekte einzubinden. So entsteht internes Wissen, das später für die Skalierung unverzichtbar ist.

Externe Impulse als Türöffner

Oftmals beginnt die KI-Einführung in Unternehmen auch indirekt. Viele Interim Manager berichten, dass sie von der Unternehmensführung beauftragt werden, ein spezifisches Problem zu lösen – ohne dass zunächst von KI die Rede ist. Wenn sich dann zeigt, dass KI wesentlich zur Lösung beitragen kann, wächst die Bereitschaft, das Thema breiter im Unternehmen zu verankern. Dieses „KI-Erfolgserlebnis“ dient häufig als Ausgangspunkt für weitere Projekte.

Ausblick: Schrittweise Verankerung von KI

Der Report verdeutlicht, dass die KI-Einführung in Unternehmen kein einmaliges Projekt, sondern ein langfristiger Prozess ist. Es geht nicht darum, das gesamte Unternehmen sofort umzustellen. Vielmehr empfiehlt es sich, einzelne Anwendungsfälle gezielt zu prüfen und umzusetzen.

Langfristig werden viele Unternehmensbereiche von Künstlicher Intelligenz durch Effizienzsteigerungen, bessere Qualität und innovative Geschäftsmodelle profitieren. Entscheidend ist, dass Unternehmen frühzeitig starten, um im Wettbewerb nicht zurückzufallen.

Faktenbox

Zentrale Ergebnisse zur KI-Einführung in Unternehmen
Zieldefinition	88 % sehen klare Ziele als Erfolgsfaktor
Anwendungsfälle	80 % empfehlen konkrete Use Cases
Datenstrategie	75 % halten sie für unverzichtbar
Pilotprojekte	79 % raten zu einem dreistufigen Vorgehen
Kundenkommunikation	66 % sehen sie als besten Startpunkt
KI-Teams	93 % fordern spezialisierte Teams, 63 % externe Expertise