Warum scheitern die meisten Unternehmen bei der Integration von KI?

«Wertschöpfung für Unternehmen durch generative künstliche Intelligenz (GenAI) wie LLMs und Chatbots entsteht nicht dadurch, dass man jedem Zugang zu diesen Tools gewährt und hofft, dass etwas Magisches passiert», so die beiden HSG-Forscher Kevin Schmitt und Ivo Blohm. In ihrem Forschungsprojekt befragten die beiden gemeinsam mit Gregory Vial von der HEC Montréal 87 Praktiker aus 23 grossen Unternehmen, die den Einsatz von GenAI in ihren Firmen erfolgreich skaliert haben. Sie wollten verstehen, warum die Mehrheit der Unternehmen keinen strategischen Vorteil für ihr Geschäft sah.

Sie stellten fest, dass in den meisten Fällen der Zugang der Mitarbeiter zu universellen, grossen Sprachmodellen (LLMs) zwar ihre persönliche Produktivität steigert, die Organisationen als Ganzes jedoch Schwierigkeiten haben, darin einen strategischen Vorteil zu erkennen oder in grossem Massstab Mehrwert zu schaffen.

Mehrwert durch bessere Prozesse

«Das Kernproblem ist organisatorischer, nicht technologischer Natur», sagen Schmitt und Blohm. «Viele Unternehmen haben ihren Mitarbeitern bereits Zugang zu KI-Tools gewährt, um die persönliche Produktivität zu steigern – beispielsweise, um Mitarbeiter beim Verfassen von E-Mails, beim Zusammenfassen von Berichten oder beim schnelleren Generieren von Ideen zu unterstützen. Diese isolierten Produktivitätssteigerungen führen jedoch selten zu wesentlichen Wettbewerbsvorteilen.»

Die Forscher stellen fest, dass echter Mehrwert entsteht, wenn GenAI gesamte Geschäftsprozesse abteilungs- und funktionsübergreifend verbessert, anstatt nur Einzelpersonen dabei zu helfen, effizienter zu werden. Sie identifizierten drei Vorgehensweisen, die Unternehmen gemeinsam haben, die GenAI erfolgreich skalieren.

Die drei entscheidenden Faktoren für eine erfolgreiche KI-Implementierung:

1. Erweitern Sie den Anwendungsbereich von KI. Anstatt GenAI als Werkzeug für einmalige Aufgaben zu betrachten, integrieren sie es in grössere Arbeitsabläufe und Betriebsprozesse. Das bedeutet, über die Frage «Wie kann KI diesem Mitarbeiter helfen?» hinauszudenken und sich zu fragen: «Wie kann KI die Arbeitsweise der Organisation insgesamt verbessern?»

2. Implementieren Sie KI als fortlaufendes Experiment und nicht als fertiges Produkt. GenAI-Systeme erfordern kontinuierliche Verfeinerung, Anpassung und Lernen. Diese Unternehmen sind erfolgreich, weil sie Prompts, Arbeitsabläufe, Governance-Strukturen und Mitarbeiterpraktiken auf der Grundlage von Feedback und Daten kontinuierlich anpassen.

3. KI-Projekte aufgeben, die keinen messbaren Mehrwert schaffen. Anstatt erfolglose Initiativen aufgrund von Hype oder bereits getätigten Investitionen fortzusetzen, bewerten diese Unternehmen die Ergebnisse rigoros und lenken Ressourcen auf vielversprechendere Anwendungsfälle um. 

Traditionelle Unternehmensstrukturen sind problematisch

Schmitt und Blohm merken zudem an, dass traditionelle Unternehmensstrukturen diese Vorgehensweisen oft erschweren. Viele grosse Unternehmen sind in separate Abteilungen mit eigenen Budgets, Zielen und internem Wettbewerb unterteilt. Informationen und Wissen fliessen nicht ohne Weiteres abteilungsübergreifend, was die Möglichkeit einschränkt, erfolgreiche KI-Lösungen unternehmensweit zu skalieren. Selbst wenn eine Abteilung eine nützliche GenAI-Anwendung entwickelt, übernehmen andere Einheiten diese möglicherweise nicht oder wissen gar nichts davon.

Um dieses Problem zu lösen, führen die Autoren das Konzept eines «AI-Spine» ein. Damit ist eine koordinierende Organisationsstruktur gemeint, die KI-Initiativen abteilungsübergreifend verbindet und den Wissensaustausch, die Governance sowie die strategische Ausrichtung sicherstellt. Die AI-Spine fungiert als Brücke zwischen technischen Teams und Geschäftseinheiten und hilft Unternehmen dabei, erfolgreiche KI-Praktiken im gesamten Unternehmen zu verbreiten, anstatt sie isoliert in Silos zu belassen. 

Umgang mit KI-Innovation ist kontraintuitiv

Eine weitere wichtige Erkenntnis ist, dass die grösste Herausforderung bei der Einführung generativer KI nicht in der Entwicklung der Technologie selbst liegt, sondern in der Neugestaltung der Organisation, um kontinuierliches Experimentieren, Zusammenarbeit und Skalierung zu unterstützen. «Der Umgang mit KI-Innovation ist manchmal kontraintuitiv, da er sich radikal von etwas unterscheidet, das ähnlich erscheint, wie beispielsweise IT-Innovation. IT-Innovation ist nach aussen gerichtet und beantwortet die Frage: Welches Produkt oder welche Dienstleistung können wir für einen Kunden entwickeln?“ Sie identifiziert eine Herausforderung und versucht, diese mit einem bestimmten Ziel vor Augen zu lösen. KI-Innovation ist eher inkrementell und nach innen gerichtet und beantwortet die Frage: «Was können wir verbessern?»

Unternehmen, die GenAI als unternehmensweite Transformationsinitiative betrachten – und nicht nur als ein weiteres Produktivitätswerkzeug –, erzielen mit grösserer Wahrscheinlichkeit bedeutende langfristige Renditen auf ihre Investitionen.

Der ausführliche Artikel von Kevin Schmitt, Ivo Blohm und Gregory Vial über GenAI und ihre Studie «Create Generative AI Value at Scale» ist in der Juni-Ausgabe 2026 der MIT Sloan Management Review verfügbar.