Künstliche Intelligenz ist längst kein Zukunftsthema mehr. Unternehmen investieren, experimentieren und entwickeln erste Anwendungen. Doch zwischen dem erfolgreichen Proof of Concept und dem tatsächlichen Einsatz im Alltag liegt oft ein tiefer Graben. Laut der Lünendonk-Studie „AI Transformation 2025“, die in Zusammenarbeit mit Gofore entstanden ist, haben rund 70 Prozent der Unternehmen Schwierigkeiten, ihre KI-Prototypen in den produktiven Betrieb zu überführen. Der Schritt von der Idee zur Wirkung bleibt für viele ein Nadelöhr.
Warum so viele KI-Projekte stecken bleiben
Der Hauptgrund liegt selten in der Technologie. Die Studie zeigt deutlich, dass es vor allem an Führungsstrukturen, klaren Verantwortlichkeiten und Datenmanagement mangelt. 60 Prozent der befragten Unternehmen sehen die erfolgreiche Einführung von KI nicht als technische, sondern als Führungsaufgabe. Oft fehlt eine klare Vision, die KI-Initiativen mit der Unternehmensstrategie verbindet. Auch die Priorisierung von Use Cases bleibt häufig diffus, was dazu führt, dass wertvolle Ressourcen in experimentellen Projekten ohne klaren Geschäftsnutzen gebunden werden.
Ein weiteres Hindernis ist die organisatorische Trennung zwischen IT und Fachbereichen. Viele Pilotprojekte werden isoliert in einzelnen Teams umgesetzt, ohne dass der spätere Betrieb, die Integration in Prozesse oder die Skalierbarkeit von Anfang an mitgedacht werden. Dadurch bleiben PoCs oft Insellösungen, die im produktiven Umfeld nicht tragfähig sind.
Wie KI-Transformation gelingt
Erfolgreiche Unternehmen unterscheiden sich in drei zentralen Punkten.
- Definition eines klaren Business-Case: Jede KI-Initiative wird mit einer messbaren Zielsetzung verbunden – etwa Effizienzsteigerung, Qualitätsverbesserung oder neue Erlösmodelle. Das sorgt für Orientierung und Priorität im Projektverlauf.
- Bereichsübergreifende Zusammenarbeit: Die frühe Einbindung von IT, Fachabteilungen und Governance-Funktionen ist entscheidend, um Anforderungen, Datenflüsse und Sicherheitsaspekte zu harmonisieren. Die Studie zeigt, dass 69 Prozent der Unternehmen, die IT und Business schon in der Pilotphase eng verzahnen, eine signifikant höhere Erfolgsquote bei der Skalierung erreichen.
- Investitionen in Data Governance und Infrastruktur. Nur mit qualitativ hochwertigen, zugänglichen und rechtssicher verwalteten Daten lassen sich KI-Modelle nachhaltig betreiben. Der Aufbau einer konsistenten Datenbasis und klarer Zuständigkeiten schafft Vertrauen in die Ergebnisse und reduziert technische Risiken im Rollout.
Vom Experiment zur Wirkung
KI-Projekte entfalten ihren Wert erst dann, wenn sie den Alltag verändern – wenn Mitarbeitende Entscheidungen schneller treffen, Prozesse effizienter laufen und neue Produkte entstehen. Um dorthin zu gelangen, braucht es mehr als Technologie: Es braucht Mut zur Priorisierung, Führung mit Weitblick und die Fähigkeit, aus Prototypen tragfähige Lösungen zu formen.
Die Studie: AI Transformation liefert dafür wertvolle Orientierung. Sie zeigt, dass Unternehmen, die Business-Fokus, Governance und Zusammenarbeit strategisch miteinander verknüpfen, nicht nur ihre PoCs erfolgreich skalieren, sondern KI als festen Bestandteil ihrer Wertschöpfung etablieren. Wer diesen Schritt schafft, macht aus Innovation echten Fortschritt.
Wie gelingt dieser Wandel in der Praxis? Die Lünendonk®-Studie AI Transformation gibt Antworten – mit fundierten Daten, klaren Handlungsempfehlungen und Beispielen aus der Unternehmenspraxis.
Wer die Erkenntnisse der Studie in messbare Ergebnisse übersetzen will, braucht eine solide Datenbasis, verantwortungsvolle Governance und praxisnahe KI-Strategien. Erfahre auf unserer Service-Seite Daten & KI, wie wir Organisationen dabei unterstützen.
