KI: Firmen stecken fest

Als der KI-Hybe begann, dachten viele, jetzt würde sich schnell alles ändern. KI ist der bedeutendste Beschleuniger der Wirtschaftskraft von Organisationen.

Unternehmensführungen drängen daher oft auf Vollgas bei der Einführung und Skalierung der neuen Technologie. Aber in der Praxis zeigt sich, dass eben das deutlich langsamer vorankommt als gedacht. Warum das so ist, welche strukturellen Hürden häufig unterschätzt werden und weshalb ein ganzheitlicher Ansatz für den Erfolg von KI entscheidend ist, erläutert Dr. Jan Schaumburg, Director of Solutions and Delivery DACH bei der Insight Technology Solutions GmbH.

Herr Dr. Schaumburg, der aktuelle KI-Report von Insight zeigt, dass rund 80 Prozent der Unternehmen in Deutschland bei der KIEinführung noch in den Phasen des Überlegens, des Experimentierens und der Pilotprojekte feststecken. Wie ordnen Sie dieses Ergebnis ein?

Dr. Jan Schaumburg: Die Zahlen bestätigen das Bild, das wir aus der Praxis kennen. Viele Unternehmen haben sich früh und mit großem Enthusiasmus mit KI beschäftigt, sind aber bislang nicht über die Anfangsphasen hinausgekommen. Nur bei sieben Prozent der befragten Unternehmen ist KI bereits vollständig integriert. Das hängt damit zusammen, dass sich der Weg von der Idee zur produktiven Anwendung als deutlich anspruchsvoller erweist, als zu Beginn vielfach angenommen wurde.

Inwiefern ist er anspruchsvoller?

Dr. Jan Schaumburg: KI ist kein Thema, das sich isoliert oder punktuell angehen lässt. Ihre Einführung wirft eine Vielzahl neuer Fragen auf, die weit über das eigentliche Projekt hinausgehen. Es geht um Themen wie Security und Compliance, um Cloud- und Infrastrukturentscheidungen, um Datenmanagement, Datenklassifizierung und Zugriffsrechte. Hinzu kommen Herausforderungen im Adoption and Change-Management, bei der Hardware, in der Softwareentwicklung sowie die Integration in bestehende, oft historisch gewachsene IT-Landschaften. Viele Unternehmen unterschätzen, auf wie viele unterschiedliche Bereiche der IT die Einführung von KI Einfluss hat und welche Komplexität das nach sich zieht, weil alles miteinander zusammenhängt. Punktuelle Optimierungen greifen hier zu kurz. Genau an diesem Punkt verlangsamt sich die Umsetzung spürbar.

Ist die Frage nach Verantwortlichkeiten ebenfalls ein Hemmnis?

Dr. Jan Schaumburg: Ein entscheidender Punkt. Gerade weil KI die unterschiedlichsten Bereiche des Unternehmens betrifft, fehlt es oft an Klarheit in der Verantwortlichkeit. Wenn nicht eindeutig definiert ist, wer fachlich, technisch und organisatorisch Verantwortung übernimmt, bleibt KI ein Experiment. Erfolgreiche Unternehmen verankern KI klar in ihren Strukturen und verknüpfen sie eng mit den Zielen des Business. Nur so kann KI einen messbaren ROI generieren und tatsächlich als Wachstumsbeschleuniger fungieren.

Bei KI stecken viele Unternehmen in Piloten fest.

Dr. Jan Schaumburg, Director of Solutions and Delivery, Insight Technology Solutions GmbH

Komplexität und das Zusammenspiel von unterschiedlichen Verantwortlichkeiten – das klingt nicht nach Höchstgeschwindigkeit. Dabei erwarten doch viele Unternehmensführungen, dass KI schnell eingeführt wird.

Dr. Jan Schaumburg: Schnelligkeit und Nachhaltigkeit schließen sich nicht aus. Entscheidend ist, dass ein Unternehmen eine klare KI-Strategie hat, die sich konsequent an konkreten Business-Zielen ausrichtet. Ansätze wie Insight Rapid AI helfen dabei, in kurzer Zeit funktionierende Use Cases zu identifizieren und anzugehen sowie Prototypen zu entwickeln, deren Nutzen sich realistisch bewerten lässt. So können Unternehmen schnelle Erfolge mit langfristiger Strategie kombinieren. Wichtig ist aber, dass diese Geschwindigkeit auf einer stabilen Basis aus Governance, Security und Datenqualität aufsetzt.

Welche Defizite begegnen Ihnen in Gesprächen mit Unternehmen besonders häufig bezüglich dieser Basis?

Dr. Jan Schaumburg: Ein zentrales Thema ist der Umgang mit Daten und den über die Zeit gewachsenen Landschaften. In vielen Gesprächen zeigt sich, dass Unternehmen keinen vollständigen Überblick darüber haben, wo ihre Daten liegen, wie sie strukturiert oder gelabelt sind und wer darauf zugreifen darf. Häufig ist zudem unklar, welche Daten sich überhaupt für KI-Anwendungen eignen. Dieses Defizit bleibt lange verborgen. Es wird aber spätestens dann offensichtlich, wenn KI aus der Experimentierphase heraus in den operativen Betrieb überführt und über viele Bereiche hinweg genutzt werden soll.

Viele Unternehmen diskutieren in diesem Zusammenhang intensiv über Cloud- versus On-Premises- Ansätze. Wie bewerten Sie diese Debatte – insbesondere vor dem Hintergrund souveräner Cloud‑Lösungen?

Dr. Jan Schaumburg: Die Debatte „Cloud vs. On‑Premises“ greift zu kurz – moderne Architekturen sind fast immer hybrid. Unternehmen müssen je nach Workload entscheiden, wo Cloud‑Vorteile wie Skalierbarkeit überwiegen und wo On‑Premises aus Gründen wie Kontrolle, Compliance oder Latenz besser geeignet ist.

Mit KI steigen die Anforderungen an Datenhoheit und Regulierung weiter. Souveräne Cloud‑Lösungen schaffen hier einen wichtigen Mittelweg: Sie ermöglichen Cloud‑Innovation und KI‑Nutzung, ohne die Kontrolle über sensible Daten zu verlieren. Eine klare Architekturstrategie ist daher entscheidend, um Komplexität zu vermeiden.

Die steigende Komplexität treibt den Aufwand deutlich nach oben. Können Unternehmen diese Herausforderungen intern bewältigen?

Dr. Jan Schaumburg: Das ist für viele Organisationen eine wichtige Abwägung. KI-Projekte erfordern Budget und Zeit. Interne IT-Teams sind häufig bereits stark ausgelastet. Zudem ist der Fachkräftemangel ein Problem. Unser KI-Report zeigt, dass fehlendes Know-how nach Integrationsfragen das zweitgrößte Hindernis für die Skalierung von KI ist. Gesucht werden Fachkräfte, die sowohl moderne KI-Technologien beherrschen als auch die bestehenden IT-Infrastruktur verstehen. Diese Kombination ist rar. Ohne externe Unterstützung stoßen viele Unternehmen daher an natürliche Grenzen.

Also ist die Einbindung von Dienstleistern die Lösung?

Dr. Jan Schaumburg: Da KI viele Bereiche der IT tangiert, liegt der Gedanke nahe, dass Unternehmen verschiedene Dienstleister einbinden müssen. Doch das hat einige Nachteile: Hoher Orchestrierungsaufwand, der Verlust von Synergieeffekten, die Gefahr von Silos, die den Aufbau einer einheitlichen KI-Strategie erheblich erschweren. Wir erkennen bei Unternehmen die Bestrebung, Dienstleister zu konsolidieren, um diese negativen Effekte zu umgehen und Kosten planbar zu halten. Dafür brauchen Unternehmen Dienstleister mit einem breiten Portfolio, die sich sowohl in KI als auch in den verschiedenen Bereichen der Infrastruktur gut auskennen, die das Unternehmen ganzheitlich kompetent beraten und auch ein strategischer Partner sein können. Das ist ein Grund, warum sich Unternehmen an Insight wenden.

Zum Schluss, was raten Sie Unternehmen, die bislang noch in der Pilotphase verharren?

Dr. Jan Schaumburg: Den Blick zu weiten und KI nicht als isoliertes Projekt zu betrachten. KI entfaltet ihren Nutzen nur dann, wenn sie in die Unternehmensstrategie eingebettet und auf die Unternehmensziele ausgerichtet ist. Wer ganzheitlich denkt und die Wechselwirkungen zwischen Daten, Infrastruktur, Sicherheit und Organisation berücksichtigt, erhöht die Chance, aus ersten Experimenten nachhaltige Wertschöpfung zu entwickeln. Erfolgreich sind jene Unternehmen, die KI als integrierte Transformation verstehen und Technik, Prozesse, Governance und Organisation gemeinsam betrachten.

Herr Dr. Schaumburg, vielen Dank für das Gespräch.