Thought Leadership
IT-Abteilungen treiben die KI-Transformation aller anderen voran und kommen bei der eigenen kaum hinterher. Die Folge ist längst sichtbar: Mitarbeitende lösen das Problem einfach selbst.
Es gibt ein altes Sprichwort: Des Schusters Kinder haben die schlechtesten Schuhe. Gemeint ist, wer den ganzen Tag Schuhe für andere macht, kommt nie dazu, sich um die eigenen zu kümmern. Genau das erlebt gerade die IT in vielen Unternehmen.
IT-Abteilungen bauen, sichern und steuern die KI-Initiativen aller anderen Abteilungen, während sie selbst kaum dazu kommen, die eigene Arbeitsweise weiterzuentwickeln. Das klingt nach einem Ressourcenproblem. Ist es auch. Aber dahinter steckt etwas Grundsätzliches: IT ist seit Jahren darauf trainiert, auf die Bedürfnisse anderer zu reagieren. Der CRO will schnellere Vertriebsprozesse, der COO effizientere Abläufe, die HR-Leitung bessere Kandidatenerfahrungen und jedes Mal ist IT die Stelle, die das möglich macht. Wer dauerhaft in dieser Rolle steckt, verliert irgendwann die Kapazität, sich selbst zu fragen: Was brauchen wir eigentlich?
Die IT, die keine Zeit für sich selbst hat
Der Grund liegt nicht in mangelndem Willen. IT-Abteilungen sind historisch gewachsene Organisationen, die immer wieder große Umbrüche bewältigt haben: den Shift in die Cloud, neue Sicherheitsanforderungen, veränderte Betriebsmodelle, immer mehr Systeme und Schnittstellen. Das Ergebnis: IT ist in vielen Unternehmen heute vor allem eines – voll ausgelastet.
Und genau das macht die Situation so verzwickt. Denn IT ist nicht nur von außen überlastet, sie ist auch aus sich selbst heraus vorsichtig. IT-Abteilungen waren schon immer die großen Skeptiker im Unternehmen. Sie wurden zu oft von neuen Technologien enttäuscht, zu oft mit den Folgen übereilter Entscheidungen anderer allein gelassen. Dieses Zweimal-Messen-einmal-Schneiden hat IT groß gemacht. Aber was beim Leder funktioniert, bremst beim Tempo der KI-Transformation.
Hinzu kommt eine kulturelle Komponente. IT-Verantwortliche denken strukturierter und risikoaverser als andere Führungsfunktionen, was in vielen Situationen ein Vorteil ist. Beim Thema KI-Adoption kann genau diese Haltung aber dazu führen, dass die eigene Organisation zu langsam wird.
Bring Your Own AI: Die Belegschaft zieht voran
Aber was passiert, wenn die IT nicht schnell genug hinterherkommt? Mitarbeitende fangen an, sich KI-Tools selbst zu suchen und einfach mit zur Arbeit zu bringen. Dass das beim Thema KI längst kein Randphänomen mehr ist, zeigt eine aktuelle Studie von NTT DATA Business Solutions aus UK mit 1.657 Beschäftigten: 53 Prozent nutzen bereits persönliche KI-Tools im Arbeitsalltag. Bei den 25- bis 34-Jährigen haben sogar 75 Prozent offizielle Systeme bereits umgangen, um mit eigenen KI-Workarounds zu arbeiten.
Das ist keine klassische Shadow IT mehr. Früher waren es einzelne Abteilungen – Marketing, Sales, Vertrieb, die sich ohne IT-Freigabe Tools beschafften. Bei Bring Your Own AI ist die Dynamik eine andere: Sie ist persönlicher, dezentraler, schwerer zu kontrollieren. Nicht ein Department entscheidet, sondern einzelne Mitarbeitende. Sie holen sich auf eigene Faust die KI, die ihnen hilft, produktiver zu werden.
Das Signal dahinter ist eindeutig: Die Belegschaft ist oft längst weiter als die offizielle Infrastruktur. Viele sehen KI als persönliches Upgrade, als nützliches Tool, das ihre Arbeit leichter und schneller macht. Wer als Unternehmen keine 20 Euro im Monat für ein KI-Tool bereitstellt, läuft Gefahr, die Kontrolle über die eigene AI-Adoption zu verlieren.
Das eigentliche Risiko: Nicht nur Kontrollverlust
Bring Your Own AI ist kein Zeichen von Böswilligkeit. Es ist ein Zeichen von Frust und organisatorischer Trägheit. Aber es bringt reale Risiken mit sich: ungeprüfte Tools, private Accounts, unkontrollierte Datenflüsse. Sicherheit, Compliance und Governance werden damit zu echten Schwachstellen, nicht weil Mitarbeitende leichtsinnig sind, sondern weil das Unternehmen zu langsam war.
Das gefährlichste Szenario ist dabei ein Glaubwürdigkeitsproblem. Wenn andere Führungsfunktionen als die eigentlichen KI-Innovatoren wahrgenommen werden, weil die IT die eigene Transformation verschleppt hat, verliert die IT ihre Rolle als strategischer Gestalter. Sie wird zum Reaktionsapparat in einer Transformation, die andere antreiben.
Drei Schritte, die jetzt zählen
Der Ausweg ist nicht komplex, aber er erfordert jetzt anzufangen, statt auf Perfektion zu warten.
Erstens: einfach starten. Erste KI-Agenten lassen sich heute in bestehenden IT-Prozessen aktivieren, ohne dass alles vorher perfekt sein muss. Ein besonders naheliegender Einstieg ist Ticket Deflection im IT-Service-Management: Viele Anfragen wiederholen sich ständig. Vorkonfigurierte Agenten können einen erheblichen Teil davon bereits heute automatisiert bearbeiten und setzen damit sofort menschliche Kapazität frei.
Zweitens: Datenqualität verbessern. Der Nutzen von KI hängt direkt an der Qualität der zugrunde liegenden Daten. In vielen Unternehmen ist diese außerhalb von Finance erschreckend schwach – veraltete Datensätze und unzuverlässige Bestände. Wer KI einführen will, muss parallel daran arbeiten.
Drittens: eine autonomere IT als Zielbild denken. Nicht als sofortige Vollumstellung, aber als Richtung. Die Technologie ist oft weiter als die Prozesse und die Kultur. Wer heute anfängt, schafft die Grundlage dafür, morgen wirklich zu führen, statt nur zu unterstützen.
Agentic AI wird jeden Bereich des Unternehmens erfassen. Das ist keine Frage mehr. Die Frage ist, wer dabei die Richtung vorgibt. Diese Rolle sollte die IT übernehmen. Aber man kann nicht von hinten führen.
