Im vergangenen Jahr erklärte mir ein CEO aus Süddeutschland, warum sein Unternehmen KI braucht: erfahrene Fachkräfte gehen in Rente, die Produktivität sinkt, Nachwuchs fehlt. Der ROI war klar, das Budget wurde freigegeben. Nachmittags traf ich die Ingenieure, die mit dem System arbeiten sollten. Einer sagte: „Ich werde meinen Job verlieren, wenn das funktioniert.“ Gelächter. Er meinte es ernst. Das ist kein Einzelfall, sondern ein Muster.
Aktuelle Bitkom-Daten zeigen, dass die KI-Einführung im deutschen Mittelstand ins Stocken gerät. Das liegt nicht an fehlender Technologie oder Finanzierung, sondern an fünf kulturellen Barrieren:
Erstens: Prozesskonservatismus. „Never change a running system“ ist im DACH-Raum keine Floskel, sondern Doktrin.
Zweitens: asymmetrisches Risiko. Wo ein einzelner Fehler große Schäden verursachen kann, ist die Ablehnung von KI, die mit Wahrscheinlichkeiten arbeitet, rational.
Drittens: Identitätsbedrohung. Der Status erfahrener Fachkräfte basiert auf schwer ersetzbarer Expertise. Ihre Digitalisierung wird als Entwertung wahrgenommen.
Viertens: Silos. KI benötigt horizontale Datenflüsse in Organisationen, die vertikal aufgestellt sind.
Fünftens: kein Wachstumsnarrativ. Wird KI nur als Kostensenkung kommuniziert, hören Mitarbeitende vor allem eines: weniger von euch.
Erfolgreiche Unternehmen positionieren KI nicht als Ersatz, sondern als Skalierung von Erfahrung. Aus den erfahrensten Fachkräften werden diejenigen, die das System mitgestalten und trainieren. Identifizieren Sie daher vor jeder Initiative, wer ein Interesse daran hat, dass sie scheitert. Und gestalten Sie die Rolle so, dass ihr Erfolg vom Gelingen des Projets abhängt.
Omar Fergani ist Fellow am DEEP – Institute for Deep Tech Innovation an der ESMT Berlin und leitet den Bereich AI & Compute. Die CEO.Picks sind eine Kooperation zwischen der ESMT und Table.Briefings.