Der Nutzen von KI in Unternehmen wird regelmäßig hinterfragt. Dabei scheitert ihr Einsatz jedoch selten am Algorithmus, sondern daran, dass strukturelle Voraussetzungen fehlen. Ohne saubere Daten, moderne Systeme und organisatorische Verankerung bleiben Pilotprojekte isolierte Experimente, statt entlang der Wertschöpfungskette zu skalieren.
Einerseits ist Datenreife entscheidend. Daten müssen bereinigt, strukturiert und standardisiert werden. Inkonsistente oder fehlerhafte Daten sowie fragmentierte Systeme verhindern, dass Modelle zuverlässig eingesetzt und ausgeweitet werden können. Die Modernisierung von Legacy-Systemen, bessere Integration über Systemgrenzen hinweg sowie starkes Datenqualitätsmanagement mit klarer Verantwortung sind grundlegende Voraussetzungen.
KI ist zudem kein Nebenprojekt. Sie braucht eine klare Roadmap mit Führungssponsoring und verbindlichen Ressourcenzusagen. Und sie braucht Anreizstrukturen, die Mitarbeitende dazu ermutigen, mit KI gemeinsam zusammenzuarbeiten, statt sie als Bedrohung wahrzunehmen.
Führungskräfte sollten daher bedenken: Technologie allein transformiert keine Organisation. Datenqualität, Infrastruktur, Governance und Unternehmenskultur müssen parallel entwickelt werden. Nur dann können prädiktive und präskriptive Modelle nachhaltigen operativen Mehrwert schaffen und häufig bessere Ergebnisse ermöglichen als rein menschliche oder rein KI-basierte Entscheidungen.
Francis de Véricourt ist Professor of Management Science and Academic Director des DEEP – Institute for Deep Tech Innovation an der ESMT Berlin. Die CEO.Picks sind eine Kooperation zwischen der ESMT und Table.Briefings.