Simone Friese
Director, Marketing & Communications | Innovation Scout for Baden Württemberg
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Die meisten Unternehmen haben inzwischen KI-Tools gekauft, ausgerollt und monatelang gewartet. Das Ergebnis ist ernüchternd: Nach einem Jahr nutzen durchschnittlich nur 10–15% der Mitarbeitenden die Tools wirklich produktiv und nur 3% werden als „proficient" oder „expert" eingestuft. 85 % nutzen AI schlicht als bessere Suchmaschine.
Das zeigt der Section AI Proficiency Report, basierend auf Daten aus über 150 KI-Transformations-Projekte weltweit. Die Zahlen sind eindeutig und das eigentliche Problem liegt tiefer.
Das Grundproblem: KI wird wie ein Software-Rollout behandelt
In einem Vortrag der „Human X"-Session brachte es der CEO, Greg Shove von Section AI – einer KI-Beratung, die weltweit bereits über 150 Organisationen durch KI-Transformationen begleitet haben – auf den Punkt:
"The root of all challenges in AI transformations inside large organizations is that they think about it as a software deployment. It is not. This is not an extension of Office or an upgrade to an ERP or a CRM. This is co-intelligence. It works weirdly and wonderfully, and it threatens people's livelihoods."
KI ist kein SAP-Rollout. Wer sie so behandelt, führt zwar Tools ein, erreicht aber keine Verhaltensänderung. Die Ursache für scheiternde Pilotprojekte ist fast immer dieselbe: Die meisten KI-Initiativen werden von oben verordnet, ohne echtes Verständnis für die Belegschaft und ihre tägliche Arbeit. Führungskräfte definieren Use Cases im Vorstand, während die Mitarbeitenden – die eigentlichen Experten ihrer Prozesse – nicht einbezogen werden. Das Ergebnis sind Lösungen, die an der Realität vorbeigehen und entsprechend nicht angenommen werden.
Was erfolgreiche Organisationen anders machen
Die Unternehmen, die KI wirklich transformativ einsetzen, folgen einem klaren Modell mit vier Ebenen:
Super Leaders fördern KI aktiv, leben den Wandel vor und stellen das nötige Budget bereit.
Super Manager verfolgen die Produktivitäts- und Wertentwicklung in ihren Teams systematisch und machen Fortschritte sichtbar.
Super Mitarbeitende nutzen KI kompetent, entwickeln eigene Workflows mit Agenten und experimentieren kontinuierlich.
Und schließlich die Agenten selbst – das Ziel lautet: drei KI-Agenten pro Mitarbeitenden nach zwei Jahren.
Layers of an AI Super Company
sectionai.com
Die entscheidenden Kennzahlen für einen messbaren Mehrwert sind dabei klar:
- 80% der Belegschaft sollten KI auf einem fortgeschrittenen Niveau beherrschen,
- 80% sollten die Tools wöchentlich aktiv für substanzielle Aufgaben nutzen,
- 5% übernehmen die Rolle interner Multiplikatoren
- und das Verhältnis von Agenten zu Mitarbeitenden sollte im ersten Jahr bei eins zu eins liegen, im zweiten Jahr bei drei zu eins.
Die richtige Reihenfolge: Augment → Automate → Reinvent
Viele Programme starten mit Moonshot-Projekten. Das ist der falsche Weg. Die Reihenfolge entscheidet:
Phase 1 – Optimieren (Belegschaft Augmentieren): Mitarbeitende lernen, KI täglich für ihre eigenen Aufgaben zu nutzen. Niedriges Risiko, enormes Potenzial.
Phase 2 – Beschleunigung (Workflow-Automatisierung): Wiederkehrende Aufgaben und Prozesse werden systematisch automatisiert.
Phase 3 – Neu Erfinden (Das ganze Geschäft neu denken): Erst jetzt werden ganze Geschäftsprozesse neu gedacht – beispielsweise im Customer Service oder Vertragsmanagement.
"Let's start with the workforce, and let's augment them as quickly as we can."
Wer Phase 2 oder 3 startet, ohne Phase 1 abgeschlossen zu haben, baut auf Sand.
Der KI-Transformations-Prozess
Kein Policy-Papier, sondern ein AI-Manifest
Ein häufiger Fehler: Unternehmen beginnen mit langen Governance-Dokumenten und Restriktionslisten.
Ein effektives AI-Manifest beantwortet drei Fragen: Warum führen wir KI ein? Wie wollen wir sie nutzen? Welche Normen gelten für den Alltag? Das Unternehmen Section AI, das selbst zu den fortgeschrittenen AI-Anwendern gehört, hat fünf operative Prinzipien definiert:
- Use AI daily and deliberately
- Hunt for obsolete work
- Create, don't just cut
- Be bold but not careless
- Share breakthroughs and failures
Zentrale Botschaft nach innen:
"AI is not cheating."
Das Manifest sollte maximal eine Seite haben, von der Geschäftsführung getragen sein und quartalsweise aktualisiert werden.
Manager sind der Engpass – nicht die Tools
Transformation scheitert selten an Technologie. Sie scheitert an der mittleren Führungsebene.
Greg Shove beschreibt was Führungskräfte leisten müssen:
“We need super managers to build super companies. They need to be empowered and able to really manage this change [...] We need to get [Leaders] on their own learning curve, actually using these tools and capabilities and understanding [them] better.”
Das Gegenbeispiel, das in der Session genannt wurde: Ein Führungsverantwortlicher, der vier Jahre lang täglich durch die Flure gegangen ist, mit Mitarbeitenden gesessen hat, Lunch & Learns begleitet hat.
Kein Manager sollte über KI-Ziele sprechen, der nicht selbst mindestens zehn Stunden Hands-on-Erfahrung hat.
Die besten Agenten kommen nicht vom zentralen IT-Team
Ein oft unterschätzter Hebel in der KI-Transformation: Die wirkungsvollsten Automatisierungen entstehen nicht in einer zentralen Fachabteilung oder einem spezialisierten Projektteam, sondern direkt bei den Mitarbeitenden, die ihre eigenen Prozesse am besten kennen. Wer den Aufbau von KI-Agenten ausschließlich an Experten delegiert, verschenkt genau dieses Wissen.
Der Umgang mit Misserfolgen sollte dabei pragmatisch sein:
„Build them fast, build them cheaply. Some will stick and be used. Some will just fade away. It doesn't matter. They didn't cost a lot to build."
Die 50-50-Regel gilt: 50 Prozent der Experimente liefern extremen Mehrwert – 50 Prozent liefern nichts. Das ist normal und ein gesundes Zeichen dafür, dass eine Organisation wirklich experimentiert.
Wo trifft schlägt der "Blast-Radius" am schnellsten ein?
Jedes Unternehmen muss ehrlich einschätzen, wie nah es am Epizentrum der KI-Disruption ist. Am stärksten betroffen sind Softwareentwicklung und wissensintensive Dienstleistungen wie Rechtsberatung, Unternehmensberatung und Wirtschaftsprüfung. Am längsten unbetroffen sind erstmal Branchen, die auf physische Präsenz angewiesen sind: Bauwirtschaft, Energie und Gesundheitsversorgung.
Für Vorstände und Geschäftsführungen bedeutet das eine ehrliche strategische Standortbestimmung: Wo sind wir verwundbar? Und wo liegen die größten Chancen? Die entscheidende Leitfrage lautet dabei:
„There are two strategies in AI: What are you going to cut? And what are you going to create? Super companies do both at the same time."
Was jetzt zu tun ist
In 30 Tagen
In den ersten 30 Tagen sollte ein klares KI-Manifest verabschiedet werden – eine Seite, von der Geschäftsführung getragen und an alle kommuniziert. Gleichzeitig sollte der Zugang zu leistungsfähigen KI-Tools für alle Wissensarbeitenden freigeschaltet werden, ohne Abstufungen nach Hierarchie oder Abteilung. Und es braucht eine verantwortliche Person für die KI-Transformation mit unternehmerischem Hintergrund, nicht nur technischem.
In 90 Tagen
In den ersten 90 Tagen gilt es, eine Nutzungs-Ausgangslage zu erheben, fünf Prozent der Belegschaft als interne Multiplikatoren zu gewinnen und einen ersten Hackathon durchzuführen, bei dem alle Mitarbeitenden mindestens einen eigenen KI-Agenten entwickeln.
12 Monate
Das Ziel nach zwölf Monaten: Mehr als 60 Prozent der Belegschaft nutzen KI wöchentlich für substanzielle Aufgaben, mindestens 15 Prozent haben ein fortgeschrittenes Kompetenzniveau erreicht, und das Verhältnis von drei Agenten pro Mitarbeitenden ist in Sichtweite.
Entweder du baust eine Super Company – oder du konkurrierst bald gegen eine.
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