KI frisst nicht Ihren Job. Ihr internes Chaos tut es.
Das Symptom: KI-Paralyse
Jeder denkt, dass KI-Transformation scheitert, weil Teams sich gegen Veränderungen wehren oder weil die Technologie „zu neu“ ist.
Sie liegen falsch.
Der wahre Grund, warum KI im Unternehmen scheitert, ist, dass die Führung versucht, zu automatisieren, bevor sie ausgerichtet hat. Sie gießen Kerosin (KI) in einen kaputten Motor (Operationen) und sind überrascht, wenn das Auto explodiert, anstatt schneller zu fahren.
Wir sehen einen massiven Kapitalverbrennungsofen in Echtzeit laufen. Unternehmen kaufen Tausende von Copilot-Lizenzen, setzen RAG-Pipelines ein und stellen teure Datenwissenschaftler ein, doch die Produktivität stagniert.
Hier ist die harte Wahrheit: KI kann einen kaputten Prozess nicht reparieren. Sie kann ihn nur beschleunigen. Wenn Ihre Organisation chaotisch ist, wird KI Ihr Chaos einfach mit Lichtgeschwindigkeit skalieren.
Das kaputte Narrativ
Das aktuelle Branchennarrativ ist besessen von „Bereitschaft“, definiert durch technische Metriken:
- „Haben wir saubere Daten?“
- „Haben wir die richtigen GPUs?“
- „Ist unsere Vektordatenbank skalierbar?“
Beratungsfirmen verkaufen Ihnen „KI-Roadmaps“, die im Wesentlichen Einkaufslisten für Software sind. Sie sagen Ihnen, dass der ROI folgen wird, wenn Sie nur die richtigen Tools kaufen und Ihre Leute in „Prompt Engineering“ schulen.
Das ist der Werkzeug-Irrtum. Er geht davon aus, dass der Engpass der Mangel an Intelligenz ist.
Aber in 90 % der Organisationen ist der Engpass nicht Intelligenz. Es ist Reibung. Es sind widersprüchliche Anreize, unklare Entscheidungsrechte und manuelle Arbeitsabläufe, die seit fünf Jahren niemand mehr kartiert hat.
KI zu diesem Chaos hinzuzufügen, schafft keine „Digitale Transformation“. Es schafft Hochgeschwindigkeits-Bürokratie.
Die GFE-Kanon-Interpretation
Durch die Linse des GFE-Kanons ist dieses Scheitern vorhersehbar. Es ist eine direkte Verletzung von Kanon-Gesetz 6: Prüfen → Ausrichten → Automatisieren.
Die meisten Führungskräfte springen direkt zu Schritt 3: Automatisieren. Sie wollen das Ergebnis ohne die Strenge.
Aber der Kanon lehrt uns, dass Automatisierung ein Kraftmultiplikator ist.
- Automatisierung $\times$ Effizienter Prozess = Exponentielles Wachstum
- Automatisierung $\times$ Kaputter Prozess = Exponentielles Chaos
Wenn Sie die Prüfung (Verständnis Ihrer Flüsse) und die Ausrichtung (Reparatur der Anreize und Übergaben) überspringen, erhöhen Sie Ihren Internen Risikoindex (IRI). Sie fügen einem System, das bereits fragil ist, Komplexität hinzu.
Wie Gesetz 8 besagt: Komplexität ist der stille Killer der Bewertung. Indem Sie KI auf nicht kartierte Prozesse legen, bauen Sie keinen Vermögenswert auf; Sie bauen technische Schulden auf, die in 24 Monaten eine massive Abschreibung erfordern werden.
Was die Forschung sagt
Die Daten sind brutal und eindeutig. Der Markt ist überschwemmt mit „KI-Piloten“, die nie landen.
| Quelle | Erkenntnis | Relevanz für POV |
|---|---|---|
| RAND Corporation (2024) | 80%+ der KI-Projekte scheitern (2x höher als Nicht-KI-IT-Projekte). | Bestätigt, dass „Technologie zuerst“-Adoption statistisch zum Scheitern verurteilt ist. |
| Harvard Business Review (2023) | 87,5 % der digitalen Transformationen verfehlen ihre Ziele. | Bestätigt, dass der Blocker Mensch/Prozess ist, nicht Code. |
| BCG (2024) | Nur 26 % der Unternehmen haben KI-Initiativen erfolgreich skaliert. | Hebt die Lücke zwischen „KI kaufen“ und „KI nutzen“ hervor. |
| McKinsey (2023) | 70 % der digitalen Transformationen scheitern an mangelnder organisatorischer Ausrichtung, nicht an Technologie. | Bestätigt, dass der Blocker Mensch/Prozess ist, nicht Code. |
| GFE-Kanon | Gesetz 6 besagt, dass Automatisierung ohne Ausrichtung die Entropie erhöht. | Die theoretische Physik hinter den Ausfallraten. |
Fallbeispiel
Betrachten Sie „LogiCorp“ (eine Zusammensetzung aus drei kürzlichen GFE-Turnarounds).
Die Situation: LogiCorp, ein 500-Mio.-Dollar-Logistikunternehmen, wollte „KI nutzen, um die Prognose zu reparieren“. Sie gaben 2 Mio. Dollar für eine erstklassige Nachfrageprognoseplattform aus und stellten ein Team von Doktoranden ein.
Der Irrglaube: „Unsere Prognose ist schlecht, weil unsere Mathematik nicht schlau genug ist.“
Was scheiterte: Nach 12 Monaten sank die Prognosegenauigkeit um 15 %. Warum? Weil das Vertriebsteam auf „Buchungen“ und nicht auf „Umsatzrealisierung“ incentiviert war, sodass sie routinemäßig die Pipeline-Zahlen aufblähten. Das Operationsteam wusste das und führte eine geheime „echte Tabelle“, um die LKWs zu steuern.
Das KI-Modell wurde mit den aufgeblähten Vertriebsdaten trainiert. Es lernte, Nachfrage zu halluzinieren, die nicht existierte. Die LKWs fuhren an die falschen Orte, schneller als je zuvor.
Die GFE-Lösung: Wir stoppten das KI-Projekt. Wir wandten AAA (Prüfen, Ausrichten, Automatisieren) an.
- Prüfen: Wir kartierten den „Quote-to-Cash“-Fluss und fanden die Diskrepanz.
- Ausrichten: Wir änderten die Vertriebsvergütung auf 50 % basierend auf realisiertem Umsatz. Die „geheime Tabelle“ wurde in das ERP integriert.
- Automatisieren: Dann schalteten wir die KI wieder ein.
Das Ergebnis: Die Prognosegenauigkeit sprang in einem Quartal um 40 %. Nicht weil die KI schlauer wurde, sondern weil das Interne Chaos beseitigt wurde.
Das korrekte Modell: AAA
Um das KI-Zeitalter zu überleben, müssen Sie aufhören, KI als „Werkzeug“ zu behandeln, und anfangen, sie als „Flussbeschleuniger“ zu behandeln.
Das korrekte Modell ist AAA:
1. Prüfen (Die Diagnostik)
Bevor Sie eine einzige Lizenz kaufen, kartieren Sie Ihren Wertstrom. Wo ist die Reibung? Wo ist die „Schattenarbeit“?
- Werkzeug: Flow Mapping
- Ziel: Radikale Transparenz des Ist-Zustands.
2. Ausrichten (Die Operation)
Reparieren Sie die gebrochenen Knochen. Entfernen Sie die widersprüchlichen KPIs. Vereinfachen Sie die Entscheidungsrechte. Wenn ein Prozess 10 Schritte dauert, kürzen Sie ihn auf 3, bevor Sie ihn automatisieren.
- Werkzeug: ValueLogs
- Ziel: Ein reibungsloser, logischer Wertfluss.
3. Automatisieren (Der Beschleuniger)
Jetzt – und nur jetzt – wenden Sie KI an. Nutzen Sie sie, um die verbleibende manuelle Reibung zu beseitigen.
- Werkzeug: AAA-Framework
- Ziel: Skalieren Sie die Effizienz, die Sie gerade geschaffen haben.
Gegenargumente
„Aber wir haben keine Zeit, Prozesse zu reparieren, wir brauchen KI jetzt, um wettbewerbsfähig zu sein.“
Das ist die „Geschwindigkeitsfalle“. Sie denken, Sie bewegen sich schnell, weil Sie Dinge kaufen. Aber Geschwindigkeit ohne Richtung ist nur Geschwindigkeit gegen eine Wand. Wenn Sie KI auf schlechte Prozesse anwenden, werden Sie die nächsten zwei Jahre damit verbringen, das Chaos zu debuggen, das Sie geschaffen haben. Verlangsamen Sie, um schneller zu werden.
„Unser Problem ist veraltete Technologie, nicht der Prozess.“
Veraltete Technologie ist oft ein Symptom für veraltetes Denken. Wir haben Unternehmen mit 30 Jahre alten Mainframes gesehen, die moderne Startups übertrafen, weil ihre Flüsse klar waren. Wir haben Startups mit modernen Stacks scheitern sehen, weil ihre Flüsse verwickelt waren. Prozess transzendiert Stack.
Praktische Implikationen für Führungskräfte
- Frieren Sie KI-Ausgaben ein, bis Sie eine Flusskarte haben. Wenn Sie den Prozess nicht an eine Tafel zeichnen können, haben Sie kein Recht, ihn zu automatisieren.
- Prüfen Sie Ihre KPIs. Messen Sie Aktivität oder Wert? KI ist großartig darin, Aktivität zu generieren (E-Mails, Code, Berichte). Wenn Sie Aktivität incentivieren, wird KI Sie im Lärm begraben.
- Ernennen Sie einen „Head of Flow“, nicht nur einen „Head of AI“. Jemand muss die Reibung besitzen, nicht nur die Modelle.
Bewertungsauswirkung
Dies ist nicht nur ein operatives Problem; es ist ein Bewertungsproblem.
Investoren fangen an zu fragen: „Ist dieses Unternehmen ‚KI-bereit‘?“
Sie meinen nicht „Haben Sie GPUs?“. Sie meinen „Ist Ihr Interner Risikoindex (IRI) niedrig genug, damit KI tatsächlich funktioniert?“
Ein Unternehmen mit hohem IRI (Chaos), das KI einführt, ist ein notleidender Vermögenswert. Ein Unternehmen mit niedrigem IRI (Ausrichtung), das KI einführt, ist eine Plattform für exponentielles Wachstum.
Indem Sie dem Kanon folgen und AAA anwenden, reparieren Sie nicht nur Arbeitsabläufe; Sie senken systematisch Ihren WACC und erweitern Ihren Multiplikator.
Abschluss
KI ist kein Zauberstab. Sie ist eine Lupe.
Sie wird vergrößern, was auch immer sie in Ihrem Unternehmen findet. Wenn sie Klarheit findet, wird sie Wachstum vergrößern. Wenn sie Chaos findet, wird sie Scheitern vergrößern.
Hören Sie auf, sich Sorgen zu machen, ob die KI schlau genug ist. Sorgen Sie sich darum, ob Ihre Organisation klar genug ist.
Lassen Sie nicht zu, dass Ihr internes Chaos Ihre Zukunft frisst.