Warum KI-Transformation in Unternehmen scheitert
Das Symptom: Pilot-Purgatory
Sie haben den Millionenvertrag mit dem KI-Anbieter unterschrieben, ein „AI Innovation Lab“ gestartet, Prompt Engineers und Data Scientists eingestellt. Sechs Monate später gibt es coole Demos, ein paar Piloten, aber das P&L bewegt sich nicht.
Das Symptom: Pilot-Purgatory.
Viel Aktivität, wenig Wirkung. Vertrieb schließt nicht schneller, Support-Kosten sinken nicht, „AI-powered“-Workflows legen sich nur auf bestehende Tool- und Tech-Schulden. Instinkt: die Technologie sei schuld.
Die These: Die Technologie passt. Das Problem: Sie versuchen, Chaos zu automatisieren.
Canon-Anker: Dieser Beitrag verweist auf den GFE-Kanon — vor allem Gebot 5 (Reibung vs. Flows) und Gebot 6 (Audit → Align → Automate).
Der populäre Fehl-Diagnose
Typische Schuldige:
- „Das Modell ist zu dumm“ – fordert Fine-Tuning/RAG, bevor „gut“ definiert ist.
- „Wir brauchen bessere Daten“ – alles stoppt bis zum „Data Lakehouse“ (18 Monate Pause).
- „Die Leute blockieren“ – obwohl die neue KI mehr Zeit braucht als der alte Prozess.
Klingt plausibel, löst aber nicht die Wurzel: fehlende Prozessklarheit. Ein Multiplikator (KI) auf Null (undefinierter Prozess) bleibt Null.
Die echte Diagnose mit dem GFE-Kanon
Gebot 5: KI verstärkt Prozesse.
Gebot 5: KI repariert keine Prozesse, sie verstärkt sie. Gute Prozesse werden hyper-effizient, Chaos wird hyper-chaotisch.
1. Audit übersprungen (AAA)
Das AAA Framework ordnet: Audit → Align → Automate. Viele springen direkt zu Automate: Lizenzen kaufen, ohne Arbeit zu auditieren; Agenten bauen, ohne den „Perfect Response“ zu definieren.
Diagnose: Automatisierung undefinierter Workflows.
2. Hoher Internal Risk Index (IRI)
Wahrscheinlich hoher IRI: Schieflage Produkt/Growth/Engineering. Ingenieure bauen für missverstandene Probleme, Business kauft Tools ohne Bewertungsfähigkeit. Ohne Guardrails führt probabilistische KI zu Fällen wie Air Canada.
Diagnose: hohes internes Risiko → rechtliche/operative Kosten.
3. Mentalmodell: KI als Soundsystem
KI ist die Anlage, Ihr Prozess die Band. Eine schlechte Band klingt lauter, nicht besser. Aktuell verstärkt KI die Dysfunktion.
4. Tool Debt (Gebot 11)
Neue KI-Tools obendrauf statt zu ersetzen: Salesforce, Outreach, Gong plus „AI Assistant“. Mehr kognitive Last, weniger Vertrieb.
Diagnose: Tool-Sprawl ohne Bereinigung.
Was die Forschung sagt
- McKinsey (2024): 85 % der KI-Projekte liefern nicht wie versprochen; 70 % des Werts kommt aus Prozess- und Org-Redesign, nicht aus der Technik.
- Gartner (2024): 30 % der GenAI-Projekte enden nach dem PoC; Gründe: Datenqualität, unklarer Business Value—Symptome fehlender Audits.
- Moffatt v. Air Canada (2024): Chatbot halluziniert Rückerstattung, Unternehmen haftet. Beispiel für hohen IRI ohne Guardrails.
Selbstdiagnose-Checkliste
3+ Treffer = Risikozone:
- Mehr Piloten als Produktiv-Deployments.
- Niemand erklärt den „perfekten“ Prozess in <2 Min.
- Mehr Prompt-Debatten als Zielbild-Definition.
- Neues KI-Tool hinzugefügt, kein altes entfernt.
- „KI-Strategie“ = Einkaufsliste, keine Problemliste.
- Angst, KI mit Kunden sprechen zu lassen.
- Data Scientists verbringen 80 % mit Datenputz.
Der Weg: Audit, Align, Automate
Keine zusätzlichen GPUs kaufen. Erst AAA.
1. Audit (Realität sehen)
Fluss mappen: Datenquellen, Bearbeiter, Bottlenecks. Man automatisiert nicht, was man nicht sieht.
2. Align (standardisieren)
Mit Klarheit den „Golden Path“ definieren: beste Support-Antwort, bestes Outreach. Manuell konsistent machen, bevor ein Agent es übernimmt.
3. Automate (verstärken)
Erst bei sauberem, ausgerichtetem Prozess KI anwenden: verstärkt gutes Signal, nicht schlechte Gewohnheiten.
Genau das leisten Growth Team Audit und AI Readiness. Wir installieren nicht nur Tools; wir reparieren den Flow.
FAQ
F: Tech- oder People-Problem?
Ein Prozessproblem. Schlechter Flow koppelt Menschen und Technologie falsch.
F: Mehr KI-Ingenieure einstellen?
Meist nein. Erst Growth Engineers/Prozessarchitekten, die Flows mappen und optimieren. KI-Ingenieure auf Chaos ansetzen ist teuerer Fehler.
F: Wie lange dauert ein AI Audit?
Kein monatelanges Projekt. Mit Gebot 6: Erst Audit lässt sich ein kritischer Flow in 2–3 Wochen mappen.
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