Fünf Erfolgsfaktoren für die KI-Transformation in Unternehmen und Institutionen

von Klaus Hamacher (DLR), Tobias Schneiderhahn (DLR), Prof. Dr. Sven Heidenreich (Universität des Saarlandes) und Prof. Dr. Ronald Gleich (Frankfurt School of Finance & Management)

KI gilt als Hebel für Effizienz, datenbasierte Entscheidungen, Personalisierung und Innovationskraft. Begriffe wie KI-Transformation, generative KI und datengetriebene Organisation prägen daher zunehmend die heutige Unternehmens- und Verwaltungswelt.

Durch rasante technologische Fortschritte steigen allerdings auch die Anforderungen an Sicherheit, Transparenz und Effizienz. Für Unternehmen und öffentliche Einrichtungen ist es daher von entscheidender Bedeutung, ihre Geschäftsmodelle, Prozesse und Entscheidungslogiken gezielt auf den produktiven Einsatz von KI umzustellen.

Vor diesem Hintergrund untersucht unsere aktuelle Studie die zentralen Erfolgsfaktoren der KI-Transformation in Unternehmen und öffentlichen Einrichtungen. Im Fokus steht, welche Managementmaßnahmen erforderlich sind. Hierzu erfolgte eine Befragung im Jahr 2025 von 300 privatwirtschaftlichen Unternehmen und 30 Forschungseinrichtungen.

KI-Transformation gestalten – aber wie?

Die Transformation betrifft nicht nur Technologiefragen, sondern erfordert neue Management-, Governance- und Umsetzungsansätze. Organisationen stehen damit vor der Aufgabe, KI-Ziele in die Gesamtstrategie zu integrieren, deren Umsetzung messbar zu steuern und Risiken aktiv zu adressieren.

Die fünf folgenden Aspekte haben sich für dabei als zielführend erwiesen. Bei Unternehmen, denen die Transformation gelingt, sind all diese Punkte ausgeprägt. Das bedeutet im Umkehrschluss, dass keiner der folgenden Punkte vernachlässigt werden kann, ohne den Erfolg der KI-Transformation zu gefährden.

Prozesse & Umsetzung

Den größten Erfolgsbeitrag zur KI-Transformation leisten Themen, die in der Studie unter dem Erfolgstreiber Prozesse & Umsetzung zusammengefasst wurden. Besonders ein Proof of Concept-Ansatz ist bei der KI-Einführung unumgänglich, da damit ein begrenztes, experimentelles Projekt aufgesetzt wird, das zeigen soll, ob eine bestimmte KI-Idee technisch machbar, datenseitig umsetzbar und geschäftlich sinnvoll ist – bevor man viel Zeit und Geld in eine vollständige Implementierung investiert.

Organisationen sollten daher einen einheitlichen Pfad tablieren: Idee → Bewertung → PoC → Pilot → Skalierung → Betrieb. Dazu gehören agile Vorgehensmodelle in der Entwicklung, Standardisierung für wiederkehrende Abläufe und Metriken zur Wirkungsmessung wie Kosten- und Serviceziele.

Wichtig ist ein Zwei-Geschwindigkeiten-Modell: schnelle Inkremente in den Fachbereichen bei gleichzeitiger Härtung des Unterbaus Datenqualität, Sicherheit, Betrieb. Erfolgreiche Muster und Lessons Learned sind systematisch zu sichern, damit sie nicht jedes Mal neu erfunden werden müssen.

Strategie & Führung

Ein wesentliche Teilaspekt für eine klare Strategie und Führung sind eine KI-Zielsetzung, eine langfristige KI-Strategie und eine gezielte Priorisierung von Ressourcen. Ohne beträchtliche zusätzliche KI-Investments oder eine radikale Umschichtung der Ressourcen im Unternehmen kann die KI-Transformation, so unsere Erkenntnis, nicht erfolgreich sein.

Unternehmen sollten KI daher als festen Bestandteil der Geschäfts- und Bereichsstrategie verankern. Sie sollten klare, messbare KI-Ziele definieren und diese auf Funktionen und Einheiten herunterbrechen. Um dem Thema eine angemessene Bedeutung zu geben, können auch eigenständige KI-Strategien formuliert und kommuniziert werden.

Priorisierung erfolgt entlang eines transparenten Use-Case-Portfolios: Wert, Machbarkeit, Risiko, Datenreife inklusive Stop and Go-Kriterien. Für öffentliche Einrichtungen gilt zusätzlich, die Strategie und das Zielsystem so früh wie möglich mit Datenschutz, Beschaffung und Fachaufsicht zu verzahnen, um Zielkonflikte zu reduzieren. In beiden Sektoren sollten Führungsteams die Kommunikation übernehmen, Erfolge sichtbar machen und Lernschleifen institutionalisieren.

Technologie & Infrastruktur

Ähnlich wichtig wie die strategische Ausrichtung und die gelungene organisatorische Umsetzung sind für KI-Projekte allerdings die richtigen technologischen Weichenstellungen und die Schaffung einer geeigneten Infrastruktur. Die IT-Infrastruktur im Unternehmen muss skalierbar ausgestaltet sein und sich flexibel an sich verändernde KI-Anforderungen anpassen.

Da Daten das Fundament von KI-Lösungen darstellen, sind auch zugängliche Datenplattformen in hoher Qualität notwendig. Speziell für den Mittelstand empfehlen wir ergänzend hierzu auch Technologiepartnerschaften, um die vielfältigen und investitionsintensiven KI-Einführungen bewältigen zu können.

Organisationen sollten zudem eine skalierbare IT- und Dateninfrastruktur bereitzustellen, beispielsweise durch Cloudlösungen und Datenplattformen. Es empfiehlt sich ebenfalls, eine Automatisierung in der Datenverarbeitung aufzubauen.

Technologiepartnerschaften mit Anbietern, Forschung und Ökosystemen beschleunigenden Zugang zu Fähigkeiten und Talenten. Gleichzeitig sollten Organisationen Abhängigkeiten aktiv managen, unter anderem durch Vertrags- und Compliance-Schutz.

Ethik & Governance

Schließlich sind für die erfolgreichen KI-Anwendung auch die Berücksichtigung von Ethik- & Governance-Grundlagen sowie kulturelle und mitarbeiterbezogene Aspekte wichtig. Aspekte wie Datenschutz & digitale Souveränität, Transparenz im KI-Einsatz sowie soziale und ökologische Verantwortung sind dabei essentiell.

Unternehmen sollten daher ethische Leitlinien, Transparenzanforderungen, Datenschutzanforderungen und Sicherheitsstandards verbindlich festlegen. Ferner sollten Rollen, Prozesse und Eskalationswege festgelegt werden.

Dabei empfiehlt es sich, den EU AI Act als übergeordneten Orientierungsrahmen zu berücksichtigen: Responsible AI sollte so gestaltet werden, dass regulatorische Erwartungen an Transparenz, Verantwortlichkeiten und angemessene Kontrollen von Anfang an mitgedacht werden. 

Mitarbeitende & Kultur

KI-Transformationsführer aus der Privatwirtschaft investieren viel in Weiterbildung und Training oder in Change Management. Ferner wird dort viel Wert auf eine intensive Einbindung der Mitarbeitenden und eine ausgeprägte Lernkultur gelegt. Sie haben erkannt: Der Mensch ist der entscheidende Erfolgsfaktor in der KI-Transformation.

Für eine erfolgreiche Transformation sollen daher Weiterbildungen und Trainings etabliert und entlang der KI-Rollen der Mitarbeiter ausgerollt werden. Mitarbeitende sollten ebenfalls aktiv in Problemdefinitionen, Tests und Feedback eingebunden werden. Es ist ebenfalls hilfreich, eine Kultur des Lernens zu etablieren, etwa über Experimentierräume und eine Fehlerlernkultur.

Fazit

Wer KI wirksam skalieren will, braucht Orchestrierung: eine klare Richtung und Strategie, standardisierte Umsetzungen, tragfähige Plattformen, verlässliche Governance und befähigte Teams.

Unternehmen sollten mit wenigen, wertstiftenden Use Cases starten. Hier empfiehlt sich, die Wirkung zu messen, erfolgreiche Muster wiederzuverwenden und den Betrieb zu professionalisieren. Öffentliche Einrichtungen sollten zusätzlich die Brücke zwischen Strategie, Beschaffung, Datenschutz und Fachprozessen schließen, um Geschwindigkeit und Regelkonformität zu vereinen.

Wichtig ist zudem, rechtliche und regulatorische Anforderungen nicht als nachgelagerte Prüfung, sondern als integrierten Bestandteil von Umsetzung und Betrieb zu behandeln, um Skalierung und Compliance dauerhaft zu verbinden.

Entscheidend ist die Kontinuität: KI ist kein Projekt, sondern sollte als eine  dauerhafte Management- und Mitarbeiterkompetenz gesehen werden. So entsteht aus vielen Bausteinen eine robuste, verantwortungsvolle Standardfähigkeit mit messbarem Nutzen.