Künstliche Intellifenz (KI) ist längst kein Zukunftsthema mehr – sie ist in der Realität vieler Unternehmen angekommen. Bereits über drei Viertel der Firmen weltweit setzen KI in mindestens einem Geschäftsbereich ein¹. 83 % stufen sie als Top-Priorität für ihre Planung ein². Besonders die generative KI – etwa in Form von ChatGPT – sorgte seit 2023 für Dynamik. In Deutschland nutzen bereits 23 % der Unternehmen solche Tools täglich, mehr als doppelt so viele wie im globalen Durchschnitt³.
Der Markt boomt: Bis 2030 soll sich das Volumen des globalen KI-Markts auf über 1,8 Billionen US-Dollar verfünffachen². Dennoch verfügen bislang nur 41 % der Unternehmen über eine definierte KI-Strategie⁴. Dabei gilt: Ohne strategische Leitplanken wird das Potenzial von KI verschenkt – oder zum Risiko. Im Folgenden erfahren Sie, was eine KI-Strategie ausmacht, warum sie so wichtig ist und wie Sie in der Praxis eine erfolgreiche KI-Strategie entwickeln können.
Was ist eine KI-Strategie?
Eine KI-Strategie ist ein Fahrplan, der festlegt, wie ein Unternehmen Künstliche Intelligenz gezielt einsetzen kann, um seine Geschäftsziele zu erreichen. Im Unterschied zu einer allgemeinen Digitalisierungsstrategie konzentriert sich die KI-Strategie speziell auf den Einsatz von KI-Technologien und den Umgang mit Daten.
Sie ist dabei eng mit der übergeordneten Geschäfts- und IT-Strategie verzahnt: Eine gute KI-Strategie leitet sich aus dem bestehenden Geschäftsmodell ab, definiert konkrete Ziele für den KI-Einsatz und benennt den erwarteten Mehrwert geplanter Anwendungen.
Wichtige Grundprinzipien einer KI-Strategie sind:
- Zielorientierung:
KI-Projekte sollten stets auf klar definierte Unternehmensziele einzahlen – nicht als Selbstzweck, sondern als Mittel zur Wertschöpfung.
- Ressourcenplanung:
Erfolgreicher KI-Einsatz erfordert eine vorausschauende Planung der benötigten Daten, Technologien und Kompetenzen im Team.
- Agilität:
Da sich Technologien und Anforderungen schnell verändern, sollte eine KI-Strategie flexibel bleiben. Bewährt hat sich ein iteratives Vorgehen – etwa über Pilotprojekte oder die Entwicklung eines „Minimum Viable Product“ (MVP), das schrittweise erweitert wird.
Die KI-Strategie ist kein statisches Dokument, sondern ein lebendiger, dynamischer Prozess, der kontinuierlich weiterentwickelt wird.
Warum ist eine KI-Strategie so wichtig?
Eine strategische Herangehensweise stellt sicher, dass KI-Projekte nicht nur technisch funktionieren, sondern auch echten Nutzen bringen. Drei Gründe, warum eine KI-Strategie unverzichtbar ist:
1. Wertschöpfung gezielt steigern
KI kann Prozesse automatisieren, Kosten senken oder neue Produkte ermöglichen. So nutzen etwa produzierende Unternehmen KI für Predictive Maintenance, um Maschinenausfälle vorherzusagen und Stillstände zu reduzieren. KI-gestützte Instandhaltung kann ungeplante Produktionsausfälle um bis zu 15 % senken⁵, was enorme Kosten spart. Unternehmen mit KI-basierten Servicebots berichten von etwa 30 % niedrigeren Servicekosten⁴.
2. Wettbewerbsvorteile sichern
Unternehmen, die früh strategisch in KI investieren, verschaffen sich einen Vorsprung. Entsprechend schätzen viele deutsche Unternehmen die zügige Umsetzung ihrer KI-Pläne als kritisch ein – 47 % glauben sogar, höchstens ein Jahr Zeit zu haben, um ihre KI-Strategie in die Tat umzusetzen, bevor sie ins Hintertreffen geraten⁶.
3. Risiken kontrollieren
KI birgt Risiken – von diskriminierenden Algorithmen bis zu DSGVO-Verstößen. Eine Strategie definiert Prozesse, wie Risiken erkannt und reduziert werden – etwa durch Daten-Governance, Audits und klare Verantwortlichkeiten. Unternehmen, die strategisch vorgehen, können Chancen und Risiken der KI besser abwägen und vermeiden „blindes“ Hinterherlaufen hinter jedem Trend.
Was gehört in eine KI-Strategie?
Eine ganzheitliche KI-Strategie besteht aus mehreren ineinandergreifenden Bausteinen. Sie deckt nicht nur technologische, sondern auch organisatorische und kulturelle Aspekte ab:
- Vision & Ziele:
Definition einer klaren Zielvorstellung, was mit KI erreicht werden soll, inklusive messbarer Kennzahlen. Die KI-Vision wird idealerweise in Einklang mit der Gesamtstrategie entwickelt und bleibt anpassungsfähig für künftige Entwicklungen.
- Datenstrategie:
Planung, wie relevante Daten bereitgestellt, gepflegt und genutzt werden. Dazu gehören Datenqualitätsmaßnahmen, die Erschließung neuer Datenquellen sowie Regeln für Datenschutz und Datensicherheit.
- Technologische Infrastruktur:
Bereitstellung der notwendigen IT-Basis für KI-Anwendungen. Die Strategie legt fest, welche Technologien (z. B. Cloud, Hardware) und Architekturen verwendet werden, und wie KI-Lösungen in die vorhandene IT-Landschaft integriert werden.
- Organisation & Kultur:
Anpassung von Strukturen und Fähigkeiten, damit KI erfolgreich eingeführt werden kann. Dazu zählt der Aufbau von KI-Kompetenzen im Team (Weiterbildungen, neue Rollen) und eine Kultur, die Offenheit für KI fördert. Nur wenn die Mitarbeitenden mitziehen, lassen sich KI-Lösungen nachhaltig etablieren.
- Governance & Richtlinien:
Festlegung von Leitplanken für den KI-Einsatz. Das umfasst ethische Grundsätze (z. B. Fairness), interne Richtlinien sowie Zuständigkeiten für die Überprüfung der KI-Anwendungen. So wird sichergestellt, dass KI verantwortungsvoll und im Einklang mit Gesetzen und Unternehmenswerten genutzt wird.
Wie entwickelt man eine KI-Strategie?
Die Entwicklung einer KI-Strategie erfolgt idealerweise in mehreren Etappen. Ein mögliches schrittweises Vorgehen ist:
1. Status-quo-Analyse
Zu Beginn wird der Ist-Zustand analysiert: Wo steht das Unternehmen in Bezug auf KI? Welche Daten liegen vor? Gibt es erste Pilotprojekte? Ziel ist eine realistische Einschätzung des Reifegrads – sowohl technisch als auch kulturell. Hierbei lohnt sich ein Blick über Abteilungsgrenzen hinweg, um Synergien zu erkennen.
2. Ziele formulieren & Anwendungsfälle priorisieren
Auf Basis der Analyse werden konkrete Ziele gesetzt. Darauf aufbauend werden mögliche Anwendungsfälle gesammelt, bewertet und priorisiert – nach Kriterien wie Geschäftsnutzen, Umsetzbarkeit und regulatorischem Risiko. Wichtig: Fokus auf Qualität statt Quantität – lieber wenige, gut durchdachte Use Cases als Aktionismus.
3. Fahrplan (Roadmap) erstellen
Im nächsten Schritt wird ein Umsetzungsfahrplan entwickelt. Er legt fest, in welcher Reihenfolge KI-Projekte starten, welche Meilensteine erreicht werden sollen und welche Ressourcen benötigt werden. Häufig beginnt man mit einem klar umrissenen Pilotprojekt, bevor weitere Anwendungsfälle folgen. Wichtig sind zudem klare Verantwortlichkeiten und ein interdisziplinäres Kernteam, das die Umsetzung koordiniert. Auch ein grober Budgetrahmen sollte in der Roadmap berücksichtigt werden.
4. Pilotprojekte durchführen
Erste Projekte sollten als Proof of Concept (PoC) konzipiert sein: klein, machbar, mit erkennbarem Mehrwert. Ziel ist es, schnell Ergebnisse zu zeigen, um interne Akzeptanz zu schaffen. Der Telekommunikationsanbieter Bell setzt z. B. auf modulare, aufeinander aufbauende PoCs, die regelmäßig kommuniziert werden – ein Erfolgsmodell für Sichtbarkeit und Motivation.
5. Rollout, Monitoring & Anpassung
Nach erfolgreichen Piloten werden die Lösungen schrittweise in den operativen Betrieb überführt. Dabei gilt es, organisatorische Hürden abzubauen und Mitarbeitende gezielt zu schulen, um eine reibungslose Nutzung der neuen KI-Prozesse sicherzustellen. Anhand definierter KPIs wird überprüft, ob die gesetzten Ziele erreicht wurden – bei Abweichungen erfolgt eine Anpassung. Die KI-Strategie bleibt dabei ein fortlaufender Lernprozess: Erfahrungen aus Projekten fließen ein, der Fahrplan wird regelmäßig überarbeitet und weiterentwickelt.
Best Practices erfolgreicher Unternehmen
Erfolgreiche KI-Strategien zeigen klare Muster: Ein zentraler Erfolgsfaktor ist die frühzeitige Einbindung aller Mitarbeitenden. Der finnische Stahlhersteller Outokumpu etwa stellt KI-Tools und Daten unternehmensweit bereit – so wird datenbasiertes Entscheiden zum Alltag und die Akzeptanz steigt⁷.
Auch die Ausrichtung auf Geschäftsnutzen ist entscheidend. HOCHTIEF nutzt KI nicht nur intern, sondern entwickelt daraus neue Services – ein Beispiel für gezielte Monetarisierung⁷. Grundsätzlich gilt: KI-Projekte müssen Mehrwert schaffen – durch Effizienz, Umsatzwachstum oder bessere Kundenerlebnisse.
Nicht zuletzt braucht es klare Leitplanken. AXA verbindet Ethikrichtlinien mit Governance-Prozessen, um faire, transparente KI-Anwendungen sicherzustellen⁷ – ein wichtiger Schritt für Vertrauen und gesellschaftliche Akzeptanz.
Herausforderungen realistisch einschätzen
Trotz aller Potenziale bringt KI auch konkrete Herausforderungen mit sich, die strategisch berücksichtigt werden müssen:
- Datenqualität & -zugang:
Daten sind oft fragmentiert oder unstrukturiert. Ohne verlässliche Basis leidet die Qualität der KI-Ergebnisse („Garbage in, garbage out“). Häufig braucht es zunächst Investitionen in Datenaufbereitung und Standards.
- Fachkräftemangel:
Spezialisierte KI-Expert:innen sind rar. Viele Unternehmen nennen fehlendes Personal als zentrales Hemmnis für KI-Projekte⁸. Strategien zur Weiterbildung oder externe Partnerschaften sind essenziell.
- Integration in Prozesse:
KI ist mehr als ein IT-Thema – sie verändert Arbeitsweisen. 54 % der Unternehmen ohne KI-Nutzung nennen fehlende Prozessintegration als Haupthindernis⁹. Change-Management und Pilotprojekte helfen, Akzeptanz aufzubauen.
- Ethik & Regulatorik:
KI muss rechtlich und gesellschaftlich tragfähig sein. Ab 2025 fordert der EU AI Act z. B. den Nachweis von KI-Kompetenz, Risikobewertungen und Dokumentation¹⁰. Wer früh Standards definiert, minimiert Risiken und schafft Vertrauen.
Fazit und Ausblick
Künstliche Intelligenz entwickelt sich rasant – und mit ihr die Chancen für Unternehmen. Die Generative KI hat 2023 einen regelrechten Schub ausgelöst. Viele Firmen testen erste Anwendungsfälle, doch die Entwicklung geht weiter: Autonome KI-Agenten, die Aufgaben eigenständig übernehmen, könnten ganze Prozesse automatisieren – weltweit arbeiten bereits 26 % der Unternehmen aktiv an solchen Lösungen³.
Auch neue Technologien treiben die Demokratisierung von KI voran: Mit Automated Machine Learning (AutoML) lassen sich KI-Modelle auch ohne tiefes Fachwissen erstellen. Gleichzeitig gewinnt Explainable AI an Bedeutung – denn nur nachvollziehbare Entscheidungen schaffen Vertrauen und erfüllen künftige gesetzliche Anforderungen wie den EU AI Act.
Besonders spannend ist das Zusammenspiel von KI mit anderen Technologien: Das Internet of Things (IoT) liefert riesige Datenmengen, die sich mithilfe von KI intelligent auswerten lassen. In Verbindung mit Blockchain können diese Daten sicher und transparent genutzt werden – die Basis für smarte Anwendungen mit hoher Relevanz.
Klar ist: KI ist kein kurzfristiger Trend, sondern ein strategisches Zukunftsthema. Unternehmen, die heute gezielt in den Aufbau von Kompetenzen und Strukturen investieren, legen den Grundstein für nachhaltige Innovationskraft und Effizienz.
Jetzt ist der richtige Zeitpunkt, zu starten: mit ersten Pilotprojekten, gezieltem Kompetenzaufbau und einem klaren Zielbild. Wer früh beginnt, hat später die Nase vorn.
Quellen
[1] mckinsey.com
[2] explodingtopics.com
[3] deloitte.com
[4] plivo.com
[5] oracle.com
[6] news-blogs.cisco.com
[7] news.microsoft.com
[8] ey.com
[9] ki-kompetenz-academy.com
[10] artificialintelligenceact.eu/article/4/
