Die meisten Unternehmen verfügen bereits über die notwendige Infrastruktur, um generative KI-Plattformen skalierbar zu machen. Cloud-Kapazitäten sind vorhanden, Kundendaten zentralisiert und Budgets für Erweiterungen eingeplant. Dennoch bleibt die Kluft zwischen dem Vorhandensein dieser Infrastruktur und dem unternehmensweiten Einsatz generativer KI-Plattformen groß.
Laut Adobes Studie „KI und digitale Trends 2026“, an der 3.000 Führungskräfte teilnahmen, verfügen 89 % bereits über entsprechende Cloud-Technologien und 71 % über einsatzbereite Plattformen für gemeinsame Kundendaten. Trotz dieser guten Voraussetzungen nutzen jedoch nur ein Fünftel bis ein Drittel generative KI-Plattformen, die funktionsübergreifend integriert sind. Infrastrukturprobleme sind schon lange keine Ausrede mehr. Etwas anderes bremst die Einführung.
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Server bereit, Workflows warten noch
Cloud-Kapazität, Datenpipelines und Integrationsbudgets halten Unternehmen heutzutage nur noch selten von der Einführung generativer KI-Plattformen ab. Die meisten dieser Grundlagen sind in großen Organisationen bereits vorhanden.
Der schwierigere Teil liegt im weiteren Verlauf. Teams benötigen Arbeitsabläufe, die auf die Möglichkeiten der Plattform zugeschnitten sind, und diese Neugestaltung erhält selten das gleiche Budget wie die Technologie selbst.
Generative KI-Plattformen entwickeln sich schneller, als Teams bereit sind,
Generative KI-Plattformen können innerhalb von Sekunden einen Bericht entwerfen, ein Meeting zusammenfassen oder Kundenantworten generieren. Es dauert jedoch deutlich länger, bis ein Team diesem Ergebnis so weit vertraut, dass es auf die manuelle Überprüfung verzichtet.
Generative KI-Plattformen bewähren sich in Pilotprojekten technisch immer wieder, scheitern aber, sobald sie eine jahrelang etablierte Arbeitsweise eines Teams ersetzen sollen. Die Technologie selbst versagt selten. Das Problem liegt in der Übergabe.
Die Rollouts an drei Standorten kommen stillschweigend zum Erliegen
Drei Punkte tauchen bei unternehmensweiten Rollouts immer wieder auf:
- Teams erproben generative Werkzeuge innerhalb einer Funktion und belassen es dabei
- Den Verantwortlichen fehlt ein klarer Prozess zur Skalierung eines funktionierenden Pilotprojekts
- Die Mitarbeiter führen parallel zum neuen Arbeitsablauf weiterhin manuelle Datensicherungen durch
Jeder dieser Punkte hängt stärker mit Gewohnheiten und Arbeitsabläufen als mit der Modellleistung zusammen. Eine Verbesserung der Modellgenauigkeit behebt selten eines dieser drei Probleme.
Die mittleren Schichten entscheiden, ob Pilotprojekte zur Standardpraxis werden
Die Geschäftsleitung genehmigt das Budget für generative KI-Plattformen. Sobald Vertrauen aufgebaut ist, nutzen die Mitarbeiter im operativen Bereich diese täglich. Das mittlere Management entscheidet, ob ein funktionierendes Pilotprojekt zum Standardverfahren in der gesamten Abteilung wird.
Diese mittlere Ebene wird bei der Einführungsplanung selten berücksichtigt, obwohl Manager darüber entscheiden, ob ein neuer Arbeitsablauf das erste Quartal übersteht.
Jede Zahl zeigt absichtlich in die falsche Richtung
Alle Kennzahlen zur technischen Bereitschaft deuten darauf hin, dass die Unternehmen bereit sind. Die Kennzahlen zur tatsächlichen funktionsübergreifenden Nutzung weisen jedoch auf das Gegenteil hin.
Ehrlich gesagt haben generative KI-Plattformen eine Planungslücke offengelegt, die bereits vor dem Aufkommen dieser Technologie bestand. Die Infrastruktur wurde zuerst finanziert. Die Workflow-Neugestaltung, die letztendlich über den Erfolg der Investition entscheidet, steht noch aus.
Häufig gestellte Fragen
Welche Bereitschaftslücke besteht bei generativen KI-Plattformen?
Die Bereitschaftslücke beschreibt den Unterschied zwischen dem Vorhandensein der Cloud-Infrastruktur und der Datensysteme, die generative KI-Plattformen benötigen, und dem Betrieb dieser Plattformen über mehrere Geschäftsfunktionen hinweg.
Warum stagnieren generative KI-Plattformen nach einer erfolgreichen Pilotphase?
Pilotprojekte sind in der Regel auf technischer Ebene erfolgreich und beweisen, dass das Modell die Aufgabe bewältigen kann. Die Skalierung gerät ins Stocken, wenn es dem Management an einem klaren Prozess für die Ablösung des alten Workflows mangelt und die Mitarbeiter weiterhin manuelle Backups erstellen, anstatt dem neuen zu vertrauen.
