🎯 KI ist nicht das Problem. Ihre Prozesse sind es.
Unternehmen investieren Millionen in künstliche Intelligenz. Sie kaufen Tools, buchen Lizenzen, starten Pilotprojekte. Und scheitern. Nicht an der Technologie – sondern an sich selbst.
Die unbequeme Wahrheit: Bis zu 85 % aller KI-Projekte erreichen nie den produktiven Einsatz. Nicht weil die Algorithmen versagen. Sondern weil niemand vorher die Frage gestellt hat: Welchen Prozess wollen wir eigentlich verbessern?
In diesem Beitrag zeigen wir Ihnen, warum KI ohne klare Prozesse zum teuren Experiment wird – und wie Sie es besser machen können.
Das Kernproblem: Tools vor Strukturen
Viele KI-Initiativen beginnen falsch. Sie starten mit der Technologie statt mit der Analyse. Ein neues Tool wird eingeführt, weil es modern klingt. Weil der Wettbewerb es nutzt. Weil jemand auf einer Konferenz davon gehört hat.
Was dabei vergessen wird: Die zugrunde liegenden Abläufe.
Automatisierung wird implementiert, ohne dass jemand sauber verstanden hat, was eigentlich automatisiert werden soll. Das Ergebnis?
- Beschleunigtes Chaos statt echter Entlastung
- Frustrierte Mitarbeitende, die dem System nicht vertrauen
- Investitionen, die im Sand verlaufen
KI ist wie ein Verstärker. Sie macht bestehende Prozesse lauter – die guten wie die schlechten. Wenn Ihr Prozess bereits ineffizient ist, wird KI diese Ineffizienz in Hochgeschwindigkeit reproduzieren.
Warum KI bestehende Probleme verstärkt
Stellen Sie sich einen Prozess vor, der historisch gewachsen ist. Über Jahre haben Mitarbeitende Workarounds entwickelt. Sie kompensieren Lücken durch Erfahrung. Sie gleichen Medienbrüche durch manuelle Eingriffe aus.
Der Prozess funktioniert – aber nur, weil Menschen ihn permanent reparieren.
Jetzt kommt KI ins Spiel. Sie analysiert diesen Prozess und lernt daraus. Was lernt sie?
✅ Die Umwege
✅ Die Workarounds
✅ Die Inkonsistenzen
Das System automatisiert nicht die ideale Version Ihres Prozesses. Es automatisiert das, was es vorfindet. Inklusive aller Fehler, Redundanzen und Medienbrüche.
Das Ergebnis: Sie haben jetzt einen schnellen, automatisierten – und immer noch kaputten – Prozess.
Die wahren Gründe für das Scheitern von KI-Projekten
Wenn KI-Projekte scheitern, liegt es selten an der Technologie. Die wahren Ursachen sind organisatorischer Natur:
1. Fehlende Strategie und klare Ziele
Viele Projekte starten ohne echten Anwendungsfall. Es gibt keine Antwort auf die Frage: Was genau soll diese KI eigentlich lösen?
Ohne klares Ziel fehlt der Maßstab für Erfolg. Teams arbeiten ins Blaue. Entscheidungsträger erwarten nach dem ersten Proof of Concept sofort Wunder – ohne weitere Anpassungen.
2. Unklare Verantwortlichkeiten
Wer ist für die KI-Initiative verantwortlich? IT? Fachabteilung? Geschäftsführung?
Wenn niemand wirklich zuständig ist, passiert auch nichts Nachhaltiges. Projekte versanden zwischen Meetings und Abstimmungsrunden.
3. Medienbrüche und fragmentierte Daten
KI braucht Daten. Gute Daten. Saubere Daten. Repräsentative Daten.
Was sie oft bekommt: Excel-Tabellen aus fünf verschiedenen Abteilungen, E-Mail-Anhänge, handschriftliche Notizen und Systeme, die nicht miteinander sprechen.
Bis zu 85 % aller KI-Projekte scheitern an mangelhafter Datenqualität. Nicht weil der Algorithmus schlecht ist – sondern weil niemand vorher die Datenlandschaft aufgeräumt hat.
4. Fehlende iterative Vorgehensweise
KI ist kein Projekt, das man einmal aufsetzt und dann vergisst. Sie muss lernen, angepasst und verbessert werden. Kontinuierlich.
Unternehmen, die mit starren Projektplänen arbeiten und nicht auf Feedback reagieren, binden Ressourcen in Richtungen, die keinen Mehrwert bringen.
Was Klarheit im Prozess wirklich bedeutet
KI kann nur dort wirken, wo Klarheit herrscht.
Das klingt abstrakt. Konkret bedeutet es:
✅ Definierte Verantwortlichkeiten: Wer macht was? Wer entscheidet? Wer prüft?
✅ Dokumentierte Abläufe: Nicht im Kopf einer Person, sondern schriftlich und für alle zugänglich.
✅ Saubere Schnittstellen: Daten fließen ohne Medienbrüche von System zu System.
✅ Messbare Ergebnisse: Sie wissen, wie lange ein Prozess dauert, wo Engpässe entstehen und was er kostet.
Erst wenn diese Grundlagen stehen, kann KI ihr Potenzial entfalten.
Ohne Klarheit automatisieren Sie Chaos. Mit Klarheit automatisieren Sie Effizienz.
Der richtige Weg: Prozesse zuerst, dann Technologie
Bevor Sie in KI investieren, investieren Sie in Prozessverständnis. Der Weg dorthin:
Schritt 1: Ist-Analyse durchführen
Verstehen Sie, wie Ihre Prozesse heute wirklich ablaufen. Nicht wie sie im Handbuch stehen – sondern wie Mitarbeitende sie tatsächlich leben.
Sprechen Sie mit den Menschen, die täglich operativ arbeiten. Sie kennen die Workarounds, die Engpässe, die Zeitfresser.
Schritt 2: Schwachstellen identifizieren
Wo entstehen Rückfragen? Wo werden Daten doppelt erfasst? Wo warten Aufgaben auf Freigaben, die niemand erteilt?
Diese Reibungspunkte sind Ihre Ansatzpunkte – lange bevor KI ins Spiel kommt.
Schritt 3: Soll-Prozess definieren
Wie soll der Prozess idealerweise aussehen? Was kann eliminiert werden? Was kann standardisiert werden?
Erst wenn der Soll-Prozess klar ist, können Sie entscheiden, welche Teile davon sich für Automatisierung eignen.
Schritt 4: KI gezielt einsetzen
Jetzt – und erst jetzt – kommt die Technologie. Mit einem klaren Anwendungsfall, definierten Zielen und messbaren Erfolgskriterien.
Praxisbeispiel: Warum manche Unternehmen scheitern – und andere nicht
Unternehmen A kauft ein KI-Tool zur E-Mail-Bearbeitung. Das System wird auf den bestehenden Posteingang losgelassen. Nach drei Monaten ist die Frustration groß: Die KI antwortet auf E-Mails, die keine Antwort brauchen. Sie eskaliert Anfragen an die falschen Personen. Sie produziert mehr Arbeit als sie spart.
Unternehmen B macht es anders. Bevor die KI kommt, analysiert das Team den E-Mail-Prozess. Sie definieren Kategorien: Welche E-Mails brauchen sofortige Antwort? Welche können warten? Welche gehören zu welchem Prozess? Erst dann wird die KI trainiert – auf Basis dieser klaren Struktur. Das Ergebnis: 60 % Zeitersparnis bei der E-Mail-Triage.
Der Unterschied? Nicht die Technologie. Sondern die Vorbereitung.
Übrigens: Genau für solche Anwendungsfälle haben wir bei Process Vision fertige Lösungen entwickelt – zum Beispiel unsere E-Mail-Triage mit automatischem Antwortentwurf.
Häufig gestellte Fragen
Brauchen wir perfekte Prozesse, bevor wir KI einsetzen können?
Nein, perfekt muss nichts sein. Aber Sie brauchen Klarheit über den Ist-Zustand und eine Vision für den Soll-Zustand. KI kann dann helfen, die Lücke zu schließen – aber sie kann die Lücke nicht für Sie definieren.
Wie lange dauert es, Prozesse für KI vorzubereiten?
Das hängt von der Komplexität ab. Für einzelne, klar abgegrenzte Prozesse sprechen wir von Tagen bis wenigen Wochen. Für unternehmensweite Initiativen können es Monate sein. Wichtig: Diese Zeit ist keine Verzögerung – sie ist die Voraussetzung für Erfolg.
Was kostet es, wenn wir KI ohne klare Prozesse starten?
Mehr als die Vorbereitung. Gescheiterte KI-Projekte binden nicht nur Budget, sondern auch Vertrauen. Mitarbeitende, die einmal schlechte Erfahrungen mit KI gemacht haben, sind beim nächsten Versuch skeptisch. Das ist der wahre Preis.
Können Sie uns bei der Prozessanalyse unterstützen?
Absolut. Genau das ist unser Ansatz bei Process Vision: Wir beginnen nicht mit Tools, sondern mit Verstehen. Gemeinsam analysieren wir Ihre Abläufe, identifizieren Potenziale und entwickeln dann passgenaue Automatisierungslösungen. Mehr dazu finden Sie unter Geschäftsprozessoptimierung.
Fazit: Klarheit vor Technologie
KI ist mächtig. Aber sie ist nur so gut wie die Prozesse, auf denen sie aufsetzt.
Unternehmen, die erfolgreich automatisieren, haben eines gemeinsam: Sie haben zuerst ihre Hausaufgaben gemacht. Sie verstehen ihre Abläufe. Sie kennen ihre Schwachstellen. Sie wissen, was sie erreichen wollen.
Die Frage ist nicht: Welches KI-Tool passt zu uns? Die Frage ist: Welche Prozesse sind bereit für KI?
Wenn Sie diese Frage beantworten können, sind Sie weiter als 85 % aller Unternehmen, die heute KI-Projekte starten.
Bereit für den nächsten Schritt?
Lassen Sie uns gemeinsam herausfinden, wo in Ihren Prozessen das größte Potenzial liegt – bevor Sie in Technologie investieren.
📞 Rufen Sie unsere KI-Telefonassistentin Lotta an: 0375 47213000 (24/7 erreichbar)
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