Auch wenn Künstliche Intelligenz auf jeder Agenda steht, bleiben viele der angestoßenen Initiativen hinter ihren Erwartungen zurück. Der Grund ist selten technischer Natur, die Probleme liegen vielmehr in einem Vorgehen, das KI als isolierte Projekte und Einzelmaßnahmen versteht. HTEC, ein globaler Entwickler kundenspezifischer Hardware- und Softwarelösungen, zeigt anhand von einem vierstufigen Framework, wie sich mit einem AI-First-Ansatz erste Experimente zu einem tragenden Element der Infrastruktur transformieren lassen.
Das Problem ist allgegenwärtig: Unternehmen experimentieren intensiv mit KI, die meisten der ambitionierten Ansätze schaffen allerdings nicht den Weg in die operative Praxis oder scheitern an der Skalierung. Gemeinsam haben diese Initiativen meist das Fehlen einer strategischen und kulturellen Grundlage, die Technologie, Praxis, Menschen und eine übergeordnete Zielsetzung sinnvoll zusammenführt. Organisationen dürfen KI daher nicht länger als Stückwerk und isoliertes Tool betrachten, sondern müssen auf einen konsequenten AI-First-Ansatz umschwenken, bei dem KI ein integraler Bestandteil von Prozessen und Entscheidungen ist.
Dafür braucht es klare Verantwortlichkeiten, eine robuste Datenlandschaft und eine Kultur, die kontinuierliches Lernen ermöglicht. Mit seinem Vier-Stufen-Modell zu den einzelnen Reifegraden von KI zeigt HTEC, wie sich ein Testballon zur treibenden Technologie entwickeln kann:
1. Vom Experiment zu ersten Strukturen
In der Einstiegsphase entstehen KI-Lösungen meist als isolierte Tests, oft verantwortet von einzelnen Engineering- oder Datenteams. Zuständigkeiten bleiben unklar, KI dient primär der Automatisierung und gemessen wird hauptsächlich an technischen Kennzahlen wie Präzision oder Recall. Auch das Change Management steckt noch in den Kinderschuhen: Es gibt weder systematische Schulungen noch klare Verantwortlichkeiten. Diese Phase liefert zwar wichtige Erfahrungswerte, bleibt aber ohne verbindenden Rahmen über Pilotprojekte hinaus wirkungslos.
2. KI wird funktional und geschäftsrelevant
Sobald Unternehmen beginnen, dedizierte Aufgaben rund um das Monitoring und die Bearbeitung von Ausnahmefällen anzupassen, gewinnt KI operative Bedeutung. Produktmanager und Analysten übernehmen hier stärker die Verantwortung, interne Dashboards verknüpfen den Output der KI-Modelle mit klaren Business-KPIs wie Conversion oder Kostenvorteilen. Gleichzeitig sollten in dieser Phase grundlegende Human-in-the-Loop-Mechanismen entstehen und Enablement-Programme für Teams zur Verfügung stehen. KI ist damit kein Experiment mehr, sondern bereits ein stabiler Bestandteil einzelner Workflows – jedoch weiterhin ohne organisationsweite Verzahnung.
3. Integration im Fokus
In der dritten Stufe wird KI nicht mehr als einzelnes Werkzeug betrachtet, sondern als verbindendes Element über mehrere Funktionen hinweg verankert. Product Owner übernehmen die operative Verantwortung und arbeiten mit cross-funktionalen Teams daran, KI stetig zu verbessern. Entscheidungswege, Ausnahmebehandlungen und Upgrade-Zyklen sind jetzt formalisiert: Ausnahmefälle werden systematisch erfasst, ausgewertet und in regelmäßige Optimierungsroutinen überführt. Gleichzeitig fließt strukturiertes Kundenfeedback kontinuierlich in die Weiterentwicklung ein. KI wird damit zu einem Teil des operativen Rückgrats, der messbare Fortschritte und eine skalierbare Governance ermöglicht.
4. Strategischer Einsatz
Im höchsten Reifegrad sind Prozesse, Rollen und Workflows konsequent nach dem AI-First-Gedanken gestaltet. Neue Funktionen wie AI Trainer oder Orchestration Leads entstehen, während klassische Rollen sich strukturell an den Prinzipien eines KI-gestützten Arbeitens ausrichten. Kontinuierliche Verbesserung wird über erweiterte Feedback-Mechanismen, ethische Richtlinien und hohe Transparenz gegenüber Kunden institutionalisiert. KI wirkt nun strategisch: Sie verändert Entscheidungslogiken, beschleunigt Innovationszyklen und stärkt die Fähigkeit des Unternehmens, sich schneller weiterzuentwickeln und an die hohe Geschwindigkeit des Marktes anzupassen.
