KI ist ein Führungsproblem – nicht nur ein Technologieproblem

Die meisten Führungsteams, mit denen ich arbeite, investieren seit Jahren in künstliche Intelligenz (KI). Doch diejenigen, die frustriert sind, sind nicht die Skeptiker – es sind die Überzeugten, deren KI-Initiativen keine direkte Auswirkung auf die Gewinn- und Verlustrechnung (GuV) haben. Sie verfügen über Pilotprojekte, interne Dynamik und beeindruckende Präsentationen für den Vorstand. Was ihnen fehlt, ist eine klare Brücke zwischen diesen Aktivitäten und der tatsächlichen Geschäftsperformance. In dieser Phase des KI-Zyklus ist diese Lücke nicht mehr hinnehmbar.

Ich habe selbst mehrere Jahre lang KI auf Unternehmensebene bei Kroger und dessen Datensparte 84.51° geleitet. Dort verarbeiteten wir Millionen von Vorhersagen pro Sekunde über Tausende Filialen hinweg. Doch wir maßen den Erfolg nicht an der Anzahl der eingesetzten Modelle oder der beeindruckenden Pilotprojekte, sondern an Kennzahlen wie Marge, Warenkorbgröße und Kundenbindung. Diese Erfahrung prägte meine Sicht darauf, was KI von Führungskräften verlangt – und was viele Führungsteams noch immer falsch machen.

KI braucht klare Wertschöpfung – nicht nur Aktivität

Die Führungskräfte, mit denen ich zusammenarbeite, sind sich einig: KI ist wichtig. Doch sie stehen unter dem Druck engerer Margen, teurerem Kapital und Vorständen, die Ergebnisse statt Roadmaps sehen wollen. Aus meiner Erfahrung heraus lässt sich diese Lücke durch drei zentrale Ansätze schließen:

1. KI muss sich in der GuV widerspiegeln

Die meisten Unternehmen können genau sagen, wie viele KI-Modelle sie einsetzen. Kaum eines kann beziffern, welchen Wert diese Modelle für das Geschäft haben. KI kann beide Seiten der GuV verbessern: durch bessere Personalisierung und intelligentere Preisgestaltung, die den Umsatz steigern. Automatisierung und präzisere Prognosen senken Kosten und Verschwendung. Doch viele Unternehmen verteilen ihre Investitionen auf zu viele Initiativen mit zu wenig Bezug zum Unternehmenswert. Sie erzeugen Aktivität, ohne ihre Wirtschaftlichkeit zu verändern.

Die entscheidende Frage lautet nicht, wo das Unternehmen KI einsetzt, sondern wo KI die Wirtschaftlichkeit des Geschäfts verändert. Die meisten Organisationen können die zweite Frage nicht beantworten.

2. Geschwindigkeit ist ein unterschätzter Wettbewerbsvorteil

Fast jedes große Unternehmen weiß mehr, als es umsetzen kann. Daten und Erkenntnisse sind vorhanden, doch die Distanz zwischen Signal und Reaktion ist zu groß. Entscheidungsprozesse ziehen sich hin, Abteilungen arbeiten mit unterschiedlichen Annahmen, und bis die interne Abstimmung erfolgt, ist der richtige Zeitpunkt oft verpasst. Ich habe diese Dynamik selbst in der Finanzbranche erlebt: Ein Team entwickelte Modelle, um Kunden von Wettbewerbern zu identifizieren, die in einem bestimmten Geschäftsbereich wechselbereit waren. Die Analyse war fundiert, die Modelle funktionierten. Doch dann folgten Monate der organisationalen Zögerlichkeit und wiederholten Governance-Fragen – lange nachdem das Pilotprojekt seine Machbarkeit bewiesen hatte. Als die Führungskräfte schließlich eine Entscheidung trafen, hatten sich die Marktbedingungen bereits verändert, und sie stiegen aus dem Geschäft aus. Ein Mitarbeiter fasste es treffend zusammen:

„Die Operation war erfolgreich, aber der Patient war tot.“

Die Technologie funktionierte. Der Moment war vorbei. KI kann diese Lücke schließen – durch schnellere Berichte, präzisere Prognosen und frühere Erkennung von Anomalien. Es geht nicht darum, Dinge günstiger zu tun, sondern darum, zum richtigen Zeitpunkt handeln zu können.

3. KI braucht eine klare Strategie – nicht nur Technologie

Viele Unternehmen behandeln KI wie ein reines Technologieprojekt. Doch der Erfolg hängt von der Führung ab. Führungskräfte müssen verstehen, dass KI ein Werkzeug ist, um strategische Ziele zu erreichen – nicht umgekehrt. Das bedeutet:

• Fokus auf messbare Ergebnisse: Jede KI-Initiative sollte mit klaren Geschäftsmetriken verknüpft sein, z. B. Umsatzsteigerung, Kostensenkung oder Kundenbindung.
• Schnelle Skalierung: Pilotprojekte müssen zügig in den operativen Betrieb überführt werden, um Wettbewerbsvorteile zu nutzen.
• Kultur der Entscheidungsgeschwindigkeit: Organisationen müssen lernen, schneller zu entscheiden und umzusetzen, um Marktchancen nicht zu verpassen.

KI ist kein Selbstzweck. Sie ist ein Hebel, um Geschäftsmodelle zu transformieren – wenn Führungskräfte sie richtig einsetzen.