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KI - Der Elefant im Raum des Sitzungssaals

Es ist fast unmöglich geworden, über die Zukunft der Wirtschaft zu sprechen, ohne KI zu erwähnen. Und doch bleibt es in vielen Sitzungssälen auffallend still. Der Elefant steht unübersehbar im Raum, aber wird selten zur Kenntnis genommen.

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KI ohne Strategie ist ein Risiko, kein Beschleuniger.

Warum Sie jetzt mit KI beginnen sollten – aber auf die kluge Art.

Während drei von vier CEOs großer niederländischer Unternehmen erwarten, dass KI innerhalb von zwei Jahren 20 % bis 40 % der Arbeit automatisieren wird (FD, Juni 2025), bleiben strategische Entscheidungen oft in der Pilotphase stecken.

Das Aufkommen sogenannter „agentischer KI“ – Systeme, die selbstständig Entscheidungen treffen und Handlungen ausführen – spitzt die Lage zu. Es geht nicht mehr darum, „mit einem kleinen Tool zu experimentieren“. Dies erfordert Vision, Steuerung und Mut.

Machen Sie KI zum Schwungrad des Erfolgs!

Die Komplexität von KI-Systemen ist für viele Organisationen im Moment noch überschaubar, weshalb jetzt der richtige Zeitpunkt für den Einstieg ist. Die Entwicklung der KI schreitet rasant voran; ein späterer Einstieg bedeutet höhere Komplexität und mehr Risiko.

Wie Reid Blackman im Harvard Business Review beschreibt, bringt der Einsatz von KI, insbesondere von generativer und agentischer KI, eine Lawine an neuen Risiken mit sich: von Verletzungen des geistigen Eigentums und Voreingenommenheit (Bias) bis hin zu Systemausfällen und ethischen Fehltritten. Viele Unternehmen sind darauf oft überhaupt nicht vorbereitet. Meistens gibt es keine Bewertungsrahmen, um zu beurteilen, ob Systeme überhaupt für den Rollout bereit sind, geschweige denn eine Infrastruktur für Echtzeit-Monitoring.

Daher ist es entscheidend, mit den richtigen Grundsätzen zu beginnen, die solche Risiken ausschließen.

Beginne bei deinen Daten

Der Schlüssel zum Erfolg liegt im Fundament: deiner Datenstrategie. KI ist nur so gut wie die Daten, mit denen sie gefüttert wird. Dennoch sehen wir in vielen Organisationen zersplitterte Systeme, unklare Zuständigkeiten und veraltete Strukturen. Also keine solide Grundlage. Die Folge: unzuverlässige Ergebnisse, Widerstand in der Belegschaft und eine Menge Frustration.

Drei Gründe, warum du zuerst deine Daten in Ordnung bringen solltest:

Zuverlässigkeit - Falsche Daten = falsche Entscheidungen.

Skalierbarkeit - Ohne integrierte Datenströme bleibt die KI in Pilotprojekten stecken.

Verantwortung - Ein ethischer Einsatz beginnt mit Transparenz und Kontrolle.

Aber Achtung: Die Daten in Ordnung zu bringen, darf keine Ausrede werden, um nicht anzufangen.

Sorge für klare Datenstandards, Governance und Transparenz.

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Die Zeit des Abwartens ist vorbei.

KI ist kein Hype mehr, sondern Realität.

Unternehmen, die jetzt in eine solide Datenstrategie investieren und Verantwortung sicherstellen, bauen an zukunftsfähigem Wachstum. Es ist höchste Zeit, dem Elefanten im Raum direkt in die Augen zu blicken – und einen klugen Plan dafür zu entwickeln.

Vom Denken zum Handeln - Beginne mit wertorientiertem Denken

Viele Organisationen stellen sich die Frage: „Wo um alles in der Welt soll ich anfangen? Es gibt so viele Möglichkeiten … und so viele Pflichten.“ Dieses „Müssen“ führt oft zum Aufschieben. Deshalb ist es besser, mit wertorientiertem Denken zu beginnen:

  1. Beginne bei deinem Ziel. Was willst du mit KI wirklich erreichen? Schnellere Prozesse, ein besseres Kundenerlebnis, einen kleineren ökologischen Fußabdruck?

  2. Arbeite vom Wert aus rückwärts. Wähle einen Fokusbereich, der direkt auf dieses Ziel einzahlt.

  1. Bilde die wichtigsten Prozesse ab. Wo liegen die Engpässe, Ineffizienzen oder Risiken?

  2. Starte ein Pilotprojekt. Richte eine KI-Lösung auf diesen Engpass aus, lerne, skaliere – und verfeinere deine Strategie dabei.

Dieser Ansatz gibt deinem Team den Raum zu lernen, die Governance zu stärken und gleichzeitig echten Wert zu schaffen. Es ist kein linearer Plan, sondern ein Lernzyklus: Ziel → Pilotprojekt → Strategie-Updates → Skalierung.

Selbstverständlich können wir als Beyonder dir helfen, diesen ersten wertvollen Anwendungsfall (User Case) zu identifizieren!

Quellen:

  • Sandra Olsthoorn, Het Financieele Dagblad, 15. Juni 2025

  • Reid Blackman, Harvard Business Review, 13. Juni 2025

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