Von der Erkenntnis zur Umsetzung: KI-Transformation ohne Ausreden

Teil 2 unserer Serie zum Wissen-Umsetzungs-Paradox. Teil 1 ist hier.

Kurzzusammenfassung des ersten Teils:

In dem Blogbeitrag thematisiere ich das „Wissen-Umsetzungs-Paradox“ anhand der persönlichen Geschichte des renommierten Unternehmensberaters David Maister. Obwohl er als übergewichtiger Raucher genau wusste, dass er weniger essen, mehr Sport treiben und mit dem Rauchen aufhören sollte, benötigte er 37 Jahre, um diese Erkenntnisse in die Tat umzusetzen. Dieses Paradox zeigt sich in vielen Lebensbereichen:

• Manager wissen, dass sie mehr delegieren sollten, tun es aber nicht.
• Unternehmen erkennen die Notwendigkeit der Digitalisierung, zögern jedoch.
• Studenten schieben die Prüfungsvorbereitung auf, obwohl sie deren Bedeutung kennen.

Häufig suchen wir nach speziellen Ausreden oder warten auf die „magische Pille„, die ohne Anstrengung wirkt. Um dieses Paradox zu überwinden, sind ehrliche Selbstreflexion, die Akzeptanz grundlegender Prinzipien, der Fokus auf Umsetzung statt Planung, langfristiges Denken und eine strukturierte Herangehensweise entscheidend. Führungskräfte spielen dabei eine zentrale Rolle, indem sie klare Prioritäten setzen, Ressourcen bereitstellen und als Vorbilder agieren.

Die KI-Transformation als „Fat Smoker“-Moment

Wenn es um die Einführung von KI-Lösungen geht, befinden sich viele Unternehmen in einer ähnlichen Situation wie David Maisters „Fat Smoker“: Sie wissen genau, was zu tun wäre, schieben die Umsetzung aber immer weiter auf. Wie können wir dieses Muster durchbrechen? Hier ist der praktische Leitfaden zur Überwindung der häufigsten Blockaden.

Diese Ausreden – es ist ein hartes Wort – habe ich in der Vergangenheit ganz oft gehört. Wie können wir die Energie aufbringen um über die Hürden zu springen?

Die typischen Ausreden erkennen und überwinden

Ausrede 1: „Unsere Daten sind nicht bereit“

Die Realität: Keine Daten sind perfekt.

• Stattdessen tun:
• Mit der Bereinigung eines kleinen, relevanten Datensatzes beginnen
• Parallel zur KI-Einführung die Datenqualität verbessern
• Früh Datengovernance-Prozesse etablieren
• Kleine Erfolge nutzen, um größere Datenprojekte zu rechtfertigen

Ausrede 2: „Wir brauchen erst eine umfassende KI-Strategie“

Die Realität: Strategien entstehen durch Erfahrung.

• Stattdessen tun:
• Mit konkreten Use Cases starten
• Lernen durch kontrolliertes Experimentieren
• Strategie iterativ aus Erfahrungen entwickeln
• „Start small, think big“ als Leitprinzip etablieren

Ausrede 3: „Unsere Mitarbeiter sind noch nicht so weit“

Die Realität: Menschen lernen am besten durch praktische Erfahrung.

• Stattdessen tun:
• Champions in den Fachabteilungen identifizieren
• Kleine, schnell sichtbare Erfolge ermöglichen
• Learning-by-doing fördern
• Ängste durch aktive Einbindung abbauen

Der praktische Weg zur KI-Transformation

1. Den „Fat Smoker“-Moment nutzen

Wie Maister in seinem Vortrag betont, braucht es einen Moment der Entschlossenheit. Für KI-Transformationen bedeutet das:

• Klare Entscheidung der Führung kommunizieren
• Verbindliche Ressourcenzusagen machen
• Erste Pilotprojekte konkret definieren
• Verantwortlichkeiten eindeutig festlegen

2. Mit dem Offensichtlichen beginnen

Analog zu Maisters „eat less, exercise more“ gibt es auch bei KI-Implementierungen offensichtliche erste Schritte:

• Standard-Use-Cases identifizieren:
• Automatisierung repetitiver Prozesse
• Chatbots für häufige Kundenanfragen
• Predictive Maintenance bei Standardanlagen
• Dokumentenanalyse für Routineaufgaben

3. Die „Special Situation“-Falle vermeiden

Statt nach der perfekten, maßgeschneiderten Lösung zu suchen:

• Bewährte KI-Lösungen adaptieren
• Von Branchenstandards lernen
• Best Practices anderer Unternehmen analysieren
• Standardtechnologien nutzen

4. Strukturiertes Vorgehen etablieren

Phase 1: Fundament legen (1-3 Monate)

• KI-Champions identifizieren
• Basis-Infrastruktur aufsetzen
• Erste Use Cases priorisieren
• Quick Wins definieren

Phase 2: Erste Erfolge (3-6 Monate)

• Pilotprojekte starten
• Schnelle Feedback-Schleifen etablieren
• Learnings dokumentieren
• Erfolge kommunizieren

Phase 3: Skalierung (6-12 Monate)

• Erfolgreiche Pilots ausweiten
• Prozesse standardisieren
• Wissenstransfer organisieren
• Governance etablieren

5. Kulturwandel aktiv gestalten

Der langfristige Erfolg hängt von der Unternehmenskultur ab:

• Experimentierfreude fördern
• Fehler als Lernchancen begreifen
• Erfolge feiern und kommunizieren
• Kontinuierliches Lernen etablieren

Praktische Tools für die Umsetzung

Das KI-Transformations-Canvas

1. Aktuelle Schmerzpunkte

• Wo verlieren wir Zeit?
• Welche Prozesse sind fehleranfällig?
• Wo fehlt Skalierung?

1. Quick Wins

• Welche Standardlösungen gibt es?
• Was können wir in 4-6 Wochen umsetzen?
• Wo ist der Impact am größten?

1. Ressourcen & Fähigkeiten

• Was haben wir bereits?
• Was brauchen wir minimal?
• Wer kann uns unterstützen?

Der 90-Tage-Aktionsplan

Woche 1-4:

• KI-Team formieren
• Use Cases priorisieren
• Erste Technologie-Entscheidungen treffen

Woche 5-8:

• Pilotprojekt starten
• Erste Daten aufbereiten
• Feedback-Prozesse etablieren

Woche 9-12:

• Erste Ergebnisse evaluieren
• Learnings dokumentieren
• Nächste Schritte planen

Fazit: Von der Analyse zur Aktion

Die größte Herausforderung bei der KI-Transformation ist nicht das fehlende Wissen oder die falsche Strategie – es ist die Überwindung der Trägheit und der Ausreden. Wie Maister in seinem Vortrag betont: Es geht nicht darum, neue Erkenntnisse zu gewinnen, sondern darum, endlich das zu tun, was wir bereits wissen, dass es richtig ist.

Die gute Nachricht: Genau wie bei persönlichen Veränderungen ist der erste Schritt der schwerste. Sobald die ersten Erfolge sichtbar werden, entwickelt die Transformation ihre eigene Dynamik. Der kritische Punkt ist, diesen ersten Schritt tatsächlich zu tun – nicht morgen, nicht nach der nächsten Strategierunde, sondern jetzt.

Ihre nächsten Schritte:

1. Identifizieren Sie EINEN konkreten Use Case
2. Definieren Sie ein kleines, aber fähiges Team
3. Setzen Sie sich ein zeitlich begrenztes Ziel (max. 90 Tage)
4. Starten Sie – trotz aller „Ja, aber…“
5. Lernen Sie aus den Ergebnissen

Denken Sie daran: Wenn ein langjähriger Raucher mit Übergewicht sein Leben ändern kann, kann auch Ihr Unternehmen die KI-Transformation meistern. Die Frage ist nur: Wann fangen Sie an?

Dieser Artikel ist Teil 2 unserer Serie zum Wissen-Umsetzungs-Paradox, basierend auf den Erkenntnissen aus David Maisters „I was a fat smoker“ und unseren Erfahrungen in der digitalen Transformation.