Es ist kein Pessimismus. Dies hat KPMG, eines der größten Beratungsunternehmen der Welt, in einem dokumentiert Studie durchgeführt zusammen mit HFS Research mit fast sechshundert Führungskräften aus dreizehn Ländern. Die Studie ist mehrere Jahre alt – und gerade deshalb lohnt es sich, sie auch heute noch zu lesen: Alles, wovor sie warnte, passiert immer noch. Unternehmen machen immer noch genau die gleichen Fehler, nur jetzt mit leistungsfähigeren Tools und größeren Budgets.
In diesem Artikel möchte ich zusammenfassen, was diese Studie herausgefunden hat, und sie vor allem in ihre Bedeutung für einen Unternehmer in beliebige Märkte übersetzen. Denn die Schlussfolgerung ist meiner Meinung nach nicht das, was viele erwarten: KMU haben hier einen Vorteil, um den sie multinationale Konzerne beneiden würden.
Die Diagnose: viel Investition in KI, wenig Wirkung
Die Studienzahlen sprechen für sich. Mehr als die Hälfte der befragten Unternehmen bestätigten Investitionen von mehr als 10 Millionen US-Dollar in intelligente Automatisierung – der Begriff umfasst künstliche Intelligenz, fortschrittliche Analytik und robotergestützte Prozessautomatisierung.
Und das Ergebnis? Nur siebzehn Prozent der Unternehmen hatten es geschafft, diese Technologien auf die gesamte Organisation auszuweiten. Der Rest steckte in dem fest, was die Studie als „Pilotmodus“ bezeichnet: Laborprojekte, interne Demonstrationen, isolierte Initiativen, die nie den tatsächlichen Betrieb des Unternehmens berührten.
Cliff Justice, Leiter der Abteilung Intelligente Automatisierung bei KPMG in den USA, brachte es auf den Punkt: „Ohne eine umfassende Strategie zur digitalen Transformation, die Investitionen im gesamten Unternehmen unterstützt, bleiben diese Projekte im Pilotmodus stecken und erzielen nicht die erwarteten Ergebnisse.“
Zehn Millionen Dollar. Ich stecke im Pilotmodus fest. Lassen Sie das einen Moment auf sich wirken.
Warum Projekte im Bereich der künstlichen Intelligenz scheitern: fünf Ursachen (keine technologischer Natur)
Hier ist der aufschlussreichste Teil der Studie. Als die Forscher nach Hindernissen fragten, hatte keines der Haupthindernisse mit der Technologie selbst zu tun. Die Führungskräfte wiesen auf fünf Fronten hin:
Erwartungen ohne Vorbereitung. Unternehmen setzen große Hoffnungen in die Automatisierung, erkennen aber, dass sie noch nicht bereit sind – insbesondere im Bereich Change Management und Governance. Das heißt: Sie wollen das Ergebnis, aber sie haben den Weg nicht vorbereitet.
Mangel an internem Talent. Viele Befragte nannten mangelndes internes Automatisierungswissen als eines der größten Hindernisse. Sie haben das Werkzeug gekauft, aber niemand im Haus weiß, wie man es nutzt.
Investitionsunsicherheit. Obwohl geplant ist, die Ausgaben in den kommenden Jahren zu erhöhen, befürchten viele bereits, dass selbst das nicht ausreichen wird. Sie investieren, ohne genau zu wissen, wie viel es benötigt wird oder warum.
Teamkultur und Angst. Das Versprechen der Automatisierung besteht darin, die Mitarbeiter produktiver und kreativer zu machen – und nicht darin, Arbeitsplätze abzubauen. Aber wenn das Unternehmen die Erwartungen seiner Mitarbeiter während des Übergangs nicht erfüllt, bringt die Angst das Projekt von innen heraus zum Erliegen.
Mangelnde Konzentration. Automatisierung bietet Chancen in allen Bereichen des Unternehmens, und genau deshalb trennen sich viele Unternehmen: Jede Abteilung führt ihr eigenes, isoliertes Experiment durch, ohne klare Prioritäten und ohne Bezug zur Gesamtstrategie.
Schauen Sie sich das Muster an: Geld, Organisation, Menschen, Prioritäten. Die Technologie taucht fast nicht auf.
Unternehmen, die es gut machen, vervielfachen ihre Investitionen um das Fünf- bis Zehnfache
Die Studie ist nicht nur eine Liste von Misserfolgen. Er fand auch zunehmend Hinweise auf etwas Bemerkenswertes: Unternehmen, die die Automatisierung von Anfang an strategisch angehen und verstehen, dass dadurch neue Geschäftsmodelle und nicht nur Kosteneinsparungen entstehen können, ernten Dividenden in Höhe des Fünf- bis Zehnfachen ihrer Investition.
Der Unterschied zwischen dem Verbrennen von Millionen und deren Vervielfachung liegt nicht im Budget oder der Marke der Software.
Fünf bis zehn Mal. Der Unterschied zwischen dem Verbrennen von Millionen und deren Vervielfachung liegt nicht im Budget oder der Marke der Software. Es liegt an zwei Entscheidungen, die die Studie klar identifiziert:
Erstens: Automatisierung ist eine Managemententscheidung, kein Systemprojekt. Investitionen müssen ein strategischer Imperativ auf höchster Ebene sein. In einem KMU bedeutet das etwas ganz Einfaches: Der Inhaber oder Geschäftsführer leitet die Angelegenheit persönlich. Es wird nicht an „den Computermann“ delegiert.
Zweitens: Es handelt sich um eine Transformation des Betriebsmodells, nicht um eine Softwareinstallation. Die Studie beschreibt den Übergang von einem Modell „von Menschen unterstützt durch Technologie“ zu einem Modell „von Menschen unterstützt durch Technologie“. Es klingt abstrakt, aber in der Praxis ist es konkret: Prozesse ändern sich, Rollen ändern sich, und Sie müssen diese Änderung gestalten – und nicht damit rechnen, dass sie eintritt, nur weil Sie für eine Lizenz bezahlt haben.
Die drei Stufen der intelligenten Automatisierung: Wo steht Ihr Unternehmen?
Einer der nützlichsten Teile der Studie ist die Darstellung der intelligenten Automatisierung in drei Reifestadien. Es lohnt sich, es zu wissen, denn es zeigt Ihnen genau, wo sich Ihr Unternehmen befindet und wohin es am besten ist, umzuziehen.
Einfach
Feste Regeln für sich wiederholende Aufgaben.
Verbessert
Das System lernt, interpretiert und kommuniziert.
Kognitiv
Prädiktive Analyse und kontinuierliches Lernen.
Stufe eins – grundlegende Automatisierung. Systeme, die festen Regeln für sich wiederholende Aufgaben folgen: Dokumente scannen und in Text umwandeln, Daten von einem System in ein anderes verschieben, Spesenabrechnungen verwalten. Nützlich, aber begrenzt: Die Maschine macht nur genau das, wofür sie programmiert ist.
Stufe zwei – verbesserte Automatisierung. Hier beginnt das System zu „lernen“. Erkennt Muster, versteht natürliche Sprache, verarbeitet strukturierte und unstrukturierte Informationen. Es führt nicht mehr nur Regeln aus: Es interpretiert. Es ist die Phase, in der a Agent der künstlichen Intelligenz Sie können ein echtes Gespräch mit einem Kunden über WhatsApp führen, verstehen, was er braucht, auch wenn er es in seinen eigenen Worten aufschreibt, ihm die richtigen Fragen stellen und ihn qualifizieren, bevor er sie an einen menschlichen Verkäufer weitergibt.
Stufe drei – kognitive Automatisierung. Der volle Ausdruck künstlicher Intelligenz: Systeme, die kontinuierlich aus mehreren Quellen lernen, große Datenmengen verarbeiten und prädiktive Analysen durchführen. Das Territorium großer Unternehmen mit Data-Science-Teams.
Mit den Worten der Studie: Die Automatisierung entwickelt sich von einer auf Regeln basierenden zu einer auf Lernen basierenden Automatisierung zu einer auf Argumentation basierenden Automatisierung. Vom Verhalten wie ein Mensch zum Denken wie ein Mensch.
Und wo sind die meisten KMU in internationalen Märkten? Ehrlich gesagt: vor Stufe eins. Viele Unternehmen schreiben Bestellungen immer noch in Notizbücher und antworten auf WhatsApp, wenn es Zeit ist.
Das hört sich schlimm an, ist aber genau die Chance.
Der Vorteil von KMU aus internationalen Märkten gegenüber multinationalen Konzernen
Kehren wir zur Frage vom Anfang zurück: Welche Hoffnung hat ein KMU, wenn multinationale Konzerne mit zehn Millionen Dollar scheitern?
Viel mehr als es scheint. Und das aus drei spezifischen Gründen.
Erstens: Die Technologie der zweiten Stufe ist bereits ausgereift und zugänglich. Was vor ein paar Jahren ein Unternehmensbudget erforderte, ist heute zu einem Bruchteil der Kosten erhältlich. Ein KMU muss nichts erfinden oder Experimente finanzieren: Es kann direkt auf bewährte Lösungen zurückgreifen, und zwar genau dort, wo der tatsächliche Geschäftswert liegt.
Zweitens: Das KMU trägt nicht die Last des Konzerns. Die Großen scheitern an endlosen Ausschüssen, Systemen, die von vor zwanzig Jahren übernommen wurden, und Abteilungen, die nicht miteinander reden. In einem KMU entscheidet der Eigentümer heute und die Umsetzung beginnt morgen. Diese Geschwindigkeit, die sich der Konzern nicht mit Geld kaufen kann, gibt es für den Mittelständler umsonst.
Drittens: Der Fokus ist natürlich. Die Studie warnt vor isolierten Projekten. Ein gut beratenes KMU hat dieses Problem nicht: Wählen Sie a spezifischen Anwendungsfall – Hören Sie zum Beispiel auf, Verkäufe aufgrund unbeantworteter Nachrichten zu verlieren – Sie setzen es um, messen das Ergebnis und fahren erst dann mit der nächsten fort. Genau das, was die Studie empfiehlt und was die Großen nicht tun.
Aber Vorsicht: Der Vorteil besteht nur, wenn man die Fehler der Großen vermeidet. Ein KMU, das „einen Chatbot“ kauft, weil er in Mode ist, ohne Diagnose, ohne messbares Ziel und ohne Vorbereitung seines Teams, wird genauso scheitern wie das Unternehmen – nur ohne das finanzielle Polster, um den Schlag aufzufangen.
Ich habe es schon einmal gesehen, beim Aufkommen des Internets
Gestatten Sie mir eine persönliche Anmerkung, denn dieses Muster ist für mich nicht neu.
Vor mehr als zwanzig Jahren eröffnete ich eines der ersten Internetcafés in verschiedene Städte und Märkte. In jenen Jahren sah ich genau den gleichen Film, den die KPMG-Studie beschreibt, nur mit anderer Technologie: Einige Unternehmen kauften Computer, „weil sie sie haben mussten“ – und die Maschinen verstaubten schließlich in einer Ecke. Andere stellten zunächst die richtige Frage: Wie kann ich dadurch mehr verkaufen oder meine Kunden besser bedienen? Das waren diejenigen, die wuchsen.
Die Technologie hat sich geändert. Am Prinzip hat sich nichts geändert: Das Tool ohne Strategie ist eine Ausgabe; Die Strategie mit dem richtigen Tool ist eine Investition.
Die drei Fragen vor einer Investition in künstliche Intelligenz
Wenn aus der gesamten KPMG-Studie für den international Geschäftsmann nur eine praktische Lektion zu lernen wäre, wäre es diese: Die Reihenfolge der Schritte ist alles. Wer scheitert, kauft zuerst und stellt später Fragen. Wer seine Investition vervielfacht, beantwortet zunächst drei Fragen:
Welches konkrete Problem werde ich lösen?
Ich will keine „künstliche Intelligenz“. Aber ein Problem mit Vor- und Nachnamen.
Wer ist für das Ergebnis verantwortlich?
Jemand antwortet mit einer Zahl: mehr Termine, mehr Angebote oder weniger verlorene Kunden.
Wie bereite ich mein Team vor?
Das Tool eliminiert Wiederholungen, sodass Ihre Mitarbeiter besser verkaufen und bedienen können.
Erstens: Welches konkrete Problem werde ich lösen? Ich will keine „künstliche Intelligenz“. Ansonsten: Mir gehen Umsätze verloren, weil nachts niemand auf die Nachrichten antwortet. Meine Verkäuferin verbringt einen halben Tag mit neugierigen Leuten, die nie etwas kaufen würden. Niemand geht den gesendeten Angeboten nach. Ein Problem, mit Vor- und Nachnamen.
Zweitens: Wer ist für das Ergebnis verantwortlich? Nicht um das Projekt – sondern um das Ergebnis. Jemand im Unternehmen, idealerweise zu Beginn der Eigentümer selbst, der für eine Rechnung verantwortlich ist: mehr Termine vereinbart, mehr Angebote beantwortet, weniger Kunden verloren.
Drittens: Wie bereite ich mein Team vor? Die Studie macht deutlich: Die Steuerung der Mitarbeitererwartungen ist von entscheidender Bedeutung. Die richtige Botschaft lautet nicht „Eine Maschine kommt“, sondern „Dieses Tool beseitigt die Wiederholungen, sodass Sie sich dem Verkaufen und Servieren widmen können.“ Wenn Ihre Leute Angst vor dem Projekt haben, stirbt das Projekt – egal wie gut die Technologie ist.
Häufig gestellte Fragen zu KI-Projekten in KMU
Warum scheitern die meisten Projekte im Bereich der künstlichen Intelligenz?
Laut der Studie von KPMG und HFS Research sind die Hauptursachen nicht technologischer Natur: Fehlen einer klaren Strategie, Fehlen definierter Führungskräfte, schlechte Teamvorbereitung und vereinzelte Projekte ohne Bezug zum Unternehmen. Nur siebzehn Prozent der befragten Unternehmen schafften es, ihre Automatisierungstechnologien zu skalieren.
Lohnt sich künstliche Intelligenz für ein KMU in internationalen Märkten?
Ja, solange Sie mit einer Diagnose und einem konkreten Anwendungsfall beginnen – zum Beispiel einem KI-Agenten, der auf WhatsApp reagiert und Kunden qualifiziert. KMU entscheiden schneller als multinationale Konzerne und können in Wochen umsetzen, was ein Konzern Jahre braucht.
Was ist der erste Schritt, um mein Geschäft mit KI zu automatisieren?
Es geht nicht darum, ein Werkzeug zu kaufen. Es bedeutet, drei Fragen zu beantworten: Welches konkrete Problem werden Sie lösen, wer ist für das Ergebnis verantwortlich und wie bereiten Sie Ihr Team vor? Bei Ezelero erfolgt diese Analyse im Rahmen einer kostenlosen 45-minütigen Diagnose.
Die richtige Frage (Abschluss)
Nach der Lektüre einer solchen Studie lautet die ehrliche Schlussfolgerung nicht: „Man sollte in künstliche Intelligenz investieren.“ Genauer gesagt: Man muss zuerst in Klarheit investieren, später in Technologie.
Wenn Sie also dieses Thema für Ihr Unternehmen bewerten, fragen Sie nicht zunächst: „Welches Tool soll ich kaufen?“ Beginnen Sie mit der Frage: „Wo verliere ich Geld, das ich zurückbekommen könnte?“ Diese Frage kostet nichts und ist mehr wert als jede Software.
Und wenn Sie möchten, dass wir die Frage gemeinsam beantworten, beginnen wir bei Ezelero immer auf die gleiche Weise: mit a Kostenlose 45-minütige Diagnose. Ohne Verpflichtung und ohne technische Details. Wir analysieren Ihren Betrieb, ermitteln, wo Ihr Geld fließt, und sagen Ihnen ehrlich, ob künstliche Intelligenz das Richtige für Sie ist – und wenn sie noch nicht das Richtige für Sie ist, sagen wir Ihnen das auch.
Denn nachdem wir gesehen haben, wie viele große Unternehmen ohne Strategie Millionen verbrennen, ist unsere Überzeugung einfach: Klarheit zuerst, Technologie dann.
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