KI Transformationen: Warum die Misserfolge von heute den „agilen Transformationen“ von gestern unheimlich ähnlich sehen 🇩🇪

In Kürze: Das Scheitern von KI Transformationen

Organisationen scheinen bei ihrer KI-Transformation an denselben Mustern zu scheitern, an denen auch ihre agilen Transformationen gescheitert sind: Sie führen Demos durch, anstatt Probleme zu lösen, kaufen Tools, bevor sie den Bedarf ermittelt haben, feiern Pilotprojekte, die sich nicht skalieren lassen, und messen Aktivitäten statt Ergebnisse.

Das sind keine technologischen Fehler, sondern organisatorische Change-Muster, die darauf abzielen, „Change“ aufzuführen, anstatt Veränderungen tatsächlich zu bewirken.

Ihr Vorteil in diesem Zusammenhang, lieber Leser, ist nicht Ihre KI-Expertise, sondern Ihre Fähigkeit, Muster zu erkennen, die Sie durch das Überleben von „Agile“ gewonnen haben. Nutzen Sie diesen, um KI-Theater zu erkennen, fordern Sie den Fokus auf echte Probleme und nicht Tools zu setzen, bestehen Sie auf Integration von KI in den Alltag vom ersten Tag an und messen Sie den tatsächlich gelieferten Wert.

Der alte Film mit neuen Kostümen

Organisationen scheitern bei der KI-Transformation auf die gleiche Weise wie bei der Transformation zu „Agile“: Nicht auf ähnliche Weise. Auf dieselbe Art und Weise.

Die Frage ist: Warum sehen wir uns immer wieder den gleichen Film an?

Das Muster des Scheitern, das sich wiederholt

Fangen wir mit dem an, von dem wir wissen, dass es passiert. Ein Unternehmen kündigt seine KI-Umstellung an. Die Führung präsentiert Demos von KI-Fähigkeiten, beeindruckende Demos, die echte Begeisterung auslösen. Tools werden evaluiert und gekauft. Metrik-Dashboards erscheinen, um die Einführungsraten zu verfolgen. Pilot-Teams berichten von spektakulären Ergebnissen.

Dann schlägt der Alltag in der Produktion zu. Die Demos lassen sich nicht mit bestehenden Systemen integrieren. Die Tools lösen Probleme, die eigentlich niemand hat. Die Pilotprojekte können nicht über ihre kontrollierte Umgebung hinaus skaliert werden. Die Metriken zeigen eine 87%ige Akzeptanz, während die Geschäftsergebnisse unverändert bleiben. Diese Abfolge ist nicht zufällig. Sie ist strukturell bedingt.

Wenn Unternehmen innovativ erscheinen müssen, optimieren sie eher das, was sichtbar ist, als das, was wertvoll ist. Demos sind sichtbar. Integrationsarbeit ist es nicht. Der Kauf von Tools ist sichtbar. Problemanalysen sind es nicht. Metriken für die Einführung sind sichtbar. Die KI-bedingte Änderung der Geschäftsergebnisse ist deutlich unübersichtlicher.

Das haben Sie mit Agile erlebt. Sprint Reviews wurden zu PowerPoint-Präsentationen anstatt zur Zusammenarbeit mit Kunden und Stakeholdern an funktionierender Software in Echtzeit. Teams verbrachten Monate damit, Jira zu konfigurieren, während ihre eigentlichen Workflow-Probleme unbearbeitet blieben. Velocity-Diagramme zeigten stetige Fortschritte, während die Kunden keine Veränderung in der Liefergeschwindigkeit oder Qualität sahen. (Wie sich herausstellte, ist Velocity die am leichtesten zu manipulierende Kennzahl.)

Das Erscheinungsbild änderte sich. Die Leistung aber nicht.

Warum Unternehmen „Wandel“ inszenieren, anstatt sich zu verändern

Es gibt einen Grund dafür, dass Organisationen auf Theater setzen: Es ist verlässlicher als eine Transformation.

Echte Veränderung erfordert das Eingeständnis, dass die derzeitigen Ansätze nicht funktionieren. Sie erfordert eine Änderung der Machtstrukturen, der Anreize und Entscheidungsrechte. Sie erfordert die Akzeptanz des Scheiterns als Lernprozess. Und was am wichtigsten ist: Es erfordert Geduld für einen chaotischen, nicht-linearen Fortschritt.

„Performance“ ist im Vergleich einfacher in den Vordergrund zu stellen. Sie können diesen planen, skripten und kontrollieren. Sie können stetig steigende Kennzahlen vorweisen (selbst wenn diese Kennzahlen bedeutungslos sind). Sie können den Erfolg auf der Grundlage von Aktivitäten und nicht von Ergebnissen einfordern. Sie können die unbequemen Fragen vermeiden, warum sich die Dinge nicht wirklich ändern.

Betrachten Sie die Parallele zur „Definition of Done“. In Scrum erodieren Teams, die unter Druck stehen, oft ihre Definition von „Done“ und definieren ‚fertig‘ schließlich als „beim Sprint Review vorzeigbar“ und nicht als „in der Produktion mit echten Kunden einsatzfähig“. (Und wenn Letzteres dennoch geschieht, muss es mit dem Vermerk „bekannte Probleme werden später behoben“ versehen werden.) Bei der Künstlichen Intelligenz bedeutet „Done“, dass das „KI-Modell die Offline-Tests besteht“ und nicht „der KI-Arbeitsablauf liefert sichere, reproduzierbare, wertvolle Ergebnisse in der Produktion“. Beide Neudefinitionen dienen demselben Zweck: Sie machen es einfacher, Erfolg zu beanspruchen, ohne ihn erreichen zu müssen.

Die vier Akte des Transformationstheaters

Akt Eins: Werkzeuge nach vorn!

Bevor bestimmte Probleme identifiziert werden, evaluiert das Unternehmen Plattformen. Monatelange Anbietervergleiche, Proof-of-Concepts und Funktionsmatrizen. Das fühlt sich wie ein Fortschritt an: Es gibt Meetings, Entscheidungen und Kaufaufträge. Aber es ist derselbe Fehler wie der Glaube, dass die Konfiguration von Jira zu mehr Agilität führen würde. Tools verändern Unternehmen nicht. Das Lösen echter Probleme verändert Unternehmen.

Akt zwei: Das Elite-Pilot-Team

Ein Team, das isoliert arbeitet, mit besonderen Ressourcen und Ausnahmen von den Standardbeschränkungen, erzielt bemerkenswerte Ergebnisse. Ihr KI-System verarbeitet Dokumente 100x schneller! Natürlich funktioniert es nur mit ihren Testdaten, umgeht die Sicherheitsprotokolle und ignoriert die gesetzlichen Anforderungen. Aber diese Details werden in der Erfolgsgeschichte nicht erwähnt, genau wie bei den leistungsstarken agilen Teams, deren Erfolg den ersten Kontakt mit der Unternehmensführung nicht überlebt hat.

Akt drei: Alle Metriken zeigen grün

Überall kann auf den Dashboards, die die KI-Akzeptanz visualisieren, die Nutzung und das Engagement verfolgt werden. Alldings fehlt die Erfassung der gelösten Probleme, der gesparten Zeit oder des gelieferten Werts. Es ist wieder wie im Velocity-Theater: Aktivitäten werden gemessen, weil diese einfacher als Ergebnisse zu messen sind. Teams lernen schnell: Erzeugen sie die Kennzahlen, die das Management glücklich machen, unabhängig von den tatsächlichen Auswirkungen, sind auf der Sonnenseite.

Akt Vier: Der Scheitern der Integration

Die Realität holt uns ein: Was in der Sandbox die Oberhand hat, versagt in der Praxis: Die KI-Lösungen können nicht auf relevante Produktionsdaten zugreifen. Sie entsprechen nicht den Vorschriften. Sie können nicht mit realen Sonderfällen umgehen. Das Governance Board wird die KI-Agenten-basierten Prozesse nicht genehmigen und die laufenden Kosten sind nicht tragbar. Das Unternehmen gibt die Initiative im Stillen auf oder schraubt sie drastisch zurück, obwohl das Theater weitergeht.

Die Anzeichen des Theaters lesen

Sie brauchen keine KI-Expertise, um diese Muster zu erkennen. Sie brauchen die bereits von Ihnen ausgebildete Mustererkennung:

• Wenn jemand sagt: „Wir verwenden KI für…“, Ihnen aber den tatsächlichen Arbeitsablauf in der Produktion nicht zeigen kann, sehen Sie KI-Theater.
• Wenn Problemaussagen den Tool-Entscheidungen folgen: „Wir haben OpenAI-Lizenzen gekauft, was sollen wir jetzt damit machen?“ Jetzt beobachten Sie die Suche nach einem Tool.
• Wenn Erfolgsgeschichten nur von isolierten Teams mit besonderen Bedingungen kommen, dann beobachten Sie die sagenumwobenen Pilotprojekte.
• Wenn Dashboards die Aktivitäten verfolgen, aber niemand die geschäftlichen Auswirkungen artikulieren kann, beobachten Sie das Frisieren der (KI-)Bücher.

Der alternative Weg der KI Transformation

Einige Unternehmen machen das richtig. Sie beginnen mit spezifischen, messbaren Problemen. Sie führen kurze Experimente mit klaren Hypothesen durch. Sie messen die Ergebnisse, nicht die Aktivität. Sie integrieren bestehende Systeme vom ersten Tag an. Sie definieren explizite Qualitätsmaßstäbe, die Sicherheit, Legalität und Betriebsbereitschaft einschließen. Dieser Ansatz ist nicht revolutionär. Es ist der empirische Ansatz, den Agile ermöglichen sollte. Der Unterschied besteht darin, dass man es tut, anstatt es aufzuführen.

Sie lesen dies wahrscheinlich, weil Sie die Muster wiedererkennen. Sie haben diesen Film schon einmal gesehen. Sie wissen, wie er endet. Die Frage ist nur, was Sie dagegen tun werden.

Sie könnten das Theater mitspielen, weil es politisch sicherer ist. Sie könnten zynisch werden und sich abwenden. Oder Sie könnten Ihre Fähigkeiten nutzen, um die unbequemen Fragen zu stellen, auf echten Problemen zu bestehen, bevor Sie Werkzeuge kaufen, Integrationspläne zu fordern, bevor Sie Pilotprojekte durchführen, und Ergebnisse statt Aktivitäten zu messen. (Kommt Ihnen das bekannt vor?)

Sie sind nicht negativ eingestellt, wenn Sie auf diese Muster hinweisen. Sie handeln im empirischen Sinne. Die wertvollste Person bei Ihrer KI-Transformation ist nicht der Prompt-Ingenieur. Es ist der Praktiker, der sagen kann: „Wir haben dieses Muster schon einmal gesehen, und so wird es enden, wenn wir nicht umsteuern.“ Das ist Ihre Rolle.

Scheitern der KI Transformation — Fazit

Sie haben bis hierher gelesen, weil Sie sich an das „letzte Mal“ erinnern und nicht daran glauben, dass es „dieses Mal anders sein wird“. Vielleicht waren es die Komitees zur Bewertung von Tools, die nie fragten: „Welches Problem lösen wir?“ Vielleicht waren es die von allen organisatorischen Zwängen befreiten Pilotteams, die den Sieg verkündeten. Vielleicht waren es die Dashboards, die alles außer dem gelieferten Wert aufzeichneten.

Was auch immer es war, Sie haben es erkannt. Nicht, weil Sie ein KI-Experte sind, sondern weil Sie das schon einmal mit „Agile“ erlebt haben. Diese Erkenntnis ist Ihr Wettbewerbsvorteil. Während andere von den Demos, den Metriken und den Versprechungen fasziniert sind, erkennen Sie die Muster. Sie wissen, dass „87% KI-Adoption“ die neue „200% Velocity-Verbesserung“ ist: bedeutungslose Zahlen, die das Fehlen echter Veränderungen verbergen.

Die hier dokumentierten Muster sind keine Warnungen vor dem, was passieren könnte. Sie sind Beschreibungen dessen, was jetzt gerade passiert. Die Frage ist nicht, ob Ihr Unternehmen diese Muster anwendet. Es geht darum, wie viele davon Sie gleichzeitig beobachten.

Aber dieses Mal ist es anders: Sie sind anders. Sie haben eine Immunität gegen das Transformationstheater entwickelt, indem Sie sich diesem ausgesetzt haben. Sie können den Unterschied zwischen einer Demo und einem realen Einsatz erkennen. Sie wissen, was mit Piloten passiert, wenn sie auf Produktionszwänge stoßen. Sie haben schon einmal Metrik-Spiele gesehen.

So haben Sie die Wahl. Nicht zwischen der Unterstützung und der Ablehnung von KI; das ist ein falsches Binärsystem. Sie haben die Wahl zwischen der Vorführung einer Transformation (Theater) und der tatsächlichen Transformation. Zwischen der Messung der Akzeptanz und der Messung der Auswirkungen. Zwischen isoliertem Erfolg und integrierter Umsetzung. Der schwierigste Teil ist nicht technischer Natur. Er ist politisch. Etwa, die Frage zu stellen „Welches spezifische Problem wird damit gelöst?“, wenn alle anderen von den Möglichkeiten der KI begeistert sind. Das Beharren auf der frühzeitigen Integration der Produktion, wenn jeder nur das zukünftige Potenzial sehen möchte. Das Messen von Ergebnissen, wenn Aktivitäten einfacher zu verfolgen sind.

Das sind keine Akte des Widerstands. Es sind Taten der Professionalität. Sie sind nicht der Skeptiker, der Innovationen abwehrt. Sie sind der Praktiker, der den Unterschied zwischen Bewegung und Fortschritt kennt. Der Wandel, den Ihr Unternehmen braucht, hat nichts mit KI zu tun. Es geht darum, endlich die Lehren aus allen vorangegangenen „Change“-Projekten zu ziehen. Die Muster werden sich erst ändern, wenn Unternehmen aufhören, Theater über die Realität, Aktivität über Ergebnisse und Werkzeuge über Probleme zu stellen.

Sie können nicht das ganze System ändern. Aber Sie können Ihren Teil des Systems ändern. Ein wirklich gelöstes Problem. Eine ehrliche Metrik. Eine integrierte Lösung. Eine Stimme in der Besprechung, die fragt: „Wie unterscheidet sich das von dem, was wir mit Agile gemacht haben?“

Diese Stimme ist wichtiger, als Sie denken. Denn jemand muss sagen, was alle denken, die die letzte Transformation überlebt haben: Wir haben diesen Film schon einmal gesehen und wir wissen, wie er endet. Wir werden es wieder erleben, es sei denn, wir ändern diesmal das Drehbuch.

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