VÖLKER CONSULTINGStrategy · Knowledge · AI
Mein Ansatz

In vier Phasen zur verankerten KI

Ein holistischer Ansatz ist erfolgskritisch.

Kurzfassung

Die meisten KI-Vorhaben scheitern an Organisation und Zielen, selten an der Technik. Mein Ansatz verankert KI deshalb in vier Phasen: von der Analyse über Strategie und Anwendungsfall-Auswahl bis zu Pilot und Skalierung, mit Change Management und Governance über alle Phasen hinweg.

01

Warum die meisten scheitern und was die 5% anders machen

95%der GenAI-Piloten bleiben ohne messbaren Ergebnisbeitrag
Losgelöst von UnternehmenszielenKI-Experimente ohne Bezug zu den Geschäftszielen sind verbranntes Cash.
Schlechte DatenqualitätDatensilos, inkonsistente Formate und unstrukturierte Daten verhindern Skalierung.
Organisatorische ReibungsverlusteUnklare Verantwortungen und vernachlässigtes Change Management erzeugen Widerstand.
Überschätzte GenAI-FähigkeitenFehlende Validierung und Qualitätssicherung führen zu instabilen Ergebnissen und Reputationsschäden.
5%erzeugen messbaren Wert. Das machen sie anders:
Business Case firstKlarer Business Case, messbare Ziele, Ausrichtung an den Unternehmenszielen.
Daten- und Plattform-ReadinessDefinierte Datenstrategie und konsistente, skalierbare Grundlagen.
Unternehmensweite VerantwortungGeschäftsführung, Fachbereiche und IT arbeiten eng und agil zusammen.
Nutzer-Einbindung ab Tag 1Systematisches Feedback der Anwender sichert Akzeptanz.

Quellen: MIT NANDA, The GenAI Divide: State of AI in Business (2025); RAND Corporation, Root Causes of AI Project Failure (2024): über 80% der KI-Projekte scheitern.

02

Worum es geht: KI-Projekte sind keine klassischen IT-Projekte

70%
Psychologie Veränderungsängste, Akzeptanz, neue Arbeitsweisen
20%
Governance Prozesse, Verantwortlichkeiten, Compliance
10%
Technologie Daten, Infrastruktur, Werkzeuge

Erfahrungswert aus 25 Jahren Wissens- und Beratungsarbeit. Die Gewichtung verschiebt sich je Organisation, die Rangfolge selten.

03

Vorgehen: Vier Phasen von der Analyse bis zur Verankerung

1

Analyse & Grundlagen

Was ist die Ausgangslage?
  • Situationsanalyse (Strategie, Geschäftsmodell)
  • KI-Readiness-Bewertung
  • SWOT und Innovationsrahmen
2

Strategie & Vision

Was wollen wir erreichen?
  • Zielbild und Leitlinien
  • Priorisierung nach Ergebnisbeitrag
3

Auswahl Anwendungsfall

Wie erreichen wir das Ziel?
  • Ideenfindung und Validierung
  • Entwicklung Business Case
  • Umsetzbarkeitsanalyse
Format: AI Design Sprint®, 2-4 Tage
4

Pilot & Skalierung

Wie verankern wir KI langfristig?
  • Roadmap und Pilot
  • KPI-Monitoring
  • Skalierung in der Gesamtorganisation
Über alle Phasen hinweg: Change Management, Stakeholder-Alignment und Governance
04

Wofür ich diesen Ansatz einsetze

Market Intelligence & Business Research Wissensmanagement KI-Strategie & Verankerung
05

Woran Sie erkennen, dass es Zeit ist

01

Einzelne Teams nutzen KI-Werkzeuge auf eigene Faust; ein gemeinsamer Rahmen fehlt.

02

Schlüsselwissen hängt an wenigen Personen, und die nächsten Abgänge sind absehbar.

03

Markt- und Wettbewerbsanalysen kommen langsamer als die Entscheidungen, die sie stützen sollen.

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