Liebe Geschäftsführerin, lieber Geschäftsführer,
der Burj Khalifa ist 828 Meter hoch. 163 Stockwerke. Ein Bauwerk, das fast jeder kennt.
Was die wenigsten wissen: Für das Fundament haben sie über ein Jahr gebraucht. 192 Pfähle, jeder 50 Meter tief in den Wüstenboden gebohrt. 45.000 Kubikmeter Beton. Bevor auch nur ein Stockwerk in die Höhe ging.
Niemand hat das Fundament je gesehen. Aber ohne das Fundament gäbe es den Burj Khalifa nicht.
Bei KI im Unternehmen ist es genauso.
Für ein Gartenhäuschen reichen ein paar Betonplatten. Für einen KI-Helfer, der Ihnen morgens die Mails sortiert, reicht das auch. Da brauchen Sie kein Datenmodell, keine Governance, keine Architektur. Sie installieren, nutzen, fertig.
Aber sobald KI wirklich Wirkung entfalten soll – in der Produktionsplanung, im Einkauf, in der Qualitätssicherung – wird aus dem Gartenhäuschen ein Hochhaus. Und dann entscheidet das Fundament, ob das Gebäude steht oder kippt.
Ich sehe es in fast jedem Betrieb: KI-Initiativen werden gestartet wie ein Gartenhaus-Projekt. Schnell, sichtbar, mit Lust am Bauen. Nach sechs Monaten merkt der Geschäftsführer, dass nichts trägt. Die Daten sind unsauber, die Prozesse nicht beschrieben, niemand fühlt sich verantwortlich.
Deshalb heute: drei Säulen, auf denen ein KI-Projekt im Produktionsbetrieb wirklich tragen kann.
Das Problem: KI ist nur so gut wie die Daten, mit denen sie arbeitet. In den meisten Mittelständlern liegen Stammdaten in vier Systemen. Mit drei Versionen der Wahrheit. Niemand weiß, welche stimmt.
Warum es relevant ist: Ein KI-Modell, das auf inkonsistenten Daten trainiert, liefert inkonsistente Empfehlungen. Sie bekommen keine bessere Entscheidung, sondern die alte Unschärfe in neuer Verpackung.
Die Lösung: Sorgen Sie dafür, dass Ihre Daten:
sind, bevor Sie ein umfangreiches KI-Projekt starten. Um das sicherzustellen, sollten Sie die Verantwortung klar einer oder mehreren Personen zuweisen. Schaffen Sie eine messbare Datenqualität.
Das Problem: KI automatisiert oder unterstützt Prozesse. Wenn der Prozess unklar ist, automatisieren Sie Chaos.
Warum es relevant ist: Sie können keinen Prozess optimieren, den Sie nicht beschrieben haben. Und Sie können keinen Prozess durch KI ersetzen, wenn niemand weiß, wer ihn heute eigentlich verantwortet.
Die Lösung: Den Zielprozess beschreiben, nicht den Ist-Prozess automatisieren. Verantwortung pro Schritt benennen. KI dort einsetzen, wo der Engpass ist.
Praxisbezug: In jedem Reality Check gehen wir den Weg vom Auftragseingang zum Zahlungseingang ab. Fast immer entdecken wir, dass alltägliche Prozesse nicht beschrieben sind und Verantwortlichkeiten nicht geklärt. Da fängt das Fundament an zu bröckeln.
Das Problem: KI liefert Vorschläge, Wahrscheinlichkeiten, Empfehlungen. Wer entscheidet? Wer überstimmt? Wer trägt die Verantwortung, wenn die Maschine falsch liegt?
Warum es relevant ist: Ohne klare Entscheidungslogik wird KI zum Diskussionspartner und niemand handelt. Oder schlimmer: Jeder handelt anders.
Die Lösung: Vor dem KI-Einsatz definieren, welche Entscheidung delegiert wird, welche assistiert wird, welche bei der Führung bleibt. KPIs festlegen, an denen Wirkung sichtbar wird. Eskalationspfade definieren.
Verantwortung und Berechtigungen müssen klar definiert werden. Außerdem muss sichergestellt sein, dass die besten Leute in die KI-Projekte involviert sind. Der Grund: Sie können am besten die Ergebnisse evaluieren und Optimierungsvorschläge machen.
Fazit: Je größer das Gebäude, desto wichtiger das Fundament. Das gilt für Wolkenkratzer und für KI-Projekte. Wer das Fundament überspringt, baut ein Kartenhaus mit Algorithmus. Daten, Prozesse, Entscheidungen. In dieser Reihenfolge. Dann trägt das Bauwerk.
Wie denken Sie darüber? Teilen Sie Ihre Gedanken gerne auf LinkedIn und lassen Sie uns voneinander lernen.
Wenn Sie den Eindruck haben, dass Ihr Unternehmen vor einem KI-Schritt steht, das Fundament aber unklar ist — lassen Sie uns 30 Minuten darüber reden. Kein Pitch. Reiner Fit-Check.
Termin vereinbaren →Sie haben Fragen oder möchten mir Feedback zum Newsletter geben? Melden Sie sich gerne über LinkedIn oder per E-Mail an martinposarnig@mpdigital.at.