Von der Idee zur Produktion – wie KI-Projekte im Unternehmen wirklich funktionieren.
Wie du KI erfolgreich im Unternehmen einführst: Make vs. Buy, typische Use Cases, ROI-Kalkulation, häufige Fehler und eine realistische Roadmap von Pilot bis Produktion.
Laut verschiedenen Studien scheitern 70–80% der KI-Projekte in Unternehmen. Die Gründe sind fast nie technischer Natur:
Das Gegenmittel ist nicht bessere Technologie – es ist besseres Projektmanagement.
Die erste strategische Entscheidung: Wie komme ich zur KI-Lösung?
| Ansatz | Beschreibung | Kosten | Zeit bis Pilot | Wann sinnvoll? |
|---|---|---|---|---|
| API (SaaS) | OpenAI, Anthropic, Google direkt nutzen | Niedrig (pay-per-use) | Tage bis Wochen | Fast immer der richtige Einstieg |
| Buy (Fertiglösung) | Spezialisierte KI-Tools kaufen (Jasper, Notion AI, GitHub Copilot) | Mittel (Abo) | Sofort | Wenn der Use Case Standard ist |
| Fine-Tuning | Bestehendes Modell auf eigenen Daten anpassen | Mittel | Wochen | Spezifischer Stil, Domänenwissen |
| Eigenes Modell | Modell von Grund auf trainieren | Sehr hoch | Monate bis Jahre | Nur für Tech-Konzerne mit riesigen Datensätzen |
Faustregel: API-first. Wenn die API-Lösung funktioniert, ist sie fast immer günstiger und schneller als alles andere. Eigene Modelle erst dann, wenn APIs nachweislich nicht ausreichen.
Realistischer Zeitgewinn: 30–60% bei Texterstellung, wenn Qualitätsprüfung bleibt.
Wichtig: KI im Kundenservice braucht immer einen menschlichen Eskalationspfad.
Realistischer Zeitgewinn: Code-Assistenz ist einer der am besten messbaren KI-ROIs.
Vor jedem KI-Projekt sollte eine einfache ROI-Schätzung stehen:
Zeitersparnis pro Mitarbeiter: 2h/Woche
Betroffene Mitarbeiter: 10
Stundensatz (intern): 50€
Jährliche Ersparnis: 2h × 10 × 50€ × 48 Wochen = 48.000€
Entwicklungskosten Pilot: 15.000€
API-Kosten/Jahr: 3.600€
Gesamtkosten Jahr 1: 18.600€
ROI Jahr 1: (48.000 - 18.600) / 18.600 = 158%
Break-even: ~5 MonateDiese Rechnung ist eine Schätzung – aber sie zwingt dazu, konkrete Annahmen zu machen statt vage von „Effizienzgewinnen” zu sprechen.
Ursache: Kein Grounding – die KI antwortet aus ihrem Trainingswissen statt aus deinen Daten. Lösung: RAG implementieren – relevante Dokumente als Kontext mitgeben.
Ursache: Temperatur zu hoch oder Prompt zu vage. Lösung: Temperatur auf 0.1–0.3 setzen, Prompt mit Beispielen und Constraints präzisieren.
Ursache: Tool ist nicht in bestehende Workflows integriert oder der Mehrwert ist nicht klar. Lösung: Direkt in bestehende Tools integrieren (Slack, Teams, CRM). Schulung und Quick-Wins zeigen.
Ursache: Keine Evaluation definiert. Lösung: Vor dem Start: 20–50 repräsentative Testfälle mit erwarteten Ausgaben erstellen. Regelmäßig messen.
Vor dem Einsatz externer KI-APIs:
Grundregel: Keine Kundendaten, Gesundheitsdaten oder Finanzdaten an externe APIs ohne explizite Datenschutzprüfung.
Use-Case-Bewertung für dein Unternehmen
Identifiziere und bewerte 3 potenzielle KI-Use-Cases in deinem Unternehmen nach dem RICE-Framework (Reach, Impact, Confidence, Effort).
Für 90% der Unternehmen reichen APIs (OpenAI, Anthropic, Google). Eigene Modelle lohnen sich erst bei sehr hohen Volumen, strengen Datenschutzanforderungen oder sehr spezifischen Domänen. Starte immer mit APIs.
Ein einfacher LLM-Pilot (z.B. interner Chatbot auf Basis von Dokumenten) kostet 5.000–20.000€ in Entwicklungszeit plus API-Kosten von typisch 50–500€/Monat je nach Volumen. Produktionssysteme mit Monitoring, Sicherheit und Skalierung kosten mehr.
Marketing und Kundenservice haben oft die schnellsten Wins: Content-Erstellung, E-Mail-Vorlagen, FAQ-Chatbots. IT/Entwicklung profitiert stark von Code-Assistenz. HR kann Stellenausschreibungen und Onboarding-Materialien automatisieren.
Keine personenbezogenen Daten an externe APIs senden ohne Datenschutzprüfung. Viele Anbieter bieten Enterprise-Verträge mit Datenschutzgarantien (OpenAI Enterprise, Azure OpenAI). Für sensible Daten: lokale Modelle oder On-Premise-Lösungen.