Disruptive Technologien wie Künstliche Intelligenz machen eine Neudefinition der Aufgabenstellung nötig – und die richtige Implementationsstrategie.
KI-Projekte werden weltweit in Unternehmen mit hoher Priorität vorangetrieben, während Unternehmensführer und IT-Verantwortliche unter enormen Druck stehen, die positiven Ergebnisse ihrer KI-Investitionen vorzuweisen. Und dann kommen Studien heraus wie die vom MIT letzten Sommer, die reichlich Wasser in den Wein der KI-Engagierten gießen. Der MIT-Studie (PDF) zufolge liefern nur 5 Prozent der Pilotprojekte mit generativer KI (GenAI) einen positiven ROI. Und alle fragen sich: Ist der ganze Hype um generative KI unberechtigt? Was sind die Gründe für das Scheitern so vieler Projekte? Und was machen die Verantwortlichen der erfolgreichen KI-Implementationen richtig?
Antworten auf diese Fragen konnte das ServiceNow World Forum in München Mitte November liefern. „Heute geht es nicht um Hype, sondern darum, den gerade stattfindenden technischen Wandel zu verstehen“, stellte Dave Wright, Chief Innovation Officer von ServiceNow, zu Beginn seiner Eröffnungsrede klar. Gelegenheit dazu hatten die mehr als 3.000 Teilnehmer und Teilnehmerinnen der Konferenz in zahlreichen Vorträgen und Workshops. Das Programm drehte sich schwerpunktmäßig um KI-Technologie und KI-Projekte, während mehrere Unternehmen die Gelegenheit hatten, über erfolgreich umgesetzte KI-Projekte zu berichten.
Ein neuer Ansatz ist nötig
Auch Dave Wright griff in deiner Rede die MIT-Studie auf. Seine Diagnose für das Scheitern so vieler Projekte: Nicht etwa die Qualität der KI-Modelle, sondern eine „Lernlücke“ innerhalb der Unternehmen sei das Kernproblem. KI-Technologie und die entsprechenden Tools entwickeln sich in einem derart atemberaubenden Tempo, welches die KI-Verantwortlichen in den Unternehmen überfordert. Dieses Phänomen war dieses Jahr auch im Enterprise AI Maturity Index 2025 von ServiceNow nachzuvollziehen. So ist der KI-Reifegrad der Unternehmen 2025 nicht etwa gestiegen, sondern um 9 Prozentpunkte gefallen – von 44 auf 35 Prozent.
Ein weiteres Problem sei die Haltung der Verantwortlichen gegenüber KI. „Meist fehlt es am richtigen Mindset“, erklärt Wright. „Die meisten versuchen, mit KI genau zu tun, was sie auch bisher getan haben – schneller vielleicht oder in größerem Umfang, aber im Grunde das Gleiche.“ Besser sei es, ein „Innovation Mindset“ anzunehmen und KI zu nutzen, um das zu tun, was man bisher nicht tun konnte. „Überlegen Sie lieber, wie Sie mit Kunden interagieren, wie Sie einen Service aufbauen, oder wie Sie digitale Zwillinge erstellen, denn hier beginnt der wahre ROI“, so Wright.
Wrights These wird vom neuen McKinsey Report „The State of AI in Business 2025“ (PDF) unterstützt. McKinsey hat beobachtet, was die etwa 6 Prozent der Unternehmen, die im Bericht als „KI-Vorreiter“ bezeichnet werden, anders machen als der Rest. Es kam heraus, dass sie KI-Projekte mit einem anderen Ansatz angehen. Statt zu fragen, „Wie können wir einen Prozess automatisieren?“, stellen sie eine grundsätzlichere Frage: „Wie sollte dieser Prozess in einer KI-nativen Welt aussehen?“
Fortschritte setzen volles Engagement voraus
So gesehen ist es nicht überraschend, dass KI-Vorreiter laut McKinsey-Bericht 3,6 Mal mehr als der Durchschnitt transformative Projekte mit KI angehen statt zu versuchen, inkrementelle Verbesserungen bei bestehenden Geschäftsprozessen zu erreichen. Außerdem würden sie dreimal so häufig Arbeitsabläufe von Grund auf neu entwerfen und drei- bis fünfmal häufiger KI-Agenten dabei einsetzen. Das alles hat zwar seinen Preis, denn diese Unternehmen geben einen fünfmal höheren Anteil ihres IT-Budgets für KI aus als der Durchschnitt. Doch sie werden mit einem positiven ROI für ihre KI-Aktivitäten belohnt und gewinnen außerdem einen zeitlichen Vorsprung gegenüber ihren Konkurrenten im Markt.
„Besonders leistungsfähige und rechtssichere KI, die speziell auf die Bedarfe des jeweiligen Unternehmens zugeschnitten und tief in die Unternehmens-IT integriert ist, gibt es eben nicht zum Nulltarif“, stellte neulich auch Bitkom-Präsident Dr. Ralf Wintergerst fest. Die größte Gefahr besteht für ihn darin, KI einfach zu ignorieren oder den KI-Zug zu verpassen. Das Gegenteil sollte der Fall sein: Statt KI nur punktuell einzusetzen, sollten Unternehmen ihre ersten KI-Erfahrungen nutzen, um schnell weitere Anwendungsfelder zu erschließen. „Nur so kann das volle Potenzial von KI ausgeschöpft werden“, so Wintergerst.
Bei den größeren Unternehmen, mit welchen ServiceNow meist zu tun hat, scheint sich diese Einsicht derzeit durchzusetzen. „Wir beobachten seit Juli einen signifikanten Drang, die Sache richtig anzugehen“, sagt Robert Rosellen, Vice President Sales und Country Manager Germany bei ServiceNow. Was deutsche Unternehmen allerdings brauchen, sei vor allem Klarheit. „Das bedeutet sichere KI, saubere Governance und volle Kontrolle über ihre Daten. Genau dafür haben wir unsere Plattform gebaut – Any Cloud, Any System, Any AI. Wir bringen Innovation und Compliance zusammen, damit Wachstum nicht zum Risiko wird.“
Das Wachstum von ServiceNow in Deutschland zeigt, dass dieser Ansatz bei Kunden ankommt. „Viele Unternehmen stehen unter enormem Transformationsdruck“ erklärt Rosellen. „Genau dort sind wir Partner. Wir kennen die Realität in Deutschland: komplexe Strukturen, hohe Sicherheitsanforderungen, Fachkräftemangel. Fortschritt ist aber möglich, wenn Technologie und Unternehmensrealität zusammenpassen. Unsere Plattform bringt Struktur in die Komplexität, damit Unternehmen nicht nur Schritt halten, sondern vorangehen. Lufthansa Industry Solutions senkt beispielsweise Prozesszeiten um bis zu 20 Prozent und bei Rossmann waren innerhalb weniger Wochen dutzende KI-Agenten in den Filialen im Einsatz.“
Die Plattformstrategie ist entscheidend
Was KI-Vorreiter anders machen, hat auch ServiceNow in seiner AI Maturity-Studie erforscht. Die Einsichten daraus fasst Dave Wright so zusammen: „KI-Vorreiter folgen einer KI-Vision, die von oben vorangetrieben wird. Sie implementieren KI nicht um ihrer selbst willen, sondern um ein Geschäftsziel zu erreichen. Sie verfügen über eine Daten-Governance, das heißt, sie verstehen den Inhalt ihrer Daten, deren Herkunft und deren Qualität. Sie alle verfolgen einen Platform-First-Ansatz. Sie stellen Leitplanken für Ethik, Risiken und Governance auf. Und sie messen den Erfolg von KI nicht etwa an der Zahl der eingesetzten KI-Agenten, sondern am Geschäftserfolg und der Wertschöpfung.“
Laut MIT-Studie verhindert die Plattformstrategie der KI-Vorreiter zwei der größten Fehler, die als Hauptgründe für das Scheitern von KI-Projekten gelten – KI im Do-it-yourself-Verfahren und die mangelnde Integration der verschiedenen Business-Anwendungen im Unternehmen. KI-Tools von spezialisierten Anbietern und der Aufbau von Partnerschaften bieten zu 67 Prozent gute Aussichten auf erfolgreiche KI-Projekte, während Eigenentwicklungen nur in einem Drittel der Fälle erfolgreich sind. Und der McKinsey-Bericht bestätigt, dass ohne einen Plattformansatz die Wirkung der KI nur auf einzelne Prozesse begrenzt bleibt, statt sich über das gesamte Unternehmen zu entfalten.
„Aus Sicht der Implementierung kann kein ROI erzielt werden, wenn wir es mit isolierten Systemen zu tun haben“, kommentiert Dave Wright. Dieses Problem habe Siemens dank der ServiceNow-Plattform überwunden. „Sie hatten überall isolierte Systeme und Prozesse in 80 verschiedenen Ländern. KI über all diese Systeme anzuwenden, wäre unglaublich schwierig gewesen. Also verknüpften sie alle Daten und Systeme über die ServiceNow-Plattform und verfügen nun über ein einziges digitales Portal für alle Aktivitäten in den Bereichen Personalwesen, Finanzen und Beschaffung. Auf diese Weise ist es ihnen gelungen, die Grundlage für eine AI-First-Strategie zu schaffen.“
Freiräume für Innovationstätigkeit
Ein weiterer deutscher ServiceNow-Kunde, der die Now Platform erfolgreich für KI einsetzt, ist CANCOM. Das sechstgrößte IT-Systemhaus und einer der größten Managed Services Provider in Deutschland nutzt KI auf der Now Platform in den Geschäftsbereichen IT, Personalwesen und Customer Service, vornehmlich in Gestalt des KI-gestützten Assistenten.
„Wir sind jetzt in der Lage, Workflows in einen Flow zu bringen“, sagt CANCOM-CEO Rüdiger Rath über den Effekt des bisherigen KI-Einsatzes. Datenanalysen, für die früher mehrere Stunden nötig gewesen wären, seien dank KI jetzt innerhalb von Sekunden möglich. Dadurch seien die genannten Bereiche in der Lage, Serviceanfragen schneller zu beantworten und einen Teil davon komplett an die KI zu übertragen. „Wir konnten in den letzten zwölf Monaten die Lösungsrate von 65 auf deutlich über 80 Prozent erhöhen. Das erreichten wir hauptsächlich durch das Lernen aus unseren Interaktionen mit Nutzern“, so Rath.
Einen der größten Vorteile des KI-Einsatzes sieht Rath darin, dass die Übertragung von Aufgaben an die KI den Unternehmen die nötigen zeitlichen Freiräume verschafft, um ihre Transformation voranzutreiben und innovativ zu sein. „Was am meisten fehlt, ist Zeit“, sagt Rath. „Zeit, um etwas anzugehen, umzusetzen, zu verändern und dabei dennoch den ganzheitlichen Blick zu bewahren.“ Andererseits seien Fortschritte in der Transformation und der Innovationstätigkeit von CANCOM genau das, was seine Stakeholder von ihm erwarten, egal ob es sich dabei um Aktionäre oder Angestellte handelt.
Auch McKinsey weist darauf hin, dass die derzeit größte Wirkung von KI eher in der Innovation zu suchen ist als im Geschäftsbericht. Laut McKinsey-Report setzen sich zwar vier von fünf Unternehmen eine höhere Prozesseffizienz als Hauptziel für ihre KI-Aktivitäten, doch diejenigen, die den größten Nutzen aus der KI ziehen, führen gleichzeitig Wachstum oder Innovation als zusätzliche Ziele auf. Durch diese Strategie erzielen sie auch eine Reihe qualitativer Vorteile auf Unternehmensebene, wie eine höhere Kundenzufriedenheit, Wettbewerbsvorteile, Umsatzwachstum und eine Verbesserung ihrer Marktstellung.
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