Warum viele KI-Projekte im Unternehmen scheitern

DUP UNTERNEHMER-Magazin: Viele Expertinnen und Experten prognostizieren, dass KI klassische Unternehmenssoftware ablösen könnte. Wird Software wie die von SAP künftig überflüssig?

Florian Kunzke: Nein. Gerade wenn wir über Geschäftsprozesse sprechen – also Rechnungen, Finanzabschlüsse oder Personalentscheidungen –, ist es superwichtig, dass es keine Halluzinationen gibt und keine falschen Aktionen oder Transaktionen. KI darf in Geschäftsprozessen nicht raten, das kann sich kein Unternehmen leisten. Für komplexe Geschäftsprozesse braucht es weiterhin eine „Source of Truth“. Also Systeme, die nicht nur Transaktionen ausführen, sondern auch die dahinterliegende Prozesslogik verstehen. Das wird eher zum Wettbewerbsvorteil für eta­blierte Unternehmenssoftware.

Trotzdem hoffen viele Unternehmen, sich ihre Software künftig selbst mit KI bauen zu können. Ist das realistisch?

Kunzke: Agentisches Coding kann für einfache individuelle Anwendungsfälle enorme Produktivitätsgewinne liefern. Wenn es aber um komplexe geschäftskritische Unternehmenssoftware geht, kommen viele zusätzliche Aspekte und Anforderungen hinzu. Die Produktivitätsgewinne sinken oft wieder, weil unglaublich viel überprüft, angepasst und korrigiert werden muss. Außerdem wird häufig Output mit Out­come verwechselt. Nur weil plötzlich mehr Code produziert wird, heißt das noch lange nicht, dass am Ende bessere Systeme entstehen.

Wo liegt dann der eigentliche Mehrwert von KI im Unternehmen?

Kunzke: KI ist eine transformative Kraft. Mittel- bis langfristig müssen Unternehmen Geschäftsprozesse und Organisationsstrukturen neu denken. Aber nicht jedes Unternehmen kann sich tagein, tagaus nur mit KI beschäftigen. Die meisten müssen erst einmal ihr operatives Geschäft am Laufen halten. Für viele Unternehmen ist es daher im ersten Schritt sinnvoll, mit integrierten KI-Funktionen ihrer Softwareanbieter zu arbeiten und Schritt für Schritt zu lernen, wo und wie tatsächlich Mehrwert entsteht.

Was unterscheidet SAP-Agenten in „Joule“ von klassischen Chatbots wie ChatGPT, Gemini oder Perplexity?

Kunzke: Der große Unterschied ist das Verständnis für Geschäftsprozesse. Unsere Agenten verstehen Geschäftsobjekte und Prozesslogiken. Ein klassisches Sprachmodell ist zunächst einmal darauf trainiert, das nächste Wort vorherzusagen, was oft zu Halluzinationen führt. Unsere Systeme verstehen dagegen beispielsweise, wie sich ein Buchungskreis auf einen Finanzabschluss auswirkt und welche Daten dafür folglich relevant sind. Dadurch liefern sie verlässlichere Ergebnisse und triggern die richtigen Prozesse im System.

Viele Unternehmen bleiben bei KI-Pilotprojekten stecken. Warum gelingt die Skalierung oft nicht?

Kunzke: Vor zwei oder drei Jahren war dieses Experimentieren genau richtig. Unternehmen mussten erst einmal verstehen, was KI überhaupt leisten kann. Jetzt müssen sie sich aber fragen: Wie hängt das, was wir mit KI tun, eigentlich an unseren wichtigsten Geschäftszielen? Erst dann wird aus einzelnen Pilotprojekten ein ­organisatorischer Hebel. Und oft fehlt schlicht die saubere Grundlage. Viele verschlimmbessern Prozesse immer weiter, statt Anforderungen einmal klar zu definieren und dann strukturiert neu aufzusetzen.

Welche Bereiche eignen sich heute besonders für agentische KI?

Kunzke: Natürlich gibt es sensible Bereiche wie Finanzprozesse oder HR, bei denen man mehr Sorgfalt walten lassen muss. Gleichzeitig liegt dort enormes Potenzial. Im HR-Bereich können Systeme etwa helfen, Lebensläufe objektiver auszuwerten oder Mitarbeitergespräche datenbasiert vorzubereiten. Projektfortschritte, Zielvereinbarungen oder Leistungen lassen sich deutlich vergleichbarer machen. Im Finanzbereich wiederum eignet sich KI hervorragend, um schneller und besser informiert Unternehmensentscheidungen zu treffen.

Wird Datenmanagement damit wieder zur Chefsache?

Kunzke: Absolut. Es hilft uns nichts, einfach nur eine KI „on top“ irgendwie ranzuklemmen und die neuesten Modelle zu nutzen, wenn die Basis darunter nicht stimmt. Wenn Unternehmen nicht in der Lage sind, ihre Stammdaten sauber zu pflegen, wenn die Daten in Silos sitzen, dann fehlt der KI der Kontext. Ich glaube, dieses Bewusstsein dringt jetzt auch mehr und mehr in die Unternehmen vor. Dass eben erst mal viel Grundlagenarbeit notwendig ist, um Daten so aufzubereiten, dass KI sinnvoll damit umgehen kann. Das ist aus meiner Sicht also definitiv eine strategische Chefaufgabe.

Hängt Deutschland beim Thema Künstliche Intelligent dauerhaft hinterher?

Kunzke: Bei den großen Sprachmodellen wird Europa wahrscheinlich kein OpenAI oder Anthropic mehr herausfordern. Mistral aus Frankreich ist hier vermutlich die einzige Ausnahme. Aber das ist auch nicht das wichtigste Problem. Wir haben in Deutschland und Europa sehr starke Unternehmen in hoch spezialisierten Sektoren. Gerade in Bereichen wie der Autoindustrie, dem Maschinenbau oder den Lifesciences liegen große Chancen – wenn Unternehmen Daten besser teilen, stärker zusammenarbeiten und sich auf die gezielte Anwendung von KI fokussieren.

Trotz aller Euphorie: Wird die Diskussion über KI gerade realistischer?

Kunzke: Ja. Natürlich gibt es weiterhin Risiken, Sicherheitslücken und problematische Agentensysteme. Gleichzeitig sehen wir aber auch, dass Unternehmen verantwortungsvoller mit dem Thema umgehen. Wir versuchen heute eher, an Lösungen zu arbeiten, statt KI einfach nur als Bedrohung zu diskutieren. Dieser gemeinsame konstruktive Dialog entlang des echten Einsatzes von KI scheint mir zielführender als die zu oft leider praxisfernen Regulierungsversuche.

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