KI-Einführung in Unternehmen: Warum 74 % immer noch nicht in der Lage sind, Projekte zu skalieren

Die Phase der Zweifel gehört der Vergangenheit an. Bis 2026 werden Vorstände und Aufsichtsräte nicht mehr darüber diskutieren, ob Künstliche Intelligenz die Arbeitswelt verändern wird. Die Herausforderung hat sich nun auf eine rein operative Ebene verlagert: Wie lässt sich strategische Überzeugung in konkrete Umsetzungsfähigkeit umsetzen?

Um diese Frage zu beantworten, MIT Technology Review Brazilin Zusammenarbeit mit Skyoneeine detaillierte Studie mit dem Titel „KI am Arbeitsplatz: 20 Erkenntnisse zu hybriden Teams“. Die Ergebnisse liefern eine überzeugende Diagnose der aktuellen Unternehmenslandschaft: Es besteht eine deutliche Diskrepanz zwischen den ambitionierten Zielen des Diskurses und der Realität der internen Infrastruktur.

Obwohl 99 % der Technologie- und Wirtschaftsführer davon überzeugt sind, dass KI-Systeme in den nächsten drei Jahren eine zentrale Rolle für die Wettbewerbsfähigkeit spielen werden, ist die Wahrheit, dass die überwiegende Mehrheit der Organisationen in der permanenten Pilotfalle– Projekte, die bei isolierten Demonstrationen beeindrucken, aber nicht skalierbar sind und keinen kontinuierlichen strukturellen Mehrwert generieren.

Im Folgenden analysieren wir die wichtigsten Engpässe, die in der MIT-Studie mit Skyone identifiziert wurden, und wie Unternehmen diese Hürde überwinden können.

Ein Beispiel für die Diskrepanz: hoher Ehrgeiz, geringe Fähigkeiten

Die im Rahmen der Studie erhobenen Daten zeigen, dass der Zugang zu Technologie oder mangelnde Vertrautheit mit dem Thema nicht die eigentlichen aktuellen Probleme darstellen. Das Hindernis liegt vielmehr in der Koordination und der operativen Basis.

Die KI-Einführungslücke im Jahr 2026

• 99% Sie glauben, dass KI in den nächsten 3 Jahren eine zentrale Rolle in der Wirtschaft spielen wird.
• 74% Sie befinden sich noch in einem frühen oder mittleren Stadium der Einführung.
• 59% Sie sehen sich kurzfristig nicht in der Lage, mit hybriden Teams zu arbeiten.
• 57% Sie verfügen über kein eigenes Budget für künstliche Intelligenz.

Dieses Szenario der Stagnation ist nicht auf den brasilianischen Markt beschränkt. Der globale Bericht „The GenAI Divide: State of AI in Business“, veröffentlicht von MIT NANDA, analysierte mehr als 300 öffentliche Initiativen und stellte fest, dass 95 % der Organisationen noch immer keine messbaren Erträge aus generativer KI erzielen.

Der Grund? Die extreme Schwierigkeit, den Algorithmus mit realen Arbeitsabläufen, Unternehmenszielen und den Systemen, die den täglichen Betrieb unterstützen, zu verbinden.

Die drei größten Engpässe, die „permanente Pilotprojekte“ vorantreiben

Damit künstliche Intelligenz über ein bloßes Laborexperiment hinausgeht und eine zentrale Rolle im operativen Geschäft einnimmt, müssen Führungskräfte drei unsichtbare Barrieren überwinden:

1. Die Illusion der „Standardlösung“ und fragmentierte Systeme

Viele Unternehmen kaufen Standardlösungen von externen Anbietern in der Annahme, dass KI die Abläufe selbstständig verstehen wird. Luiz Pecci, IT- und Digitaldirektor bei Mundo do Cabeleireiro, weist jedoch darauf hin:

Wenn der Algorithmus versucht, auf verstreuten Daten, isolierten Tabellenkalkulationen und fragmentierten Altsystemen zu laufen, versagt die Intelligenz aufgrund fehlender korrekter Eingaben.

2. Organisatorische Silos zwischen Fachabteilungen und IT

KI ist nicht auf eine einzelne Abteilung beschränkt; sie erfordert abteilungsübergreifende Zusammenarbeit. Laut einer Studie von Skyone sehen jedoch 40 % der Unternehmen die Integration verschiedener Bereiche als größte Herausforderung bei der Einbindung von KI in ihre Prozesse. In 46 % der Organisationen arbeiten Fachabteilungen und IT nach wie vor isoliert voneinander, ohne eine klar definierte Zusammenarbeit.

3. Technische Schwächen und lokale (vor Ort befindliche) Infrastruktur

Die Ambitionen haben sich deutlich schneller entwickelt als die Datenarchitektur. Nur 41 % der Unternehmen nutzen die Cloud als konsolidierte Grundlage für Daten und KI. Die übrigen 59 % arbeiten weiterhin mit teilweiser Cloud-Nutzung oder überwiegend lokaler Infrastruktur – ein Zustand, der laut der Studie unzureichend ist, um robuste KI-Initiativen zu unterstützen und zu skalieren.

Der Fehler bei den Kennzahlen und die zu geringe Fokussierung auf Effizienz

Eine weitere relevante Erkenntnis aus der Partnerschaft zwischen MIT TR Brazil und Skyone betrifft die Frage, wie der Markt den Erfolg von Implementierungen misst.

• Veraltete Kennzahlen: Nur 14 % der Unternehmen nutzen den Return on Investment (ROI) als primären Indikator zur Bewertung ihrer KI-Projekte. Dies zeigt, dass viele Unternehmen noch nicht einmal klar definiert haben, welche konkreten Ergebnisse sie erwarten.
• Kurzsichtige Sicht auf Produktivität: Rund 46 % der Unternehmen investieren in hybride Teams (Mensch + KI) lediglich, um geringfügige Produktivitätssteigerungen zu erzielen und den Zeitaufwand für repetitive Aufgaben zu reduzieren. Nur 18 % setzen KI mit dem Ziel ein, neue Produkte oder Umsatzquellen zu entwickeln.

Produktivität ist nur die erste Phase der Transformation. Wenn Technologie lediglich dazu genutzt wird, einen alten Prozess zu beschleunigen, verschleiert sie lediglich die zugrunde liegenden technischen Probleme und verzögert die notwendige Reorganisation von Prozessen, Verantwortlichkeiten und Führung.

Skyone: die Brücke zwischen strategischer Absicht und realer Größenordnung

Um die Lücke zwischen isolierten Experimenten und strukturellem Fortschritt zu schließen, müssen Organisationen ihre Grundlagen modernisieren, bevor sie sich ausschließlich auf Algorithmen konzentrieren. Genau hier Skyone als idealer strategischer Partner, um diesen Wandel zu gestalten.

Durch seine integrierten Lösungen beseitigt Skyone die technischen Hürden, die festangestellte Piloten erleben:

• Skyone Autoskyermöglicht die Migration von Altsystemen und komplexen ERP-Systemen in KI-fähige Cloud-Umgebungen ohne Codeänderungen. Dies gewährleistet die für die Verfügbarkeit und Integration von Unternehmensdaten unerlässliche Leistung, bedarfsgerechte Skalierbarkeit und digitale Sicherheit (ISO-27001-Zertifizierung und Zero-Trust-Architektur).
• Skyone Studio: eine einzigartige integrierte Plattform, die iPaaS (mit der Möglichkeit, über 400 Systeme zu verbinden und Datensilos zu beseitigen), Lakehouse für fortschrittliches Datenmanagement und Tools zur Entwicklung intelligenter virtueller Agenten kombiniert.

Mit dieser technischen Grundlage erhält Ihr Unternehmen die Fähigkeit, seine eigenen Geschäftsregeln fortgeschrittenen Programmiersprachenmodellen (LLMs) beizubringen, sodass Menschen und Systeme mit maximaler Kontrolle und Effizienz Seite an Seite arbeiten können.

Abschließende Überlegungen: der optimierte Mensch

Wie Felipe Wasserman, Marketing- und Wachstumsdirektor bei Skyone, treffend zusammenfasst, mindert der technologische Fortschritt nicht die Rolle des Menschen, sondern erhöht vielmehr die Anforderungen an das menschliche Denkvermögen:

Im Zeitalter hybrider Teams wird sich nicht derjenige durchsetzen, der lediglich wiederholt, dass Künstliche Intelligenz unvermeidlich ist. Vielmehr wird derjenige erfolgreich sein, der die notwendige Architektur entwickelt, um sie mit der realen Arbeitswelt zu verbinden und Experimente in konkrete Unternehmensergebnisse umzuwandeln.

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Verfasst von Skyone