Ich-kann-nicht wohnt oft in der ich-will-nicht-Straße

von | Feb. 7, 2026 | Allgemein

Teil 3: Warum Unternehmen KI fordern, aber die Arbeit verweigern, die sie möglich macht

Nach Teil 1 (KI als Abrechnung) und Teil 2 (Scheitern an Realität) bleibt eine Frage offen:

Wenn all das bekannt ist… Warum machen Unternehmen trotzdem immer wieder dieselben Fehler?

Die Antwort ist unangenehm, aber konsistent.

1. KI ist gewollt – Datenarbeit nicht

In vielen Organisationen passiert aktuell Folgendes:

  • Vorstand: „Wir brauchen KI.“

  • Management: „Wir brauchen Use Cases.“

  • Fachbereiche: „Wir brauchen bessere Ergebnisse.“

  • IT: „Wir brauchen saubere Daten.“

Und genau hier reißt die Kette.

Denn Datenarbeit wird weiterhin als Vorleistung gesehen, nicht als Wertschöpfung.
Als etwas, das man „parallel“, „später“ oder „nebenbei“ erledigt.

KI dagegen gilt als:

  • strategisch

  • innovativ

  • sichtbar

  • karriererelevant

=> Also fließt Energie nach oben in die Präsentationsfolie, nicht nach unten ins Fundament.

2. Die stille Erwartung: „Die KI wird das schon lösen“

Unausgesprochen hoffen viele Organisationen auf Folgendes:

  • KI wird Inkonsistenzen erkennen

  • KI wird Bedeutungen „verstehen“

  • KI wird fehlende Integration kompensieren

  • KI wird Ordnung ins Chaos bringen

Das ist Wunschdenken.

KI interpretiert, sie repariert nicht.
Sie extrapoliert vorhandene Muster, gute wie schlechte.

Wer Chaos einspeist, automatisiert Chaos.

3. Datenarbeit ist unbequem, weil sie Machtfragen berührt

Warum wird Data Governance so konsequent vertagt?

Weil sie Fragen stellt wie:

  • Wem „gehören“ Daten?

  • Wer entscheidet bei Konflikten?

  • Wer trägt Verantwortung für Qualität?

  • Welche Definition setzt sich durch?

Diese Fragen sind nicht technisch, sondern politisch.

KI zwingt Organisationen, sie zu beantworten.
Und genau das will man vermeiden.

4. Der größte Irrtum: „Wir fangen klein an“

Viele KI-Initiativen starten mit:

  • isolierten Use Cases

  • Pilotprojekten

  • Proofs of Concept

Das ist legitim, aber nur technisch.

Organisatorisch erzeugt es eine Illusion:

„Es funktioniert doch! Also sind wir bereit.“

Was dabei übersehen wird:

  • PoCs umgehen Governance

  • PoCs nutzen Sonderdaten

  • PoCs haben Sonderaufmerksamkeit

  • PoCs leben außerhalb realer Prozesse

Der Sprung in den Betrieb ist kein Skalieren.
Er ist ein Qualitätsbruch.

5. Warum „gedeckelte Verantwortung“ mit KI nicht mehr funktioniert

In vielen Unternehmen ist Verantwortung verteilt, aber nicht klar:

  • Fachbereich liefert Inhalte

  • IT liefert Systeme

  • Controlling liefert Zahlen

  • niemand liefert Bedeutung

Solange Menschen die letzte Entscheidung treffen, ist das tragbar. Mit KI nicht.

Denn sobald KI:

  • Empfehlungen gibt

  • priorisiert

  • vorfiltert

  • automatisiert

wird Verantwortung explizit.

Und genau deshalb bleiben viele KI-Projekte im Status:

„Unterstützend, nicht entscheidend“. Nicht aus Reife, sondern aus Angst.

6. Die eigentliche Reifeprüfung für KI

Eine Organisation ist nicht KI-reif, wenn sie:

  • ein LLM integriert

  • Chatbots ausrollt

  • Use-Case-Slides zeigt

Sie ist KI-reif, wenn sie diese Sätze beantworten kann:

  • Wir wissen, welche Daten verbindlich sind.

  • Wir wissen, wer für ihre Qualität verantwortlich ist.

  • Wir haben konsistente Begriffe über Systeme hinweg.

  • Unsere Integration transportiert Kontext, nicht nur Felder.

  • Wir trauen unseren Daten genug, um Entscheidungen darauf aufzubauen.

Ohne das bleibt KI Dekoration.

7. Die bittere Wahrheit

Viele Unternehmen wollen:

  • die Wirkung von KI

  • ohne die Disziplin, die sie erfordert

Sie wollen:

  • Innovation ohne Struktur

  • Automatisierung ohne Klarheit

  • Geschwindigkeit ohne Ordnung

Das funktioniert nicht.
Nicht langfristig. Nicht skalierbar. Nicht verantwortungsvoll.

Schlussfolgerung der Serie

KI ist kein Technologiesprung.
Sie ist ein Organisationsspiegel.

Sie zeigt:

  • wie ernst Daten genommen werden

  • wie klar Verantwortung geregelt ist

  • wie belastbar Integration wirklich ist

Dass diese Themen früher wenig Aufmerksamkeit bekamen, lag nicht an ihrer Irrelevanz, sondern daran, dass man ihre Folgen begrenzen konnte. KI macht das unmöglich.

Epilog

Wer heute KI einführt, ohne in Datenqualität, Informationsmanagement und Integration zu investieren,
führt kein Zukunftsthema ein, sondern beschleunigt bestehende Probleme.

KI ist kein Shortcut. Sie ist ein Verstärker. Und Verstärker machen nicht besser, sondern Lärm nur lauter.