Erfolgreiche Skalierung von Künstlicher Intelligenz in Unternehmen

Die Implementierung von Künstlicher Intelligenz (KI) in Unternehmen hat sich von einem experimentellen Unterfangen zu einem strategischen Imperativ entwickelt. Während zahlreiche Unternehmen erfolgreiche Pilotprojekte vorweisen können, steht ein erheblicher Teil dieser Initiativen vor der Herausforderung, den Sprung in den produktiven, unternehmensweiten Einsatz zu schaffen. Dieses Phänomen, oft als "Pilotphasen-Fegefeuer" bezeichnet, verhindert, dass der volle Wert von KI-Investitionen realisiert wird. Dieser Artikel beleuchtet die Kernaspekte einer erfolgreichen Skalierung von KI-Lösungen und stellt bewährte Ansätze vor, um diesen Übergang zu meistern.

Die Herausforderung der Skalierung von KI

KI-Pilotprojekte sind oft darauf ausgelegt, die Machbarkeit und das Potenzial einer Technologie in einem kontrollierten Umfeld zu demonstrieren. Sie können beeindruckende Ergebnisse liefern, beispielsweise eine deutliche Reduzierung der Bearbeitungszeit oder eine Steigerung der Genauigkeit. Doch der Weg von einem erfolgreichen Proof-of-Concept zu einer vollständig integrierten, produktiven Lösung ist komplex und birgt zahlreiche Fallstricke. Zu den häufigsten Hürden zählen:

• Mangelnde strategische Ausrichtung: Piloten werden oft isoliert gestartet, ohne klare Verbindung zu den übergeordneten Geschäftszielen.
• Fehlende Skalierbarkeitsplanung: Architekturen und Prozesse, die für einen Piloten ausreichen, sind oft nicht für den Unternehmenseinsatz geeignet.
• Datenmanagement-Probleme: Die Verfügbarkeit, Qualität und Integration von Daten im großen Maßstab sind oft unzureichend.
• Organisatorische Widerstände: Veränderungen in Arbeitsabläufen, fehlende Akzeptanz der Nutzer und unzureichendes Change Management können die Einführung behindern.
• Ressourcenmangel: Die langfristige Finanzierung, qualifiziertes Personal und die notwendige Infrastruktur für den Betrieb im großen Stil fehlen.
• Governance und Compliance: Fragen der Verantwortlichkeit, Ethik, Sicherheit und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften werden oft erst spät adressiert.

Um diese Herausforderungen zu überwinden und den geschäftlichen Wert von KI-Investitionen nachhaltig zu sichern, ist ein strukturierter und ganzheitlicher Ansatz unerlässlich. Es geht nicht nur darum, die Technologie zu implementieren, sondern vielmehr darum, Organisationen an die neuen Möglichkeiten und Anforderungen der KI anzupassen.

Das "Five V's Framework": Ein bewährter Ansatz zur KI-Skalierung

Ein frameworkbasierter Ansatz kann Unternehmen dabei unterstützen, den Übergang von der Pilotphase zur Produktion systematisch zu gestalten. Das "Five V's Framework" bietet hierfür eine praxiserprobte Struktur, die den Fokus von der reinen technischen Machbarkeit auf konkrete Geschäftsergebnisse und operationale Exzellenz lenkt. Dieses Framework, das auf Erkenntnissen aus zahlreichen Implementierungen basiert, gliedert den Skalierungsprozess in fünf Phasen:

1. Value: Den richtigen Wert identifizieren

Die erste und entscheidende Phase besteht darin, KI-Initiativen an den strategischen Prioritäten und den dringendsten geschäftlichen Herausforderungen des Unternehmens auszurichten. Es geht darum, nicht zu fragen "Was kann KI tun?", sondern "Was muss KI für uns tun?". Dies erfordert eine enge Zusammenarbeit zwischen technischen Teams und Fachexperten, um Schmerzpunkte zu identifizieren und Lösungen zu entwickeln, die einen messbaren Return on Investment (ROI) versprechen. Der Fokus liegt auf der Auswahl von Anwendungsfällen mit hohem Potenzial, um Ressourcen dort einzusetzen, wo sie den größten Einfluss haben.

2. Visualize: Erfolg messbar machen

Nach der Identifizierung des Werts ist es entscheidend, den Erfolg klar zu definieren und messbare Kennzahlen festzulegen. Diese Metriken müssen direkt an den angestrebten Geschäftsergebnissen anknüpfen, beispielsweise Kostenreduktion, Umsatzsteigerung, Risikominimierung oder verbesserte Kundenzufriedenheit. Ein umfassendes Messframework sollte sowohl technische Aspekte wie Genauigkeit und Antwortzeit als auch geschäftliche Auswirkungen wie Produktivitätssteigerungen berücksichtigen. Die Verfügbarkeit und Qualität der Daten zur Messung dieser Kennzahlen sind hierbei von zentraler Bedeutung. Die Visualisierungsphase stellt sicher, dass alle Stakeholder ein gemeinsames Verständnis davon haben, wie Erfolg aussieht und wie er nachgewiesen wird.

3. Validate: Ambition trifft Realität

In der Validierungsphase werden die entwickelten Lösungen unter realen Bedingungen und unter Berücksichtigung aller relevanten Einschränkungen getestet. Dies umfasst systematische Integrationstests, Stresstests unter erwarteter Last, die Überprüfung von Compliance-Anforderungen und das Einholen von Endnutzer-Feedback. Experten aus verschiedenen Bereichen – von Sicherheitsspezialisten bis zu Fachexperten – arbeiten zusammen, um sicherzustellen, dass die Lösung sowohl technisch hervorragend als auch geschäftlich wirksam ist. Ein Beispiel hierfür ist die Reduzierung der Berichtsverarbeitungszeit von Stunden auf Minuten bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung einer hohen Genauigkeit, wie es bei einem Marketing-Technologieunternehmen durch umfassende Tests erreicht wurde.

4. Verify: Der Weg zur Produktion

Der Übergang vom Piloten zur Produktion erfordert mehr als nur einen Machbarkeitsnachweis. Es bedarf skalierbarer Lösungen, die sich nahtlos in bestehende Systeme integrieren lassen und dauerhaften Wert liefern. In dieser Phase wird der gesamte Weg vom Prototyp zur Produktion abgebildet. Dies beinhaltet den Aufbau robuster Governance-Strukturen für einen verantwortungsvollen KI-Einsatz, Change Management zur Vorbereitung von Teams und Prozessen sowie die Bewertung der betrieblichen Bereitschaft. Architektonische Entscheidungen müssen Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Bedienbarkeit ausbalancieren, wobei Sicherheit und Compliance von Anfang an integriert werden. Oftmals sind pragmatische Kompromisse erforderlich, um eine Lösung zu realisieren, die mit den vorhandenen Teamfähigkeiten und Systemen kompatibel ist und nachhaltigen Wert liefert.

5. Venture: Langfristigen Erfolg sichern

Langfristiger Erfolg bei der KI-Skalierung erfordert eine sorgfältige Ressourcenplanung in Bezug auf Personal, Prozesse und Finanzierung. Die Venture-Phase umfasst die gesamte Reise von der Implementierung bis zur dauerhaften organisatorischen Akzeptanz. Eine fundierte Finanzplanung, die die Gesamtbetriebskosten berücksichtigt – von der Entwicklung über die Bereitstellung und Integration bis hin zu Schulung und laufendem Betrieb – ist entscheidend. Erfolgreiche Unternehmungen erfordern zudem ein starkes Engagement der Führungsebene, die Abstimmung der Stakeholder und engagierte Teams für die kontinuierliche Optimierung und Wartung. Eine Kombination aus solider Finanzplanung und flexiblen Ressourcenstrategien ermöglicht es Teams, sich an neue Chancen und Herausforderungen anzupassen.

Skalierung in zwei Dimensionen: Scaling Up und Scaling Out

Die Skalierung von KI-Systemen kann auf zwei unterschiedliche Arten verstanden und umgesetzt werden, die sich gegenseitig ergänzen:

• Scaling Up: Dies bezieht sich auf die Reifung eines Kern-KI-Modells von der Entwicklung über die Pilotphase bis hin zum vollen produktiven Einsatz. Hierbei geht es darum, die Genauigkeit und Vertrauenswürdigkeit des Modells kontinuierlich zu verbessern, beispielsweise durch Retraining mit neuen Daten. Je zuverlässiger und erklärbarer ein Modell wird, desto mehr kann es in operative Prozesse integriert werden, wodurch der Wert des Kernmodells wächst. Dieser Prozess ist fortlaufend und verändert oft die Arbeitsweise innerhalb des Unternehmens, indem er menschliche Beteiligung an bestimmten Routinetätigkeiten reduziert und Freiräume für komplexere Aufgaben schafft.
• Scaling Out: Hierbei wird ein bestehendes KI-Modell für neue, verwandte Anwendungsfälle angepasst und rekontextualisiert. Dies geschieht, wenn Unternehmen neue Möglichkeiten erkennen, ein bereits bewährtes Modell in anderen Bereichen oder für andere Benutzergruppen einzusetzen. Ein Beispiel hierfür ist die Anpassung eines KI-gestützten Entscheidungsfindungssystems, das ursprünglich für das Marketing entwickelt wurde, um es auch für andere kundenorientierte Kanäle wie die Website oder Community-Foren zu nutzen. Jede solche Neukontextualisierung erfordert eine erneute "Scaling Up"-Reise, um die Genauigkeit und das Vertrauen im neuen Kontext aufzubauen. Scaling Out profitiert stark von menschlichem Engagement und Unternehmergeist, da Mitarbeiter neue Wege finden, die KI-Fähigkeiten gewinnbringend einzusetzen.

Beide Dimensionen sind entscheidend, um den Wert von KI-Investitionen zu maximieren. Während "Scaling Up" die Tiefe und Reife einer einzelnen KI-Lösung erhöht, verbreitert "Scaling Out" die Breite der KI-Anwendung im gesamten Unternehmen.

Organisatorische Voraussetzungen und eine Kultur der Innovation

Neben methodischen Frameworks sind organisatorische Voraussetzungen entscheidend für den Erfolg der KI-Skalierung. Dazu gehören:

• Führung und Engagement: Eine klare Unterstützung durch die Unternehmensleitung ist unerlässlich, um Ressourcen bereitzustellen und organisatorische Widerstände zu überwinden.
• Interdisziplinäre Teams: Die Zusammenarbeit von Datenwissenschaftlern, Ingenieuren, Fachexperten und Change-Management-Spezialisten ist für eine ganzheitliche Implementierung von großer Bedeutung.
• Datenstrategie: Eine robuste Datenstrategie, die den Zugang, die Qualität und die Governance von Daten sicherstellt, bildet das Fundament jeder KI-Initiative.
• Fähigkeitsaufbau: Investitionen in die Schulung und Weiterbildung der Mitarbeiter sind notwendig, um die Akzeptanz und den effektiven Einsatz von KI-Systemen zu gewährleisten.
• Risikomanagement: Ein proaktives Management von Risiken in Bezug auf Datenschutz, Sicherheit, Ethik und Compliance ist von Beginn an zu integrieren.

Darüber hinaus ist eine Kultur des sicheren Experimentierens und des Lernens aus Fehlern von großer Bedeutung. Nicht jedes KI-Projekt wird erfolgreich in die Produktion überführt werden, aber selbst "produktive Misserfolge" liefern wertvolle Erkenntnisse. Unternehmen sollten einen Portfolio-Ansatz verfolgen, der schnelle Erfolge, strategische Initiativen und "Moonshot"-Projekte ausbalanciert. Das systematische Erfassen von Learnings aus technischen Herausforderungen, Datenproblemen und organisatorischen Bereitschaftsfragen prägt zukünftige Initiativen und stärkt die langfristigen KI-Fähigkeiten des Unternehmens.

Fazit

Der Übergang von der Pilotphase zur produktiven Skalierung von KI-Lösungen ist eine komplexe, aber entscheidende Herausforderung für moderne Unternehmen. Durch die Anwendung systematischer Frameworks wie dem "Five V's Framework", die Berücksichtigung beider Skalierungsdimensionen ("Scaling Up" und "Scaling Out") und die Schaffung einer unterstützenden Organisationskultur können Unternehmen den Wert ihrer KI-Investitionen nicht nur sichern, sondern auch maximieren. Diejenigen, die diesen Weg erfolgreich beschreiten, werden nicht nur ihre Wettbewerbsfähigkeit stärken, sondern auch die Möglichkeiten und Grenzen dessen neu definieren, was mit Künstlicher Intelligenz in ihrer Branche erreicht werden kann.

Die kontinuierliche Weiterentwicklung und Anpassung an neue Technologien, wie generative KI und agentische KI, wird in den kommenden Monaten und Jahren weitere Chancen eröffnen. Unternehmen, die jetzt die Weichen für eine erfolgreiche Skalierung stellen, sind am besten positioniert, um diese neuen Möglichkeiten zu nutzen und innovative Geschäftsmodelle zu etablieren.

Bibliographie

- AWS. (2025). Beyond pilots: A proven framework for scaling AI to production. Verfügbar unter: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/beyond-pilots-a-proven-framework-for-scaling-ai-to-production/ - Wixom, B. H., Someh, I. A., & Gregory, R. W. (2021). Scaling AI to Generate Better and Different Outcomes. MIT CISR Research Briefing, Vol. XXI, No. 12. Verfügbar unter: https://cisr.mit.edu/publication/2021_1201_ScalingAI_WixomSomehGregory