Fünf Faktoren entscheiden über Erfolg oder Misserfolg einer KI-Transformation

Diese Unsicherheiten existieren sowohl in der Privatwirtschaft als auch bei Forschungsinstitutionen, die ebenfalls die KI-Transformation bewältigen müssen. Eine Gemeinschaftsstudie des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR), der Universität des Saarlandes sowie der Frankfurt School of Finance & Management, hat sich das Ziel gesetzt, Klarheit zu schaffen, was die tatsächlichen Erfolgstreiber der KI-Transformation sind.

Erfolgstreiber „Prozesse & Umsetzung“

Den größten Erfolgsbeitrag zur KI-Transformation leisten Themen, die in der Studie unter dem Erfolgstreiber „Prozesse & Umsetzung“ zusammengefasst wurden. Darunter fallen Aspekte wie die Durchführungen eines “Proof of Concept“-Ansatzes oder eine agile Vorgehensweise bei der Einführung von KI-Technologien im Unternehmen.

Beim DLR halten wir einen Proof of Concept Ansatz bei der KI-Einführung für unumgänglich, da wir damit ein begrenztes, experimentelles Projekt aufsetzen, das zeigen soll, ob eine bestimmte KI-Idee bei uns technisch machbar, datenseitig umsetzbar und geschäftlich sinnvoll ist – bevor man viel Zeit und Geld in eine vollständige Implementierung investiert.
~ Klaus Hamacher, stellvertretender Vorsitzender des DLR

Erfolgstreiber „Strategie & Führung“

Auch Weichenstellungen bezüglich „Strategie & Führung“ helfen bei der erfolgreichen KI-Einführung. Einen wesentlichen Teilaspekt davon sieht Prof. Dr. Sven Heidenreich von der Universität des Saarlandes in einer klaren KI-Zielsetzung, einer langfristigen KI-Strategie und der gezielten Priorisierung von Ressourcen. Er warnt allerdings vor zu geringen KI-Budgets.

Ohne beträchtliche zusätzliche KI-Investments oder eine radikale Umschichtung der Ressourcen im Unternehmen kann die KI-Transformation wohl nicht erfolgreich sein.
~ Prof. Dr. Sven Heidenreich

Erfolgstreiber „Technologie & Infrastruktur“

Ähnlich wichtig wie die strategische Ausrichtung und die gelungene organisatorische Umsetzung sind für KI-Projekte allerdings die richtigen technologischen Weichenstellungen und die Schaffung einer geeigneten Infrastruktur. „Die IT-Infrastruktur im Unternehmen muss skalierbar ausgestaltet sein und sich flexibel an sich verändernde KI-Anforderungen anpassen“, fordert Prof. Dr. Ronald Gleich von der Frankfurt School of Finance & Management, ebenfalls wissenschaftlicher Leiter der Studie, abgeleitet aus den Erkenntnissen der Befragung. Da Daten das Fundament von KI-Lösungen darstellen sind auch zugängliche Datenplattformen in hoher Qualität notwendig. Speziell für den Mittelstand empfehlen die Experten ergänzend hierzu auch Technologiepartnerschaften, um die vielfältigen und investitionsintensiven KI-Einführungen bewältigen zu können.

Die IT-Infrastruktur im Unternehmen muss skalierbar ausgestaltet sein und sich flexibel an sich verändernde KI-Anforderungen anpassen.
~ Prof. Dr. Ronald Gleich

Erfolgstreiber „Ethik & Governance“ und „Mitarbeiter & Kultur“

Schließlich sind für die erfolgreichen KI-Anwendung auch die Berücksichtigung von Governance-Grundlagen sowie kulturelle und mitarbeiterbezogene Aspekte wichtig.

In die Ethik- & Governance-Grundlagen fallen vier Themenfelder, die wesentlich auf den Erfolg von KI-Transformationen wirken und besonders für Organisationen innerhalb der EU hohe Relevanz und Bedeutung haben:

• Ethische Richtlinien & verantwortliche Verwendung,
• Datenschutz & digitale Souveränität,
• Transparenz im KI-Einsatz sowie,
• soziale & ökologische Verantwortung.

Kulturell und mitarbeiterbezogen zeigt die Studie, dass KI-Transformationsführer aus der Privatwirtschaft viel in Weiterbildung & Training oder in Change-Management investieren. Ferner wird dort viel Wert gelegt auf eine intensive Einbindung der Mitarbeiter und eine ausgeprägte Lernkultur. Unternehmen die KI-Projekte erfolgreich vorantreiben möchten wird deshalb empfohlen anzuerkennen, dass der Mensch der entscheidende Erfolgsfaktor in diesem Kontext ist. So ist zum Bespiel Weiterbildung & Training entlang der KI-Rollen der Mitarbeiter auszurollen.

Was macht KI-Transformationsführer erfolgreich?

Wie die Studienergebnisse zeigen, sind bei sogenannten KI-Transformationsführern, also Unternehmen der Privatwirtschaft, die besonders erfolgreich sind bei KI-Pilotierungen und Einführungen, alle fünf genannten Aspekte, d.h. „Strategie“, „Organisation“, Technologie“, „Governance“ und „Kultur“ stark im KI-Sinne ausgeprägt (vgl. Abb. 1). Im Umkehrschluss kann anhand der Studienergebnisse postuliert werden, dass keiner der genannten Aspekte vernachlässigt werden kann, ohne den Erfolg der KI-Transformation zu gefährden. Abschließend noch einige Anmerkungen zu den Unterschieden des AI-Transformationsstands zwischen privatwirtschaftlichen Unternehmen und den an der Untersuchung teilnehmenden Forschungsinstitutionen. Sowohl die KIT-Führer als auch die KIT-Folger bei den Forschungsinstitutionen hatten deutliche Rückstände bei der Ausprägung der fünf Erfolgsfaktoren im Vergleich mit den analysierten Unternehmen. Dies läßt darauf schließen, dass es in diesen Organisationen noch einen erheblichen Aufholbedarf bzgl. der KI-Transformation im Vergleich zur Privatwirtschaft gibt.

(Vergleichende Ausprägung der Erfolgsfaktoren bei KI-Transformatiosführer vs. KI-Transformationsfolge bei privatwirtschaftlichen Unternehmen. (7-stufige Skala: 0 = keine Ausprägung des Erfolgsfaktors, 7 = sehr hohe Ausprägung des Erfolgsfaktor)

Über die Studie

Bei der Gemeinschaftsstudie „Erfolgstreiber der KI Transformation“ des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR), der Universität des Saarlandes sowie der Frankfurt School of Finance & Management, erfolgte im Jahr 2025 eine online-gestützte Befragung von 300 privatwirtschaftlichen Unternehmen und 30 Forschungseinrichtungen, um zu untersuchen, welche Aspekte ganz besonders die KI-Transformation begünstigen. Wissenschaftliche Leiter der Studie waren Prof. Dr. Sven Heidenreich, Universität des Saarlandes, und Prof. Dr. Ronald Gleich, Frankfurt School of Finance & Management.

Anmerkung:

Der Beitrag basiert auf Auszügen des Studienberichts der Autoren Gleich/Hamacher/Heidenreich/Schneiderhan (Frankfurt School 2025) sowie auf Grundlage einer Pressemitteilung der Frankfurt School of Finance & Management vom Dezember 2025.