Die KI-Kluft überbrücken – wie CTOs die Adaption vorantreiben können

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Die KI-Kluft überbrücken – wie CTOs die Adaption vorantreiben können

Matt Saunders

Published on 4. August 2025

10 Min. Lesezeit

Matt Saunders

Published on 4. August 2025

10 Min. Lesezeit

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Introduction

KI-Integration: Was sind die Herausforderungen?

Governance und Risikomanagement sind kritische Erfolgsfaktoren

Die Fachkräftelücke bleibt bestehen

Erfolgreiche Unternehmen verfolgen einen strategischen Ansatz

KI zum Teil des Arbeitsalltags für alle machen

Der Weg in die Zukunft

Frequently asked questions about adopting AI

Ein praktischer Leitfaden für die Integration von KI in deine Workflows und Legacy-Systeme, der dabei hilft, transformative KI-Adoption mit operativer Stabilität als Teil der digitalen Transformation in Einklang zu bringen.

Die Revolution der Künstlichen Intelligenz hat einen Punkt erreicht, an dem klar ist, dass die meisten Unternehmen auf den Zug aufspringen sollten – oder riskieren, von Wettbewerbern abgehängt zu werden, die dies tun. Laut aktueller Forschung von McKinsey berichten Organisationen, die KI einsetzen, zwar von messbarem Geschäftswert, doch viele kämpfen mit Herausforderungen bei der Implementierung – insbesondere bei der Integration neuer KI-Funktionen in bestehende Legacy-Systeme.

Für CTOs ist die Revolution nicht nur technischer Natur; es geht darum, die Einführung potenziell bahnbrechender, aber disruptiver KI-Strategien in ein Unternehmen mit der Aufrechterhaltung der operativen Stabilität in Einklang zu bringen.

KI-Integration: Was sind die Herausforderungen?

Es gibt ein deutliches Spannungsfeld zwischen dem Tempo der KI-Adoption und dem gemeinsamen Bedürfnis zu verstehen, wie und wann sich ein Return on Investment (ROI) einstellen wird. Ganz zu schweigen von der Frage, wie sich diese disruptive Technologie in das Gefüge anderer Teams und Technologien im Unternehmen einfügt. Dies ist besonders wichtig, um Entscheidungsträger davon zu überzeugen, in innovative und potenziell teure Technologien zu investieren, die neben bestehenden Legacy-Tools bestehen sollen. Angesichts der rasanten Veränderungen in der KI-Welt steht heute fast jedes Unternehmen vor dieser Herausforderung.

Die wahre Stärke generativer KI liegt darin, ihr genügend Kontextinformationen bereitzustellen, damit sie autoritative Antworten auf Basis des kumulierten Wissens deines Unternehmens geben kann. In den meisten Organisationen sind die Informationen, die für ein KI-Tool am wertvollsten sind, über viele verschiedene Technologien und Datenspeicher verteilt.

Teams, die hier erfolgreich sind, untersuchen intensiv, wie sie Legacy-Systeme anbinden können, die ursprünglich nicht für die moderne KI-Nutzung konzipiert wurden. Dabei setzen sie verstärkt auf die aufstrebende RAG-Technologie (Retrieval-Augmented Generation), um diese Systeme miteinander zu verknüpfen.

Governance und Risikomanagement sind kritische Erfolgsfaktoren

Sicherzustellen, dass KI die korrekte Zugriffsebene auf potenziell personenbezogene oder privilegierte Daten hat, ist ein komplexes Problem, und Regierungen erlassen bereits Gesetze, um sicherzustellen, dass Unternehmen dieses Thema ernst nehmen. Die KI-Verordnung der Europäischen Union (EU AI Act), die im August 2024 in Kraft getreten ist, hat neue Compliance-Anforderungen etabliert, die Organisationen sorgfältig steuern müssen.

Unternehmen benötigen ein detailliertes KI-Governance-Framework, das die ethischen Standards für die Mitarbeiter sowie die Art der Datennutzung und die Verantwortlichkeit der KI festlegt. Themen wie algorithmische Voreingenommenheit (Bias), Datenschutz und die Erklärbarkeit von Modellen sind hierbei von Bedeutung – und sicherzustellen, dass diese Bereiche abgedeckt sind, ist der Schlüssel zum Erfolg.

Die Fachkräftelücke bleibt bestehen

Es gibt einen Mangel an erfahrenen KI-Experten. Analysen des „Office for AI“ der britischen Regierung unterstreichen eine anhaltende Kompetenzlücke in den Bereichen maschinelles Lernen und Data Science. Durch die Revolution der generativen KI hat sich das Tempo des Wandels nochmals drastisch beschleunigt.

Während einige Mitarbeiter neue Tools, die die Produktivität steigern und manuelle Aufgaben automatisieren, bereitwillig annehmen, werden andere skeptisch sein und der KI misstrauen. Manche sorgen sich vielleicht sogar darum, ersetzt zu werden. Diese Bedenken könnten die Adoption beeinträchtigen und internen Widerstand gegen KI-Tools hervorrufen.

Unser aktueller Bericht „Digital Etiquette: Unlocking the AI Gates“ hat zudem gezeigt, dass der Großteil der KI-Schulungen Gutverdienern angeboten wird. Unternehmen müssen aktiv versuchen, dieses Ungleichgewicht auszugleichen, damit KI-Expertise nicht nur in den Händen weniger konzentriert bleibt.

Erfolgreiche Unternehmen setzen auf hybride Ansätze: Sie stellen spezialisierte KI-Fachkräfte ein und fördern gleichzeitig bestehende technische Mitarbeiter durch strukturierte Lernprogramme. Dieser Ansatz bewahrt das institutionelle Wissen deines Unternehmens und baut gleichzeitig neue Fähigkeiten auf.

Erfolgreiche Unternehmen verfolgen einen strategischen Ansatz

Unternehmen, die im Bereich KI erfolgreich sind, wählen einen besonnenen, risikobewussten Ansatz bei der Integration in bestehende Organisationsstrukturen. Hier sind einige erfolgreiche Strategien, die wir beobachtet haben:

Strategische Planung und Zielausrichtung : versuche, die wettbewerbsbedingte Dringlichkeit mit strategischer Planung in Einklang zu bringen. Entwickle überzeugende Business Cases, die KI-Investitionen klar an den langfristigen Zielen deiner Organisation ausrichten.
Schaffung der notwendigen Grundlagen: bewertet eure Datenbereitschaft und -qualität, sichert euch die entsprechenden Talente und Expertisen und etabliert umfassende Governance-Protokolle für ethische und regulatorische Compliance. Bereite deine Belegschaft als grundlegende Voraussetzung auf den technologischen Wandel vor.
Strukturierte Implementierung: folge einer strukturierten Abfolge bei der Umsetzung: Beginne mit kleinteiligen Pilotprojekten in Bereichen mit geringem Risiko, aber hoher Hebelwirkung. Teste die Wertversprechen dort, bevor du die Lösung auf das gesamte Unternehmen skalierst.
Messbarkeit und Stakeholder-Engagement: definiere messbare KPIs, die an Geschäftsergebnissen ausgerichtet sind. Beziehe Stakeholder durch Bildungs- und Kommunikationsinitiativen ein und entwickle robuste Governance-Frameworks, die sowohl die Datenstrategie als auch ethische Standards abdecken.
Kontinuierliches Lernen und Anpassung: lerne ständig dazu und passe dich an, indem du Erkenntnisse aus Pilotprogrammen nutzt, um umfassendere Rollouts im Unternehmen zu steuern. Konzentriere dich auf die Personalentwicklung durch rollenspezifische Schulungen, Programme zur KI-Kompetenz und die Förderung interner „Champions“, die die Adoption vorantreiben und während des gesamten digitalen Transformationsprozesses Unterstützung bieten.

KI zum Teil des Arbeitsalltags für alle machen

Wie bei jeder Initiative am Arbeitsplatz sind deine Mitarbeiter der wichtigste Faktor. Deshalb ist es für den Erfolg deiner KI-Bemühungen entscheidend, dein Team dabei zu unterstützen, mit den durch LLMs (Large Language Models) getriebenen Veränderungen Schritt zu halten. Sei nicht selbstgefällig und hoffe darauf, dass jeder den Anschluss von allein findet. Stelle stattdessen sicher, dass du:

Rollenspezifische Schulungen anbietest: Schneide Lernangebote so zu, dass Mitarbeiter aus verschiedenen Teams lernen können, wie KI und LLMs ihre spezifische Arbeit verbessern. Achte darauf, dass dies nicht nur einer kleinen Gruppe von Gutverdienern zugutekommt, wenn das gesamte Unternehmen profitieren soll.
KI-Kompetenz (AI Literacy) förderst: Führe unternehmensweite Workshops zu KI-Grundlagen durch – einschließlich ethischer Aspekte und Governance-Fragen –, um ein starkes Basiswissen aufzubauen.
KI-Champions schaffst: Diese Early Adopter können als interne Experten und „Change Agents“ fungieren, die die Adoption unterstützen und Hilfe leisten. KI-Kompetenzzentren (Centers of Excellence), die technisches Fachwissen mit geschäftlichem Verständnis kombinieren, bieten entscheidende Orientierungshilfe bei der Tool-Auswahl, Implementierungsunterstützung und laufenden Wartung.
Die Nutzung von KI normalisierst: Wo immer die Möglichkeit besteht, KI-Funktionen einfach in eine bestehende Plattform zu integrieren, solltest du sie nutzen. Mache dein Team durch schnelle Erfolge („Easy Wins“) mit der Funktionalität vertraut. Fachanwender benötigen ein Verständnis der Möglichkeiten und Grenzen von KI, um geeignete Anwendungsfälle selbst identifizieren zu können.
Das Interesse wachhältst: Setze Lernziele, biete Zugang zu Kursen und belohne Fortschritte, um deine Mitarbeiter zu motivieren, ständig dazuzulernen. Dies könnte auch offizielle KI-Zertifizierungen beinhalten.

Der Weg in die Zukunft

Die Einführung generativer KI hat in den letzten zwei Jahren massiv zugenommen und wertvolle Lektionen für die Implementierung geliefert. Die Herausforderungen der KI-Integration werden mittlerweile standardisierter; branchenübergreifend zeichnen sich bewährte Muster und Lösungen ab. Als CTO kannst du diese aufkommenden Best Practices nutzen und sie gleichzeitig an deinen eigenen Unternehmenskontext anpassen.

Eine erfolgreiche KI-Integration in Legacy-Umgebungen erfordert einen ausgewogenen Ansatz, der technische, organisatorische und strategische Überlegungen gleichzeitig berücksichtigt. CTOs müssen dem Druck widerstehen, KI-Lösungen überstürzt zu implementieren. Stattdessen sollten sie sich darauf konzentrieren, nachhaltige Fähigkeiten aufzubauen, die messbaren Geschäftswert liefern.

Unternehmen, die bei der KI-Adoption erfolgreich sind, behandeln diese als umfassende Initiative zur digitalen Transformation und nicht als reines Technologieprojekt. Dieser Ansatz erfordert die Verpflichtung zum langfristigen Kapazitätsaufbau anstelle von schnellen, kurzlebigen Erfolgen.

Indem du dich auf ein starkes Fundament, eine strategische Implementierung und die kontinuierliche Weiterentwicklung deiner organisatorischen Fähigkeiten konzentrierst, kannst du langfristige Veränderungen bewirken. Der Schlüssel liegt darin, den Hype zu ignorieren und stattdessen auf Lösungen zu setzen, die mithilfe von KI schrittweise, aber tiefgreifende transformative Veränderungen ermöglichen.

FAQs: Häufig gestellte Fragen zur Einführung von KI

Wie sollten CTOs den Implementierungsprozess beginnen?

CTOs sollten mit kleinteiligen Pilotprojekten in Bereichen mit geringem Risiko, aber hoher Hebelwirkung starten, um die KI-Fähigkeiten vor einer Skalierung zu testen. Nutze die RAG-Technologie (Retrieval-Augmented Generation), um Legacy-Systeme mit modernen KI-Tools zu verbinden und so einen reibungslosen Datenfluss sowie den Zugriff auf kontextbezogene Informationen zu gewährleisten. Konzentriere dich darauf, robuste Governance-Frameworks aufzubauen und klare, an den Geschäftsergebnissen ausgerichtete KPIs festzulegen, um den Erfolg zu messen und die umfassendere Implementierung zu steuern.

Wie können Unternehmen die KI-Fachkräftelücke schließen?

Organisationen können die KI-Fachkräftelücke durch einen hybriden Ansatz bewältigen: die Einstellung von Kern-KI-Spezialisten bei gleichzeitiger Weiterentwicklung des bestehenden technischen Personals durch strukturierte Lernprogramme. Erfolgreiche Strategien umfassen das Angebot rollenspezifischer KI-Schulungen, die auf verschiedene Teams zugeschnitten sind, die Durchführung unternehmensweiter Workshops zur KI-Kompetenz, den Aufbau von KI-Champions als interne Experten und die Einrichtung von KI-Kompetenzzentren. Dieser Ansatz bewahrt das institutionelle Wissen und baut gleichzeitig neue KI-Fähigkeiten in der gesamten Organisation auf.

Welches Governance-Framework ist für die Einführung von KI in Unternehmen erforderlich?

Organisationen benötigen umfassende KI-Governance-Protokolle, die den Datenschutz, algorithmische Voreingenommenheit und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, einschließlich der EU-KI-Verordnung, adressieren. Zu den wesentlichen Elementen gehören ethische KI-Standards, klare Richtlinien zur Datennutzung, Anforderungen an die Erklärbarkeit von Modellen und Verantwortlichkeitsmaßnahmen. Erstelle Risikobewertungsverfahren, regelmäßige Auditierungsprozesse und Transparenzprotokolle, insbesondere beim Umgang mit personenbezogenen oder privilegierten Organisationsdaten.

Was ist der beste Ansatz, um KI von Pilotprojekten auf eine unternehmensweite Bereitstellung zu skalieren?

Folge einer strukturierten Implementierungsabfolge: Beginne mit Pilotprojekten, die einen klaren Geschäftswert demonstrieren, und nutze die gewonnenen Erkenntnisse anschließend für umfassendere Rollouts. Entwickle KI-Kompetenzzentren (Centers of Excellence), die technisches Fachwissen mit geschäftlichem Verständnis kombinieren. Konzentriere dich auf kontinuierliches Lernen und Anpassung, indem du Feedbackschleifen zwischen den Pilotprogrammen und der Organisationsstrategie etablierst. Gewährleiste ein angemessenes Change Management, indem du Stakeholder durch Aufklärung einbindest und nachhaltige KI-Fähigkeiten aufbaust, anstatt nur kurzfristige Erfolge zu verfolgen.

Wie geht man mit dem Widerstand der Belegschaft gegen die KI-Implementierung um?

Wirke dem KI-Widerstand durch rollenspezifische Schulungsprogramme und unternehmensweite Initiativen zur KI-Kompetenz entgegen. Fördere KI-Champions als interne Fürsprecher und „Change Agents“, um die Adoption zu unterstützen. Adressiere Sorgen über den Verlust von Arbeitsplätzen direkt durch transparente Kommunikation über die Rolle der KI, die menschliche Arbeit zu verbessern, statt sie zu ersetzen. Gewährleiste einen gerechten Zugang zu KI-Schulungen über alle Organisationsebenen hinweg, nicht nur für Gutverdiener.

Verfasst von

Matt Saunders

DevOps Lead

From a background as a Linux sysadmin, Matt is an authority in all things DevOps. At Adaptavist and beyond, he champions DevOps ways of working, helping teams maximise people, process and technology to deliver software efficiently and safely.

Digital transformation