KI scheitert nicht an Modellen.
KI scheitert an Führung.
Oje, schon wieder so ein allgemeines, unverfängliches Statement. Könnte von einer KI kommen ;-) Da haben wir schon genug davon! Vielleicht.
Aber schau dir an, was gerade in den meisten Unternehmen passiert:
Ein PoC. Eine Demo. Alle sind zufrieden (vorerst). Und dann?
Manche (einige) Projekte sterben leise in der Abstimmungsschleife. Andere überleben, weil irgendwann jemand den Ernst der Lage erkennt. Dann wird eskaliert. Menschen an Bord geholt. Eine Governance-Struktur für KI aufgebaut. Daten sauber hergerichtet. Infrastruktur vorbereitet. KI-Technologien richtig eingesetzt.
Und trotzdem reicht das allein nicht immer.
Denn viele verwechseln Kontrolle im Betrieb mit Führung vor der Entscheidung.
Alle reden von „Human in the Loop", also davon, dass Menschen KI im Betrieb kontrollieren. Richtig und wichtig. Aber das greift zu kurz.
Was wir wirklich brauchen: Human in the Lead.
Human in the Lead heißt: Führung entscheidet auch über Ziele, Grenzen und Verantwortung, bevor ein einziges Prompt geschrieben wird oder ein Agent zu laufen beginnt.
Nicht nur bei der Ausführung. Sondern schon bei der Frage, was wir mit KI überhaupt wollen. Welchen Nährboden wir für Kultur und Entscheidungsfähigkeit schaffen, lange bevor ein Modell in Produktion geht.
Wer trägt Verantwortung, wenn KI falsch liegt?
Wer priorisiert, wenn plötzlich alles „KI-relevant" ist?
Wer ändert den Prozess und wer blockiert ihn?
Das sind keine Technologiefragen. Das sind Führungsfragen. In allen Phasen der KI-Einführung.
Und genau hier liegt der blinde Fleck:
Wir investieren in Modelle, Plattformen, MLOps,... aber zu wenig in die Fähigkeit, unter Unsicherheit Entscheidungen zu treffen. Und Unsicherheiten in Bezug auf KI haben wir genug.
Dabei ist Entscheidungsqualität der eigentliche Skalierungshebel.
Entscheidungen, die klar getroffen werden. Nicht vertagt.
Entscheidungen mit Owner. Nicht „wir als Team".
Entscheidungen mit Kriterien. Nicht Bauchgefühl.
Aber auch Entscheidungen, die positiv nach vorne gerichtet sind.
In KI-Programmen und Modernisierungsvorhaben, die ich begleite, reichen oft fünf einfache Formate, um echte Wirkung zu erzielen:
→ Use-Case Triage: Brutal priorisieren, was wirklich Wert schafft, statt Ideen stapeln.
→ Decision Review: Ein klares Go/No-Go erzwingen, statt das nächste Alignment-Meeting.
→ Operational Readiness Check: „Betriebsfähig" ist eine Entscheidung, keine Hoffnung.
→ Learning Loop: Annahmen explizit machen und Regeln daraus ableiten.
→ Ship It: Liefern statt perfektionieren. Done is better than perfect!
Klingt simpel? Ist es auch. Aber genau das macht es so unbequem, weil es Verantwortung sichtbar macht.