Erfolgsfaktoren für die KI-Integration in datengetriebene Geschäftsmodelle

Es handelt sich hier um eine Zweitpublikation. Die Erstpublikation erschien am 30. April 2025 auf netzwoche.ch.

Die Fähigkeit, Daten effizient zu sammeln, zu analysieren und in wertschöpfende Prozesse zu überführen, ist für viele Unternehmen bereits ein zentraler Erfolgsfaktor. KI verstärkt diesen Effekt erheblich, indem sie nicht nur bestehende Prozesse automatisiert, sondern auch völlig neue Möglichkeiten der Entscheidungsfindung und Personalisierung schafft.

Von der prädiktiven Wartung in der Industrie bis zur hyperpersonalisierten Kundeninteraktion im E-Commerce: KI ermöglicht Unternehmen, schneller und effizienter auf Marktveränderungen zu reagieren. Doch die Implementierung ist mit Herausforderungen verbunden, darunter Datenqualität, ethische Fragestellungen und die Akzeptanz in der Belegschaft und bei Kunden.

Ohne Daten keine KI

Der entscheidende Rohstoff für KI sind und bleiben Daten. Unternehmen, die KI erfolgreich einsetzen wollen, müssen sicherstellen, dass ihre Datenstrategie auf soliden Säulen steht:

• Datenqualität und -verfügbarkeit: Sind die Daten aktuell, strukturiert und zugänglich?

• Datenethik und Compliance: Werden Datenschutz­bestimmungen wie die DSGVO eingehalten?

• Datensilos aufbrechen: Können verschiedene Abteilungen ihre Daten nahtlos teilen? Ohne eine durchdachte Datenstrategie bleibt KI eine teure Spielerei ohne Impact.

KI-Transformation beginnt in der Unternehmenskultur

Technologische Fortschritte sind nutzlos, wenn sie auf eine Organisation treffen, die nicht bereit ist, sich zu verändern. KI verlangt nicht nur nach Data Scientists und Softwareentwicklern, sondern auch nach Führungskräften, die den Kulturwandel steuern.

Widerstand gegen KI entsteht oft aus Unsicherheit – sei es durch fehlendes Verständnis oder die Angst vor Automatisierung. Hier sind gezielte Change-Management-Massnahmen erforderlich, um AI als Werkzeug und nicht als Bedrohung zu positionieren.

Erfolgsfaktoren einer KI-Implementierung

Eine KI-Transformation ist kein Big Bang, sondern ein schrittweiser, mehrjähriger Prozess. Unternehmen, die KI erfolgreich in ihr Geschäftsmodell integrieren wollen, sollten folgende Phasen berücksichtigen:

1. Identifikation von Anwendungsfällen: Wo kann KI echten Mehrwert schaffen? Beispiele reichen von Chatbots bis zu dynamischer Preisgestaltung oder auch rein interner Anwendung.

2. Pilotprojekte und iteratives Lernen: Klein starten, Erfahrungen sammeln und auf weitere Handlungsfelder im Unternehmen ausbreiten.

3. Skalierung mit der richtigen Infrastruktur: Cloud-Lösungen und flexible Architekturen ermöglichen Wachstum ohne immense Initialkosten.

4. Kontinuierliche Optimierung: KI-Modelle müssen stetig mit neuen Daten trainiert und neue Versionen von Foundationmodellen stets wieder geprüft werden.

KI ist ein strategischer Hebel und nicht nur Technologiehype

Die Einführung eines datengetriebenen Geschäftsmodells mit KI ist kein Selbstläufer. Sie erfordert eine langfristige Strategie, Investitionen in Technologie und Talente sowie die Bereitschaft zur Transformation. Unternehmen, die KI lediglich als Werkzeug zur Automatisierung begreifen, werden kurzfristige Effizienzgewinne erzielen – aber keine nachhaltigen Wettbewerbsvorteile. Es wird also eine Pflichtaufgabe für Unternehmen, sich hier dauerhaft Kompetenzen aufzubauen. KI ist gekommen, um zu bleiben!