„KI-Ära“ ist das Wort des Jahres 2025. Gekürt wurde der Begriff von der Gesellschaft für deutsche Sprache, weil er Politik, Wirtschaft und Gesellschaft in den vergangenen 12 Monaten wie kein anderer geprägt hat. Unternehmen stimmen hier wohl uneingeschränkt zu, schließlich führten Teams kaum eine Diskussion ohne KI-Bezug. Doch oft stand Tatendrang vor Strategie und anstelle der erhofften Chancen, haben sich Risiken in die Organisation geschlichen. Der größte Stolperstein: eine fehlende digitale Basis.
Flickenteppich birgt Gefahren
Seit Jahren wird es Organisationen gepredigt: Digitalisierung ist wettbewerbsentscheidend. Und doch haben laut dem Studienbericht des Bitkom e.V. „Digitalisierung der Wirtschaft 2025“ immer noch über 50 Prozent der befragten deutschen Unternehmen von Problemen bei der Bewältigung der digitalen Transformation berichtet. Viele von ihnen arbeiten mit einem Flickenteppich aus ERP-, CRM- und Spezialtools: Prozesse reißen ab, Daten bleiben isoliert, Kosten sind kaum transparent.
Der Einsatz von KI macht diese Digitalisierungsdefizite nun deutlicher denn je. Schließlich sehen Verantwortliche die neue Technologie als Allheilmittel. Sie soll künftig Prozesskosten aufdecken, die Supply-Chain-Risiken präventiv aufdecken und dank der Verarbeitung einer Vielzahl von Daten das Kundenverständnis schärfen. Was sie durchaus leisten kann, nur eben nicht ohne integrierte digitale Basisinfrastruktur und sauber gesammelte, valide Daten.
KI? Nicht ohne Digitalisierung!
Dass hierin der Schlüssel für Effizienz liegt, zeigt seit Jahren der Blick in den B2C-Sektor: Amazon hat vorgemacht, wie man mit einer vollständig vernetzten Prozess- und Datenlandschaft Geschwindigkeit, Transparenz und Kundennähe erzeugt. Jede Interaktion fließt zurück in ein zentrales System – genau deshalb kann Amazon in Echtzeit liefern, prognostizieren und steuern. Übertragen auf B2B-Unternehmen und Industrie muss eine „digitale Basis“ folgende Punkte mit sich bringen.
- Integrierte Datenlandschaft: Kerndaten zu Kunden, Produkten, Lieferanten und Prozessen sind verbunden statt in Insellösungen versteckt.
- Durchgängige Prozesse: End-to-End-Prozesse – etwa Order-to-Cash oder Procure-to-Pay – sind digital abgebildet, Medienbrüche und manuelle Workarounds werden gezielt reduziert.
- Datenqualität und Governance: Es ist klar geregelt, wer für welche Daten verantwortlich ist, wie sie gepflegt werden und nach welchen Standards sie genutzt werden dürfen.
Erst auf dieser Grundlage kann KI ihre Stärken ausspielen: Muster erkennen, Anomalien finden, Prognosen verbessern. Ohne diese Basis kann auch sie nur auf fragmentierte Strukturen blicken – mit entsprechend begrenztem Nutzen.
Vom Flickenteppich zur KI-fähigen Organisation
Statt direkt in das nächste KI-Pilotprojekt zu starten, lohnt sich für viele Unternehmen ein nüchterner Blick auf die Hausaufgaben. Ein pragmatischer Fahrplan besteht aus fünf Etappen.
- Ist-Analyse der digitalen Landschaft
Wo liegen heute relevante Daten? Welche Kernprozesse reißen ab, weil Informationen per E-Mail oder Excel weitergereicht werden? Wo existieren parallele Tools oder Schatten-IT? Eine ehrliche Bestandsaufnahme schafft Transparenz darüber, was KI später überhaupt sinnvoll nutzen kann.
- Fokussierung auf zentrale Geschäftsprozesse
Nicht alle Bereiche müssen gleichzeitig perfekt digitalisiert sein. Sinnvoll ist es, zunächst die Prozesse in den Blick zu nehmen, die Wert schaffen – etwa Angebotserstellung, Auftragsabwicklung, Service oder Supply Chain. Hier entscheidet sich, ob KI später tatsächlich Kosten senkt, Durchlaufzeiten verkürzt oder Risiken reduziert.
- Gezielte KI-Einsatzfelder definieren
Erst wenn Prozesse und Daten eine gewisse Reife erreicht haben, lohnt sich der Blick auf KI-Anwendungen: etwa Forecasting in der Supply Chain, intelligente Priorisierung im Service oder Mustererkennung im Produktportfolio. Wichtig ist, klare Ziele und KPIs zu definieren – etwa Reduktion von Beständen, sinkende Reklamationsquoten oder kürzere Durchlaufzeiten – und KI nicht als Selbstzweck einzusetzen.
- Gezielte KI-Einsatzfelder definieren
Sobald Prozesse und Daten eine gewisse Reife erreicht haben, lohnt sich der Blick auf KI-Anwendungen: etwa Forecasting in der Supply Chain, intelligente Priorisierung im Service oder Mustererkennung im Produktportfolio. Wichtig ist, klare Ziele und KPIs zu definieren – etwa Reduktion von Beständen, sinkende Reklamationsquoten oder kürzere Durchlaufzeiten – und KI nicht als Selbstzweck einzusetzen.
Fundament legen, Chance nutzen
Die „KI-Ära“ macht sichtbar, was in vielen Organisationen Realität ist: unverbundene Systeme, isolierte Daten und lückenhafte Prozesse. KI verstärkt diesen Zustand – entweder als Katalysator für Transparenz und Effizienz oder als Brennglas für strukturelle Defizite.
Für Unternehmen bedeutet das: Nicht die nächste beeindruckende KI-Demo entscheidet über den Erfolg, sondern die Frage, wie konsequent sie selbst ihre digitale Basis in den kommenden Monaten stärken. Wer seine Prozesse und Daten jetzt ordnet, profitiert doppelt – durch messbare Effizienzgewinne und durch KI-Lösungen, die auf einem stabilen Fundament aufsetzen.
Autorenprofil
Johannes Gorzawski hat sich beruflich der digitalen Transformation in Unternehmen verschrieben. Mit der open next GmbH berät er Organisationen zu allen Fragen rund um den erfolgreichen Wandel – ob technisch, organisatorisch oder menschlich.
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