KI implementiert - und nun? 5 Aspekte von der Implementierung zur Transformation
Dabei verläuft die Integration von KI selten linear. Unternehmen durchlaufen häufig verschiedene Entwicklungsstufen - von ersten individuellen Anwendungen bis hin zur grundlegenden Veränderung bestehender Arbeitsweisen.
Doch genau in diesen unterschiedlichen Entwicklungsphasen entstehen neue Herausforderungen. Mitarbeitende vertrauen KI-Ergebnissen häufig nicht vollständig und nutzen sie trotzdem. Gleichzeitig steigt durch die parallele Nutzung vieler KI-Tools die Komplexität im Arbeitsalltag. Um KI langfristig erfolgreich einzusetzen, müssen Unternehmen deshalb verstehen, welche Herausforderungen in den jeweiligen Phasen der KI-Integration entstehen.
Table of Contents
1. Adoption - Neues an Bestehendes anpassen
Bedeutung
Das Wort Adoption stammt aus dem Lateinischen „adoptare“ und bedeutet „erwählen“, „annehmen“ oder „sich etwas aneignen“.
Übertragung
Übertragen auf den Einsatz von KI im Unternehmen bedeutet das, dass KI-Modelle ausgewählt und als Unterstützung für ein konkretes Projekt genutzt werden. Es handelt sich dabei zunächst um eine Annäherung, bei der Unternehmen prüfen, wie KI sie voranbringen kann, ohne bestehende Arbeitsweisen grundlegend zu verändern. Dies findet vor allem auf individueller Ebene statt, in Bezug auf Skills und Aufgaben. Bestehende Tätigkeiten bleiben dabei unverändert, das Neue wird an die bestehende Arbeitsweise angepasst.
Beispiel
Mitarbeitende aus dem Marketing nutzen KI-Chatbots zum Texten von Blogbeiträgen.
Reflexionsfragen zur Adoption
Selbstcheck
- Nutzen Mitarbeitende KI bereits aktiv im Arbeitsalltag?
- Werden Ergebnisse kritisch überprüft?
- Gibt es klare Richtlinien für die Nutzung?
- Wissen Mitarbeitende, wann KI sinnvoll eingesetzt werden sollte?
2. Adaption - Das Bestehende an Neues anpassen
Bedeutung
Eine Adaption beschreibt laut Duden eine Anpassung, sei es an Umweltbedingungen oder an soziale Gegebenheiten. Der Begriff stammt vom lateinischen „adaptare“ und bedeutet „anpassen“ oder „passend herrichten“.
Übertragung
In dieser Phase finden erste echte Veränderungen statt. Bestehende Prozesse werden gezielt angepasst, um KI sinnvoll zu integrieren und neue Möglichkeiten zu nutzen. Hier steht vor allem die kollektive Ebene im Fokus. Teams beschäftigen sich damit, wie KI eingesetzt werden kann, um Prozesse zu verbessern.
Beispiel
Das Softwareentwicklerteam baut einen eigenen KI-Assistenten.
Reflexionsfragen zur Adaption
Selbstcheck
- Wurden bestehende Prozesse bereits angepasst?
- Gibt es feste Verantwortlichkeiten für KI?
- Arbeiten Teams gemeinsam an KI-Lösungen?
- Ist KI bereits in bestehende Workflows integriert?
3. Transformation - Das Bestehende wird grundlegend hinterfragt
Bedeutung
Transformation bedeutet „umwandeln“, „umformen“ oder „umgestalten“. Das lateinische „transformare“ setzt sich aus „trans“ für „hinüber“ und „formare“ für „formen“ zusammen.
Übertragung
Im übertragenen Sinne führt der Einsatz von KI hier zu einer grundlegenden Veränderung von Prozessen. Diese werden nicht nur angepasst, sondern neu gedacht und umgestaltet. Es findet ein Umdenken statt, das zu einer strategischen Neuausrichtung führt. Unternehmen überlegen langfristig, welche Arbeitsweisen noch sinnvoll sind und welche durch neue Ansätze ersetzt werden sollten.
Beispiel
Es wird hinterfragt, ob klassische Textformate weiterhin benötigt, oder sollten alternative Formate wie Audio oder Video stärker in den Fokus rücken?
Reflexionsfragen zur Transformation
Selbstcheck
- Werden bestehende Arbeitsweisen grundlegend hinterfragt?
- Gibt es eine langfristige KI-Strategie?
- Werden neue Formate und Prozesse aktiv getestet?
- Wird KI nur unterstützend oder bereits strategisch genutzt?
4. Warum Misstrauen die Nutzung nicht mindert
| Erwartung | Realität |
|---|---|
| Fehlendes Vertrauen verhindert die Nutzung von KI | KI wird trotz Misstrauen regelmäßig genutzt |
| Nutzende prüfen KI-Ergebnisse kritisch | Nur wenige überprüfen oder überarbeiten Inhalte |
| Mehr KI-Nutzung führt automatisch zu mehr KI-Kompetenz | KI wird häufig genutzt, ohne Ergebnisse ausreichend einzuordnen |
Bei einer Umfrage aus dem Jahr 2025 geben rund 20 % der befragten Deutschen an, KI in den Bereichen Finanzen und Nachrichten gar nicht zu vertrauen. Im Bereich Gesundheit und Wohlbefinden liegt dieser Wert bei 15 %. Vollstes Vertrauen in KI haben hingegen nur etwa 5 % der Befragten.¹ Insgesamt zeigt sich also ein deutliches Misstrauen gegenüber KI-generierten Ergebnissen.
Trotzdem nimmt die Nutzung von KI-Anwendungen stark zu. Laut einer Forsa-Umfrage verwenden inzwischen fast zwei von drei Personen KI-Anwendungen. Besonders hoch ist die Nutzung bei jungen Menschen zwischen 16 und 29 Jahren – hier liegt sie bei 91 %.²
Auffällig ist dabei vor allem der Umgang mit den Ergebnissen: Laut einer Studie aus dem Jahr 2025 prüfen nur 27 % der deutschen Nutzenden generierte Inhalte wie Texte oder Übersetzungen auf ihre Richtigkeit. Lediglich 15 % überarbeiten diese Inhalte anschließend noch einmal.³ Hand aufs Herz: Wie häufig werden KI-generierte Inhalte in Ihrem Arbeitsalltag tatsächlich überprüft?
Damit entsteht eine paradoxe Situation: Viele Menschen vertrauen KI-Ergebnissen nicht vollständig, nutzen die Technologie jedoch trotzdem regelmäßig und übernehmen Ergebnisse gleichzeitig häufig ohne ausreichende Kontrolle. KI wird also bereits fest in den Arbeitsalltag integriert, obwohl gleichzeitig Unsicherheit gegenüber der Qualität und Verlässlichkeit der Inhalte besteht.
Gerade in der Phase der Adoption kann das für Unternehmen problematisch werden. Wenn Ergebnisse ungeprüft übernommen werden, können sich Fehler, falsche Informationen oder missverständliche Inhalte schnell in Prozesse einschleichen. Für Unternehmen bedeutet das: Die erfolgreiche Adoption von KI hängt nicht nur davon ab, ob Mitarbeitende KI vertrauen und nutzen, sondern auch davon, ob sie lernen, Ergebnisse richtig einzuordnen, kritisch zu prüfen und verantwortungsvoll damit umzugehen.
5. Warum mehr KI-Tools nicht automatisch produktiver machen
| Erwartung | Realität |
|---|---|
| Mehr KI-Tools steigern automatisch die Produktivität | Zu viele Tools können Produktivität reduzieren |
| Mehr Tools bedeuten mehr Effizienz | Parallele Tools erhöhen häufig die Komplexität |
| KI vereinfacht den Arbeitsalltag | Zu viele Anwendungen können mentale Überlastung verursachen |
KI-Tools gelten häufig als Produktivitätstreiber. Viele Unternehmen führen deshalb parallel verschiedene Anwendungen ein, von KI-Chatbots über Meeting-Assistenten bis hin zu Tools für Recherche, Übersetzungen oder Content-Erstellung. Grundsätzlich können solche Tools die Arbeit tatsächlich effizienter machen. Aktuelle Studien zeigen jedoch, dass die Anzahl der gleichzeitig verwendeten KI-Tools schnell zum Problem werden kann.
Eine Studie zeigt, dass insbesondere die parallele Nutzung von drei oder mehr KI-Tools eine kritische Grenze darstellen kann. Ab diesem Punkt sinkt laut den Autoren die Produktivität, während gleichzeitig das Risiko mentaler Überlastung steigt. Im Marketing leiten laut der Untersuchen 25,9 % und im HR-Bereich 19,3 % der Mitarbeitenden unter KI-induziertem „Brain Fry“. „AI Brain Fry“ beschreibt ein von Forschern der Boston Consulting Group untersuchtes Erschöpfungsphänomen. Genannt werden Symptome wie Kopfschmerzen, mentaler Nebel und langsamere Entscheidungsfindung. Für die Studie wurden branchenübergreifend 1.488 Vollzeitbeschäftigte aus großen US-Unternehmen befragt.⁴
Damit entsteht eine weitere Herausforderung bei der Adoption von KI: Nicht jede zusätzliche KI-Anwendung erhöht automatisch den Mehrwert im Arbeitsalltag. Stattdessen kann die gleichzeitige Nutzung vieler Tools zu kognitiver Überlastung führen. Mitarbeitende müssen zwischen unterschiedlichen Systemen wechseln, verschiedene Bedienlogiken verstehen und Ergebnisse aus mehreren Quellen gleichzeitig bewerten.
Gerade in frühen Phasen der KI-Adoption entsteht dadurch schnell das Gegenteil des eigentlichen Ziels. Statt Prozesse zu vereinfachen, erhöhen zu viele parallele KI-Anwendungen die Komplexität im Arbeitsalltag. Für Unternehmen bedeutet das: Nicht die Anzahl der eingesetzten KI-Tools scheint entscheidend zu sein, sondern vielmehr eine gezielte Auswahl und sinnvolle Integration in bestehende Arbeitsprozesse.
Quellen
1 https://de.statista.com/infografik/35703/umfrage-zum-vertrauen-in-ki-suchergebnisse/
2 https://www.handelsblatt.com/technik/ki/kuenstliche-intelligenz-rund-zwei-drittel-aller-deutschen-nutzen-ki/100178336.html
3 https://www.ey.com/de_de/newsroom/2025/05/ey-ai-sentiment-index-2025
4 https://www.personalwirtschaft.de/news/hr-organisation/studie-warnt-zu-viele-ki-tools-fuehren-zu-burnout-hr-besonders-gefaehrdet-202321/
