Pilotprojekt zuerst oder Strategie zuerst? Die teure Falle der 'Wir-machen-was-mit-KI'-Initiative

Es klingt vernünftig: „Lass uns nicht ewig in Strategie-Workshops sitzen, wir machen einfach mal ein Pilotprojekt. Aus der Praxis lernen wir mehr."

Manchmal stimmt das. In den meisten Mittelstands-KI-Initiativen, die ich erlebt habe, stimmt es nicht. Drei Probleme entscheiden darüber, ob ein Pilotprojekt zu Klarheit führt, oder zur teueren Lern-Erfahrung.

Problem 1: „Wir wissen noch nicht, was wir messen wollen"

Die Frage „Woran erkennen wir, dass der Pilot erfolgreich war?" lässt sich am Anfang erstaunlich schwer beantworten. Versuchen Sie es einmal mit Ihrem Team und sie werden hören: „Naja, wenn die Mitarbeiter es nutzen." Oder: „Wenn es Zeit spart." oder: „Wenn die Qualität besser wird."

Alles keine Erfolgskriterien, sondern Wünsche.

Erfolgskriterien sind quantifiziert, zeitlich gerahmt und vor dem Start vereinbart. Sie könnten so klingen: „Wenn das Vertriebsteam in drei Monaten 30% der Erstangebote mit KI-Unterstützung erstellt und die Durchlaufzeit dadurch um 25% sinkt, war der Pilot ein Erfolg."

Wer das nicht vorher festlegt, hat am Ende des Piloten kein Ergebnis, sondern eine Diskussion. Und Diskussionen sind in Mittelstandsunternehmen selten Entscheidungsbeschleuniger.

Problem 2: Der Pilot löst eine technische Herausforderung, keine geschäftliche

Wenn Ihr Pilot mit den Worten beginnt „Wir wollen mal testen, was ChatGPT bei uns kann", ist er fast immer aus der falschen Richtung gedacht.

Erfolgreiche Pilotprojekte beginnen mit einem konkreten Geschäftsproblem, einem, das ohnehin gelöst werden müsste, mit oder ohne KI: Das Vertriebsteam braucht zu lange für Erstangebote. Der Kundenservice ertrinkt in Standard-Anfragen.

KI ist dann eine mögliche Antwort, neben anderen. Aber die Frage steht im Geschäftskontext, nicht im Technologiekontext.

Pilotprojekte, die mit der Technologie beginnen, finden am Ende immer irgendetwas, das funktioniert. Aber sie beantworten nicht die Frage, ob KI bei diesem Geschäftsproblem den entscheidenden Hebel ausmacht.

Problem 3: Es gibt keinen Plan für das, was nach dem Pilot kommt

Was passiert, wenn der Pilot erfolgreich ist? Wie skaliert er? Wer kümmert sich? Wer trägt die Lizenzkosten, wenn aus zehn Nutzern dreihundert werden? Wer übersetzt das Pilot-Ergebnis in eine Datenschutz-Folgenabschätzung, eine Mitarbeiter-Schulung, eine IT-Architektur-Anpassung?

In sehr vielen Mittelstands-Piloten wurde diese Frage nie gestellt. Das Ergebnis: Der Pilot ist erfolgreich, aber niemand weiß, wie der Übergang in die Regelnutzung funktionieren soll. Sechs Monate später läuft das Tool noch mit den ursprünglichen zehn Pilotnutzern, und das Investment war eine teure Demo.

Die eine Bedingung, unter der ein früher Pilot funktioniert

Es gibt eine Konstellation, in der ein Pilotprojekt ohne vorgeschaltete Strategie sinnvoll ist:

Ein klar abgegrenztes, schmerzendes Problem in einer einzigen Abteilung, mit verantwortungsbereitem Bereichsleiter und vorab definierten Erfolgskriterien.

Konkret: Wenn die Marketingleiterin sagt „Mein Team verbringt 30% der Wochenarbeitszeit mit dem Schreiben von Standard-Posts und Newslettern. Wenn KI das auf 10% reduziert, hätte ich messbar Kapazität für die Kampagnenplanung. Ich übernehme die Verantwortung für den Pilot, die Erfolgsmessung und die Entscheidung danach", dann ist ein Pilot der richtige Schritt. Auch ohne unternehmensweite KI-Strategie.

In dieser Konstellation ersetzt der Pilot keine Strategie, er ist eine Vorstrategie. Er liefert Daten, die die spätere Strategie informieren. Und er hat einen klaren Verantwortlichen, der die Konsequenzen trägt.

Wenn diese drei Elemente nicht vorhanden sind (klares Problem, klare Verantwortung, klare Metrik), ist der Pilot fast immer eine teure Beschäftigungsmaßnahme.

Wann es sinnvoller ist zuerst eine Strategie zu entwickeln

In allen anderen Fällen lautet die ehrliche Antwort: Erst Klarheit, dann Pilot.

„Klarheit" heißt nicht „große KI-Strategie" mit Roadmap, McKinsey-Folien und Dreijahresplan. Klarheit heißt:

  • Welche zwei bis drei Geschäftsprobleme stehen aktuell so im Weg, dass eine Lösung messbaren Wert hätte?
  • Welche davon ließen sich potenziell durch KI besser lösen, und welche nicht?
  • Bei welchen wäre ein Pilot dann der sinnvolle nächste Schritt, mit welcher Erfolgsmetrik, mit welcher Verantwortung?

Diese Klärung dauert in einem fokussierten Format einen halben Tag. Wer sie überspringt, um „schneller zu starten", verliert am Ende mehr Zeit als die halbe Tag, und meist auch mehr Geld.

Was Sie heute tun können

Wenn in Ihrem Unternehmen die Diskussion „wir sollten mal was mit KI machen" gerade läuft, stellen Sie drei Fragen:

  1. Welches konkrete Geschäftsproblem wollen wir lösen, nicht: welche Technologie wollen wir testen?
  2. Wer ist der Verantwortliche für das Ergebnis, nicht: wer setzt das technisch um?
  3. Woran erkennen wir in drei Monaten, ob es funktioniert hat, quantifiziert, vorab festgelegt?

Wenn Sie diese drei Fragen klar beantworten können, ist ein Pilot eine gute Idee. Wenn nicht, hat die Klärung dieser drei Fragen den höheren ROI als der Pilot.

Über den Autor: Thomas Schröpfer arbeitet hauptberuflich als Go-to-Market Product Manager bei einem Schweizer Anbieter von KI-Infrastruktur. Nebenberuflich berät er Mittelständler am Hochrhein zu strategischen KI-Fragen, mit Schwerpunkt auf Entscheidungsvorbereitung vor Investitionen.