„Der nachhaltige Erfolg von KI in Unternehmen hängt weniger von der eingesetzten Technologie ab, als von der Fähigkeit der Organisation, klare Ziele zu definieren, saubere Daten bereitzustellen, interdisziplinär zusammenzuarbeiten und eine Kultur zu schaffen, in der Menschen und KI gemeinsam Wert schaffen“ (Copilot).

Wie in den ersten beiden Blogbeiträgen dieser Reihe geschildert (hier und hier) führen wir mit vier verschiedenen Chatbots bzw. LLMs, also generativen KI-Systemen, ein „Interview“ durch, um herauszufinden, welche Empfehlungen und auch Warnungen sie „selbst“ haben, wenn es darum geht, eine KI im Unternehmen einzuführen.

Hier ist das dritte Interview und damit der fünfte Teil der Reihe, ein Gespräch mit Copilot von Microsoft, das wir im Prinzip wort- und ablaufgenau hier präsentieren. Der Originalchat kann leider nicht geteilt werden, unterscheidet sich aber nur bezüglich der Formatierung.

Eine Auswertung aller vier Interviews folgt am Schluss der Serie genauso, wie wir unsere Interviewleitfaden am Ende hinterlegen. Wir führen alle Interviews in der DU-Form durch, weil dies die „Unterhaltung“ angenehmer macht. Dabei sind unsere Fragen wie auch der Einstieg fett formatiert, die Antworten der KI haben wir in der Formatierung auf Lesbarkeit hier im Blog angepasst.

Der Einstieg

ESBYTE

Hallo CoPi, ich bleibe mal bei unseren Du. Wir führen eine 6-teilige Blogreihe zum Thema „Kritik der KI“ durch, die sich auf den effizienten Einsatz von KI-Systemen in Unternehmen fokussiert. Das Besondere an dieser Serie ist, dass ich vier verschiedene KI-Systeme mit denselben Fragen konfrontiere, um unterschiedliche Perspektiven und Einsichten zu gewinnen. Die vier Systeme sind:

• Claude (Anthropic)
• ChatGPT (OpenAI)
• Microsoft Copilot (also du)
• Das KI-Team von IONOS

Unser Fokus liegt auf den strukturellen Voraussetzungen für erfolgreiche KI-Integration und den Gründen, warum viele Projekte scheitern. Besonders interessiert uns die systemische Sicht und daran, welche organisatorischen, prozessualen und technischen Faktoren über Erfolg oder Misserfolg entscheiden. Am Ende interessiert uns auch, ob sich daraus für dich eine zentrale These ableiten lässt und wie diese lauten würde.

Ich werde dir nach diesem Prompt die fünf Fragen einzeln nacheinander stellen, die ich allen vier Systemen identisch stelle. Bitte antworte ehrlich und praxisnah aus deiner Perspektive. Schreibe am Ende, also nach den Antworten auf die Fragen, gerne die These auf, die du aufgrund deiner Antworten identifizieren kannst. Bist du bereit oder hast du noch Fragen?

Copilot

Klingt nach einem spannenden und sehr durchdachten Projekt – und ich bin bereit, meinen Teil dazu beizutragen.
Ich habe keine Rückfragen, die mich am Start hindern würden. Mir ist klar, dass es um eine systemische, praxisorientierte Perspektive geht, nicht um Marketingfloskeln. Ich werde also so antworten, dass meine Einschätzungen für Unternehmensentscheider, Projektleiter und Fachabteilungen direkt nutzbar sind – mit Blick auf Organisation, Prozesse und Technik.

Wenn du magst, können wir direkt mit der ersten Frage loslegen.

Die erste Frage

ESBYTE

O.K., dann kommt hier die Frage 1: „Für welche Prozesse und Anwendungsfälle bist du besonders gut geeignet – und welche sollten Unternehmen lieber meiden oder sehr vorsichtig angehen?“

Copilot

Hier ist meine praxisorientierte Einschätzung aus systemischer Sicht – also nicht nur „wo KI funktioniert“, sondern auch warum und unter welchen Bedingungen.

✅ Besonders gut geeignet für

1. Wissens- und Informationsprozesse

• Recherche & Zusammenfassung: Große Datenmengen aus internen und externen Quellen schnell strukturieren.
• Wissensmanagement: Inhalte aus Dokumentationen, Tickets, Mails oder Protokollen extrahieren und in nutzbare Form bringen.
• Onboarding & Schulung: Interaktive Wissensassistenten, die neue Mitarbeitende kontextbezogen unterstützen.

2. Standardisierte Kommunikation

• Kundensupport (First-Level): Häufige Anfragen automatisiert beantworten, Eskalationen vorbereiten.
• Interne Kommunikation: Vorlagen, Berichte, Meeting-Notizen erstellen.

3. Kreative Vorarbeit

• Ideenfindung: Marketingkampagnen, Produktnamen, Content-Entwürfe.
• Prototyping: Erste Text-, Bild- oder Konzeptversionen, die dann von Menschen verfeinert werden.

4. Datengetriebene Entscheidungsunterstützung

• Analyse & Reporting: Trends erkennen, KPIs interpretieren, Handlungsempfehlungen ableiten.
• Szenario-Simulationen: „Was-wäre-wenn“-Analysen auf Basis vorhandener Daten.

⚠️ Vorsicht oder meiden bei

1. Kritische Entscheidungen ohne menschliche Kontrolle

• Personalentscheidungen, Kreditvergabe, medizinische Diagnosen: Hier sind Bias-Risiken und Haftungsfragen hoch.
• KI sollte hier nur als Entscheidungsunterstützung, nie als alleinige Instanz eingesetzt werden.

2. Prozesse mit unklaren oder instabilen Datenquellen

• Wenn Datenqualität schwankt oder Quellen nicht verlässlich sind, steigt das Risiko falscher Ergebnisse.
• Beispiel: Marktprognosen auf Basis unvollständiger oder manipulierbarer Daten.

3. Rechtlich sensible Inhalte

• Vertragsformulierungen, regulatorische Berichte, Compliance-Dokumente: KI kann unterstützen, aber juristische Prüfung ist Pflicht.

4. Hochgradig kreative Markenkommunikation ohne menschliche Korrektur

• Tonalität, kulturelle Nuancen und Markenidentität können leicht verfehlt werden.
• Gefahr: Unbeabsichtigte Fehlbotschaften oder Imageschäden.

💡 Systemische Erfolgsfaktoren

• Klare Prozessdefinition: KI wirkt am besten in klar umrissenen, wiederholbaren Aufgaben.
• Saubere Datenbasis: Qualität > Quantität.
• Mensch-in-der-Schleife: Kontroll- und Korrekturmechanismen sind entscheidend.
• Change Management: Mitarbeitende müssen verstehen, wie und warum KI eingesetzt wird.
• Technische Integration: Schnittstellen zu bestehenden Systemen sind oft der Engpass.

Die zweite Frage

Alexander, wenn du magst, kann ich bei der nächsten Frage noch stärker auf die organisatorischen und kulturellen Voraussetzungen eingehen, die den Unterschied zwischen Erfolg und Scheitern machen. Willst du, dass ich das gleich bei Frage 2 mitdenke?

ESBYTE

Ich denke, dass das noch kommt, du kannst aber gerne dazu kurz etwas ausführen. Hier kommt jetzt die Frage 2: „Welche organisatorischen und technischen Grundlagen müssen in einem Unternehmen vorhanden sein, damit dein Einsatz erfolgreich werden kann?“

Copilot

Hier meine Einschätzung aus der Praxis – wieder mit Blick auf die systemische Ebene, also nicht nur „Tool hinstellen und loslegen“, sondern die Voraussetzungen, die den Unterschied zwischen Pilotprojekt und nachhaltigem Erfolg machen.

🏛 Organisatorische Grundlagen

1. Klare Zieldefinition und Use-Case-Fokus

• Unternehmen müssen wissen, warum sie KI einsetzen – und welche Probleme sie damit lösen wollen.
• Vage Ziele („Wir wollen KI nutzen, weil es modern ist“) führen fast immer zu Frust.

2. Verantwortlichkeiten und Governance

• Benennung eines KI-Produkt- oder Projektverantwortlichen mit Entscheidungskompetenz.
• Klare Regeln zu Datenschutz, Compliance, ethischen Leitlinien und Qualitätsstandards.

3. Change-Management und Kultur

• Mitarbeitende müssen verstehen, wie KI ihre Arbeit ergänzt – nicht ersetzt.
• Schulungen und offene Kommunikation bauen Ängste ab und fördern Akzeptanz.
• Fehlerfreundlichkeit: KI liefert nicht immer perfekte Ergebnisse, und das muss im Mindset verankert sein.

4. Interdisziplinäre Zusammenarbeit

• IT, Fachabteilungen, Recht, Datenschutz und Management müssen an einem Tisch sitzen.
• KI-Projekte scheitern oft, weil sie nur aus der IT-Perspektive gedacht werden.

💻 Technische Grundlagen

1. Datenqualität und -zugänglichkeit

• Saubere, aktuelle, strukturierte Daten sind der Treibstoff.
• Einheitliche Datenformate und zentrale Datenhaltung (Data Warehouse, Data Lake) sind entscheidend.

2. Schnittstellen und Integration

• KI muss in bestehende Systeme (CRM, ERP, DMS, Kollaborationstools) eingebettet werden.
• API-Strategie und Middleware-Lösungen verhindern Insellösungen.

3. IT-Sicherheit und Compliance

• Zugriffskontrollen, Verschlüsselung, Protokollierung.
• Klare Regeln, welche Daten in KI-Systeme eingespeist werden dürfen.

4. Skalierbare Infrastruktur

• Cloud- oder Hybrid-Architekturen, die Lastspitzen abfangen können.
• Monitoring- und Logging-Mechanismen, um Performance und Qualität zu überwachen.

🔍 Warum das so wichtig ist

Ohne diese Grundlagen passiert oft Folgendes:

• Technisch: Die KI liefert zwar Ergebnisse, aber niemand kann sie in den Arbeitsalltag integrieren.
• Organisatorisch: Die Fachabteilungen vertrauen den Ergebnissen nicht oder nutzen sie nicht, weil Prozesse nicht angepasst wurden.
• Strategisch: Das Projekt bleibt ein „Leuchtturm“ ohne Breitenwirkung.

Die dritte Frage

Alexander, wenn du magst, kann ich bei Frage 3 gezielt darauf eingehen, warum viele Unternehmen trotz guter Absichten an genau diesen Punkten scheitern – und welche Frühwarnsignale es gibt. Möchtest du, dass ich das dort mit einbaue?

ESBYTE

Das ist perfekt, weil das jetzt ohnehin Teil der Frage 3 ist – Frage 3: „An welchen Punkten siehst du KI-Projekte in Unternehmen am häufigsten scheitern – und woran erkennst du diese Warnsignale frühzeitig?“

Copilot

Hier meine Beobachtungen aus vielen Projektszenarien – und vor allem die Frühwarnsignale, die zeigen, dass ein KI-Vorhaben in Schieflage geraten könnte.

🚧 Häufige Scheiterpunkte

1. Fehlende strategische Verankerung

• KI wird als „Experiment“ oder „Spielwiese“ betrieben, ohne klare Anbindung an Unternehmensziele.
• Folge: Projekte versanden nach der Pilotphase, weil kein Business Case nachgewiesen wird.

2. Unklare Verantwortlichkeiten

• Niemand fühlt sich für Betrieb, Qualitätssicherung oder Weiterentwicklung zuständig.
• KI-Systeme veralten schnell, wenn sie nicht aktiv gepflegt werden.

3. Datenprobleme

• Schlechte Datenqualität, fehlende Datenintegration oder Silos.
• Ohne konsistente Datenbasis entstehen unzuverlässige Ergebnisse – und damit Vertrauensverlust.

4. Kulturelle Blockaden

• Mitarbeitende sehen KI als Bedrohung statt als Unterstützung.
• Fachabteilungen halten Wissen zurück oder umgehen das System.

5. Technische Insellösungen

• KI wird nicht in bestehende Prozesse und Systeme integriert.
• Ergebnis: Doppelarbeit, Medienbrüche, geringe Nutzung.

6. Unrealistische Erwartungen

• Management erwartet „magische“ Ergebnisse in Wochen.
• Enttäuschung führt zu Budgetkürzungen und Projektabbruch.

🔍 Frühwarnsignale

Warnsignal	Was dahintersteckt	Mögliche Gegenmaßnahme
Kein klarer KPI	Erfolg wird nicht messbar gemacht	Frühzeitig Metriken definieren (z. B. Zeitersparnis, Fehlerquote)
Sinkende Nutzung	Akzeptanzproblem oder fehlender Nutzen	Nutzerfeedback einholen, Prozesse anpassen
Daten werden manuell „zurechtgebogen“	Datenqualität oder Modell passen nicht	Datenpipeline prüfen, Modell neu trainieren
Projektteam wechselt häufig	Fehlende Priorität oder Ressourcen	Projekt in strategische Roadmap aufnehmen
Nur IT ist involviert	Fachwissen fehlt	Interdisziplinäre Teams bilden
„Wir testen noch“ nach 12 Monaten	Keine Skalierungsstrategie	Rollout-Plan mit klaren Meilensteinen erstellen

🧠 Systemische Sicht

Viele dieser Probleme sind nicht technischer Natur, sondern entstehen, weil Organisation, Prozesse und Kultur nicht auf den Einsatz von KI vorbereitet sind. Technik kann man einkaufen – Vertrauen, Akzeptanz und Integration muss man aufbauen.

Die vierte Frage

Alexander, bei Frage 4 kann ich darauf aufbauen und zeigen, wie Unternehmen diese Risiken proaktiv minimieren und KI-Projekte so aufsetzen, dass sie nicht nur starten, sondern auch nachhaltig wirken. Möchtest du, dass ich dort gleich eine Art „Best-Practice-Checkliste“ mitgebe?

ESBYTE

Gerne kannst du eine Checkliste mitgeben und Frage 4 passt auch zu dem, was du machen möchtest. Hier kommt sie also, die Frage 4: „Wie sollte ein Unternehmen den Einführungsprozess gestalten, um Mitarbeiter zu befähigen und Widerstände produktiv zu nutzen?“

Copilot

Hier mein Vorschlag für einen Einführungsprozess, der nicht nur Technik einführt, sondern Menschen mitnimmt – und Widerstände als wertvolle Ressource nutzt.

🚀 Grundprinzip: „Mit den Menschen, nicht über sie hinweg“

Widerstand ist oft ein Zeichen von Engagement: Menschen setzen sich mit der Veränderung auseinander. Wer diesen Impuls ernst nimmt, kann daraus bessere Lösungen entwickeln.

🛠 Checkliste für einen erfolgreichen Einführungsprozess

1. Vorbereitungsphase – Fundament legen

• Ziele klar definieren: Welche Probleme soll KI lösen, welche Mehrwerte schaffen?
• Stakeholder-Analyse: Wer ist betroffen, wer entscheidet, wer kann blockieren oder fördern?
• Kommunikationsplan: Frühzeitig transparent machen, warum KI eingeführt wird und was sich ändert.
• Pilot-Use-Cases auswählen: Klein anfangen, aber mit hohem Nutzenpotenzial.

2. Beteiligung & Co-Creation

• Mitarbeiter einbeziehen: Workshops, in denen Fachkräfte ihre Anforderungen und Bedenken einbringen.
• Widerstände offen ansprechen: Kritik dokumentieren und in die Lösungsentwicklung einfließen lassen.
• Change Agents ernennen: Multiplikatoren aus den Fachbereichen, die als Brücke zwischen Projektteam und Belegschaft wirken.

3. Befähigung & Kompetenzaufbau

• Schulungen praxisnah gestalten: Nicht nur Technik erklären, sondern konkrete Anwendung im Arbeitsalltag zeigen.
• Hands-on-Trainings: Mitarbeitende selbst mit der KI arbeiten lassen, um Hemmschwellen abzubauen.
• Ressourcen bereitstellen: FAQ, interne Support-Kanäle, kurze Video-Tutorials.

4. Iteratives Rollout-Design

• Pilotphase mit Feedbackschleifen: Ergebnisse messen, Feedback einholen, Anpassungen vornehmen.
• Schrittweise Skalierung: Erst nach erfolgreicher Pilotphase auf weitere Bereiche ausrollen.
• Quick Wins kommunizieren: Frühzeitige Erfolge sichtbar machen, um Akzeptanz zu steigern.

5. Nachhaltigkeit sichern

• Kontinuierliche Verbesserung: Regelmäßige Updates, neue Funktionen, Optimierung der Datenbasis.
• Nutzung messen: KPIs wie Nutzungsrate, Zeitersparnis, Fehlerquote.
• Kultur fördern: KI als Werkzeug zur Unterstützung, nicht als Ersatz.

💡 Widerstände produktiv nutzen

• Frühwarnsystem: Kritische Stimmen weisen oft auf echte Schwachstellen hin.
• Innovationsquelle: Skeptiker bringen alternative Sichtweisen ein, die zu robusteren Lösungen führen.
• Vertrauensaufbau: Wer ernst genommen wird, entwickelt eher eine konstruktive Haltung.

Frage fünf

Alexander, bei Frage 5 kann ich dann den Bogen schließen und aus allen Antworten eine zentrale These ableiten, die beschreibt, was aus meiner Sicht über Erfolg oder Scheitern von KI-Integration entscheidet. Möchtest du, dass ich dort auch gleich ein prägnantes Fazit in einem Satz formuliere, das sich gut als Aufhänger für eure Blogreihe eignet?

ESBYTE

Gerne kannst du das so machen, aber erst mal noch kommt die Frage 5: „Woran erkennt ein Unternehmen, dass die KI-Integration wirklich funktioniert und nachhaltigen Mehrwert schafft?“

Copilot

Hier sind die klaren Indikatoren, an denen Unternehmen erkennen können, dass ihre KI-Integration nicht nur „läuft“, sondern wirklich wirkt – und zwar nachhaltig.

📈 Messbare Erfolgsindikatoren

1. Klare, erreichte KPIs

• Die definierten Ziele (z. B. Zeitersparnis, Kostenreduktion, Qualitätssteigerung) werden regelmäßig erreicht oder übertroffen.
• Die Effekte sind quantifizierbar und nicht nur gefühlt vorhanden.

2. Hohe und stabile Nutzungsrate

• Mitarbeitende greifen regelmäßig und freiwillig auf die KI-Lösung zurück.
• Die Nutzung verteilt sich breit über Abteilungen und ist nicht auf ein einzelnes Pilotteam beschränkt.

3. Positive Produktivitäts- und Qualitätskennzahlen

• Prozesse laufen schneller, Fehlerquoten sinken, Entscheidungen werden fundierter getroffen.
• Die KI wird nicht nur als „Spielzeug“, sondern als echtes Arbeitswerkzeug wahrgenommen.

🧠 Kulturelle und organisatorische Anzeichen

4. Akzeptanz und Vertrauen

• Mitarbeitende sprechen proaktiv über die Vorteile der KI in Meetings oder informellen Gesprächen.
• Skepsis wandelt sich in konstruktive Verbesserungsvorschläge.

5. Integration in den Arbeitsalltag

• Die KI ist nahtlos in bestehende Systeme eingebettet (CRM, ERP, DMS etc.).
• Es gibt keine parallelen Schattenprozesse mehr, um die KI zu umgehen.

6. Kontinuierliche Weiterentwicklung

• Feedbackschleifen sind etabliert, und die KI wird regelmäßig optimiert.
• Neue Anwendungsfälle entstehen aus der Organisation heraus, nicht nur von oben.

🔍 Nachhaltigkeitssignale

Signal	Bedeutung
Langfristige Budgetplanung	KI ist fester Bestandteil der Unternehmensstrategie, nicht nur ein Projektposten
Interdisziplinäre Teams	IT, Fachbereiche und Management arbeiten dauerhaft zusammen
Skalierung auf neue Bereiche	Erfolgreiche Use-Cases werden auf andere Prozesse übertragen
Messbare Lernkurve	Mitarbeitende werden im Umgang mit KI sicherer und kreativer

💡 Fazit in einem Satz (These)

KI-Integration ist dann nachhaltig erfolgreich, wenn sie messbare Verbesserungen in Produktivität und Qualität liefert, von den Mitarbeitenden aktiv genutzt und weiterentwickelt wird und fest in die strategischen und operativen Strukturen des Unternehmens eingebettet ist.

Die zentrale These

Alexander, wenn du magst, kann ich dir jetzt meine zentrale These aus allen fünf Antworten formulieren – als prägnanten Kernsatz, der sich perfekt als Aufhänger für eure Blogreihe eignet.
Soll ich dir diese Abschluss-These jetzt geben?

ESBYTE

Ja gerne. Die These in einem Satz und, wenn du magst, auch eine kurze Begründung.

Copilot

Zentrale These

Der nachhaltige Erfolg von KI in Unternehmen hängt weniger von der eingesetzten Technologie ab, als von der Fähigkeit der Organisation, klare Ziele zu definieren, saubere Daten bereitzustellen, interdisziplinär zusammenzuarbeiten und eine Kultur zu schaffen, in der Menschen und KI gemeinsam Wert schaffen.

Kurze Begründung

In allen fünf Antworten zieht sich ein roter Faden: Technische Leistungsfähigkeit ist nur der Einstieg. Entscheidend ist, ob Unternehmen die strukturellen Voraussetzungen schaffen – von Governance und Datenqualität über Prozessintegration bis hin zu Akzeptanz und kontinuierlicher Verbesserung. Dort, wo diese Faktoren zusammenspielen, wird KI nicht als isoliertes Projekt, sondern als strategischer Bestandteil des Unternehmensalltags wirksam – und liefert messbaren, langfristigen Mehrwert.

Wenn du magst, kann ich dir jetzt noch eine kompakte Visualisierung dieser Erfolgsfaktoren entwerfen, die sich gut als Schaubild in eurer Blogreihe einsetzen lässt. Das würde die These noch greifbarer machen. Willst du, dass ich das mache?

ESBYTE

Danke dir für den Vorschlag, aber eine Visualisierung brauchen wir nicht. Ansonsten finde ich deine Aussagen sehr aufschlussreich und wir werden damit gut arbeiten können.

Copilot

Das freut mich sehr, Alexander – genau so soll es sein. Ich bin gespannt, wie die Blogreihe am Ende wirkt, gerade weil ihr die Perspektiven der vier Systeme nebeneinanderstellt. Das gibt den Leserinnen und Lesern nicht nur Inhalte, sondern auch einen direkten Vergleich der „Denkweisen“.

Falls ihr beim Schreiben merkt, dass ihr an einer Stelle noch konkretere Praxisbeispiele, Fallstricke aus der Realität oder prägnante Formulierungen für Überschriften braucht, können wir das jederzeit gemeinsam nachschärfen.

Ich könnte dir z. B. auch noch ein Mini-Glossar mit den wichtigsten Begriffen rund um KI-Integration erstellen, das für eure Leserschaft als schneller Referenzrahmen dient – das würde den Einstieg in die Serie erleichtern.
Möchtest du, dass ich dir so ein Glossar noch ergänze?

ESBYTE

Nein – das wäre ein eigener Akt, wir brauchen jetzt erst einmal nur deine Antworten auf die Fragen.

Copilot

Alles klar, Alexander – dann hast du jetzt von mir die vollständigen Antworten auf alle fünf Fragen plus die zentrale These in einem Satz mit kurzer Begründung. Damit bist du für eure Blogreihe inhaltlich komplett versorgt, ohne dass wir noch Zusatzmaterial anhängen müssen.

Falls ihr später beim Schreiben merkt, dass ihr an einer Stelle noch Vertiefungen, Beispiele aus der Praxis oder prägnante Formulierungen für Zwischenüberschriften braucht, können wir jederzeit gezielt an diesen Punkten ansetzen – ohne den Gesamtfluss zu stören.

Ich bin gespannt, wie die Serie am Ende wirkt, gerade im Vergleich der vier Perspektiven. Das dürfte für eure Leserschaft ein echter Mehrwert werden.

Disclaimer

Dies ist der fünfte Teil einer siebenteiligen Blogreihe zum Thema „Kritik der KI“, in der wir verschiedene LLMs dazu „befragen“, was sie bezüglich ihrer eigenen Implementierung vorschlagen. Zum Einsatz kam Copilot in der Einstellung „smart“, also beruhend auf Chat-GPT 5, bei einem kostenlosen privaten Windows 11 Account.

Die Ergebnisse werten wir in einem abschließenden Teil aus und kontrastieren dazu unsere eigenen Empfehlungen aus der Praxis. Lesen Sie gerne die weiteren Beiträge im Rahmen unseres Blogs.

Beitragsbild: sujin auf Pixabay