Was KI-Transformationen oft scheitern lässt – Einsichten von über 1.100 Change Professionals

Wenn Ihr Unternehmen trotz erheblicher Investitionen in neue Technologien Schwierigkeiten mit der Einführung von KI hat, sind Sie nicht allein. Und noch wichtiger: Wahrscheinlich setzen Sie am falschen Hebel an.
Unsere umfassende Studie mit 1.107 Fachkräften aus den Bereichen Frontline, Teamleitung und Führung zeigt: 63 % der Herausforderungen bei der KI-Einführung hängen mit menschlichen Faktoren zusammen – nicht mit technischen Grenzen. Während Unternehmen massiv in Plattformen, Dateninfrastruktur und Algorithmen investieren, übersehen sie oft die wahren Hürden, die über Erfolg oder Misserfolg entscheiden.

In diesem Artikel zeigen wir, warum Ihre Mitarbeitenden der Schlüssel zum Erfolg Ihrer KI-Initiativen sind – und was erfolgreiche Unternehmen anders machen, um echte Transformation zu ermöglichen.

Herausforderungen bei der KI-Implementierung: Die wahre Krise hinter gescheiterten Initiativen

Wenn Führungskräfte scheiternde KI-Initiativen analysieren, richten sie den Blick meist auf technische Kennzahlen: Systemleistung, Datenqualität oder Funktionsumfang. Doch unsere Forschung zeigt ein ganz anderes Bild.

Die größte Hürde liegt in der Nutzerkompetenz:
Sie ist in 38 % der gescheiterten KI-Projekte der entscheidende Faktor – und liegt damit deutlich vor technischen Herausforderungen (16 %), Problemen bei der organisatorischen Einführung (15 %) und mangelhafter Datenqualität (13 %).

Innerhalb dieser Krise der Nutzerkompetenz zeigen sich folgende Herausforderungen:

• 22 % kämpfen mit einer steilen Lernkurve
• 11 % haben Schwierigkeiten, Eingaben korrekt zu erstellen
• 6 % berichten von fehlender Schulung oder Unterstützung

Die Daten machen deutlich: Nicht die Technologie ist das Problem, sondern der Umgang damit. Die wahre Herausforderung besteht darin, den Menschen die Fähigkeiten und das Vertrauen zu geben, KI-Lösungen sinnvoll zu nutzen.

.

Die Vertrauenslücke bei der KI-Transformation

Das vielleicht aufschlussreichste Ergebnis unserer Studie ist das ausgeprägte Vertrauens- und Erfahrunggefälle zwischen den verschiedenen Unternehmensebenen. Es geht dabei nicht um kleine Unstimmigkeiten – sondern um eine grundlegende Diskrepanz, die ganze KI-Initiativen ins Wanken bringt.

Die Vertrauenslücke zwischen Führungskräften und Mitarbeitenden an der Front ist deutlich:

• Führungskräfte haben großes Vertrauen in die Leistungsfähigkeit und Ergebnisse von KI
• Teamleiter sind vorsichtig optimistisch, zeigen aber Zurückhaltung
• Mitarbeitende an der operativen Front bleiben skeptisch und sehen den Nutzen von KI kritisch

Dieses Gefälle erzeugt eine gefährliche Rückkopplung:
Während Führungskräfte von positiven KPIs ausgehen und glauben, dass alles wie geplant läuft, kämpfen viele Mitarbeitende an der Front mit der Umsetzung – oft ohne, dass diese Hürden sichtbar werden.

Und die Kluft geht noch weiter – sie betrifft nicht nur Vertrauen, sondern auch die Entscheidungsspielräume:

• Führungskräfte genießen große Freiheiten bei der Auswahl und beim Experimentieren mit KI-Tools.
• Teamleiter müssen sich zwar gewissen Einschränkungen beugen, haben aber immerhin noch Einfluss auf die Tool-Auswahl.
• Mitarbeitende an der operativen Front hingegen haben kaum oder gar kein Mitspracherecht bei den KI-Lösungen, die sie täglich nutzen sollen.

In Unternehmen, die KI erfolgreich eingeführt haben, sieht das ganz anders aus:
Dort wird großen Wert auf transparente Kommunikation rund um KI-Entscheidungen gelegt. Außerdem investieren diese Unternehmen gezielt in den Aufbau von KI-Kompetenz auf allen Ebenen – anstatt das Wissen nur in Führungs- oder Technikteams zu bündeln.

5 Erfolgsfaktoren für die KI-Einführung

Nach der Analyse von Implementierungsmustern in Hunderten von Unternehmen haben sich fünf kritische Erfolgsfaktoren herauskristallisiert:

1. Demokratisierte KI-Expertise führt zu besseren Ergebnissen

Unternehmen mit den besten Resultaten bauen KI-Kompetenz gezielt in der gesamten Belegschaft auf – statt sich auf vereinzelte Expertenteams zu verlassen.

Diese Unternehmen setzen besonders auf:

• Wirksame Mentorenprogramme
• Niedrigschwellige Lernangebote
• Klare Entwicklungswege für KI-Kompetenzen
• Relevante KI-Nutzenversprechen je nach Rolle

2. Individuelle Wahlmöglichkeiten beschleunigen die Einführung

Im Gegensatz zu vielen IT-gesteuerten Ansätzen zeigt sich: Individuelle Wahlfreiheit bei KI-Tools geht mit besseren Einführungsergebnissen einher.
Unternehmen, die ihren Mitarbeitenden die Möglichkeit geben, eigene Tools auszuwählen, berichten von deutlich reibungsloseren Implementierungen als solche, die strikt bestimmte Plattformen vorgeben.

Das bedeutet keineswegs Chaos. Die erfolgreichsten Unternehmen finden ein ausgewogenes Verhältnis zwischen zentraler Steuerung und dezentraler Auswahl – sie schaffen klare Rahmenbedingungen und lassen gleichzeitig individuelle Autonomie bei der Toolwahl zu.

3. Interne Fähigkeiten übertrumpfen externe Berater

Unsere Daten zeigen: Unternehmen mit starken internen KI-Kompetenzen tun sich bei der Implementierung deutlich leichter – mehr noch als solche, die auf externes Fachwissen setzen.
Wer gezielt in den Kompetenzaufbau der eigenen Mitarbeitenden investiert, erzielt im Schnitt bessere Ergebnisse als Unternehmen, die sich primär auf externe Unterstützung verlassen.

4. Experimentieren ist kein Nice-to-have – sondern Voraussetzung.

Die Untersuchung macht einen entscheidenden Unterschied zwischen erfolgreichen und ins Stocken geratenen Unternehmen deutlich: den Umgang mit KI-Experimenten.

Unternehmen mit reibungslosen Implementierungen fördern aktiv die Neugier ihrer Mitarbeitenden und ermutigen sie, neue Tools und Ansätze auszuprobieren. Organisationen mit mäßigem Fortschritt unterstützen Experimente zwar grundsätzlich – aber eher zögerlich. Und Unternehmen, die mit der Einführung kämpfen, bremsen ihre Teams oft aus und halten sie davon ab, neue KI-Funktionen zu erkunden.

Diese Unterschiede in der Experimentierkult

5. Skalierungsparadox: groß denken oder scheitern

Eine der überraschendsten Erkenntnisse unserer Analyse stellt die gängige Empfehlung „klein anfangen“ infrage:
Größere, umfassendere KI-Initiativen verlaufen oft reibungsloser als kleine, schrittweise Ansätze.

Das legt nahe: Unternehmen, die KI nur als minimale Workflow-Anpassung verstehen, übersehen die tiefgreifenden kulturellen und strukturellen Veränderungen, die für eine erfolgreiche Einführung notwendig sind.
Wer KI wirksam implementieren will, muss sie als das betrachten, was sie ist – eine bedeutende organisatorische Transformation.

Wenn Sie diese Erfolgsfaktoren für eine gelungene KI-Einführung näher kennenlernen möchten, empfehlen wir unser aufgezeichnetes Webinar mit Tim Creasey und Paul Gonzalez.

Hindernisse bei der KI-Transformation: Was die Einführung in Unternehmen ausbremst

Unsere Untersuchung zeigt spannende Unterschiede in der Herangehensweise verschiedener Unternehmensebenen an KI – und erklärt, warum viele Initiativen an Dynamik verlieren:

Mitarbeitende an der Front sind motiviert durch konkrete Anwendungen und kreative Einsatzmöglichkeiten. Sie wünschen sich, dass KI direkt hilft, alltägliche Probleme zu lösen und die Arbeit spürbar erleichtert.

Teamleitungen bewegen sich im Spannungsfeld zwischen taktischen Anforderungen und strategischen Zielen. Sie versuchen, Ergebnisse zu liefern und gleichzeitig den Erwartungen des Unternehmens gerecht zu werden.

Führungskräfte richten ihren Fokus stärker auf strategische Themen als auf den operativen Nutzen – mit dem Ziel, Wettbewerbsvorteile zu erzielen und die Effizienz zu steigern.

Diese unterschiedlichen Perspektiven führen dazu, dass viele Unternehmen in der Pilotphase feststecken:
Während die Führungsebene die Einführung strategisch vorantreibt, fehlt es an Lösungen für die Praxis – was zu einer Lücke führt, die Piloten nicht überbrücken können.

KI-Implementierung durch Change Management: Wie das ADKAR-Modell bei der Einführung unterstützt

Unsere Ergebnisse zeigen eine enge Verbindung zu bewährten Change-Management-Prinzipien – besonders deutlich wird das bei der Anwendung des ADKAR®-Modells von Prosci:

Bewusstseinsbarrieren bleiben eine der größten Herausforderungen. Sie entstehen durch fehlendes Verständnis, Ängste, Unsicherheit und Sorgen um den eigenen Arbeitsplatz.

Wunschbarrieren drehen sich häufig um die Frage: „Was habe ich davon?“ Besonders dann, wenn KI ausschließlich als Mittel zur Kostensenkung kommuniziert wird, statt die Potenziale für Weiterentwicklung und echte Verbesserungen hervorzuheben.

Wissensbarrieren entstehen, wenn Unternehmen es versäumen, kontextbezogene, praxisnahe Schulungen anzubieten. Unsere Forschung zeigt: Mitarbeitende müssen nicht nur verstehen, wie KI funktioniert – sondern auch, wie sie konkret mit ihrer Rolle und ihren Aufgaben zusammenhängt.

Fähigkeitsbarrieren zeigen sich, wenn die Brücke zwischen Training und Anwendung fehlt. Unternehmen mit klar strukturierten Lernpfaden tun sich bei der Einführung deutlich leichter als jene, die ihre Mitarbeitenden auf sich allein gestellt lassen.

Verstärkungsbarrieren treten auf, wenn der anfängliche Schwung für KI verpufft – etwa weil es an kontinuierlicher Unterstützung, Anerkennung oder sichtbarer Wirkung fehlt.

Von KI-Implementierungsherausforderungen zum Transformationserfolg

Die Forschung gibt eine klare Empfehlung: Hören Sie auf, die Einführung von KI als rein technologische Umsetzung zu betrachten – und beginnen Sie, sie als das zu behandeln, was sie wirklich ist: eine Veränderung von Verhalten und Unternehmenskultur.

Unternehmen, die diese Realität anerkennen und gezielt in den Aufbau interner Expertise investieren, Raum für Experimente schaffen – statt nur auf Regeln zu setzen – und die Balance zwischen zentraler Steuerung und individueller Entscheidungsfreiheit finden, erzielen messbar bessere Ergebnisse.

Doch die Erkenntnis, wo genau die Herausforderungen liegen, ist erst der Anfang.
Die Muster, die wir aus der Befragung von über 1.100 Fachkräften herausgearbeitet haben, bilden die Grundlage für einen strukturierten Ansatz.
So lässt sich präzise diagnostizieren, wo Ihre KI-Einführung ins Stocken geraten ist – und was Sie gezielt dagegen tun können.

Diagnose Ihrer KI-Transformationsbereitschaft für bessere Ergebnisse

Der Unterschied zwischen Unternehmen, die eine erfolgreiche KI-Transformation erreichen, und solchen, die im Pilotmodus feststecken, liegt nicht im Zufall – und auch nicht in überlegener Technologie. Entscheidend ist das klare Verständnis, wo genau Ihre Herausforderungen liegen – und die Anwendung einer erprobten Methodik, um diese systematisch zu überwinden.

Die Prosci AI Adoption Diagnostic, entwickelt auf Basis umfassender Forschung, geht über allgemeine Erkenntnisse hinaus: Sie zeigt die spezifischen Barrieren in Ihrem Unternehmen auf – entlang der fünf kritischen Erfolgsfaktoren. Sie identifiziert:

• die wahren Ursachen dafür, warum Ihre KI-Einführung ins Stocken geraten ist
• fehlende Abstimmung zwischen Führung und Mitarbeitenden, die die Umsetzung behindert
• Vertrauensdefizite, die die breite Akzeptanz ausbremsen
• Kompetenzlücken, die die Effektivität einschränken
• kulturelle Faktoren, die Fortschritt entweder begünstigen oder blockieren

Egal, ob Ihr Unternehmen noch am Anfang steht oder Schwierigkeiten hat, von Pilotprojekten in die flächendeckende Umsetzung zu kommen – der erste Schritt ist, zu erkennen, wo Sie aktuell stehen und welche konkreten Hürden die gewünschten Ergebnisse verhindern.

Je mehr KI die Arbeitswelt verändert, desto klarer wird: Erfolg haben jene Unternehmen, die zuerst die menschliche Dimension meistern – und verstehen, dass die Einführung von KI im Kern eine Change-Management-Aufgabe ist. Sie verlangt nach bewährten Vorgehensweisen, nicht nur nach neuer Technologie.

Sind Sie bereit, das Rätselraten hinter sich zu lassen?
Die Prosci AI Adoption Diagnostic liefert die Erkenntnisse und den Handlungsplan, den Ihr Unternehmen braucht, um Ihre KI-Investitionen in echte Geschäftsergebnisse zu verwandeln.