Warum der produktive KI-Einsatz in Unternehmen stockt

1. Pyramidenmodell als Erklärungsrahmen
   Unternehmen befinden sich oft noch in unteren Reifestufen (z. B. Pilotphase oder Experimentierstadium). Viele haken bereits beim Proof of Concept, statt in die Breite zu gehen.
2. Erwartung vs. Realität bei Produktivität
   Nur wenige IT-Manager sehen wirklich spürbare Effizienzsteigerungen durch KI. Selbst Unternehmen, die KI produktiv einsetzen, erzielen oft nur moderate Verbesserungen.
3. Mehrdimensionale Herausforderungen
   Studien (z. B. „Digitalisierungsindex KI“) zeigen, dass hohe Einstiegskosten, unzureichende IT-Infrastruktur, fehlende Fachkräfte und restriktiver Datenschutz zentrale Hindernisse sind.
    

   🔍 Forschungsperspektive: Usability und Mensch-Maschine-Interaktion

   Aktuelle Studien ergänzen das Bild:

• "Ironies of Generative AI" (2024)
  Nutzer erleiden Produktivitätsverlust, weil KI sie von der reinen Produktion in eine Evaluationsrolle zwingt, Workflows umstrukturiert werden und Systeme stören – Prinzipien, die bereits aus Human-Factors-Forschung bekannt sind.
• "Generative AI at Work" (Brynjolfsson et al., 2023)
  Belegt positive Effekte: etwa 15 % mehr gelöste Tickets bei Support-Agenten. Besonders weniger erfahrene Mitarbeiter profitieren, während Experten teilweise Qualitätsverluste erleben.

🛠️ Was heißt das konkret für Unternehmenspraxis?

• Nicht nur KI einführen, sondern Prozesse redesignen
  Evaluationstools, Feedbackschleifen und klare Rollen müssen Teil der Integration sein, um "Ironien der Automatisierung" zu vermeiden.
• Skalierung statt Einzellösungen
  Erst benutzen, dann eigene KI-Kompetenz entwickeln – Studien zeigen, dass Individuallösungen oft ineffizient bleiben de.digital.
• Messen, analysieren, adaptieren
  Erfolg misst man nicht per Projektausführung, sondern anhand messbarer Produktivitätskennzahlen (z. B. Prozesszeit, Fehlerquote).
   

  ✅ Zusammengefasst

  Unternehmen scheitern am produktiven KI-Einsatz nicht nur wegen Technikkosten oder Datenschutz, sondern weil:

Unternehmen sollten also: strategisch Process-by-Design denken, KI-Piloten messbar machen und Kompetenz intern aufbauen.