Warum Unternehmen in KI investieren und die Organisation vergessen

In den letzten Wochen und Monaten habe ich vermehrt Studien wahrgenommen, die über die Probleme der KI-Einführung berichten. Kurz gefasst sind die zentralen Aussagen, dass die Sparziele, die man sich mit der KI-Einführung erhoffte, nicht eingetroffen sind. Streng genommen muss man in vielen Fällen jedoch eine andere Schlussfolgerung ziehen: Unternehmen investieren zwar in IT, aber sie vernachlässigen grob fahrlässig die Anpassungen der Organisation und Arbeitsabläufe, um von der neuen Technologie profitieren zu können.

Studien zum Thema KI: Die Sparziele haben sich (noch) nicht erfüllt

Die Hoffnungen an die KI waren und sind hoch. Schließlich müssen die oft hohen Investitionen refinanziert werden. Nach dem anfänglichen Hype um das Thema deuten erste Studien jedoch darauf hin, dass die erhofften Wunder wohl nicht von heute auf morgen eintreffen werden. Das Manager Magazin zitierte jüngst eine Untersuchung, wonach die meisten Unternehmen die Sparziele bislang nicht erreichen konnten, die sie sich von der KI erhofften. Eine Befragung von rund 6.000 Führungskräften in den USA, Großbritannien, Deutschland und Australien, im Februar 2026 als Arbeitspapier des amerikanischen National Bureau of Economic Research erschienen, kommt ferner zu dem Schluss, dass neun von zehn Befragten keine Produktivitätszuwächse in den eigenen Unternehmen beobachten konnten. Mitunter wird in Studien zudem konstatiert, dass ein erheblicher Teil der durch KI eingesparten Arbeitsstunden direkt wieder in den Kontrollaufwand fließt – der Nettoeffekt der KI-Nutzung fällt demnach deutlich geringer aus als erhofft. Wie ein Pendel scheint die Stimmung von der einen Seite auf die andere zu kippen, obwohl die Wahrheit wahrscheinlich eher in der Mitte zu suchen wäre.

Alter Wein in neuen Schläuchen

Vor diesem Hintergrund lohnt sich ein Blick in die jüngere IT-Geschichte, denn es ist nicht das erste Mal, dass eine scheinbare Revolution nach anfänglicher Euphorie kritisch dargestellt wird. So verhielt es sich auch bei der Einführung des PC (Personal Computer) in den 80er und 90er Jahren. Der Wirtschaftsnobelpreisträger Robert Solow prägte in diesem Zusammenhang 1987 den viel zitierten Satz, dass man die Effekte des Computers überall sehen könnte, mit Ausnahme in den Produktivitätsstatistiken.

Dieses so genannte Produktivitätsparadoxon konnte jedoch aufgelöst werden. Erik Brynjolfsson und Lorin Hitt kamen im Jahr 2000 zu dem Ergebnis, dass es durchaus Unternehmen gab, die von der Einführung des PCs massiv profitierten. Sie unterschieden sich von der breiten Masse darin, dass sie neben den Investitionen in IT massiv in die Schulung ihrer Mitarbeiter sowie in die Anpassung ihrer Arbeitsabläufe investierten. Übertragen auf die heutige Zeit: Nur wenn man seine Mitarbeiter mit ChatGPT-Lizenzen beschafft, entstehen daraus mit hoher Wahrscheinlichkeit keine Produktivitätswunder.

Die neuen Erfolgsbeispiele sind schon da

Man muss auch nicht lange suchen, um Beispiele zu finden, wie Unternehmen echte Werte schaffen. Die Beispiele hierfür liefern Unternehmen wie Anthropic oder OpenAI selbst, da dort nach eigenen Angaben bereits mehr als 80 Prozent des Codes von der KI generiert werden. Natürlich stoßen auch diese Unternehmen dabei auf Probleme. Bei Anthropic ist das beispielsweise das Code-Review: Während die KI in Rekordzeit Code generiert, kommt die Organisation mit der manuellen Prüfung nicht mehr hinterher. Das Unternehmen beschreibt selbst, dass man nur noch so schnell sein konnte, wie Menschen Code prüfen konnten. Gelöst wurde das erst, nachdem die Arbeitsabläufe und -strukturen angepasst wurden.

Was das für E-Commerce-Unternehmen bedeutet

Wenn man als E-Commerce-Händler von KI profitieren möchte, sollte man nicht als erstes Chatbots auf seine Kunden loslassen, sondern hinterfragen, wer man eigentlich ist und sein möchte: Hat man selbst ein eigenes Entwicklungsteam oder arbeitet man primär mit Agenturen zusammen? Die Antwort darauf entscheidet, wo der eigene Hebel überhaupt liegt. Ich spreche im weiteren Verlauf vom ersten Fall, da wir bei Thomann den Großteil unserer Software selbst entwickeln. Aus diesem Grund war und ist es für uns überlebenswichtig, zunächst einmal die gesamte Tech-Organisation im Thema KI zu schulen und gleichzeitig den organisatorischen Unterbau zu schaffen.

Seit Anfang des Jahres investieren wir vor diesem Hintergrund massiv in mehrtägige KI-Bootcamps, um unsere Mitarbeiter in Themen wie Spec-Driven-Development zu schulen. Wenn man dieses Thema verstanden hat, dann wird einem auch schnell klar, dass man die bislang etablierten Rollen und Abläufe einer Entwicklungsorganisation ändern muss. Ein Product Owner schreibt z. B. nicht mehr eine traditionelle Spezifikation oder User Stories, sondern entwickelt die Anforderungen zusammen mit der KI. Um hier nicht nur eine Person, sondern ein ganzes Team produktiv zu bekommen, bedarf es schlichtweg entsprechender Standards und einer technischen Umgebung, um hier wirkliche Mehrwerte generieren zu können. Denn wenn Mitarbeiter lernen, Anforderungen gemeinsam mit der KI zu entwickeln und Software in Stunden statt Wochen entstehen zu lassen, verschiebt sich der Engpass sofort weiter: weg vom Schreiben des Codes, hin zu allem, was danach kommt:

• Wo läuft das Ergebnis?
• Wer darf hinein?
• Wo liegen die Daten?
• Wer trägt die Kosten?
• Wer ist verantwortlich, wenn die Anwendung in zwei Jahren noch läuft und der Ersteller die Abteilung gewechselt hat?

Genau an solchen ungeklärten Fragen sterben die meisten KI-Initiativen.

Wir bauen deshalb parallel zu den Bootcamps eine interne Plattform, auf der neue Anwendungen produktiv gehen können, ohne dass jemand die Infrastruktur manuell anfassen muss. Jede Anwendung bekommt dann automatisch, was sonst jedes Team einzeln neu erfindet: eine Adresse, den Mitarbeiter-Login davor, eine eigene Datenbank, sichere Ablage von Zugangsdaten, usw. Entscheidend dabei ist der Umstand, dass die dabei definierten Regeln nicht in einem von vielen Dokumenten im Intranet stehen, sondern technisch erzwungen werden. Was in der klassischen Welt Governance-Aufwand war, wird hier zu einer organisatorischen Voreinstellung.

Fazit

In KI wird viel investiert und das ist in den meisten Fällen auch richtig. Ob daraus ein wirtschaftlicher Vorteil entsteht, hängt jedoch davon ab, ob auch der organisatorische Unterbau angepasst und die Mitarbeiter mit auf die Reise genommen werden. Für den einen oder anderen mag sich das nach einem schwierigen Vorhaben anhören. Im Kern gilt es jedoch lediglich die Grundlagen sicherzustellen, die man als Führungskraft ohnehin sicherstellen muss: eine funktionierende Organisation. Wenn man das nicht macht, dann avancieren KI-Initiativen mehr zu einer vagen Hoffnung als zu einer betriebswirtschaftlichen und zielgerichteten Maßnahme.