Künstliche Intelligenz ist längst kein reines IT-Thema mehr. Entscheidungen über ihren Einsatz betreffen heute Strategie, Organisation, Kultur und Menschen gleichermaßen. Viele EntscheiderInnen stehen dabei vor zentralen Herausforderungen:
KI ist nicht isoliert entscheidbar – sondern nur im Zusammenspiel aus Technologie, Fachbereich und Organisation.
Michael Rattay, Head of Competence Center KI im Projektmanagement und Geschäftsführer von Primas CONSULTING zeigt, in der aktuellen Tipp-Serie, worauf es dabei in der Praxis besonders ankommt.
Entscheidungsdilemma – Wer führt und wer entscheidet: Vertrauen wir Menschen oder KI?
Eine Organisation, die KI als „Vorstandsmitglied“ nutzt, um faktenbasierte Entscheidungen zu treffen?
Eine Abteilung, die sich mittels künstlicher Intelligenz Performance-KPIs aufbereiten lässt, um frühzeitig Handlungs-empfehlungen abzuleiten? Eine Führungskraft, die Freigaben auf Basis vergangener Verhaltensmuster trifft, um Entscheidungen zu beschleunigen?
Was vor wenigen Jahren noch nach Zukunftsmusik klang, ist heute zumindest in ersten Ansätzen Realität. Damit stellt sich eine zentrale Frage für EntscheiderInnen: Wo macht die Aufteilung von Entscheidungen zwischen Mensch und KI wirklich Sinn?
Sollte KI überhaupt Entscheidungen treffen oder „nur“ vorbereiten? Und wie lässt sich der Einsatz von KI im Entscheidungsprozess gegenüber Mitarbeitenden, Gremien
oder Stakeholdern rechtfertigen?
Viele dieser Fragen sind längst Teil des Führungsalltags geworden. Gleichzeitig zeigt sich: Es gibt keine triviale Antwort. Der Kern des Problems liegt in drei Dimensionen: Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Verantwortung.
Einordnung des Problems – Entscheidungstransparenz als Fundament
- nachvollziehbaren Daten und Fakten
- klaren Annahmen und Einflussfaktoren
- einer verständlichen Argumentationslogik
Typische Herausforderungen – Klarheit und Nachvollziehbarkeit sicherstellen
In der Praxis stehen EntscheiderInnen vor mehreren Herausforderungen:
1. Black-Box-Problematik
Viele KI-Modelle liefern Ergebnisse, ohne dass der Entscheidungsweg vollständig nachvollziehbar ist.
Das erschwert die Begründung gegenüber Stakeholdern.
2. Geschwindigkeit versus Sorgfalt
KI ermöglicht schnellere Entscheidungen – doch Geschwindigkeit darf nicht auf Kosten von Qualität oder Nachvollziehbarkeit gehen.
3. Verantwortungsdiffusion
Wenn KI stark in Entscheidungsprozesse eingebunden ist, stellt sich die Frage: Wer trägt letztlich die Verantwortung?
4. Akzeptanz in der Organisation
Mitarbeitende müssen Entscheidungen verstehen und akzeptieren. Fehlt diese Akzeptanz, verlieren Entscheidungen an Wirkung – unabhängig von ihrer Qualität.
5. Regulatorische Anforderungen
Gerade in Europa steigen die Anforderungen an Transparenz, Dokumentation und Nachvollziehbarkeit von KI-gestützten Entscheidungen.
Diese Herausforderungen zeigen: Nicht die Technologie ist das zentrale Problem – sondern der Umgang mit ihr im Entscheidungsprozess.
Konkrete Leitfragen für EntscheiderInnen – Von der Vorbereitung bis zur Entscheidung
Um Klarheit in Entscheidungsprozesse zu bringen, hilft eine strukturierte Betrachtung entlang von drei
Phasen:
- Entscheidungsvorbereitung
- Welche Fakten sind für die Entscheidung relevant?
- Welche Einflussfaktoren müssen berücksichtigt werden?
- Welche Risiken und Chancen ergeben sich?
- Wo kann KI sinnvoll bei der Analyse unterstützen?
- Entscheidungsaufbereitung
- Welche Informationen werden für die finale Entscheidung benötigt?
- Wie werden diese Informationen verständlich und transparent dargestellt?
- Welche Szenarien oder Handlungsempfehlungen können abgeleitet werden?
- Wie nachvollziehbar sind die Ergebnisse der KI?
- Entscheidung
- Wer ist direkt und indirekt von der Entscheidung betroffen?
- Wer trägt die finale Verantwortung?
- Ist die Entscheidung für Dritte erklärbar und vertretbar?
- Welche Konsequenzen ergeben sich kurz-, mittel- und langfristig?
Diese Struktur hilft, KI gezielt dort einzusetzen, wo sie den größten Mehrwert liefert ohne die
Verantwortung aus der Hand zu geben.
Lösungsansatz / Best Practice – Die menschliche Freigabeschleife als Schlüssel
- Nachvollziehbarkeit Jede Entscheidung muss verständlich und erklärbar sein – unabhängig davon, ob sie durch KI unterstützt wurde.
- Vertrauen Entscheidungen müssen zur Organisation, zur Strategie und zur Kultur passen.
- Verantwortung Die Verantwortung darf nicht an Systeme delegiert werden. Sie bleibt immer beim Menschen. KI kann dabei einen erheblichen Beitrag leisten:
- Aufbereitung großer Datenmengen
- Erkennen von Mustern und Zusammenhängen
- Simulation von Szenarien
- Beschleunigung von Entscheidungsprozessen
Fazit – Vertrauen schaffen und nachhaltig entscheiden
Die Frage „Mensch oder KI?“ greift zu kurz. Die Zukunft liegt in einem klar strukturierten Zusammenspiel.
EntscheiderInnen, die Transparenz schaffen, Verantwortung klar definieren und Vertrauen aktiv aufbauen, werden KI erfolgreich in ihre Entscheidungsprozesse integrieren.
KI kann Entscheidungen schneller, datenbasierter und teilweise auch besser vorbereiten, aber die Verantwortung bleibt beim Menschen.
Organisationen, die diesen Grundsatz verinnerlichen, schaffen nicht nur bessere Entscheidungen – sondern auch nachhaltige Akzeptanz und Wirkung. Denn am Ende entscheidet nicht die Technologie über den Erfolg, sondern die Qualität der Führung im Umgang mit ihr.
2026 verantworten EntscheiderInnen KI, aber wie?
Künstliche Intelligenz oder digitale Souveränität
Wenn täglich neue Features vorgestellt, Tools entwickelt und Unternehmen gegründet werden, wird es zunehmend schwierig, den Überblick zu behalten. Die aktuelle Dynamik ist so hoch, dass sich die Schlagzeilen rund um Künstliche Intelligenz beinahe überholen. Mit den Schlagzeilen entwickeln sich auch die technologischen Möglichkeiten weiter und damit entsteht ein neues Problem:
Einordnung des Problems – Wer nicht entscheidet, über den wird entschieden
Aktuell besteht noch die Möglichkeit, diese Entscheidung aktiv zu treffen. Gleichzeitig sind Unternehmen
und EntscheiderInnen unterschiedlichen Einflussfaktoren ausgesetzt. Diese bilden das zentrale
Spannungsfeld rund um digitale Souveränität.
Die größten KI-Unternehmen der Welt befinden sich derzeit überwiegend in den USA. Damit besetzen
die USA einen zukunftsträchtigen Markt, der die Entwicklung vieler weiterer Branchen maßgeblich
beeinflussen wird.
Gleichzeitig ist zu beobachten, dass sich europäische Unternehmen und Institutionen zunehmend
diverser aufstellen. Organisationen wie staatliche Stellen in Dänemark, der Internationale
Strafgerichtshof in Den Haag oder das Robert Koch-Institut prüfen verstärkt Alternativen zu etablierten
Anbietern wie Microsoft – obwohl diese über Jahrzehnte hinweg den Standard im Alltag geprägt haben.
Der wirtschaftliche Druck steigt und gleichzeitig sind souveräne Lösungen häufig kostenintensiver. Die
zentrale Herausforderung liegt darin, diese Zwickmühle strategisch zu lösen.
Welche Daten müssen zwingend souverän bleiben, um die eigene Intellectual Property zu schützen?
Und welche Anwendungsfälle können bewusst in kosteneffizientere Lösungen ausgelagert werden?
Regulatorik wird oft als Bremse wahrgenommen. Tatsächlich kann sie jedoch ein Wettbewerbsvorteil
sein. Unternehmen, die regulatorische Entwicklungen frühzeitig antizipieren, schaffen sich ein stabiles
und vertrauenswürdiges Geschäftsumfeld. Wo klare Regeln gelten, entsteht Vertrauen Dieses Vertrauen
ist eine zentrale Grundlage für nachhaltige Geschäftsmodelle im KI-Zeitalter. EntscheiderInnen sind
gefordert, der Regulierung nicht hinterherzulaufen, sondern ihr strategisch voraus zu sein.
Digitale Souveränität kann sowohl Beschleuniger als auch Bremse sein. Wenn es gelingt, flexible und
anpassbare Lösungsarchitekturen zu etablieren, können Unternehmen schneller auf
Marktveränderungen reagieren. Wird Souveränität jedoch mit übermäßiger Bürokratie verbunden,
verlangsamt sie die Organisation erheblich.
Digitale Souveränität muss daher immer im Kontext dieser Spannungsfelder betrachtet werden. Nur so
können fundierte operative und technologische Entscheidungen getroffen werden. Dabei ist es wichtig
die Spannungsfelder strukturiert in operative und technologische Souveränität zu unterteilen. Eine
sinnvolle Strukturierung erfolgt entlang folgender Entscheidungsebenen:
Beispiel – Entscheidungsebenen strukturieren und anwenden
Ein praxisnaher Einstieg erfolgt über die Prozessebene:
Unternehmensprozesse werden in Wertschöpfungs-, Support- und Managementprozesse unterteilt.
Darauf aufbauend wird analysiert, in welchen Prozessen der Einsatz von Künstlicher Intelligenz sinnvoll ist. Aus dieser Analyse ergeben sich zwei klare Kategorien:
- Prozesse mit KI-Potenzial und kritischen Daten / Intellectual Property
→ Einsatz souveräner KI-Lösungen - Prozesse mit KI-Potenzial ohne kritische Daten / Intellectual Property
→ Einsatz nicht-souveräner KI-Lösungen
Um den richtigen Fokus zu setzen, helfen klare Leitfragen:
Welche Entscheidung muss getroffen werden?
- Strategisch oder operativ?
- Auf Unternehmens-, Prozess-, Technologie- oder Organisationsebene?
Was soll die Entscheidung bewirken?
- Absicherung oder Wertschöpfung?
- Interne Effizienz oder externe Differenzierung?
Wie profitieren wir konkret davon?
- Wo liegen die Chancen?
- Welchen messbaren Nutzen bringt die Entscheidung?
und für EntscheiderInnen greifbar und damit umsetzbar zu machen.
Ein strukturierter Umgang mit digitaler Souveränität erfolgt entlang drei Perspektiven:
Diese Perspektiven helfen, die Chancen digitaler Souveränität gezielt zu erkennen. EntscheiderInnen
müssen verstehen, wo die strategische Position ihres Unternehmens liegt:
- Vorreiter – z. B. großangelegte europäische KI-Initiativen von Deutsche Telekom und SAP
- Differenzierer – z. B. europäische KI-Anbieter wie Mistral AI
- Geschäftsmodell-Innovatoren – z. B. souveräne Cloud-Anbieter wie STACKIT
Digitale Souveränität bedeutet nicht Autarkie. Sie bedeutet Gestaltungsfähigkeit. Sie bedeutet nicht, auf
die Dynamik globaler Märkte zu verzichten. Vielmehr geht es darum, bewusst zu entscheiden, wo
Unabhängigkeit notwendig ist – und wo Offenheit Innovation ermöglicht. Der entscheidende Erfolgsfaktor
liegt in der Balance, zwischen schneller Innovation und nachhaltigem Wettbewerbsvorteil.
Dafür braucht es eine KI-Strategie, die genau diese Balance ermöglicht, ohne sich in Bürokratie oder
Entscheidungsunfähigkeit zu verlieren. Digitale Souveränität ist damit keine Einschränkung, sondern
eine Chance für österreichische Unternehmen, bestehende Stärken gezielt einzusetzen und neue
Geschäftsfelder zu erschließen.
Wenn Sie beginnen, sich aktiv mit digitaler Souveränität auseinanderzusetzen, ist jetzt der
richtige Zeitpunkt für einen strukturierten Einstieg.
Single oder Multiple Choice in meiner KI-Toollandschaft
Es beginnt oft harmlos. Ein Team testet ein neues KI-Tool für Protokolle. Ein anderes führt eine Anwendung für Marketingtexte ein. Die IT beschafft eine Lösung für Automatisierung, der Vertrieb probiert ein Analyse-Tool aus. Jede Entscheidung für sich klingt vernünftig. Fortschrittlich. Effizient. Doch am Ende des Monats kommt die Überraschung: Die Lizenzkosten sind explodiert.
Was als Innovationsschub gedacht war, entwickelt sich schleichend zu einem unübersichtlichen, teuren Tool-Dschungel. Wie viele Tools sind genug? Wie viele sind zu viel? Und wie viele lassen sich tatsächlich sinnstiftend einsetzen? Gibt es so etwas wie eine Tool-Grenze oder ist die Anzahl letztlich irrelevant? Und was bedeutet es für EntscheiderInnen, wenn jedes Team ein anderes Tool benötigt?
Bewusstes Entscheiden wird 2026 zur Kernkompetenz. Die zentralen Fragen lauten: Habe ich ein Tool im Griff oder mehrere? Wie behalte ich Kontrolle, Transparenz und Wirtschaftlichkeit in meiner KI-Toollandschaft?
Grundsätzlich lassen sich KI-Tools in zwei Kategorien einteilen:
Generalisten-Tools
Dabei handelt es sich um breit aufgestellte KI-Lösungen mit hoher Lösungsabdeckung. In vielen Fällen sind dies generative KI-Tools mit Fokus auf Large Language Models, wie etwa Copilot oder Claude. Diese Tools bieten eine Vielzahl an Funktionen für unterschiedlichste Anwendungsfälle im Arbeitsalltag.
Der Vorteil: Viele Probleme können mit einem zentralen Tool gelöst und überschaubaren, gebündelten Lizenzkosten gelöst werden.
Spezialisten-Tools
Diese Tools fokussieren sich auf klar abgegrenzte Problemstellungen. Sie sind meist auf wenige, domänenspezifische Anwendungsfälle trainiert und liefern dort eine deutlich höhere Performance und Genauigkeit. Generalisten-Tools entwickeln sich zunehmend zu Hygiene-Faktoren der zukünftigen Zusammenarbeit –unabhängig davon, ob es sich um Eigenentwicklungen oder kommerzielle Lösungen handelt. KI wird zum selbstverständlichen Bestandteil des Arbeitsalltags.
Bei Spezialisten-Tools hingegen ist die „Warum“-Frage deutlich präsenter und erfordert daher eine fundierte Argumentation. Diese sollte stets in einer klaren Kosten-Nutzen-Betrachtung münden:
- Wie hoch sind die Kosten eines Prozesses ohne Tool?
- Welchen Nutzen erziele ich ohne Tool?
- Wie verändern sich Kosten mit dem Tool?
- Welchen zusätzlichen Nutzen generiert das Tool?
Diese Fragen ermöglichen fundierte Einzelentscheidungen. Gleichzeitig gilt: Einzelentscheidungen ersetzen keine ganzheitliche Tool-Strategie. Ohne diese stehen EntscheiderInnen täglich vor neuen, isolierten Bewertungen.
Täglich entstehen neue Tools, Modelle und technologische Möglichkeiten. Die Innovationsgeschwindigkeit ist hoch und trifft auf interne Anforderungen, bestehende Prozesse und vorhandenes Know-how. Im Spannungsfeld zwischen internen Voraussetzungen und externen Möglichkeiten steht eine zentrale
Frage: Ist es machbar, weitere Tools sinnvoll in bestehende Strukturen zu integrieren?
Zur strukturierten Bewertung helfen drei zentrale Architekturen:
- Fachliche Architektur (Prozesse, Know-how, Nutzen)
- Technische Architektur (Systeme, Daten, Integrationsfähigkeit)
- Zwischenmenschliche Architektur (Akzeptanz, Fähigkeiten, Zusammenarbeit)
Diese Perspektiven helfen, Komplexität zu reduzieren. Anforderungen entstehen meist isoliert aus einer dieser Architektur-dimensionen. Echter Mehrwert entsteht jedoch nur durch deren Zusammenspiel.
Der Schlüssel liegt darin, von ad-hoc Entscheidungen zu einem strategischen Rahmen zu gelangen, der flexibel genug ist, um mit der Marktdynamik Schritt zu halten, ohne ihr operativ hinterherzulaufen.
Ein nachhaltiger Umgang mit KI-Tools beginnt mit den richtigen Fragen:
Strategische Analyse
Reifegrad bestimmen
- Welchen KI-Reifegrad hat meine Organisation aktuell?
- Verfolge ich einen Single- oder Multiple-Tool-Ansatz?
- Wie ausgeprägt sind unsere fachliche, technische und zwischenmenschliche Architektur?
Strategische Zieldefinition
Maßnahmen ableiten
- Welche Ziele verfolge ich mit KI im Unternehmen?
- Wie entwickle ich unseren KI-Reifegrad weiter?
- Welche konkreten Probleme soll KI lösen?
Strategische Tool-Entscheidungen
„Welche“ definieren
- Welche Voraussetzungen müssen erfüllt sein?
- Welche Mehrwerte sollen entstehen?
- Welche Kosten entstehen langfristig?
Der optimale Ansatz ist immer unternehmensspezifisch. In der Praxis lassen sich drei Ebenen unterscheiden:
Grundausstattung Generalisten-Tools
Breit einsetzbare KI- Assistenten für den gesamten Arbeitsalltag:
- Textbearbeitung und -erstellung
- Bildbearbeitung
- Allgemeine Assistenzfunktionen
Funktionsspezifische Tools (Generalisten oder Spezialisten)
Unterstützung in Support- und Managementbereichen:
- Protokollverarbeitung
- Entscheidungsaufbereitung
- Datenanalyse
Wertschöpfungsspezifische Tools (Spezialisten)
Direkter Einsatz im Kerngeschäft:
- Qualitätskontrolle
- Effizienzsteigerung
- Produktoptimierung
Die konkrete Ausprägung hängt stark vom KI-Reifegrad, der Veränderungsbereitschaft und externen Faktoren wie Wettbewerbsdruck oder demografischen Entwicklungen ab.
Entscheidend ist: KI-Tools dürfen nicht isoliert eingeführt werden, sondern müssen Teil einer abgestimmten Gesamtstrategie sein.
Bevor EntscheiderInnen über einzelne Tools entscheiden, müssen sie den Reifegrad ihres Unternehmens verstehen. Die Betrachtung der drei Architekturen schafft die Grundlage für nachhaltige Entscheidungen und einen klaren Handlungsrahmen. Innerhalb dieses Rahmens entsteht eine individuelle Toollandschaft (zwischen Single- und Multiple-Ansatz) die langfristigen Synergien ermöglicht.
Ohne strategische Klarheit drohen zwei Extreme. Entweder entsteht ein unkontrollierter Tool-Wildwuchs und Aktionismus oder ein schleichender Verlust der Wettbewerbsfähigkeit. Beides führt zu intransparenten Mehrkosten.
Ein klar definierter strategischer Ansatz schafft Orientierung. Welche Tools sind bereits sinnvoll im Einsatz? Und wo entsteht echter Mehrwert durch Ergänzungen? Wer beginnt, sich strukturiert mit seiner KI-Toollandschaft auseinanderzusetzen, schafft die Grundlage für nachhaltigen Erfolg mit Künstlicher Intelligenz.
Wenn Sie beginnen, sich aktiv mit ihrer KI-Toollandschaft auseinanderzusetzen, ist jetzt der richtige Zeitpunkt für einen strukturierten Einstieg.
Quellenverzeichnis
Entscheidungsdilemma: Zwischen KI-Hype und Wirkung: Wie
Unternehmen bei KI richtig entscheiden.
EntscheiderInnen können nur dann gute Entscheidungen treffen, wenn sie verstehen, worum es geht und welchen Mehrwert eine Lösung bringt. Doch gerade beim Thema Künstliche Intelligenz wurde dieser Grundsatz in den letzten Jahren oft nicht berücksichtigt. Viele Unternehmen experimentierten mit Künstlicher Intelligenz. Tools werden getestet, Pilotprojekte gestartet, Prozesse automatisiert, oft mit wenig Blick auf die Wertschöpfung.
Nun zeigt sich, dass gerade beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz, dass EntscheiderInnen ein möglichst simples und zugleich belastbares Instrument benötigen, um den KI-ROI zu bewerten. Nur so lässt sich sicherstellen, dass KI-Implementierungen nachhaltigen Mehrwert schaffen und sich Unternehmen nicht im Entscheidungsdickicht der rasanten KI-Dynamik verlieren.
Entscheidungen selbst scheinen schneller zu veralten, als sie getroffen werden.
EntscheiderInnen stehen damit vor einem zentralen Dilemma. Wann ist der richtige Zeitpunkt, um zu entscheiden, ohne den Hype zu verpassen? Und wann ist es sinnvoll, bewusst abzuwarten, weil sich Rahmenbedingungen ohnehin kurzfristig verändern? Ein Dschungel an Informationen kann schnell überwältigen und zu einer Entscheidungsstarre führen. Genau aus dieser Starre müssen sich Organisationen lösen. Die entscheidende Frage lautet: wie?
Die Vielzahl an Informationen führt dazu, dass Organisationen sprichwörtlich den Wald vor lauter Bäumen nicht mehr sehen. EntscheiderInnen verlieren den Fokus, oft noch bevor die tatsächliche Wirkung von KI in der eigenen Organisation ankommt. Doch gerade die Wirksamkeit ist das zentrale Ziel jeder Investition. Das Spannungsfeld befindet sich zwischen „Entscheidungen benötigen Wissen, Planung und Vorbereitung“ und während bereits neue Informationen, neue Technologien oder neue Rahmenbedingungen entstehen. Die Entscheidungsgrundlage verändert sich damit teilweise grundlegend.
Die Folge ist häufig ein Abwarten. Und daraus entsteht eine Entscheidungsstarre mit klaren Konsequenzen:
- Akzeptierte Starre: Die Organisation verliert an Wettbewerbsfähigkeit und wird von bestehenden oder neuen Marktteilnehmern überholt.
- Nicht akzeptierte Starre: Es entstehen dezentrale Initiativen, oft im Verborgenen. KI- Aktionismus breitet sich aus und führt zu ungleicher Wissensverteilung, geringeren Synergien und begrenztem Mehrwert.
In beiden Fällen führt fehlende Entscheidungsfähigkeit an kritischen Wegkreuzungen zu einem strukturellen Nachteil für die gesamte Organisation.
Wegkreuzungen entstehen in vielen Dimensionen:
- strategische Ausrichtung (Innovationsführerschaft vs. Adaptionsoptimierung)
- Auswahl von Tools und Anbietern (europäisch, amerikanisch oder chinesisch)
- technologische Entscheidungen (Generative AI, Agents, Agentic AI)
- interne Voraussetzungen (Know-how, Datenverfügbarkeit, Organisationsreife)
Inhaltlich sind diese Fragen bereits komplex. Hinzu kommt die zeitliche Dimension: die enorme Geschwindigkeit des KI-Marktes. Neue Informationen fließen kontinuierlich in den Entscheidungsraum ein. Dadurch entsteht das Gefühl, Entscheidungen ständig neu treffen zu müssen. Selbst strategische Festlegungen können während ihrer Vorbereitung bereits wieder infrage gestellt werden. Dieses Spannungsfeld lässt sich gut mit einer Wanderung beschreiben: Organisationen bewegen sich in Richtung eines Ziels, doch zwischen Ausgangspunkt und Ziel liegt oft ein dichter Nebel. Dieser Nebel steht für die Dynamik des Marktes und externe Einflussfaktoren. Nicht zu entscheiden ist dabei keine Option. Wer zu lange stehen bleibt, wird vom Nebel eingeholt und verliert die Orientierung. Um Ziele zu erreichen, braucht es Klarheit:
- Was wollen wir mit KI erreichen?
- Wie viel Zeit geben wir uns?
- Was sind wir bereit zu investieren?
- Welchen Nutzen erwarten wir?
- Wann korrigieren wir unseren Kurs?
Je klarer diese Zielbilder sind, desto leichter lassen sich Entscheidungen an den Wegkreuzungen treffen. EntscheiderInnen müssen ein Tempo finden, das zur Organisation passt und Schritt für Schritt, Entscheidung für Entscheidung vorgehen. So lässt sich der Nebel durchdringen und der Weg in Richtung nachhaltiger KI-Wirkung fortsetzen.
Um die Dynamik richtig einzuordnen, ist es wichtig, den eigenen Betrachtungshorizont zu strukturieren.
Langfristiger Erfolg im Umgang mit KI erfordert die Fähigkeit, Dynamik auf der richtigen Ebene einzuordnen. Ein wirkungsvoller Ansatz dafür ist eine hybride Implementierungsstrategie. Sie verbindet strategische Stabilität mit operativer Agilität. So bleiben Organisationen handlungsfähig, können auf neue Entwicklungen reagieren und verlieren gleichzeitig ihre langfristigen Ziele nicht aus den Augen.
Die zentrale Aufgabe für EntscheiderInnen liegt darin, auf der strategischen Ebene Klarheit zu schaffen. Nur so lassen sich Chancen auf operativer Ebene gezielt heben. Die Kombination aus Ebenenmodell und hybrider Umsetzung hilft, fundierte Entscheidungen zu treffen –
ohne sich im KI-Hype zu verlieren.
Wirkung entsteht erst dann, wenn es gelingt, den Hype in konkrete, umsetzbare Entscheidungen zu übersetzen. Dafür müssen EntscheiderInnen verstehen, welche Dynamiken für ihre Organisation relevant sind und wie diese die eigene Ausrichtung beeinflussen. Je besser diese Einordnung gelingt, desto zielgerichteter werden Entscheidungen und desto höher ist der tatsächliche Mehrwert für die Organisation. Ein klar definierter strategischer Rahmen schafft dabei Orientierung. Er gibt der operativen Ebene den notwendigen Handlungsspielraum und hilft gleichzeitig, externe Einflüsse strukturiert zu integrieren. Organisationen, die diesen Weg gehen, schaffen die Grundlage für nachhaltigen Erfolg mit Künstlicher Intelligenz.
Denn am Ende gilt: Wirkung entsteht nicht durch Abwarten, sondern durch konsequentes Weitergehen,
Entscheidung für Entscheidung.
KI Einsatz, aber mit Mehrwert - wo ist mein ROI?
EntscheiderInnen können nur dann gute Entscheidungen treffen, wenn sie verstehen, worum es geht und welchen Mehrwert eine Lösung bringt. Doch gerade beim Thema Künstliche Intelligenz wurde dieser Grundsatz in den letzten Jahren oft nicht berücksichtigt. Viele Unternehmen experimentierten mit Künstlicher Intelligenz. Tools werden getestet, Pilotprojekte gestartet, Prozesse automatisiert, oft mit wenig Blick auf die Wertschöpfung.
Nun zeigt sich, dass gerade beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz, dass EntscheiderInnen ein möglichst simples und zugleich belastbares Instrument benötigen, um den KI-ROI zu bewerten. Nur so lässt sich sicherstellen, dass KI-Implementierungen nachhaltigen Mehrwert schaffen und sich Unternehmen nicht im Entscheidungsdickicht der rasanten KI-Dynamik verlieren.
Einordnung des Problems – Die Zeit der Experimente ist vorbei
Unternehmen haben in den vergangenen Jahren intensiv mit Large Language Models experimentiert. Diese Phase des Ausprobierens war wichtig, doch sie ist weitgehend abgeschlossen.KI wird heute nicht mehr als universelle Lösung über sämtliche Problemstellungen gelegt. Stattdessen erfolgt eine deutlich stärkere Differenzierung nach konkreten Anwendungsfällen und wirtschaftlichem Nutzen. Damit steigt auch der Anspruch an die Wirtschaftlichkeit. Der Einsatz von KI muss sich schneller rechnen.
Seit 2026 lässt sich daher eine neue Phase erkennen. Das Zeitalter des nachhaltigen Mehrwerts. Mehrere Einflussfaktoren erhöhen dabei den Druck auf Unternehmen, Investitionen genauer zu bewerten. Dazu zählen insbesondere zentrale Megatrends:
- demografischer WandelTechnische Architektur
- steigender Innovations- und Wettbewerbsdruck in Europa
- zunehmende Digitalisierung und Automatisierung
Diese Entwicklungen sind nicht unmittelbar KI-Themen, dennoch kann Künstliche Intelligenz ein entscheidendes Lösungsinstrument sein, um diese Herausforderungen zu bewältigen.
Einen Mehrwert „für morgen“ zu liefern, während sich der KI-Markt rasant weiterentwickelt, gehört zu den größten Herausforderungen der strategischen KI-Implementierung. Das Potenzial der Technologie ist enorm, doch der tatsächliche Nutzen kommt in vielen Organisationen nicht sofort an. Die Folgen sind Frustration oder verpasste Chancen.
Dieses Spannungsfeld ist allerdings nicht neu. Immer dann, wenn unterschiedliche Entwicklungsgeschwindigkeiten aufeinandertreffen, braucht es einen strukturierten Ansatz. Für die Einführung von KI bedeutet das eine hybride Implementierungsstrategie. Diese kombiniert klassische strategische Eckpfeiler mit agiler Umsetzung:
- klare und messbare Ziele
- definierte Budgets
- realistische Zeitpläne
- iterative Umsetzung mit Lernzyklen
- Flexibilität für technologische Entwicklungen
- Lizenzkosten
- Infrastruktur
- Change-Management und Qualifizierung
Um strategischen Mehrwert zu erkennen, müssen Unternehmen zunächst die unterschiedlichen Wertdimensionen definieren und ihre Ziele klar formulieren. Dabei lassen sich drei zentrale Mehrwertbereiche unterscheiden.
Mehrwert auf Anwendungsebene
- Welche Zeitersparnis wird erzielt?
- Welche Ressourcen können freigesetzt werden?
- Welche Organisationseinheiten profitieren konkret?
Interner strategischer Mehrwert
- Welche langfristigen Kostenreduktionen entstehen?
- Welche Ressourcen lassen sich optimieren?
- Wird organisatorische Komplexität reduziert?
- Entsteht ein spürbarer Nutzen für interne oder externe Kunden?
Externer strategischer Mehrwert
- Welchen Wettbewerbsvorteil kann das Unternehmen erzielen?
- Wie können Fachkräfte gezielt unterstützt werden?
- Welche Prozesse werden digitalisiert oder automatisiert?
Diese Fragen helfen EntscheiderInnen, den Nutzen von KI strukturiert zu bewerten und Investitionen nachvollziehbar zu begründen.
Der Mehrwert sollte von Beginn an Bestandteil jeder KI-Initiative sein. Idealerweise wird bereits bei der Planung eines Projekts eine klare Bewertungslogik etabliert. Dabei lassen sich grundsätzlich zwei Ansätze unterscheiden:
Variante 1: Vereinfachte ROI-Berechnung
Eine kompakte ROI-Berechnung dient als erste Entscheidungsgrundlage und ermöglicht eine schnelle Einschätzung der Wirtschaftlichkeit.
Variante 2: Erweiterte KI-ROI-Analyse
Eine detailliertere Berechnung berücksichtigt zusätzliche Faktoren wie Prozessverbesserungen, strategische Effekte oder qualitative Mehrwerte.
Die strukturierte Bewertung des Return on Investment schafft Transparenz. Strategische Investitionsentscheidungen werden fundierter und operative Maßnahmen nachvollziehbarer. Dabei ist es wichtig, dass EntscheiderInnen eine laufende Bewertung machen, um einen langfristigen Lerneffekt als Organisation zu erzielen.
Unternehmen, die den Mehrwert von Künstlicher Intelligenz messbar machen und daraus systematisch lernen, entwickeln einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil. Durch kontinuierliche Lernzyklen gelingt
es ihnen, mit der Dynamik des Marktes Schritt zu halten, statt ihr lediglich hinterherzulaufen.
Diese Fähigkeit wird auch künftig entscheidend sein, um
- wettbewerbsfähige Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln
- digitale und automatisierte Arbeitsprozesse zu etablieren
- den Fachkräftemangel besser zu bewältigen
Entscheidungsdilemma – Aufbau von KI-Agenten versus Abbau von Mitarbeitenden
Darf ich KI-Agenten aufbauen, während ich gleichzeitig Mitarbeitende abbauen muss? Welches Potenzial liegt zwischen Mensch und Agent? Können virtuelle Agenten menschliche Mitarbeitende tatsächlich ersetzen? Seit dem medialen Boom von Künstlicher Intelligenz im Unternehmens- und Arbeitsalltag und dem daraus entstandenen KI-Aktionismus der letzten Jahre, ist Unsicherheit deutlich spürbar. Viele Mitarbeitende in wettbewerbsintensiven Märkten stehen unter Innovations- und Kostendruck und stellen sich zunehmend die Frage, ob sie künftig mehr Last als Mehrwert darstellen. Diese Befürchtungen werden durch Unsicherheit und unklare Führung zusätzlich verstärkt und entwickeln sich schrittweise zu konkreten Sorgen.
Sorgen wirken sich direkt auf die Leistungsfähigkeit von Organisationen aus. Gleichzeitig bietet der Aufbau von KI-Agenten enormes Potenzial auf individueller, operativer und strategischer Ebene.
EntscheiderInnen haben heute die Möglichkeit, hybride Teams zu gestalten, in denen virtuelle Agenten und menschliche Mitarbeitende gezielt zusammenarbeiten. Der entscheidende Punkt dabei: Es geht nicht um Ersatz, sondern um Ergänzung. Wenn es gelingt, dieses Zusammenspiel in der Organisation zu verankern, reduziert sich die Angst vor Stellenabbau oder Stundenkürzungen. Gleichzeitig entsteht eine intrinsische Motivation, die Unterstützung durch KI aktiv zu nutzen.
Künstliche Intelligenz ist ein Werkzeug zur Lösung aktueller und zukünftiger Herausforderungen sie ist jedoch nicht der eigentliche Treiber der Veränderung. Die Treiber liegen vielmehr in strukturellen Faktoren wie:
- steigenden Lohnkosten
- zunehmendem Wettbewerbsdruck
- globalen wirtschaftlichen und technologischen Entwicklungen
Die zentrale Herausforderung für EntscheiderInnen besteht darin, diesen Druck zu bewältigen undpassende Lösungen zu entwickeln sowohl aus interner als auch aus externer Perspektive.KI kann dabei ein wirkungsvoller Hebel sein. Richtig eingesetzt, schafft sie messbaren Mehrwert. Falscheingesetzt, führt sie zu Frustration und kann Organisationen sogar bremsen.
Gerade in Situationen, in denen Personalkosten stark unter Druck stehen, wird KI häufig als Bedrohung wahrgenommen. Dabei liegt ihr tatsächlicher Wert in der gezielten Ergänzung menschlicher Fähigkeiten. Eine der zentralen Herausforderungen für EntscheiderInnen besteht daher in der klaren Identifikation
von:
- Unternehmenskompetenzen
- menschlichen Kompetenzen
- KI-Kompetenzen
Nur so kann auf den bestehenden Druck differenziert und wirksam reagiert werden.
Eine strukturierte Betrachtung der Kompetenzen schafft Transparenz und reduziert Unsicherheiten.
Die strukturierte Beantwortung dieser Fragen hilft, Ängste aktiv zu adressieren und die Rolle von KI im Unternehmen klar einzuordnen.
Die Lösung liegt nicht in einem „Entweder-oder“, sondern in einem gezielten Zusammenspiel von
Mensch und KI.
Der Fokus sollte auf den ergänzenden Kompetenzen liegen:
- Welche Fähigkeiten fehlen im Unternehmen?
- Wo kann KI gezielt unterstützen?
- Wo bleibt der Mensch unverzichtbar?
Die Herausforderung für EntscheiderInnen besteht darin, diese Balance aktiv zu gestalten. Ein erfolgreiches Modell ist ein hybrides Team, das aus menschlichen und virtuellen Ressourcen besteht und je nach Anforderung flexibel eingesetzt wird. Dafür ist es entscheidend, die eigenen Unternehmenskompetenzen genau zu kennen und diese gezielt weiterzuentwickeln sowohl im Hinblick auf aktuelle als auch zukünftige Anforderungen.
Quellenverzeichnis
KI-Tipps für ProjektmanagerInnen
Künstliche Intelligenz verändert die Projektarbeit In unserer Tipp Serie zeigt Michael Rattay, wie Projektmanager*innen KI gezielt einsetzen können, um den Arbeitsalltag zu erleichtern, Entscheidungen zu verbessern und mehr Zeit für das Wesentliche zu gewinnen.
KI-Tipp#1
KI als Assistent*in für effiziente Projektmeetings
Viele Stunden voller Termine und online-Meetings machen meinen Tag endlos. Und die Kommunikation der getroffenen Entscheidungen muss – natürlich zielgruppengerecht – noch heute raus! Zum Glück habe ich ein neues Projektmitglied: Nach längerem Hin und Her habe ich ihn CharlyGPT genannt. Seine Stärken? Er wird nie müde, ist rechenstark und versteht meine Anforderungen immer besser – oder formuliere ich sie einfach klarer?
Schritt für Schritt zum erfolgreichen Delegieren
Was ich in den letzten Tagen gelernt habe: Auch ich muss dazulernen. Aufgaben richtig zu delegieren, ist die neue Kunst im Projektmanagement. Nach den ersten Ergebnissen hätte ich unser Arbeitsverhältnis kaum über die Probe(abo)zeit hinaus verlängert. Doch nach einer kurzen Onboarding-Phase zeigte sich: Charly lernt schnell, ist fleißig und zuverlässig.
Ich musste nur verstehen, dass schwache Ergebnisse kein Zeichen von Inkompetenz sind, sondern ein Lernmoment – für uns beide. Heute lasse ich ihn die Meeting-Minutes überarbeiten und den Statusreport für morgen vorbereiten. Auch wenn Charly keine Vorlaufzeit braucht, schlafe ich einfach besser, wenn ich die Aufgabe an ihn delegiere und von meiner Taskliste streichen kann.
Conclusio: Teil des Projektteams
Mit klarer Kommunikation, transparenten Erwartungen und dem Vertrauen in neue Technologien kann KI von einem bloßen Tool zu einem echten Teil des Projektteams werden. Das bringt mehr Effizienz für Projektmeetings, aber auch in vielen anderen Bereichen!
KI-Tipp#2
Claudia und der Erste-Hilfe-Dreisatz für KI
Heute ist es so weit: Ich habe endlich die Bestätigung für das Lizenzupdate von unserer IT-Abteilung bekommen. Damit kann ich loslegen – meine neue Kollegin Claudia, die Künstliche Intelligenz, ist startklar. Die internen Einschulungen waren ausführlich und natürlich EU-AI-Act-konform. Nur eines blieb offen: Wie arbeite ich jetzt eigentlich am besten mit ihr?
Der Prompting-Dreisatz
Ein kleiner Hinweis kam dann doch: Eine Datei namens „Anweisung zur ersten Hilfe mit Künstlicher Intelligenz“. Darin nur drei Worte: Kontext, Input, Outcome. Ob das mein KI-Leben wirklich rettet, bezweifelte ich anfangs.
Also fragte ich Claudia selbst. Gemeinsam haben wir den „Prompting-Dreisatz“ entschlüsselt:
1. Kontext – das sind meine Projektrolle, Aufgaben und Rahmenbedingungen.
2. Input – alle relevanten Quellen, Dateien und Fakten.
3. Outcome – mein gewünschtes Ergebnisformat oder Output.
Einfache Regel, große Wirkung
Seit ich diesen simplen Dreisatz anwende, funktionieren unsere Chats reibungslos. Und das Erstaunlichste: Diese Regel hilft nicht nur im Umgang mit KI, sondern auch mit echten Menschen.
Wer Kontext, Input und Outcome sauber kommuniziert, rettet mehr als nur das KI-Gespräch – vielleicht sogar das nächste Meeting.
KI-Tipp#3
ColePilot & Co: Mein KI-Dreamteam im Projekt
Morgen ist es wieder soweit: Das Monatsende naht, und das Projektsteuerungsmeeting steht bevor. Überraschungen gab es in diesen Meetings selten – nur der enorme Arbeitsaufwand davor hat so manche Abendstunde gekostet.
Doch seit einigen Monaten läuft alles deutlich entspannter. Einen Tag vor dem Meeting kümmern wir uns heute nur noch darum, uns auf die Teilnehmenden einzustimmen. Der Grund für diesen Wandel?
Eine gelungene Kombination aus zwei Welten: Projektmanagementsoftware und Künstliche Intelligenz.
Unsere KI ColePilot arbeitet Hand in Hand mit der Projektsoftware. Sie zieht automatisch die Statusberichte zum Projektfortschritt, analysiert die Daten und bereitet sie managementtauglich und zielgruppengerecht auf. Nach einer intensiven Trainingsphase versteht Cole die Sprache unseres
Projekts – und liefert Ergebnisse, die im Steuerungskreis valide Entscheidungen ermöglichen.
Cole hat sich mit seiner Effizienz und seinem Sinn für Teamgeist fest im digitalen Projektteam etabliert.
Auf unseren Projektfeiern ist er inzwischen Ehrengast – vielleicht auch, weil er sein Stück Kuchen immer großzügig an das restliche Team abgibt. Es zeigt sich: Wenn KI-Tools strategisch kombiniert werden, entsteht nicht nur Effizienz, sondern auch ein echtes digitales Teamgefühl.
KI-Tipp#4
Wie LiamAI und meine Prompt-Bibliothek mich retten
Pünktlich auf die Minute meldet sich vier Tage vor Quartalsende die Buchhaltung: „Bitte Projektkosten
freigeben!“
Normalerweise löst diese Mail hektisches Tippen und kleine Panikattacken aus. Doch diesmal kann ich sie getrost ignorieren – mit einem zufriedenen Schmunzeln. Die Projektkosten sind nämlich schon längst gemeldet.
Ob ich das ohne meinen neuen KI-Master-Short-Cut geschafft hätte?
Fraglich. Der eigentliche Gamechanger war der Aufbau meiner projektspezifischen Prompt-Bibliothek – eine Sammlung perfekter Eingaben für wiederkehrende Aufgaben. Fast wie ein digitales Schummelheft, nur ohne schlechtes Gewissen!
Immer wenn ich mit unserem KI-Tool Liam ein gutes Ergebnis für eine Standardaufgabe erziele, wandert der Prompt in die Bibliothek. Anfangs war das ein kleiner Mehraufwand – aber schon ab der zweiten Anwendung hat es sich bezahlt gemacht. Heute regnet es zum Quartalsende keine hektischen Timesheets mehr, sondern nur noch ein leichter Herbstregen aus automatisierten Ergebnissen.
Bleibt nur eine Frage: Ob ich das Reminder-Abo der Buchhaltung fürs nächste Quartal vielleicht einfach
abbestellen sollte?
KI-Tipp#5
Effektivere Meetings durch KI-gestütztes Sprachcoaching
Heute waren es nur sieben „Ähm“, fünf „Genau“ und siebzehn „Ja“. Mittlerweile denke ich bei jedem Füllwort in meinen Meetings an GiovanniAI, meinen persönlichen Sprachtrainer.
GiovanniAI ist mittlerweile fester Bestandteil meiner Meetingroutine. Begonnen hat alles vor ein paar Wochen, als mich ein Kollege nach dem Sprint-Planning auf meine Kommunikationsskills angesprochen hat. Das hat mich gefreut und direkt meine Gedanken angeregt, dass ich mich hier schon lange nicht mehr herausgefordert habe. Auf die konkrete Nachfrage der weiteren Optimierung bei meinem Kollegen, kam ein: “Ähm, läuft doch alles schon super, genau, wüsste nicht was hier noch zu verbessern ist. Ich bin ja auch kein Sprachtrainer.“ Diese Antwort hat mir zwar zu Beginn gefallen und geschmeichelt. Bringt mich aber nicht weiter und damit bin ich nach kurzer Suchmaschinensuche auf die dazugehörige Unterstützungsleistung von GiovanniAI gekommen.
Er analysiert die Aufzeichnungen meiner Meetings und gibt mir individuelle, umsetzbare Hinweise: Wie ich meine Sprache präziser gestalten kann, wie sich Füllwörter reduzieren lassen und wie ich meine Moderation noch klarer strukturiere.
Das macht mich nicht nur effizienter in Sprint Plannings – es sorgt auch dafür, dass meine Botschaften genau die Wirkung entfalten, die ich beabsichtige. Mehr über Meetingeffizienz & KI erfahren: Ich hätte nie gedacht, dass dieses Beleuchten meiner sprachlichen Verbesserungspotenziale meine Meetings effektiver gestaltet und beende meinen heutigen Meeting-Tag mit einem Blick auf die Learnings und Empfehlungen von GiovanniAI. Ich bleibe gespannt, wie viele Projektretrospektiven ich brauche, um meine Füllwörter komplett zu eliminieren. Vielleicht fünf, sieben oder doch siebzehn?
Ähm, ja, genau…
KI-Tipp#6
Mission PMO: Wie KI mein Team erweitert
Morgen steht unser monatlicher Planungstermin mit dem gesamten Projektmanagementoffice-Team an. Trotz unserer Teamgröße von neun Personen brauchen wir nur sechs Stühle. Der Rest des Teams nimmt digital Platz.Unsere zusätzliche Verstärkung besteht aus unserem KI-Agententeam. Sie sind weniger wie Ethan Hunt auf waghalsigen Missionen unterwegs, sondern eher unsere ergänzende Kompetenz im Projektalltag. Was Ethan Hunt in seinen Filmen aufklärt, übernehmen bei uns Cole, David und Eva für unsere Projektmissionen.
-Für Cole lautet der Auftrag „Mission: (Im)possible“, wenn er die Ressourcenveränderungen des vergangenen Monats analysiert und für den Termin aufbereitet.
-David unterstützt mit seinem kritischen Blick auf den Zeitplan und erstellt Szenarien, um Terminverzüge zu verhindern – seine Devise: „Deadlines – Fallout“.
– Eva verantwortet „The Task Protocol“ und stellt sicher, dass keine Aufgabe verloren geht oder versandet.
Gemeinsam deckt unser Agententeam das gesamte Projektmanagementdreieck ab und bereitet die Ergebnisse so auf, dass sich das PMO im Planungstermin und im laufenden Projekt voll auf Kommunikation und Koordination konzentrieren kann. Und nach dem Planungstermin beginnt schon wieder die nächste Monatsmission – mit den vertrauten Worten: „Ihre Mission, sollten Sie sich entscheiden, sie anzunehmen…“
- KI zum persönlichen Assistenten im Projektmanagement machen; z.B.: Projekt-Statusberichte & Protokolle mit KI-Unterstützung erstellen lassen
- KI-Unterstützungsmöglichkeiten für alle Phasen und Projektmanagement-Methoden ausgearbeitet
- ausgewählte Use Cases mit konkreten Erfahrungen
- Tool-Vorschläge plus Erfahrungen in konkreten Projektherausforderungen mit den Tools und viele praktische Tipps & Prompt-Empfehlungen
Praxis-Beispiel: Von langatmigen Meetings zu inspirierender Teamarbeit: Primas Art of Meeting Management
Kreativ Workshop im Projekt
Um ein anstehendes Problem im Projekt zu lösen, möchte ich als Projektleiterin einen Workshop durchführen, für den ich eine Zielformulierung, eine Agenda, ein grobes Design für 4h und eine Einladung für die Teilnehmer benötige.
KI-Einsatz:
- Einladung in verschiedener Tonalität erstellen lassen
- Zielformulierung, Agenda, Design vorschlagen lassen
→ Details
AI in Action - Die KI-Agenda für 2026 gestalten
Bei AI in Action diskutieren wir mit Expert*innen aus Wirtschaft und Technologie über Strategie und nachhaltigen Einsatz und präsentieren spannende Use Cases, die die Realität von 2026 prägen werden. Details dazu finden Sie in der beiliegenden Einladung. Wir freuen uns auf einen praxisorientierten Abend mit Führungskräften, inspirierende Einblicke in die nächsten Schritte der KI-Entwicklung und einen offenen Austausch zu Chancen und Herausforderungen. Gemeinsam gestalten wir die KI-Agenda für 2026! Information/Anmeldung: christiane.eschberger@primas.at
