Zwischen möglich und genutzt

Von der Leistungsfähigkeit künstlicher Intelligenz muss man heute kaum noch jemanden überzeugen. Sprachmodelle lesen Leistungsverzeichnisse, gleichen Artikel ab, entwerfen Angebote und fassen Kundenanfragen zusammen. Die Frage, die sich Inhaber und Geschäftsführer stellen, ist inzwischen eine andere: Warum kommt davon so wenig im eigenen Haus an?

Die Antwort beginnt mit einer Unterscheidung, die in vielen Vorhaben fehlt. Es gibt das, was technisch möglich ist, und es gibt das, was im Alltag tatsächlich genutzt wird. Im Englischen heißt der Abstand zwischen beidem Adoption Gap, die Lücke zwischen Verfügbarkeit und Aneignung. In dieser Lücke versickert das Budget. Lizenzen werden bezahlt, Pilotprojekte vorgestellt, Schulungen abgehalten, und in den Zahlen des Unternehmens findet sich am Ende keine Spur davon.

Die erste Ursache: KI neben dem Prozess

Beginnen wir mit der Seite, die Ingenieuren vertraut ist. Stellen Sie sich einen Innendienst vor, der Anfragen mit umfangreichen Leistungsverzeichnissen bearbeitet. Die Geschäftsführung hat Zugänge zu einem KI-Assistenten besorgt, und der Assistent kann die Positionen tatsächlich lesen, ordnen und passende Artikel vorschlagen. Nur kennt er weder die Stammdaten noch die Konditionen des Kunden, und er weiß nicht, was am Lager ist. Also kopiert die Sachbearbeiterin Positionen in ein Chatfenster, prüft die Vorschläge gegen das ERP, überträgt sie von Hand und gleicht die Preise ab. Am Ende hat sie mehr Arbeitsschritte als vorher, nicht weniger.

Das ist die technische Ursache des Adoption Gap: Die KI läuft als Einzelwerkzeug neben den etablierten Systemen, statt in ihnen zu arbeiten. Diese Ursache ist leicht zu übersehen, weil der Assistent in jeder Vorführung glänzt. Doch solange er keinen Zugriff auf das ERP hat, also auf das System, in dem täglich gearbeitet wird, bleibt jede Antwort ein Vorschlag, den ein Mensch übertragen muss. Mit jeder Übertragung wächst das Risiko, dass Daten dorthin gelangen, wo sie nicht hingehören. Und die Kosten laufen weiter, ohne dass ihnen ein Gegenwert gegenübersteht. Was neben dem Prozess läuft, bleibt Nebensache.

Die zweite Ursache:
der Mensch, der nicht gefragt wurde

Wer daraus schließt, man müsse nur die Schnittstelle bauen, begeht den zweiten Fehler. Nehmen wir an, dieselbe Lösung ist sauber an das ERP angebunden. Der Assistent bepreist die Positionen selbst, und das Angebot liegt als Entwurf im System. Trotzdem rechnet der erfahrene Verkäufer jede Zeile nach, weil ihm niemand erklärt hat, woher die Preise stammen. Die jüngere Kollegin meidet das Werkzeug, weil sie beim ersten Versuch einen offensichtlichen Fehler entdeckt hat und seither lieber ihrer eigenen Tabelle vertraut. Und am Ablauf selbst hat sich nichts geändert: Der neue Schritt wurde in den alten Prozess eingefügt, statt den Prozess um ihn herum neu zu ordnen.

Die menschliche Ursache hat mehrere Gesichter. Es fehlt Vertrauen, weil niemand nachvollziehen kann, was das System tut. Es fehlt Einbindung, weil die Lösung ohne das Wissen derer entstanden ist, die den Ablauf am besten kennen. Es fehlt Befähigung, weil niemand gezeigt hat, wie die eigene Arbeit mit dem neuen Werkzeug aussieht. Und es fehlt die Entscheidung, die Prozesse mitzu­verändern. Keine dieser Lücken lässt sich mit besserer Technik schließen.

Warum sich beide Ursachen verstärken

Man könnte die beiden Ursachen für getrennte Probleme halten. In Wirklichkeit greifen sie ineinander, und gerade das macht den Adoption Gap so hartnäckig. Eine Lösung ohne Anbindung liefert mittelmäßige Ergebnisse. Mittelmäßige Ergebnisse kosten das Vertrauen der ersten Nutzer. Wer kein Vertrauen hat, greift seltener auf das Werkzeug zurück und meldet keine Fehler mehr, und ohne Rückmeldung wird die Lösung nicht besser. Umgekehrt verpufft die beste Schulung, wenn die Menschen danach an ein Werkzeug zurückkehren, das ihnen im Alltag nicht hilft.

Derselbe Kreislauf kann sich auch in die andere Richtung drehen. Eine gut eingebettete Lösung liefert brauchbare Ergebnisse, brauchbare Ergebnisse schaffen Vertrauen, Vertrauen führt zu Nutzung, und Nutzung bringt die Rückmeldungen, mit denen die Lösung besser wird. In welche Richtung sich der Kreislauf dreht, entscheidet sich früh. Menschen bilden sich ihr Urteil über ein neues Werkzeug oft schon nach wenigen Vorgängen, und ein einmal gefälltes Urteil lässt sich nur mühsam revidieren.

Die Lücke hat zwei Ränder, und sie schließt sich nur, wenn man an beiden zugleich arbeitet.

Wo die Lücke in Ihrem Haus verläuft

Ob und wo der Adoption Gap im eigenen Unternehmen besteht, lässt sich mit einigen nüchternen Fragen klären. Wo wird zwischen einem KI-Werkzeug und dem ERP hin- und herkopiert? Wer nutzt die vorhandenen Werkzeuge, ohne dazu aufgefordert zu werden, und wer umgeht sie? Hat sich eine Kennzahl bewegt, die Sie vorher festgelegt haben, etwa die Durchlaufzeit einer Anfrage oder der Anteil nachverfolgter Angebote? Und wurde bei der Einführung auch nur ein Ablauf verändert, oder kam lediglich ein Werkzeug hinzu?

Die Antworten fallen selten eindeutig aus, aber sie zeigen die Richtung. Wo kopiert wird, fehlt die Einbettung. Wo niemand freiwillig mit dem Werkzeug arbeitet, fehlt das Vertrauen. Wo sich keine Kennzahl bewegt, wurde oft nie festgelegt, woran der Erfolg zu messen wäre. Das ist vielleicht die unbequemste Einsicht: Ein KI-Vorhaben, dessen Wirkung vorher niemand beziffert hat, kann hinterher auch niemand bewerten.

Weder Technikhaus noch Change-Beratung

Für unsere Arbeit folgt daraus eine klare Haltung. Wir verstehen uns weder als reines Technikhaus noch als reine Change-Beratung, weil keine der beiden Hälften die Lücke allein schließt. Wir binden die KI in Ihrer eigenen Instanz an das ERP an, damit sie im Prozess arbeitet und nicht daneben. Und wir begleiten die Menschen, die mit ihr arbeiten, von den ersten Interviews bis zu dem Punkt, an dem die neue Arbeitsweise selbstverständlich geworden ist. Erst wenn beides gelingt, zeigt sich die Wirkung dort, wo sie hingehört: in Ihren Zahlen.

Wenn Sie beim Lesen an einen bestimmten Ablauf in Ihrem Haus gedacht haben, lohnt sich vielleicht ein Gespräch darüber. Wir hören gern zu, bevor wir etwas vorschlagen.