Warum KI-Einführungen ohne Workflow-Design scheitern müssen
KI scheitert nicht, weil sie zu schwach ist. Sie scheitert, weil niemand entschieden hat, wo sie arbeiten darf und wo nicht. Tool-Einführungen suggerieren Kontrolle, beantworten aber nicht die entscheidenden Fragen.
Organisationen reden über KI, als wäre sie eine neue Softwarekategorie. Das ist der grundlegende Denkfehler.
KI scheitert nicht, weil sie zu schwach ist. Sie scheitert, weil niemand entschieden hat, wo sie arbeiten darf und wo nicht.
Das eigentliche Problem
In den meisten Organisationen ist Arbeit implizit:
- Abläufe sind bekannt, aber nicht explizit
- Entscheidungen werden getroffen, aber nicht geregelt
- Qualität wird erwartet, aber nicht definiert
KI verstärkt genau diese Unklarheit. Sie macht sie nicht besser.
Warum Tools das Problem verschärfen
Tool-Einführungen suggerieren Kontrolle:
- Lizenzen
- Schulungen
- Nutzungszahlen
Aber sie beantworten nicht die entscheidenden Fragen:
- Wann wird KI eingesetzt?
- Wofür genau?
- Was gilt als gutes Ergebnis?
- Wer entscheidet am Ende?
Ohne diese Klarheit produziert KI:
- mehr Varianten
- mehr Nacharbeit
- mehr Diskussionen
Produktivität sinkt – und niemand weiß warum.
Workflow-Design ist keine Prozessoptimierung
Workflow-Design bedeutet nicht:
- Prozesse zu automatisieren
- Effizienzdiagramme zu zeichnen
Es bedeutet:
- Arbeit explizit zu machen
- Vorarbeit von Entscheidung zu trennen
- Verantwortung eindeutig zuzuweisen
KI gehört in die Vorarbeit. Nicht in die Entscheidung.
Der unbequeme Teil
Workflow-Design zwingt Führung:
- Entscheidungen zu treffen
- Grenzen zu setzen
- Verantwortung zu übernehmen
Deshalb wird es vermieden. Und deshalb scheitern KI-Initiativen.
Fazit
KI ist kein Tool-Problem. Sie ist ein Arbeitslogik-Problem.
Wer KI einführt, ohne Workflows zu designen, führt Unsicherheit ein – nur schneller.
Bereit für ein Gespräch auf Augenhöhe?
Wenn dieser Standpunkt resoniert, sollten wir sprechen. Kein Pitch, keine Präsentation – nur Klarheit.