Wenn die KI-Strategie zur Realität des Unternehmens passt: 4 KI-Strategien, die zum Erfolg führen
- Thomas Untereichner
- 16. Jan.
- 6 Min. Lesezeit
Aktualisiert: 25. Jan.
EXECUTIVE SUMMARY
Viele KI-Initiativen liefern keinen messbaren Geschäftswert, obwohl Investitionen steigen. Der Hauptgrund ist selten die Leistungsfähigkeit der Modelle, sondern die Lücke zwischen strategischem Anspruch und organisatorischer Realität. Um diese Lücke zu schließen stellen wir ein Framework vor, dass als praxisnahes Werkzeug zur Identifizierung der eigenen KI-Strategie Anwendung findet.
Kategorisierung des Unternehmens
Anhand der Bewertung in die folgenden 2 Dimensionen, lassen sich grundsätzliche Strategien für KI-Initiativen ableiten:
Dimension 1: Kontrolle über die Wertschöpfungskette
wie stark ein Unternehmen den Weg von der Idee bis zum Markt kontrolliert
Dimension 2: Technologiebreite
wie breit sowie vernetzt die technologische Landschaft ist, die dafür integriert werden muss
Ableitende Strategien
Basierend auf der Kategorisierung des Unternehmens ergeben sich 4 grundsätzliche Strategien, KI erfolgreich zu nutzen:
Fokussierte Differenzierung: Tiefe statt Breite
Vertikale Integration: KI in das Operating Model einbauen
Kollaboratives Ökosystem: Innovation über Partnerschaft skalieren
Plattformführerschaft: Standards setzen und Ökosysteme orchestrieren
Der Mensch als kritischer Engpass
Akzeptanz, Vertrauen, neue Rollen und veränderte Arbeitsweisen. KI wird erst dann zur Rendite, wenn Unternehmen nicht nur pilotieren, sondern systematisch skalieren, und wenn Führung konsequent Struktur, Prozesse und Anreize so ausrichtet, dass KI im Alltag genutzt wird und in Ergebnisse übersetzt werden kann.
Am Ende ist KI keine Strategie. KI ist ein Werkzeug, das Strategie wirksam macht, aber auch nur, wenn Ihre Organisation Erkenntnisse in Ergebnisse verwandeln kann.
Einleitung
Das Problem liegt selten darin, was KI kann oder nicht kann. Häufiger entsteht der Bruch zwischen dem, was Führungskräfte erreichen wollen, und dem, was ihre Wertschöpfungsketten, Operating Model und Technologie Stacks realistisch tragen.
Dieses Muster ist weit verbreitet. 62 Prozent der Unternehmen nennen eine schlechte funktionsübergreifende Passung als Haupthindernis für eine erfolgreiche KI-Einführung, 63% verweisen auf die Notwendigkeit, Arbeitsabläufe anzupassen. Und nur 25% der CEOs geben an, sich vollständig darauf vorbereitet zu fühlen, KI organisationsweit einzusetzen, so eine Erhebung von Kearney und der Futurum Group.
Mehrere Studien deuten zudem darauf hin, dass viele KI-Initiativen keinen greifbaren Geschäftswert liefern. Laut S&P Global Market Intelligence haben Unternehmen 2025 einen großen Teil ihrer KI-Initiativen aufgegeben, deutlich mehr als im Vorjahr. Im Durchschnitt wurden 46% der Proof of Concepts verworfen, bevor sie in Produktion gingen. Eine aktuelle Umfrage der KI Firma Writer unter 1.600 Führungskräften und Mitarbeitenden zeigt ein ähnliches Bild: Nur ein Drittel der Organisationen erzielt eine bedeutende Kapitalrendite aus KI-Investitionen, obwohl 73% jährlich mehr als eine 1,5 Mio Euro für KI ausgeben. Blickt man nach Österreich sind die Zahlen unterm globalem Schnitt: nur 18% der befragten CEOs erzielt laut der Global CEO Survey von PwC durch KI-Maßnahmen höhere Umsätze.
In diesem Artikel stellen wir ein praktisches Framework vor, das Unternehmen dabei hilft, die Rendite ihrer KI-Investitionen zu erhöhen. Auf Basis von Forschung und Projekterfahrung in unterschiedlichen Branchen, darunter Konsumgüter und Advanced Manufacturing, identifizieren wir zwei Schlüsseldimensionen, die den KI-Erfolg prägen: die Kontrolle über die Wertschöpfungskette und die technologische Breite. Diese beiden Kräfte definieren die Landschaft der Möglichkeiten und führen zu vier unterschiedlichen Innovationsstrategien, mit denen Unternehmen KI-Potenzial realisieren können: fokussierte Differenzierung, vertikale Integration, kollaboratives Ökosystem und Plattformführerschaft. Jede Strategie hat eigene Anforderungen, Risiken und Chancen. Wenn die Strategie zur Realität des Unternehmens passt, kann der Nutzen erheblich sein.
Das Framework: Kategorisierung
Dimension 1: Kontrolle über die Wertschöpfungskette
Mit der Kontrolle über die Wertschöpfungskette ist der Einfluss gemeint, den ein Unternehmen auf den Weg von der Idee bis zum Markt hat.
Unternehmen mit hoher Kontrolle können Innovationen schneller testen, iterieren und skalieren, weil sie Produktdesign, Fertigung, Vertrieb und Kundenschnittstellen besitzen oder stark beeinflussen. Samsung kann zum Beispiel KI gestützte Display oder Kameraverbesserungen zügig in sein Portfolio ausrollen, weil es große Teile der Kette kontrolliert, von Chips bis hin zu globalem Handel.
Am anderen Ende stehen Organisationen mit geringer Kontrolle, etwa Tier 2 Zulieferer im Automotive Bereich oder Marken, die stark über Lizenzen und Partner arbeiten. Sie sind darauf angewiesen, dass andere Innovationen validieren, übernehmen oder verbreiten. Dadurch wird Tempo schwer, und der Gestaltungsspielraum für echte Differenzierung bleibt begrenzt.
Dimension 2: Technologische Breite
Technologische Breite beschreibt die Bandbreite und wechselseitige Abhängigkeit der Technologien, die ein Unternehmen integrieren muss, um wettbewerbsfähig zu sein.
In Bereichen mit hoher Breite, etwa Halbleiter, autonome Fahrzeuge oder Life Sciences, wirkt KI selten isoliert. Sie muss mit Sensorik, Robotik, Materialwissenschaft, Cloud Architektur und Edge Computing zusammenspielen. Hier ist Konvergenz Dauerzustand.
In Branchen mit geringerer Breite, etwa Lebensmittelverarbeitung, Baumaterialien oder grundlegende Logistik, sind Technologie Stacks oft stabiler. Auch dort kann KI große Effekte erzielen, meist jedoch durch die Verfeinerung bestehender Prozesse statt durch eine komplette Neudefinition des Spielfelds.
Wichtig ist:
Beide Dimensionen sind dynamisch. Ein Unternehmen kann in Forschung und Entwicklung eine hohe Breite haben, in der Kundenbindung aber eine geringe. Es kann in einer Region viel Kontrolle ausüben, in einer anderen stark von Intermediären abhängig sein. Entscheidend ist, dort zu investieren, wo das Unternehmen mit Fokus und Selbstvertrauen handeln kann.
Das Framework: Ableitung 4 KI-Strategien
01. Fokussierte Differenzierung: Tiefe statt Breite
Unternehmen mit begrenzter Wertschöpfungskettenkontrolle und geringer technologischer Breite agieren häufig in reifen Branchen. Sie besitzen tiefes Know-how in einem Teil der Kette, etwa Formulierung, Upstream Beschaffung oder Consumer Insights, kontrollieren aber nicht den gesamten Weg zum Markt. Sie müssen nicht an jeder technologischen Front führend sein, verfügen jedoch über Daten und Domänenwissen, um KI gezielt einzusetzen.
Die Logik lautet: Das System lässt sich nicht komplett umbauen, aber es lässt sich intelligenter machen. KI wird genutzt, um Produkte oder Prozesse innerhalb eines klar abgegrenzten Bereichs zu optimieren. Typische Erfolge sind präzise, wirkungsvolle Use Cases: ein besseres Labeling, ein smarterer Sensor, eine adaptivere Rezeptur.
Das Hauptrisiko in dieser Strategie ist ein Übermaß an Ehrgeiz. Wenn der Use Case größer ist als die Fähigkeit, die Unsicherheit zu managen, kippt Differenzierung schnell in Verlust.
02. Vertikale Integration: KI in das Operating Model einbauen
Unternehmen mit hoher Wertschöpfungskettenkontrolle, aber begrenzter technologischer Breite sind oft ideale Kandidaten für die skalierte Einführung von KI. Sie müssen nicht jeden Trend an der Spitze treiben. Der Hebel liegt darin, KI tief in bestehende Prozesse einzubetten und diese unternehmensweit zu verbinden.
KI verknüpft Erkenntnisse über interne Systeme hinweg und macht Synergien sichtbar, die durch Silos verborgen bleiben. Typische Anwendungsfelder sind operative Exzellenz, prädiktive Wartung, dynamische Preisgestaltung, nachfrageorientierte Logistik und bessere Workforce Planung. Hier wirkt Skalierung als Multiplikator: Je größer der Betrieb, desto stärker die kumulativen Effekte auch kleiner Verbesserungen.
Das Risiko: zu groß zu denken, bevor die Grundlagen sitzen. Integration ist weniger ein Tool Problem als ein Umsetzungsproblem.
03. Kollaboratives Ökosystem: Innovation über Partnerschaft skalieren
Einige Unternehmen bewegen sich in technologisch komplexen Umfeldern, haben aber wenig Kontrolle darüber, wie ihre Lösungen letztlich in den Markt gelangen. In dieser Strategie entsteht Erfolg nicht durch Alleingang, sondern durch strategische Partnerschaften. Es geht um das Teilen von Risiko, Infrastruktur und Expertise. Häufig sind Regulierungsbehörden, Forschungseinrichtungen oder Plattformpartner entscheidend, um den Endnutzer zu erreichen.
Der Vorteil dieser Strategie liegt oft in grundlegenden Durchbrüchen in der Frühphase. Aber Entdeckung braucht Koordination. Wenn Governance unklar ist, Kulturen kollidieren oder Ziele auseinanderlaufen, geraten selbst gute Projekte ins Stocken. Kooperation funktioniert nur, wenn Technologie, Daten und Arbeitsrealität zusammenpassen.
04. Plattformführerschaft: Standards setzen und Ökosysteme orchestrieren
Unternehmen mit hoher Wertschöpfungskettenkontrolle und hoher technologischer Breite passen sich nicht nur an Veränderungen an, sie gestalten sie. Sie schaffen Infrastruktur, definieren Standards, öffnen APIs und entwerfen Systeme, auf denen andere aufbauen wollen. Plattformführerschaft bedeutet Orchestrierung.
Das Risiko in dieser Strategie ist selten schwache Technologie. Häufig ist es Vertrauensverlust. Googles DeepMind Health arbeitete mit britischen Krankenhäusern an diagnostischen Modellen. Technologisch war vieles vielversprechend. Als jedoch öffentliche Kritik an der Nutzung großer Mengen von NHS-Daten ohne ausreichende Zustimmung laut wurde, entstand massiver Gegenwind. Die Initiative verlor an Schwung und wurde organisatorisch neu eingeordnet. Die Lehre: Wer Standards setzt, muss Vertrauen verdienen und halten, bei Partnern, Regulierern und Endnutzern.
Der Mensch als kritischer Engpass
Über alle vier Strategien hinweg ist die entscheidende Herausforderung meist nicht technisch, sondern menschlich. Viele KI-Initiativen scheitern nicht, weil Algorithmen zu schwach sind, sondern weil Menschen die Werkzeuge nicht nutzen wollen oder ihnen misstrauen. In der erwähnten Writer Umfrage gaben 31 Prozent der Mitarbeitenden an, aktiv gegen KI-Initiativen ihres Unternehmens zu protestieren, oft aus Angst, ersetzt zu werden. Ein Teil ging weiter und berichtete von bewusster Sabotage, etwa durch manipulierte Kennzahlen oder absichtlich schlechtere Ergebnisse, um die Einführung zu bremsen.
Somit verändert sich auch die Rolle von Führung. Manager koordinieren nicht mehr nur Menschen, sondern müssen Teams dabei unterstützen, mit Algorithmen zusammenzuarbeiten: maschinelle Insights interpretieren, Arbeitsabläufe neu denken, technischen Fortschritt in menschlichen Fortschritt übersetzen. Das verlangt Kulturwandel, Raum für Experimente, schnelles Lernen und die Akzeptanz, dass frühe Versionen nicht perfekt sind. Die erfolgreichsten Organisationen behandeln KI nicht als fertige Antwort, sondern als produktive Frage: Wie können wir klüger zusammenarbeiten?
Strategie kann in einem Quadranten beginnen, doch nachhaltiger Erfolg entsteht, wenn ein Unternehmen über Quadranten hinweg ein konsistentes System baut. Fokussieren, wo KI schnell Mehrwert liefert. Integrieren, wo Skalierung Leistung verstärkt. Kooperieren, wo komplementäre Fähigkeiten zählen. Plattformen schaffen, wo man Standards und Schnittstellen prägen kann.
Fazit
Nicht Pilotieren gewinnt, sondern Skalieren
Das nächste Jahrzehnt wird nicht von den Unternehmen gewonnen, die die meisten Pilotprojekte starten. Es wird von jenen gewonnen, die wissen, wie man skaliert. Das bedeutet, Ehrgeiz in Umsetzung zu übersetzen, eine Strategie zu wählen, die zur organisatorischen Realität passt, Mitarbeitende zu stärken und KI an dem auszurichten, was man tatsächlich kontrolliert.
Am Ende ist KI nicht die Strategie. KI ist ein Werkzeug, das Strategie wirksam macht. Stellen Sie daher die schwierigen Fragen: Wo haben wir echten Verhandlungsspielraum? Wo können wir schnell lernen und iterieren? Welche Art von Innovation wollen wir freisetzen? KI kann Erkenntnisse erzeugen, aber nur Ihre Organisation kann sie in Ergebnisse verwandeln.
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