In einem fensterlosen Meetingraum irgendwo in Deutschland. Drei Führungskräfte, eine Beraterin, eine Strategie-PPT. Slide 17 zeigt ein Diagramm mit Pfeilen, irgendwo steht „AI-Pilot“. Einer nickt, der andere sagt „Genau sowas brauchen wir auch.“ Zwei Monate später gibt es einen Chatbot – und niemand nutzt ihn.
Viele Unternehmen verfallen derzeit in einen fast panischen Aktionismus rund um das Thema Künstliche Intelligenz. Die interne Stimmung schwankt zwischen FOMO („Fear of Missing Out“) und dem Drang, irgendetwas mit AI gemacht zu haben, um die nächste Vorstandspräsentation nicht mit leeren Händen betreten zu müssen. Das Resultat: Proof-of-Concepts ohne Concept, MVPs ohne Market, und Use-Cases, die nur Use, aber keinen echten Case haben.
Der Glaube: Wenn wir nur schnell genug etwas mit AI bauen, zeigen wir Innovationsfähigkeit.
Die Realität: Es wird viel gebaut, wenig genutzt, noch weniger verändert.
„Hauptsache was mit AI“ ist keine Innovationsstrategie. Es ist ein Reflex.
Innovation beginnt nicht mit Technologie, sondern mit Relevanz. Wer AI-Projekte startet, ohne ein echtes Problem zu verstehen, zu durchdringen und in den organisatorischen Kontext einzubetten, der baut meist nur digitale Feigenblätter. Es sieht modern aus, aber es deckt nur die Angst auf, abgehängt zu werden.
Ein Beispiel: Der zehnte interne Chatbot, der die Kantinenzeiten vorliest oder die Urlaubstage verwaltet, löst kein strategisches Problem. Es ist nett. Vielleicht sogar effizient. Aber es ist nicht innovativ.
Wer AI wirklich strategisch nutzen will, muss sich leider erst ein paar unbequeme Fragen stellen:
Strategische AI-Innovation beginnt dort, wo sie unersetzlich ist – nicht da, wo sie nett wäre. Sie schafft neue Datenfundamente, neue Services, neue Kundenerlebnisse – nicht nur neue Buttons.
Ein paar Impulse aus der Praxis:
Am Ende bleibt die Entscheidung bei jedem selbst:
Will man Teil der großen AI-Welle sein – oder will man echte, relevante Innovation gestalten?
