Warum Mitarbeiter-Enablement über Erfolg oder Scheitern Ihrer KI-Strategie entscheidet

Die Zahlen sprechen eine klare Sprache

Die KPMG-Studie 2025 hat 653 Entscheiderinnen und Entscheider aus 18 Branchen befragt. Die Ergebnisse zeigen eine verblüffende Diskrepanz zwischen Selbstwahrnehmung und Realität.

Drei Faktoren kristallisieren sich heraus, wenn es um die erfolgreiche Implementierung von KI geht: Investitionsbereitschaft, Trusted AI und Mitarbeiter-Enablement. Genau hier wird es interessant.

72 Prozent der befragten Unternehmen fühlen sich gut oder sehr gut vorbereitet, ihre Mitarbeitenden zu schulen. Das ist ein Sprung von 34 Prozentpunkten gegenüber 2024. Die Selbstsicherheit wächst also rasant.

Aber: Nur 25 Prozent planen konkrete Investitionen in Schulungen in den nächsten 12 Monaten.

Lesen Sie diese Zahlen nochmal: Drei Viertel fühlen sich bereit. Aber nur ein Viertel handelt.

Noch deutlicher wird die Lücke bei einem anderen Datenpunkt: 69 Prozent der Unternehmen haben eine KI-Strategie entwickelt. Klingt erst mal gut. Doch nur 26 Prozent haben eine unternehmensweite Trusted-AI-Strategie tatsächlich etabliert.kpmg Der Rest? Papier, PowerPoint, gute Absichten.

Die Frage lautet: Warum klaffen Selbstwahrnehmung und tatsächliches Handeln so weit auseinander? Und wichtiger noch: Was bedeutet das für Ihr Unternehmen?

Die Antwort ist unbequem: Viele Unternehmen verwechseln „darüber nachgedacht haben“ mit „es umgesetzt haben“. Sie verwechseln „wir haben ein Webinar gemacht“ mit „unsere Mitarbeitenden sind befähigt“. Und genau diese Verwechslung entscheidet darüber, ob Ihre KI-Investitionen Wert schaffen oder vernichten.

Das Problem: „Sich bereit fühlen“ ist nicht dasselbe wie „befähigt sein“

Ich höre immer wieder ähnliche Geschichten:

„Wir haben letzten Monat ein zweistündiges Webinar zum Thema KI gemacht. Das Thema ist abgehakt.“

„Unsere IT hat Microsoft Copilot für alle ausgerollt. Jetzt müssen die Leute es nur noch nutzen.“

„Wir haben eine KI-Policy geschrieben und ins Intranet gestellt. Compliance erledigt.“

Hier liegt der Irrtum. Diese Maßnahmen sind nicht grundsätzlich falsch. Aber sie sind bei weitem nicht ausreichend.

Was wirklich passiert ohne strukturiertes Enablement

Szenario 1: Die Tools werden nicht genutzt

Ein mittelständisches Unternehmen investiert sechsstellig in KI-Tools und Lizenzen. Drei Monate später zeigt die Nutzungsstatistik: 12 Prozent aktive User. Die restlichen 88 Prozent? Haben sich einmal angemeldet, waren überfordert und sind zurück zu den alten Methoden.

Szenario 2: Die Tools werden falsch genutzt

Ein Marketing-Team nutzt ChatGPT, um Kundenkommunikation zu automatisieren. Ohne Verständnis für Datenschutz, Markenstimme oder Qualitätssicherung. Das Ergebnis: generische Texte, die mehr schaden als nutzen, und ein Vertrauensverlust bei Kunden.

Szenario 3: Tool-Wildwuchs ohne Strategie

Jede Abteilung kauft ihre eigenen Tools. Marketing hat ein anderes System als Vertrieb. HR nutzt wieder was anderes. IT verliert den Überblick. Compliance bekommt Panik. Kosten explodieren. Niemand weiß, wer was wofür nutzt.

Szenario 4: Mitarbeitende sind verunsichert

„Ersetzt KI meinen Job?“ Diese Frage schwebt unausgesprochen über vielen Meetings. Ohne klare Kommunikation und echte Befähigung entsteht keine Aufbruchsstimmung, sondern Abwehrhaltung. Menschen blocken ab, sabotieren subtil oder warten ab, bis „der Hype vorbei ist“.

Warum das so ist

Das Problem ist nicht mangelndes Interesse. Die meisten Mitarbeitenden sind neugierig, offen, lernbereit. Ich sehe das Problem auf drei Ebenen:

Die Reihenfolge ist falsch

Viele Unternehmen kaufen Tools, bevor sie wissen, wofür. Die IT entscheidet, das Marketing will was Cooles, oder „alle haben Copilot, wir auch“. Dann wird geschult. Dann wird gehofft, dass Use Cases entstehen. Das funktioniert selten.

Die richtige Reihenfolge ist meiner Erfahrung nach umgekehrt: Erst Use Cases identifizieren. Dann Tech Stack wählen, der diese Use Cases abdeckt. Dann befähigen.

Enablement wird als „Nice-to-have“ behandelt

In Budgetverhandlungen gewinnen Tools und Lizenzen gegen Schulungen. Die Logik: „Wir haben die Technik, jetzt muss es funktionieren.“ Als würde man eine Maschine kaufen und erwarten, dass Mitarbeitende intuitiv wissen, wie man sie bedient.

Keine Messung, ob Schulungen wirken

Sie würden niemals eine Maschine kaufen, ohne zu messen, ob sie die versprochene Leistung bringt. Aber bei Schulungen? „Wir haben 80 Teilnehmer gehabt, die Feedback-Bögen waren positiv.“ Das ist auch ein Erfolg, aber er sagt noch nichts über die wirkliche Fähigkeit der Mitarbeitenden aus, KI nun effizient im Unternehmen zu nutzen.

Die harte Wahrheit: Eine MIT-Studie zeigt, dass 95 Prozent der generativen KI-Pilotprojekte in Unternehmen scheitern und keinerlei messbare Kapitalrendite liefern.
Nicht, weil die Technologie nicht funktioniert. Sondern weil Menschen nicht befähigt werden, sie richtig einzusetzen.

Die Lösung: Systematisches AI Enablement in 3 Stufen

Erfolgreiches Mitarbeiter-Enablement beginnt oft mit einem Event. Ein Webinar, ein Workshop, eine E-Learning-Plattform. Das ist ein guter Start. Aber eben nur das: ein Start. Wirkliches Enablement ist ein systematischer Prozess in drei aufeinander aufbauenden Stufen.

Aber bevor wir in die Stufen einsteigen: Wo stehen Sie gerade?

Schritt 0: Bestandsaufnahme (wenn Sie bereits Tools haben)

Die meisten Unternehmen haben bereits KI-Tools im Einsatz. Bevor Sie weitermachen, stellen Sie diese Fragen:

Wie kam es zu dieser Tool-Entscheidung?

Hat die IT entschieden, weil es technisch passte?
Hat eine Abteilung Druck gemacht?
Oder gab es eine strategische Analyse: „Diese Use Cases brauchen wir, dafür ist dieses Tool richtig“?

Gibt es überhaupt eine KI-Strategie?

Wenn ja: Deckt der bestehende Tech Stack diese Strategie ab?
Wenn nein: Warum haben Sie Tools gekauft, ohne zu wissen, wofür?

Welche Use Cases wurden identifiziert?

Wurden Use Cases vor der Tool-Auswahl gesammelt?
Oder wurden Tools gekauft und dann gehofft, dass Use Cases entstehen?

Was wird tatsächlich genutzt?

Nutzungsraten checken: Welche Tools liegen brach?
Wo ist Wildwuchs entstanden? (Jede Abteilung ihr eigenes System)

Ergebnis der Bestandsaufnahme:

Szenario A: Bestehende Tools passen zur Strategie und decken Use Cases ab → Enablement darauf aufbauen
Szenario B: Lücken vorhanden → nachsteuern (zentraler Stack + gezielte Sondertools)
Szenario C: Wildwuchs und Chaos → konsolidieren, Strategie entwickeln, neu aufsetzen

Wenn Sie noch keine Tools haben: Glückwunsch. Sie können es von Anfang an richtig machen.

Stufe 1: AI Literacy – Die Basis schaffen

Was ist das?

AI Literacy bedeutet: Ein grundlegendes Verständnis dafür entwickeln, was KI kann und was nicht, welche Chancen sie bietet und welche Risiken sie birgt. Es geht nicht um technisches Tiefenwissen, sondern um informierte Entscheidungsfähigkeit.

Und vor allem: Es geht darum, Use-Case-Denken zu entwickeln. Je mehr Menschen verstehen, was möglich ist, desto mehr denken sie in Anwendungsfällen: „Ah, das geht? Dann würde ich gerne diesen Prozess automatisieren.“ Es ist bei künstlicher Intelligenz meiner Meinung nach auch sehr wichtig zu verstehen, was eben noch nicht geht, wo der Mensch gebraucht wird. Das hilft nicht nur realistische Use Cases zu entwickeln, das hilft auch dabei Ängste abzubauen. Denn die KI wird nicht Jobs abbauen, sie wird die Art wie wir arbeiten verändern.

Was es NICHT ist:

Ein zweistündiges Webinar für 200 Personen, in dem jemand durch 80 Folien klickt und erklärt, wie neuronale Netze funktionieren.

Wie geht’s richtig?

AI Literacy muss rollenspezifisch sein. Die Geschäftsführerin braucht andere Informationen als die Marketing-Managerin, der Produktionsleiter andere als die Personalabteilung.

Beispiel: Rollenspezifische Formate

Geschäftsführung & C-Level: Strategische Implikationen, Wettbewerbsvorteile, regulatorische Anforderungen, Investitionsentscheidungen. Aber auch: Wie sammeln wir Use Cases? Wie wählen wir den richtigen Tech Stack? Format: Halbtages-Workshop mit Case Studies aus der Branche.

Marketing & Vertrieb: Was ist mit KI möglich? Content-Erstellung, Kundenkommunikation, Lead-Qualifizierung. Format: Interaktive Session mit Live-Demos. Ziel: Use-Case-Denken entwickeln. „Welche eurer Prozesse könnten wir damit vereinfachen?“

HR & Verwaltung: Automatisierung wiederkehrender Aufgaben, Talentsuche, Onboarding. Aber auch: Was geht nicht? Der EU AI Act setzt klare Grenzen bei Bewerbermanagement und Mitarbeiterbeurteilung. Format: Schulung, was möglich ist. Je mehr Wissen, desto mehr Use-Case-Denken: „Ah, das geht? Dann automatisiere ich diesen Prozess.“

Ergebnis:

Mitarbeitende verstehen, warum KI für sie relevant ist. Nicht theoretisch, sondern konkret für ihren Arbeitsalltag. Und sie beginnen, in Use Cases zu denken.

Wichtig: Use Cases einsammeln

Nach jeder Literacy-Session: Use Cases dokumentieren. Was wollen die Bereiche wirklich? Welche Prozesse sollen optimiert werden? Welche Probleme gelöst?

Diese Use Cases sind die Grundlage für alles, was folgt.

Stufe 2: AI Enablement – Befähigung für den Alltag

Was ist das?

Hier geht es um konkrete Fähigkeiten: Wie nutze ich KI-Tools in meinem spezifischen Arbeitskontext? Wie formuliere ich Prompts, die brauchbare Ergebnisse liefern? Wie integriere ich KI in meine bestehenden Workflows?

AI Enablement ist der Schritt von „Ich verstehe, was KI kann“ zu „Ich kann KI selbst einsetzen, um bessere Arbeit zu leisten“.

Aber: Erst jetzt, nachdem Use Cases gesammelt wurden, wird der Tech Stack gewählt.

Die richtige Reihenfolge:

Use Cases priorisieren: Welche bringen den größten Mehrwert? Welche sind schnell umsetzbar?
Tech Stack wählen: Zentrales System, das 80% der Use Cases abdeckt (z.B. Langdock, Make, Microsoft 365 Copilot, andere Enterprise-Lösungen)
Sondertools nur wo nötig: Für die spezifischen 20%, die der zentrale Stack nicht abdeckt (zb. für die Legal Abteilung, für Engineering)
Schulung auf diesem Stack: Nicht abstrakt, sondern an den konkreten Use Cases

Warum zentraler Tech Stack?

Einheitliche Governance und Compliance
IT kann Support leisten
Kosten kontrollierbar
Keine Daten-Silos
Skalierbar

Prompt Engineering Bootcamps

Der Unterschied zwischen „Schreib mir eine E-Mail an einen Kunden“ und einem strukturierten Prompt, der Kontext, Tonalität, Zielgruppe und gewünschtes Ergebnis berücksichtigt, ist der Unterschied zwischen Frust und Produktivität.

Beispiel:

Schlechter Prompt: „Schreib eine Produktbeschreibung für unsere neue Software.“

Guter Prompt: „Du bist ein B2B-Copywriter mit Fokus auf Mittelstand. Schreibe eine Produktbeschreibung für unsere Projektmanagement-Software, die sich an Geschäftsführer von Unternehmen mit 50 bis 200 Mitarbeitenden richtet. Kernbotschaft: Zeitersparnis durch Automatisierung. Ton: professionell, aber nahbar. Länge: 150 Wörter. Struktur: Problem, Lösung, Nutzen.“

In Bootcamps lernen Mitarbeitende, Prompts systematisch aufzubauen. Durch Übung, Feedback, Iteration. Bezogen auf ihre konkreten Use Cases.

Ambassador-Netzwerke aufbauen

Das erfolgreichste Enablement-Modell ist von innen heraus getrieben. Statt externe Berater, die kommen, schulen und wieder verschwinden, bauen Sie ein internes Netzwerk auf:

Aus jedem Fachbereich mindestens 1 Ambassador: Intensiv geschult (3 bis 5 Tage), kennen den Tech Stack in der Tiefe, treiben Use Cases in ihrem Bereich voran
Light Ambassadors: Geschult für spezifische Aufgaben, Ansprechpartner für ihre Teams
Champions: Führungskräfte, die das Thema strategisch verankern und Ressourcen sichern

Diese Menschen werden zu Multiplikatoren. Sie schulen nicht nur, sie leben vor, experimentieren, teilen Learnings, motivieren.

Quick Wins ermöglichen

Mit einem zentralen Tech Stack wie Langdock können viele kleine Quick Wins direkt von Mitarbeitenden selbst umgesetzt werden. Keine IT-Tickets. Keine Wartezeiten. Erste Effizienzgewinne folgen schnell.

Beispiel: HR automatisiert Onboarding-E-Mails. Marketing erstellt Social-Media-Content-Pläne in einem Bruchteil der Zeit. Vertrieb personalisiert Angebote automatisch.

Ergebnis:

Mitarbeitende nutzen KI im Alltag. Selbstständig, sicher und mit messbarem Impact. Auf einem zentralen, strategisch gewählten Tech Stack.

Stufe 3: AI Adoption – Messbare Erfolge erzielen

Was ist das?

Adoption bedeutet: KI ist kein „Extra-Tool“, sondern integraler Bestandteil von Workflows, Prozessen und Entscheidungen. Es gibt kontinuierliche Verbesserung, dokumentierte Best Practices und messbare Ergebnisse.

Wie geht’s?

KPIs definieren und tatsächlich tracken

Vage Ziele wie „Wir wollen produktiver werden“ bringen nichts. Sie brauchen konkrete Metriken:

Nutzungsrate: Wie viele Mitarbeitende nutzen die Tools aktiv? (Nicht einmalig, sondern regelmäßig)
Zeitersparnis: Wie viele Stunden pro Woche werden durch Automatisierung frei?
Qualitätsverbesserung: Sinkt die Fehlerquote? Steigt die Kundenzufriedenheit?
ROI: Was kosten die Tools plus Schulungen? Was bringen sie messbar ein?

Feedback-Schleifen etablieren

„Was funktioniert gut? Was blockiert? Welche neuen Use Cases sind entstanden?“

Diese Feedback-Schleifen haben drei Funktionen:

Optimierung: Workflows werden kontinuierlich verbessert
Motivation: Mitarbeitende sehen, dass ihre Anliegen ernst genommen werden
Nachsteuerung: Wo brauchen wir doch Sondertools? Wo reicht der zentrale Stack nicht?

Best Practices dokumentieren & teilen

Erfolgsgeschichten intern sichtbar machen:

„Das Marketing-Team hat mit KI-gestützter Content-Planung 10 Stunden pro Woche gespart.“ „Die Produktion hat durch Predictive Maintenance ungeplante Ausfälle um 30% reduziert.“ „HR hat Onboarding-Prozesse um 40% beschleunigt.“

Diese Stories wirken motivierender als jede externe Case Study. Sie zeigen: „Das funktioniert hier, bei uns, mit unseren Prozessen.“

Nachsteuern bei Bedarf

Der zentrale Tech Stack deckt 80% ab. Aber was ist mit den 20%?

Hier kommen gezielte Sondertools ins Spiel. Nicht als Wildwuchs, sondern strategisch:

Klare Begründung: Warum brauchen wir dieses Tool?
Governance: Wer darf es nutzen? Wie wird Compliance sichergestellt?
Integration: Wie spielt es mit dem zentralen Stack zusammen?

Ergebnis:

Sichtbarer ROI, messbare Erfolge, eine Organisation, die KI nicht als Projekt, sondern als Teil ihrer DNA begreift. Mit einem strategisch aufgebauten Tech Stack, der skaliert, kontrollierbar ist und echten Wert liefert.

Praxisbeispiel: So sieht erfolgreiches Enablement aus

Lassen Sie mich Ihnen zwei typische Szenarien zeigen. Anonymisiert, aber basierend auf realen Projekten.

Szenario A: Unternehmen mit bestehendem Tool-Chaos

Ausgangssituation

Ein mittelständisches Unternehmen im Maschinen- und Anlagenbau, rund 500 Mitarbeitende. Die Geschäftsführung hat vor sechs Monaten Microsoft 365 Copilot-Lizenzen für alle gekauft. Investition: sechsstellig.

Parallel dazu:

Marketing nutzt Jasper für Content
Vertrieb hat sich ChatGPT Plus geholt
HR experimentiert mit einem Recruiting-Tool
IT hat den Überblick verloren

Drei Monate nach Rollout: Ernüchterung.

Nutzungsrate Copilot: 12 Prozent
Feedback der Mitarbeitenden: „Verstehe nicht, wofür ich das brauchen soll.“
IT-Support wird geflutet mit Anfragen
Compliance ist besorgt wegen Datenschutz
Geschäftsführung fragt sich: „Haben wir Geld zum Fenster rausgeworfen?“

Maßnahme: Bestandsaufnahme und strategischer Neuaufbau

Schritt 1: Bestandsaufnahme (Woche 1)

Welche Tools sind im Einsatz? (Ergebnis: 7 verschiedene KI-Tools, niemand wusste von allen)
Wie kam es zu diesen Entscheidungen? (Ergebnis: Jede Abteilung hat selbst entschieden)
Gibt es eine KI-Strategie? (Ergebnis: Nein)
Was wird tatsächlich genutzt? (Ergebnis: Nutzungsraten zwischen 8% und 15%)

Schritt 2: Use Cases einsammeln (Woche 2 bis 4)

Workshops in allen Bereichen:

„Was wollt ihr wirklich automatisieren?“
„Welche Prozesse kosten euch Zeit?“
„Wo seht ihr Potenzial?“

Ergebnis: 34 Use Cases, priorisiert nach Impact und Umsetzbarkeit.

Schritt 3: Tech Stack Entscheidung (Woche 4)

Analyse: Welches System deckt die meisten Use Cases ab?

Entscheidung: Langdock als zentraler Stack

Deckt 28 der 34 Use Cases ab
Governance und Compliance integriert
Einfache Bedienung
Skalierbar

Für die verbleibenden 6 Use Cases: 2 Sondertools, strategisch ausgewählt.

Alte Tools werden abgeschaltet. Wildwuchs beendet.

Schritt 4: Ambassador-Aufbau (Woche 5 bis 6)

Aus jedem Fachbereich wird mindestens 1 Ambassador ausgewählt (Vertrieb, Marketing, Produktion, HR, Controlling, Einkauf):

3 Tage intensives Training auf Langdock
Nicht nur Tool-Bedienung, sondern: Use-Case-Umsetzung, Prompt Engineering, Change Management
Jeder Ambassador übernimmt 2 bis 3 priorisierte Use Cases aus seinem Bereich

Schritt 5: Use-Case-Workshops (Woche 7 bis 8)

Ambassadors führen Workshops in ihren Bereichen durch:

Vertrieb: „Wie erstelle ich personalisierte Angebote in 20% der Zeit?“
Marketing: „Wie plane ich Social-Media-Content für einen Monat in 2 Stunden?“
Produktion: „Wie analysiere ich Maschinendaten, um Wartung vorherzusagen?“

Entscheidend: Hands-on. Teilnehmende arbeiten an ihren echten Aufgaben, nicht an Dummy-Beispielen. Die Use Cases, die sie selbst identifiziert haben, werden jetzt umgesetzt.

Schritt 6: Quick-Start-Trainings für alle (Woche 9 bis 12)

Jeder Mitarbeitende durchläuft ein 3-stündiges Training:

30 Min: Warum KI? Warum dieser Tech Stack? (Kontext, Mehrwert)
90 Min: Hands-on mit konkreten Beispielen aus dem eigenen Bereich
60 Min: Offene Fragen, Experimentieren, erste eigene Prompts

Schritt 7: Kontinuierliche Begleitung (ab Woche 13)

Wöchentliche „Office Hours“ mit Ambassadors
Monatliche Best-Practice-Sharing-Sessions
Slack-Channel für Fragen, Tipps, Erfolgsgeschichten
Monatliches KPI-Tracking

Ergebnis nach 3 Monaten

Nutzungsrate: 60 Prozent (von 12% auf 60%)
Zeitersparnis in Pilotbereichen: 6 bis 8 Stunden pro Woche pro Person
Internes Netzwerk: 18 weitere Personen haben sich als Light Ambassadors gemeldet
ROI: Die Zeitersparnis entspricht hochgerechnet 1,5 Vollzeitstellen bei gleichbleibender Qualität
Tool-Kosten: Um 40% reduziert durch Konsolidierung
Compliance: Klare Governance, IT hat wieder Überblick

Was war der entscheidende Unterschied?

Nicht die Tools. Die waren vorher auch da. Sondern: Strategischer Aufbau statt Wildwuchs. Use Cases vor Tools. Zentraler Stack statt Chaos.

Szenario B: Unternehmen ohne bestehende Tools (Neuaufbau)

Ausgangssituation

Ein Beratungsunternehmen, 120 Mitarbeitende. Noch keine KI-Tools im Einsatz. Die Geschäftsführung will es von Anfang an richtig machen.

Maßnahme: Strategischer Aufbau von Grund auf

Schritt 1: AI Literacy Workshops (Woche 1 bis 2)

Rollenspezifische Workshops für alle Bereiche:

Was ist möglich?
Welche Chancen, welche Risiken?
Ziel: Use-Case-Denken entwickeln

Schritt 2: Use Cases einsammeln (Woche 3 bis 4)

Nach jedem Workshop: Use Cases dokumentieren.

Ergebnis: 41 Use Cases aus allen Bereichen.

Schritt 3: Priorisierung (Woche 5)

Workshop mit Führungskräften:

Welche Use Cases haben den größten Impact?
Welche sind schnell umsetzbar?
Welche sind strategisch wichtig?

Ergebnis: 15 priorisierte Use Cases für Phase 1.

Schritt 4: Tech Stack Auswahl (Woche 6)

Analyse: Welches System deckt diese 15 Use Cases am besten ab?

Entscheidung: Langdock

Deckt 14 der 15 Use Cases ab
Für den 15. Use Case: Ein Sondertool, strategisch begründet

Schritt 5: Pilot mit Ambassadors (Woche 7 bis 10)

10 Ambassadors (aus allen Bereichen) werden intensiv geschult. Sie setzen die 15 Use Cases um. Learnings werden dokumentiert.

Schritt 6: Rollout für alle (Woche 11 bis 14)

Basierend auf den Learnings: Schulungen für alle Mitarbeitenden. Nicht abstrakt, sondern an den umgesetzten Use Cases.

Ergebnis nach 3 Monaten

Nutzungsrate: 78 Prozent (von Anfang an hoch, weil strategisch aufgebaut)
Zeitersparnis: 4 bis 10 Stunden pro Woche pro Person
Keine Tool-Kosten verschwendet
Klare Governance von Anfang an
Skalierbare Struktur

Was war der entscheidende Unterschied?

Die richtige Reihenfolge: Use Cases vor Tools. Strategie vor Technik.

Checkliste: 7 Fragen, die zeigen, ob Ihr Enablement funktioniert

Machen Sie den Selbsttest. Seien Sie ehrlich. Nicht, wie Sie es gerne hätten, sondern wie es wirklich ist.

1. Haben Sie Use Cases vor Tools identifiziert?

Rot: „Wir haben Tools gekauft und hoffen, dass Use Cases entstehen.“ Grün: „Wir haben 15 priorisierte Use Cases gesammelt und dann den Tech Stack gewählt, der sie abdeckt.“

2. Haben Sie einen zentralen Tech Stack oder Tool-Wildwuchs?

Rot: „Jede Abteilung nutzt ihre eigenen Tools. IT hat den Überblick verloren.“ Grün: „Wir haben einen zentralen Stack, der 80% abdeckt. Sondertools nur strategisch begründet.“

3. Gibt es ein Ambassador-Netzwerk oder läuft alles über externe Berater?

Rot: „Wenn wir ein AI-Thema haben, buchen wir einen Workshop.“ Grün: „Wir haben aus jedem Fachbereich mindestens 1 Ambassador, der Use Cases vorantreibt, schult und als Ansprechpartner dient.“

4. Messen Sie Adoption oder ‚fühlt‘ sich das gut an?

Rot: „Die Schulungen kamen gut an, die Feedback-Bögen waren positiv.“ Grün: „Wir tracken Nutzungsraten, Zeitersparnis und ROI monatlich. Wir wissen genau, welche Tools genutzt werden und welche nicht.“

5. Sind Ihre Schulungen hands-on oder PowerPoint-Marathons?

Rot: „Wir haben einen externen Trainer eingeladen, der 4 Stunden über AI-Grundlagen gesprochen hat.“ Grün: „Mitarbeitende arbeiten an ihren konkreten Use Cases. Sie gehen mit funktionierenden Lösungen aus den Workshops.“

6. Haben Sie eine Feedback-Schleife oder war die Schulung ein One-Shot?

Rot: „Wir haben im März eine Schulung gemacht. Seitdem nichts mehr.“ Grün: „Alle 4 Wochen: Review, Feedback, neue Use Cases. Kontinuierliche Verbesserung ist Standard.“

7. Ist AI in Prozesse integriert oder ein ‚Extra-Tool‘?

Rot: „Mitarbeitende nutzen AI, wenn sie daran denken. Ansonsten läuft alles wie immer.“ Grün: „AI ist Teil unserer Standard-Workflows. Beispiel: Jedes Angebot durchläuft AI-gestützte Qualitätsprüfung.“

Auswertung:

5 bis 7 Grün: Sie sind auf einem sehr guten Weg. Weiter so, Optimierung läuft.
3 bis 4 Grün: Solide Basis, aber Luft nach oben. Fokus auf systematische Skalierung.
0 bis 2 Grün: Zeit für strategischen Neuaufbau. Use Cases einsammeln, Tech Stack überdenken.

Fazit: Enablement ist kein Kostenfaktor, sondern Ihr wichtigster Hebel

Kommen wir zurück zu den KPMG-Zahlen: 72 Prozent fühlen sich bereit, Mitarbeitende zu schulen. Aber nur 25 Prozent investieren konkret.

Diese Lücke ist Ihre Chance.

Während drei Viertel der Unternehmen sich in Selbstzufriedenheit wiegen, Tools kaufen und hoffen, dass „es schon irgendwie funktioniert“, können Sie handeln.

Aber handeln Sie strategisch:

Nicht: Tools kaufen → hoffen → scheitern Sondern: Use Cases sammeln → Tech Stack wählen → befähigen → messen → optimieren

Mitarbeiter-Enablement ist kein Kostenfaktor. Es ist der Hebel, der darüber entscheidet, ob Ihre KI-Investitionen ROI liefern oder in der Bedeutungslosigkeit verschwinden.

Die Technologie ist da. Die Tools sind verfügbar. Der Wettbewerbsvorteil liegt nicht mehr in der Frage „Haben wir AI?“, sondern in der Frage: „Haben wir die richtigen Use Cases identifiziert, den passenden Tech Stack gewählt und unsere Menschen befähigt, ihn richtig einzusetzen?“

Und genau hier trennt sich die Spreu vom Weizen.

Die erfolgreichen Unternehmen der nächsten Jahre werden nicht die sein, die am meisten in Tools investiert haben. Sondern die, die strategisch vorgegangen sind: Use Cases vor Tools. Menschen vor Technik. Strategie vor Aktionismus.

Nächste Schritte:

Sie wollen wissen, wo Sie stehen? Machen Sie die Bestandsaufnahme:

Welche Tools haben Sie im Einsatz?
Wie kam es zu diesen Entscheidungen?
Welche Use Cases haben Sie identifiziert?
Was wird tatsächlich genutzt?

Dann entscheiden Sie: Nachsteuern oder neu aufbauen?

Wenn Sie mehr darüber wissen wollen oder eine erste Bestandsaufnahme machen möchten: Schreiben Sie mir einfach. Wir schauen gemeinsam, wo Sie stehen und was der nächste sinnvolle Schritt ist.

Denn eines ist sicher: Die Diskrepanz zwischen „sich bereit fühlen“ und „tatsächlich bereit sein“ wird über Ihren Erfolg entscheiden. Und die richtige Reihenfolge auch.

Quellen

KPMG (2025): Studie „Generative KI in der deutschen Wirtschaft 2025“. Befragung von 653 Entscheiderinnen und Entscheidern aus 18 Branchen, März 2025. Link zur Studie

MIT (2025): „The GenAI Divide“ – State of AI in Business 2025. Die Studie zeigt, dass 95% der generativen KI-Pilotprojekte in Unternehmen scheitern und keinerlei messbare Kapitalrendite liefern .Link zur Studie