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Der Go-live ist nicht der Schlusspfiff

Warum sich der Erfolg von KI-Projekten erst nach der Einführung entscheidet.

Manche Prinzipien gelten unabhängig von Branche oder Sport. Während bei der Fußball-WM gerade Millionen Menschen über Aufstellungen, Taktik und Favoriten diskutieren, erleben wir in Unternehmen ein ähnliches Ritual. Wochen- oder monatelang wird vorbereitet, Daten werden gesammelt, Use Cases priorisiert, Plattformen ausgewählt und Modelle trainiert. Wenn schließlich alles produktiv geht, herrscht Erleichterung.

Dabei beginnt das eigentliche Spiel erst genau in diesem Moment. Ein erfolgreicher Go-live zeigt, dass die Technologie funktioniert. Ob daraus echter Business Value entsteht, entscheidet sich jedoch erst in den Wochen und Monaten danach, nämlich dann, wenn Menschen die Lösung in ihren Arbeitsalltag übernehmen.

Erfolg wird oft zum falschen Zeitpunkt gemessen
Viele Organisationen beginnen ihre KI-Initiativen mit der Frage: „Was können wir mit KI machen?" Verständlich, schließlich entwickelt sich die Technologie rasant und ständig entstehen neue Möglichkeiten. Trotzdem führt dieser Ansatz häufig zu Lösungen, die technisch beeindrucken, aber organisatorisch kaum etwas verändern. Die spannendere Frage lautet deshalb: „Welches Problem wollen wir lösen?"

Das mag theoretisch klingen, hat aber sehr praktische Konsequenzen. Die bloße Existenz einer KI-Lösung schafft allein noch keinen Mehrwert. Mehrwert entsteht erst dadurch, dass Menschen ihr vertrauen, sie in ihre Abläufe integrieren und sie regelmäßig nutzen. Anders formuliert: Eine mittelmäßige Lösung, die von vielen genutzt wird, schafft oft mehr Mehrwert als eine brillante Lösung, die nach dem Go-live kaum verwendet wird.

Diese Perspektive verändert auch den Blick auf den Return on Investment. Natürlich muss eine KI-Lösung technisch funktionieren. Ohne stabile Architektur, gute Daten und eine saubere Integration wird keine Organisation langfristig erfolgreich sein. Aber selbst die beste Technologie entfaltet ihren Wert erst dann, wenn sie Teil des Arbeitsalltags wird.

Der Unterschied zwischen einer KI-Lösung und einer genutzten KI-Lösung
Ein Projekt aus unserer Praxis hat genau das eindrucksvoll gezeigt. Ein österreichisches Infrastrukturunternehmen wollte den Zugang zu internem Wissen vereinfachen. Informationen waren verteilt auf Dokumentationen, Richtlinien und verschiedene Systeme gespeichert. Wer eine Antwort suchte, musste häufig zuerst wissen, wo sie überhaupt liegen könnte. Die technische Lösung war ein KI-gestützter Wissensassistent, eingebettet in die Arbeitsumgebung, die die Mitarbeitenden ohnehin täglich nutzten.

Interessanter als die Technologie selbst, war jedoch ihre Einführung. Mitarbeitende wurden früh eingebunden, Fragen offen diskutiert und typische Anwendungsfälle gemeinsam entwickelt. Die KI sollte vor allem eines erreichen: den Arbeitsalltag erleichtern. Denn so entwickelte sich aus einer technischen Lösung ein Werkzeug, das selbstverständlich genutzt wurde.

Technologie verändert Systeme. Menschen verändern Unternehmen
Wie unterschiedlich Menschen mit KI umgehen, wurde uns kürzlich in einem Workshop besonders deutlich. Wir haben Führungskräfte gebeten, ihre Beziehung zu KI mit einem einfachen Beziehungsstatus zu beschreiben. Die Auswahl reichte von „Beste Freunde" bis „Es ist kompliziert". Das Ergebnis war weder repräsentativ noch wissenschaftlich belastbar, aber bemerkenswert ehrlich. Nur wenige ordneten sich bei „Beste Freunde" ein. Die meisten bewegten sich irgendwo zwischen vorsichtiger Offenheit und gesunder Skepsis.

Eigentlich überrascht das nicht, denn jede neue Technologie löst zunächst Unsicherheit aus. Die einen sehen in KI die Antwort auf nahezu jede Herausforderung. Die anderen prüfen jede Antwort lieber dreimal oder vermeiden den Einsatz gleich ganz. Beide Extreme sind verständliche Reaktionen, helfen Unternehmen jedoch nur bedingt weiter. Zwischen Euphorie und Skepsis liegt genau der Bereich, in dem KI ihren Platz im Arbeitsalltag findet.

Das Spiel wird auf dem Platz entschieden – Adoption passiert nicht von selbst

Noch immer behandeln viele Unternehmen Change Management wie den letzten Arbeitsschritt eines Projekts. Ist die Lösung fertig, folgen eine Schulung, einige Kommunikationsmaßnahmen und vielleicht noch ein FAQ-Dokument. Bei klassischen Softwareeinführungen mag das manchmal ausreichen, bei der Implementierung von KI-Lösungen ist das selten der Fall.

Mitarbeitende müssen verstehen, warum sich ihre Arbeitsweise verändert und welchen konkreten Nutzen die neue Lösung für ihren Alltag bringt. Sie brauchen Zeit, neue Werkzeuge auszuprobieren, Fragen zu stellen und eigene Erfahrungen zu sammeln.

Eine erfolgreiche Einführung beginnt also mit einem klar formulierten Problem statt mit einer möglichst spektakulären Technologie. Governance schafft Orientierung, ohne Innovation auszubremsen. Trainings orientieren sich an realen Aufgaben und nicht an Funktionslisten. Die Organisation startet bewusst klein, lernt aus Feedback und entwickelt die Lösung Schritt für Schritt weiter. Vor allem aber wird Nutzung genauso ernst genommen wie Implementierung. Denn erst wenn Mitarbeitende ihr Verhalten verändern, verändert sich auch das Unternehmen.

Der eigentliche ROI entsteht nach dem Go-live
Der Go-live bleibt ein wichtiger Meilenstein. Er markiert den Moment, an dem die Technologie bereit ist. Ob daraus echter Business Value entsteht, entscheidet sich jedoch erst danach. Unternehmen, die KI erfolgreich einsetzen möchten, sollten deshalb nicht nur messen, ob eine Lösung technisch funktioniert, sondern auch, ob sie angenommen wird. Adoption, tatsächliche Nutzung und die Fähigkeit einer Organisation, neue Arbeitsweisen dauerhaft zu übernehmen, sind letztlich die Kennzahlen, die über den Erfolg entscheiden.

Oder, um beim Fußball zu bleiben: Vielleicht sollten wir aufhören, den Go-live als Schlusspfiff zu betrachten. Er ist wichtig, ohne ihn gibt es kein Spiel. Entschieden wird das Spiel erst in den 90 Minuten danach.

Über die Autoren:

Thorben Schmidt ist Practice Lead für den Bereich Transformation Consulting bei Nagarro. Er begleitet Organisationen in komplexen Veränderungsprozessen mit einem Fokus auf nachhaltige Verankerung, kulturelle Wirksamkeit und strategische Führung. Dabei verbindet er systemische Perspektiven mit pragmatischer Umsetzungserfahrung im unternehmerischen Alltag.

Thomas Schweiger ist Executive Advisor für Enterprise-KI bei Nagarro. Er berät Unternehmen bei der strategischen Einführung und Skalierung von Künstlicher Intelligenz und begleitet sie dabei, KI nachhaltig und menschenzentriert in Geschäftsprozesse und Organisationen zu verankern.


Bild: AdobeStock

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