Ist Management bei KI-Projekten wichtiger als Technologie? Ein Blick auf die aktuelle Deloitte-Studie gibt uns die Antwort: Ja.

Von elf genannten Barrieren für die Einführung von Generativer KI sind acht direkt dem Management und nicht der Technologie zuzuordnen.

Mangel an technischen Talenten und Fähigkeiten.

Dies ist ein Problem aus der Vergangenheit – wenn Unternehmen nicht genug in die Ausbildung ihrer Mitarbeiter investiert haben, fehlen ihnen jetzt die notwendigen Fähigkeiten.

Sorge um die Einhaltung von Vorschriften.

Verständlich, vor allem bei unklaren Regelungen wie dem EU-AI-Act. Aber wer wartet, bis alles klar und eindeutig geregelt ist (also sehr, sehr lange), wird den Anschluss verpassen.

Fehlende Adoption-Strategie.

Es ist immer ratsam, mit einer Strategie zu beginnen. Aber anstatt alles bis ins kleinste Detail zu planen, sollte man mit einer groben Skizze beginnen und loslegen.

Schwieriger Umgang mit Risiken.

Hier geht es um das Thema KI-Kompetenz. Wer die Technologie nicht versteht, hat Schwierigkeiten, ihre Risiken einzuschätzen – und entscheidet sich im Zweifelsfall für Stillstand statt Fortschritt.

Schwierigkeit, Anwendungsfälle zu erkennen.

Auch dies ist ein Thema der AI Literacy. Um geeignete Use Cases zu identifizieren, muss man zunächst verstehen, was die Technologie überhaupt kann.

Kulturelle Widerstände der Mitarbeiter.

Unwissenheit führt zu Unsicherheit und Unsicherheit zu Ablehnung. Deshalb ist es wichtig, die Mitarbeitenden zu informieren und zu schulen. Mit dem richtigen Wissen sind sie offener und bereit, sich auf das Thema KI einzulassen.

Fehlen eines Governance-Modells.

Es ist wichtig, ein solides Governance-Modell zu entwickeln, insbesondere um Datenschutz- und Datensicherheitsprobleme zu vermeiden. Aber auch hier gilt, dass nicht alles im Voraus geregelt werden kann – zu viel Planung kann den Fortschritt blockieren.

Mangelndes Engagement und/oder fehlende Finanzierung.

Vielleicht der wichtigste Punkt: Ohne das Engagement und die Unterstützung der obersten Führungsebene sind KI-Projekte schnell zum Scheitern verurteilt. Diese Initiativen brauchen oft Zeit, bis sie Ergebnisse zeigen. Ein langer Atem und die kontinuierliche Unterstützung durch das Management sind daher entscheidend.

Wie man sieht, ist das Management bei KI-Projekten noch stärker gefordert als die Technologie selbst. Die heutigen Modelle sind extrem leistungsfähig und bieten eine Vielzahl von Funktionalitäten. Diese richtig einzusetzen ist aber nicht nur eine technologische Herausforderung, sondern auch eine Managementaufgabe.

Wenn Management und Belegschaft nicht hinter der KI stehen, wird sie ihr Potenzial nicht entfalten. Das darf bei aller Technologiebegeisterung nicht vergessen werden.