KI-Integration in Unternehmen
Herausforderungen bei der Einführung von KI-Tools in Unternehmen

Künstliche Intelligenz (KI) hat in zahlreichen Unternehmen in Deutschland Einzug gehalten. Doch anstelle von Effizienzsteigerungen sehen viele Beschäftigte sich mit Frustration konfrontiert. Die Ergebnisse einer Untersuchung des Asana Work Innovation Labs zeigen, dass KI alleine nicht die Lösung für bestehende Probleme ist und dass verschiedene Faktoren die Produktivität der Mitarbeiter beeinträchtigen können.

Aktuelle Nutzung von KI in Deutschland

Laut der Asana-Studie setzen 67 Prozent der deutschen Wissensarbeiter wöchentlich KI-Tools ein, was einem Anstieg von elf Prozent im Vergleich zum Vorjahr entspricht. Trotz dieser höheren Nutzung hat nur ein kleiner Teil der Unternehmen, nämlich 18 Prozent, KI erfolgreich in ihren Prozessen skaliert. Diese Technologie befindet sich in 82 Prozent der Fälle entweder in der Pilotphase oder kommt als Einzellösung nicht nachhaltig zur Anwendung. Dies führt dazu, dass viele Mitarbeiter anstatt innovativer Ansätze zunehmend mit hohen Koordinationslasten und digitaler Erschöpfung konfrontiert sind. Empirische Erhebungen zeigen, dass 57 Prozent der Arbeitszeit für Routineaufgaben aufgewendet wird, was durch die Aussage fast der Hälfte der Führungskräfte untermauert wird, die ihre Arbeitspraktiken als „veraltet“ betrachten.

Die grundlegenden Daten stammen aus der Untersuchung „Der aktuelle Stand von KI 2025: Deutschland“, die mehr als 2.000 Wissensarbeiter in Deutschland befragt hat.

Produktivitätsbremsen im Unternehmenskontext

Die Analyse identifiziert vier signifikante Bremsfaktoren, die als „Produktivitätssteuern“ bezeichnet werden: Konnektivitätssteuer, Geschwindigkeitssteuer, Kapazitätssteuer und Resilienzsteuer. Diese Faktoren führen zu mangelnder Vernetzung, fragmentierten Werkzeugen und stockenden Abläufen, die insgesamt Zeit kosten. Nur 30 Prozent der Befragten berichten von effektiven teamübergreifenden Kooperationen. Der Informationsfluss wird in drei Vierteln der befragten Unternehmen als unzureichend eingeschätzt. Typische Engpässe, wie Verzögerungen bei Genehmigungen und ständige Unterbrechungen, prägen den Arbeitsalltag. Die hohen Raten an Burnout und digitaler Erschöpfung, mit 73 beziehungsweise 78 Prozent, verdeutlichen die negativen Auswirkungen dieser Herausforderungen.

Künstliche Intelligenz als potenzieller Verstärker alter Probleme

Die Studie von Asana warnt davor, KI einfach in bereits bestehende, dysfunktionale Strukturen zu integrieren. Dies könnte bestehende Probleme nur verstärken. KI hat das Potenzial, eine Vielzahl von Aufgaben zu optimieren und Daten sichtbar zu machen. Allerdings bleibt diese Informationsflut ohne eine koordinierende Struktur isoliert. Für einen erfolgreichen Einsatz von KI in Firmen müssen Prozesse grundlegend überdacht und standardisierte Workflows etabliert werden. Nur unter diesen Voraussetzungen kann KI ihre Funktion als hilfreiches Werkzeug entfalten und den Herausforderungen begegnen, anstatt sie weiter zu verschärfen.

Vielfältigkeit der Einstellungen zu KI

Die Analyse hat vier verschiedene Typen von Mitarbeitern bei der Nutzung von KI identifiziert: Skeptiker, Traditionalisten, Integratoren und Transformatoren. Skeptiker, die 14 Prozent der Belegschaft ausmachen, meiden den Einsatz von KI oder brechen bei den ersten Schwierigkeiten ab. Traditionalisten nutzen KI pragmatisch, ohne ihre etablierten Routinen zu hinterfragen. Im Gegensatz dazu nutzen Integratoren und Transformatoren – insgesamt 49 Prozent – KI systematisch, gestalten ihre Workflows aktiv um und erreichen die größten Effekte. Dennoch ist der Druck zur kontinuierlichen Weiterbildung in diesen Gruppen hoch: 79 Prozent der Mitarbeiter in Unternehmen, die bei der KI-Nutzung vorne liegen, betrachten lebenslanges Lernen als eine Garantie für ihren Arbeitsplatz.

Fazit: Herausforderungen bei der KI-Integration

Die Einführung von KI in Unternehmen kann potenziell sowohl Chancen als auch Herausforderungen mit sich bringen. Es ist entscheidend, die bestehenden Strukturen zu hinterfragen und anzupassen, um die Effizienz zu steigern und die negativen Auswirkungen von Technologie zu minimieren. Nur durch eine strategische Herangehensweise und eine Kultur des lebenslangen Lernens kann das volle Potenzial von KI ausgeschöpft werden.