Best Practices für Gen AI-Skalierung: Was viele übersehen

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Wir bei turian beobachten bei vielen mittelständischen Unternehmen in Europa ein ähnliches Muster: Teams integrieren generative KI in ihre Workflows, starten oft mit einer vielversprechenden Demo, doch der Mehrwert bleibt aus, bevor echte Wirkung erzielt wird.

Das Problem liegt in der Regel nicht an der Technologie selbst, sondern häufig daran, dass die nötige Infrastruktur für die Einführung fehlt. Das ist kein Technologieversagen, sondern eine Lücke im Betriebsmodell.

Aktuelle Forschung von McKinsey bestätigt diese Realität: Weniger als jede dritte Organisation verfolgt effektive Methoden zur Einführung und Skalierung generativer KI. Weniger als jede fünfte misst KPIs für ihre Implementierung.

Größere Unternehmen setzen diese Praktiken häufiger um, aber auch dort ist der Prozess noch lange nicht abgeschlossen. Die gleiche Studie zeigt, dass das Messen von KPIs und eine klare Roadmap am stärksten mit messbarem Unternehmenserfolg korrelieren. Auch eine Steuerung auf CEO Ebene und die Neugestaltung von Workflows sind entscheidend für die tatsächliche Wertschöpfung.

McKinsey macht zudem deutlich, dass die Honeymoon Phase vorbei ist: Die Skalierung von generativer KI erfordert heute fokussiertes Handeln, konsequentes Kostenmanagement und Wiederverwendung über Anwendungsfälle hinweg.

In diesem Artikel übersetzen wir die Forschungsergebnisse in ein praxisnahes Playbook, das Ihnen hilft, Best Practices zu operationalisieren und erfolgreich in Ihrem Team umzusetzen.

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Die 12 Best Practices, die viele Unternehmen übersehen

Die aktuelle State of AI Studie von McKinsey identifiziert zwölf konkrete Praktiken, die mit nachweisbarem Unternehmenserfolg bei der Einführung generativer KI zusammenhängen. Weniger als ein Drittel der Unternehmen setzt den Großteil dieser Empfehlungen um, und weniger als eines von fünf verfolgt KPIs für gen AI Lösungen. Größere Organisationen sind häufiger aktiv, aber auch dort gibt es Verbesserungspotenzial.

Im Folgenden übersetzen wir die Forschung in praktische Maßnahmen und zeigen, wie Sie sie in Ihre Arbeitsabläufe integrieren können.

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1) Ein dediziertes Adoption Office aufbauen

Viele Pilotprojekte scheitern nicht an der Technik, sondern daran, dass niemand die Verantwortung für die Überführung in den Arbeitsalltag übernimmt. Ein dediziertes Team mit klaren Zuständigkeiten sorgt für nachhaltige Umsetzung.

So geht’s in der Praxis: Bilden Sie ein funktionsübergreifendes Team, das Intake und Priorisierung übernimmt, Rollouts steuert, Zusammenarbeit koordiniert und Releases verantwortet. Erwägen Sie Domain Pods mit Fachanwendern, Analysten und Prompt Spezialistinnen.

Mini-Checkliste:

• Cross-funktionales Team mit Entscheidungsbefugnissen aufsetzen
  
  
• Verantwortliche pro Bereich (z. B. Einkauf, Vertrieb, Service) benennen
  
  
• Kriterien für Intake, Priorisierung und Abschluss definieren
  
  

2) Den Mehrwert intern, früh und regelmäßig kommunizieren

Teams sind oft skeptisch, wenn KI eingeführt wird. Regelmäßige und nachvollziehbare Kommunikation schafft Vertrauen und fördert Akzeptanz.

So geht’s in der Praxis: Teilen Sie konkrete Vorher-Nachher-Metriken (z. B. Durchlaufzeiten oder Fehlerquoten), Erfahrungsberichte aus den Fachbereichen und eine klare Vorschau auf die nächsten Schritte. Nutzen Sie einfache Visualisierungen, damit alle mitkommen.

Mini-Checkliste:

• Format und Taktung der Kommunikation definieren (z. B. alle zwei Monate im Teammeeting)
  
  
• Verantwortliche Person für Kommunikation festlegen
  
  
• Fortschritte in 2 bis 3 verständlichen Diagrammen darstellen
  
  

3) Führung aktiv einbinden

Sponsoring allein reicht nicht. Mitarbeitende ändern Verhalten, wenn Führungskräfte den neuen Arbeitsstil selbst vorleben.

So geht’s in der Praxis: Bestimmen Sie eine verantwortliche Führungskraft. Binden Sie den Fortschritt zur gen AI Einführung in regelmäßige Management Reviews ein. Führungskräfte sollten reale Anwendungsfälle demonstrieren, Rollouts freigeben und Hürden wie Sicherheit oder Integration aktiv adressieren.

Mini-Checkliste:

• Zuständige Führungskraft benennen
  
  
• Produktdemos in Management-Meetings integrieren
  
  
• Governance und Zuständigkeiten klar verankern
  
  

4) Gen AI direkt in Arbeitsabläufe einbetten

Der Unterschied zwischen Demo und tatsächlichem Wandel liegt in der Integration. Gen AI muss dort arbeiten, wo die Arbeit passiert.

So geht’s in der Praxis: Integrieren Sie KI-Agenten in Mailsysteme, ERP oder CRM. Lassen Sie sie Daten aus Dokumenten extrahieren, Antworten formulieren und Datensätze aktualisieren. Fügen Sie Human-in-the-loop-Mechanismen für kritische Schritte hinzu.

Mini-Checkliste:

• Schnittstellen zu ERP, CRM und zentralen Mailboxen schaffen
  
  
• KI in tägliche Abläufe wie Datenerfassung oder Angebotsverarbeitung einbinden
  
  
• Regeln für menschliche Freigaben und Eskalationen definieren
  
  

5) Rollenbasiertes Enablement anbieten

Allgemeine Trainings bringen wenig. Sinnvolle Schulungen orientieren sich an konkreten Aufgaben der Mitarbeitenden.

So geht’s in der Praxis: Teilen Sie das Enablement nach Rollen auf. Zum Beispiel: 45 Minuten Schulung für den Einkauf zur Verarbeitung von Bestellbestätigungen, separate Sessions für Vertrieb und Service. Jede Einheit endet mit einer Live-Übung und Eskalationswegen.

Mini-Checkliste:

• Personas und Schulungsbedarfe je Abteilung definieren
  
  
• Interne oder externe Schulungsteams benennen
  
  
• Praxisnahes, szenariobasiertes Training statt Feature-Schulungen
  
  

6) Vertrauen in die Technologie fördern

Akzeptanz entsteht durch Vertrauen. Mitarbeitende müssen verstehen, was die KI kann und wo Menschen weiterhin entscheiden.

So geht’s in der Praxis: Definieren Sie Freigabestufen, machen Sie Agentenlogik transparent, und zeigen Sie, wie Feedback zu Systemverbesserungen führt. Legen Sie offen, wo Grenzen der KI liegen.

Mini-Checkliste:

• Dokumentation der Agentenfähigkeiten bereitstellen
  
  
• Eskalationswege und Entscheidungsverantwortung definieren
  
  
• Kurze Begründungen automatisierter Aktionen sichtbar machen
  
  

7) Feedback integrieren und kontinuierlich verbessern

Pilotprojekte erhalten oft positives Feedback, aber es fehlt an einem strukturierten Mechanismus, um daraus zu lernen. McKinsey empfiehlt ein klares System zur Erfassung und Nutzung von Rückmeldungen zur Leistung generativer KI.

So geht’s in der Praxis: Geben Sie Nutzerinnen und Nutzern einfache Möglichkeiten zur Bewertung von Agentenentwürfen: „Genehmigen“, „Bearbeiten“ oder „Ablehnen“, jeweils mit Begründung. Besonders in der Pilotphase hilft dies, Muster zu erkennen. Richten Sie ein wöchentliches Triage-Team ein, das die Rückmeldungen auswertet und Anpassungen an Prompts, Vorlagen oder Prozessen vornimmt. Diese Erkenntnisse werden anschließend an das Implementierungsteam weitergegeben.

Mini-Checkliste:

• Einfaches Feedbacksystem für Agentenergebnisse einführen
  
  
• Rückmeldungen regelmäßig analysieren (z. B. via Slack-Kanal oder wöchentlicher Umfrage)
  
  
• Verantwortliche Person benennen, die Feedback bewertet und konkrete Maßnahmen ableitet
  
  

8) Eine klare Roadmap veröffentlichen

Die Einführung generativer KI braucht einen Plan, der Rollouts nach Geschäftswert, Risiko und Reifegrad priorisiert. McKinsey identifiziert eine klar definierte Roadmap als zentralen Erfolgsfaktor.

So geht’s in der Praxis: Entwickeln Sie eine dynamische Roadmap, die gen AI Einführung nach Business Impact, Komplexität und Team-Readiness gliedert. Beginnen Sie mit wenigen, aber wirkungsvollen Use Cases und legen Sie Kriterien fest, wann der Übergang von Pilot zu Produktion erfolgen kann. Ergänzen Sie die Roadmap um Zeitrahmen (30, 60, 90 Tage) und die dafür benötigten Voraussetzungen wie Schnittstellen, Training oder Ownership.

Mini-Checkliste:

• Use Cases nach Wert, Risiko und Team-Reife priorisieren
  
  
• Drei bis fünf Startfälle definieren
  
  
• Kriterien für Übergang von Pilot zu Produktion festlegen
  
  
• Zeitplan mit 30/60/90-Tage-Meilensteinen erstellen
  
  
• Verantwortlichkeiten klar benennen
  
  

9) Eine überzeugende Veränderungsgeschichte erzählen

Wenn Menschen nicht wissen, warum KI eingeführt wird, entsteht Unsicherheit. McKinsey empfiehlt eine glaubwürdige Veränderungsgeschichte, um Vertrauen zu schaffen.

So geht’s in der Praxis: Erzählen Sie konkrete Geschichten aus dem Alltag, etwa wie ein Vertriebsmitarbeitender dank gen AI von manueller Dateneingabe zu proaktivem Ausnahmehandling gewechselt ist. Zeigen Sie, wo Zeit gespart und die Qualität verbessert wurde. Verstärken Sie die Botschaft regelmäßig – in Meetings, Onboardings und internen Updates.

Mini-Checkliste:

• Stellen Sie sicher, dass Mitarbeiter in Personal- und Führungspositionen die Botschaft vermitteln: Es geht um die Weiterentwicklung von Arbeitsplätzen, nicht um den Ersatz von Arbeitsplätzen oder Mitarbeitern. Die Teammitglieder sind nach wie vor unverzichtbar.
• Sammeln Sie eine echte Erfolgsgeschichte vor und nach der Umstellung von einem Team an vorderster Front.
• Teilen Sie Erfolgsgeschichten über verschiedene Kanäle: Onboarding, Teambesprechungen, interne Updates.
  
  

10) Ergebnisse mit klaren KPIs messen

Dies ist laut McKinsey der stärkste Hebel für messbaren Erfolg. Dennoch gehört KPI-Tracking zu den am wenigsten verbreiteten Praktiken. Erfolgreiche Einführung beginnt mit klaren Baselines und konsistenter Auswertung.

So geht’s in der Praxis: Starten Sie mit einem Kernset aus Aktivitäts-, Qualitäts- und Ergebniskennzahlen. Dazu zählen automatisierte Tasks, Fehlerquoten, Durchlaufzeiten oder Cost-to-Serve. Wichtig ist, dass Sie Daten vom ersten Tag an erfassen und regelmäßig berichten – etwa alle zwei oder vier Wochen.

Mini-Checkliste:

• Baseline-Metriken vor Pilotbeginn festlegen
  
  
• Je zwei KPIs aus folgenden Kategorien wählen:
  
  
  
  • Aktivität (z. B. automatisierte Aufgaben, eingesparte Zeit)
    
    
  • Qualität (z. B. Fehlerquote, Genauigkeit beim ersten Versuch)
    
    
  • Ergebnis (z. B. Durchlaufzeit, Kosten pro Vorgang)
    
    
• Datenerhebung technisch ab Tag eins einrichten
  
  
• Regelmäßige Reportingfrequenz etablieren
  
  

11) Adoption durch Anreize verstärken

Was gemessen wird, wird umgesetzt. McKinsey zählt gezielte Anreizsysteme zu den entscheidenden, aber selten genutzten Praktiken.

So geht’s in der Praxis: Koppeln Sie Ziele an konkrete Resultate, nicht bloß an Nutzung. Beispiel: Belohnen Sie Teams, die durch Einsatz von KI kürzere Durchlaufzeiten oder geringere Fehlerquoten erreichen. Feiern Sie Erfolge öffentlich, um Dynamik aufzubauen.

Mini-Checkliste:

• Klare, messbare Zielwerte festlegen (z. B. reduzierte Durchlaufzeit)
  
  
• Faire, wirkungsbasierte Anreize definieren
  
  
• Erfolge im Team teilen (z. B. via E Mail oder im All-Hands Meeting)
  
  

12) Vertrauen von Kundinnen und Kunden durch Compliance stärken

Vertrauen ist nicht nur ein internes Thema. McKinsey weist darauf hin, dass auch Kundentransparenz entscheidend für erfolgreiche KI Einführung ist.

So geht’s in der Praxis: Verwenden Sie Human-in-the-loop Verfahren bei externen oder sensiblen Aufgaben, bis die Agentenleistung zuverlässig ist. Machen Sie transparent, welche Schritte automatisiert sind, protokollieren Sie wichtige Entscheidungen und schaffen Sie Audit Trails. Zeigen Sie Kundinnen und Kunden, dass Sie Kontrolle behalten – nicht nur Compliance erfüllen.

Mini-Checkliste:

• Human-in-the-loop für alle sensiblen oder externen Workflows implementieren
  
  
• Offenlegen, welche Interaktionen automatisiert sind
  
  
• KI-Prozesse relevanten Compliance-Vorgaben (z. B. CSDDD, CBAM, REACH, RoHS) zuordnen
  
  
• Compliance-Updates regelmäßig prüfen
  
  

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Wo anfangen: Ein pragmatisches Reifegradmodell in Phasen

Sie müssen nicht alle zwölf Best Practices auf einmal umsetzen. Aus unserer Erfahrung entsteht Fortschritt durch die richtige Reihenfolge, nicht durch Gleichzeitigkeit. Beginnen Sie mit einer klaren Roadmap, definierter Verantwortung und einem einfachen, wirkungsvollen Use Case. Dann skalieren Sie Schritt für Schritt, indem Sie weitere Praktiken hinzufügen und Vertrauen aufbauen.

Unser empfohlener Reifegradpfad für mittelständische Unternehmen:

Pilotphase

Starten Sie mit einem oder zwei regelbasierten Prozessen mit hohem Volumen, zum Beispiel Bestellbestätigungen im Einkauf oder Vertriebsaufträge. Definieren Sie KPIs und setzen Sie einen AI Agenten in der gemeinsamen Mailbox und im ERP System ein – immer mit einem Human-in-the-loop-Mechanismus.

Operationalisierung

Läuft der Pilot stabil, verankern Sie den Agenten stärker im Tagesgeschäft. Verfeinern Sie Prompts, aktualisieren Sie Standard Operating Procedures (SOPs) und rollen Sie rollenspezifische Schulungen aus. Beginnen Sie mit dem Performance Tracking und teilen Sie erste Ergebnisse intern, um Dynamik zu erzeugen.

Skalierung

Erweitern Sie auf angrenzende Prozesse wie Lieferantenkommunikation, Rechnungsprüfung, Qualität oder Compliance. Bilden Sie Domain Pods, um Komponenten, Vorlagen und Playbooks wiederzuverwenden.

Optimierung

Optimieren Sie Kosten und Qualität. Entfernen Sie überflüssige Tools, erhöhen Sie den Anteil an vollautomatisierten Prozessen und überwachen Sie Laufzeitkosten im Verhältnis zu Entwicklungskosten.

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Beispiel für eine Roadmap über 6 bis 12 Monate

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• Wochen 1 bis 4:

Adoption Office gründen, Ausgangswerte erfassen, zwei Use Cases auswählen, Change Story entwerfen und teilen.

• Wochen 5 bis 12:

Go Live mit aktivem Human-in-the-loop. Rollenspezifische Schulungen durchführen. Vorteile und Erwartungen mit dem Team kommunizieren.

• Monate 4 bis 6:

AI in die Kernworkflows integrieren. SOPs anpassen. Erstes KPI Dashboard veröffentlichen. Feedback wöchentlich auswerten.

• Monate 7 bis 9:

Skalierung auf zwei weitere Bereiche. Einführung von Domain Pods. Tool-Landschaft konsolidieren, wo möglich.

• Monate 10 bis 12:

Kosten und Qualität weiter optimieren. Vollautomatisierung ausweiten, wo gerechtfertigt. Transparenzmaßnahmen für externe Prozesse (z. B. Kundenkontakt) hinzufügen.

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Passen Sie Ihr Tempo je nach regulatorischer Komplexität, Datenverfügbarkeit und interner Abstimmung an. McKinsey betont: Große Unternehmen setzen mehr Häkchen, aber mittelständische Hidden Champions kommen schneller voran – wenn sie sich auf reale Workflows statt auf Frameworks konzentrieren.

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Stolperfallen und Risiken, und wie Sie ihnen begegnen

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Zu starke Fokussierung auf Technologie ohne kulturellen Wandel

Tools allein verändern keine Gewohnheiten – Menschen tun das. Ohne rollenbasiertes Enablement und eine klare Veränderungsgeschichte greift auch die beste KI-Lösung zu kurz. Starten Sie mit Schulungen und Storytelling, das den Bezug zur täglichen Arbeit herstellt. McKinsey betont: Entscheidend ist die durchgängige Integration, nicht die Anhäufung von Tools.

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Fehlende Verantwortung oder unklare Zuständigkeiten

Wenn niemand die Einführung treibt, kommt sie ins Stocken. Gen AI braucht sichtbare Führung und ein dediziertes Team, das Verantwortung übernimmt. Benennen Sie eine verantwortliche Person, klären Sie Entscheidungsprozesse und geben Sie dem Team ein klares Mandat für Priorisierung, Problemlösung und Ergebnisverfolgung. Ihre Roadmap hilft dabei, alle Beteiligten auf Kurs zu halten.

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Schlechte Datenqualität oder veraltete Systeme

Mangelhafte Datenqualität und Legacy-Systeme können selbst vielversprechende Initiativen unbemerkt entgleisen lassen. Erfolg beginnt mit einer stabilen Datenbasis und sicheren Betriebsprozessen. Konzentrieren Sie sich zunächst auf die Daten, die für Ihre ersten drei Use Cases relevant sind: Sind sie zugänglich, präzise und ausreichend strukturiert für Automatisierung? Gehen Sie Lücken pragmatisch an. Beispiel: Wenn PDF-Bestellungen in fünf verschiedenen Formaten eingehen, starten Sie mit dem häufigsten und skalieren Sie schrittweise. Inkrementelle Upgrades von Systemen und Datenpipelines sind wirkungsvoller als der Versuch, gleich zu Beginn eine perfekte Architektur zu schaffen.

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Vernachlässigung von Ethik und Governance

Ethik und Governance sind nicht nur rechtliche Pflichtaufgaben, sondern strategische Grundlagen für nachhaltige KI-Nutzung. Integrieren Sie Kontrollmechanismen direkt in Ihre Prozesse: Klare Richtlinien zum Datenschutz, nachvollziehbare KI-Entscheidungen und Transparenz, welche Schritte automatisiert und welche durch Menschen geprüft werden. Bei externen Prozessen ist Transparenz entscheidend. Deloitte empfiehlt eine Risikobetrachtung in vier Dimensionen: für Ihr Unternehmen (z. B. Reputationsschäden), für das KI-System (z. B. Modellverzerrungen), durch Angriffe (z. B. Prompt-Attacken) und durch regulatorische Veränderungen oder schwindendes öffentliches Vertrauen.

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Zu hohe Erwartungen an KI

KI ist leistungsstark – aber kein Wundermittel. Wer zu früh zu viel verspricht, riskiert Enttäuschung und Stillstand. Beginnen Sie mit klar messbaren Zielen in Bereichen wie Durchlaufzeitverkürzung, Genauigkeit beim ersten Versuch oder Cost-to-Serve – besonders in Back-Office-Prozessen, die sich gut für Automatisierung eignen. Verfolgen Sie diese Fortschritte genau und kommunizieren Sie sie ohne Übertreibung. Der eigentliche Multiplikator liegt in der Wiederverwendbarkeit: Was in einem Prozess funktioniert, lässt sich oft mit geringen Anpassungen in anderen nutzen.

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Nächste Schritte

Wenn Ihre Organisation sich in der Pilotphase festgefahren hat, sind Sie nicht allein – und es gibt einen klaren Weg nach vorne. Vergleichen Sie Ihre Situation mit den 12 Erfolgsfaktoren. Wählen Sie drei bis fünf Bereiche, in denen Sie zuerst ansetzen möchten. Konzentrieren Sie sich auf Vertrauen, messbaren Nutzen und Wiederverwendung. Übertragen Sie bewährte Ansätze dann auf neue Bereiche.

Bei turian haben wir unsere KI Agenten genau für diese Reise entwickelt. Sie integrieren sich nahtlos in bestehende Systeme, automatisieren komplette Workflows in Einkauf, Vertrieb, Compliance und mehr – mit eingebauter menschlicher Kontrolle. Das Ergebnis: Hybride Teams, in denen Menschen sich auf das konzentrieren, was wirklich zählt, und KI den Rest übernimmt.

Starten Sie noch heute und heben Sie Ihre gen AI Integration auf das nächste Level.