ANZEIGE | Künstliche Intelligenz ist in vielen Unternehmen angekommen – zumindest in der Diskussion. Der Schritt vom Experiment zum echten Mehrwert gelingt jedoch nur wenigen. Entscheidend ist nicht die Technologie selbst, sondern der Umgang mit Daten, Prozessen und Organisation.
Kaum ein Strategiepapier, kaum ein Führungskreis kommt heute ohne das Thema Künstliche Intelligenz aus. Gleichzeitig zeigt sich im Alltag vieler Unternehmen und Kommunen ein anderes Bild: Erste Tools werden getestet, Pilotprojekte gestartet – doch der spürbare Mehrwert bleibt oft aus.
KI ist angekommen – der messbare Nutzen oft noch nicht.
Der Grund dafür liegt selten in der Technologie. Viel häufiger scheitert der Einstieg, weil KI als klassisches IT-Projekt verstanden wird. „Wer KI einführt, ohne Strukturen mitzudenken, automatisiert bestehende Schwächen“, bringt es Dennis Trescher, Teamleiter Modern Workplace im Bechtle Systemhaus Freiburg, auf den Punkt. Ein sinnvoller Einstieg beginnt nicht mit der großen Vision, sondern mit pragmatischen Schritten. In vielen Unternehmen steckt bereits erhebliches Potenzial in bestehenden Systemen – etwa in Microsoft-365-Umgebungen. Hier lassen sich erste „Low Hanging Fruits“ heben: Informationen besser auffindbar machen, Wissen strukturieren, einfache Routinen automatisieren.
„Wer KI einführt, ohne Strukturen mitzudenken, automatisiert bestehende Schwächen.“ –Dennis Trescher, Teamleiter Modern Workplace, Bechtle Freiburg
Parallel dazu rückt eine zentrale Frage in den Fokus: Welche Daten sind für das Unternehmen wirklich wertvoll? Viele Organisationen verfügen über eine Vielzahl an Datenquellen, wissen jedoch nicht genau, wo diese liegen, wem sie gehören oder wofür sie genutzt werden können. Ob in der Produktion, in der Entwicklung oder in wissensintensiven Geschäftsbereichen – entscheidend ist, welche Daten für die Wertschöpfung genutzt werden. „Erst wenn man weiß, wo die Musik spielt, kann KI wirtschaftlich wirksam eingesetzt werden“, sagt Dennis Trescher. In der Produktion wird das besonders greifbar: Sensordaten, Qualitätskennzahlen oder Prozessdaten bilden die Grundlage für fundierte Entscheidungen und bergen damit enormes Potenzial.
Die entscheidende Frage: Welche Daten sind wirklich wertvoll?
Entscheidend ist dabei nicht die Menge der Daten, sondern ihre Qualität und Zugänglichkeit. Erst wenn klar ist, welche Daten relevant sind und wie sie zusammenwirken, lassen sich daraus sinnvolle Anwendungsfälle ableiten. In diesem Zusammenhang gewinnen sogenannte KI-Agenten an Bedeutung. Während klassische KI-Anwendungen vor allem analysieren und unterstützen, übernehmen agentenbasierte Systeme klar definierte Aufgaben eigenständig. Sie strukturieren Informationen, stoßen Prozesse an oder unterstützen bei Entscheidungen – immer eingebettet in bestehende Abläufe. Der Mehrwert entsteht nicht durch spektakuläre Einzelanwendungen, sondern durch die Integration in den Arbeitsalltag.

Erfolg durch Führung: Vertrauen entsteht durch klare Regeln.
Gleichzeitig wächst mit den Möglichkeiten auch die Verantwortung. Ein zentrales Thema ist der kontrollierte Umgang mit Daten. KI darf nicht alles wissen und nicht überall Zugriff haben. Klare Regeln, Rollen und Berechtigungen sind Voraussetzung dafür, dass Vertrauen entsteht. Dabei ist Governance kein Bremsklotz, sondern die Grundlage, um KI langfristig und skalierbar einzusetzen – gerade in regulierten Umfeldern wie Verwaltung oder kommunalen Betrieben.
Erfolgreiche KI-Projekte entstehen selten im Sprint. Sie entwickeln sich schrittweise – mit klaren Prioritäten, realistischen Zielen und einer engen Begleitung der Fachbereiche. „Oft beginnt der Weg mit einem überschaubaren Daten- oder Analyseprojekt, etwa auf Basis einer zentralen Datenplattform“, berichtet Dennis Trescher aus der Praxis. „Darauf aufbauend lassen sich individuelle KI-Anwendungen entwickeln, die konkret auf die Bedürfnisse des Unternehmens zugeschnitten sind.“ Damit wird KI zu dem, was sie sein sollte: ein Werkzeug für bessere Entscheidungen. Für Entscheiderinnen und Entscheider in Wirtschaft und Kommunen stellt sich daher weniger die Frage, ob KI eingesetzt werden sollte – sondern wie gut das eigene Unternehmen darauf vorbereitet ist.
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