AI-Skepsis im C-Level
Die häufigsten (Gegen-)Argumente rund um KI und warum Unternehmen trotzdem jetzt starten sollten
Künstliche Intelligenz hat die Phase überzogener Erwartungen hinter sich gelassen. Wir befinden uns nicht mehr auf dem Peak des Hype Cycles, sondern in einer Phase, in der Unternehmen kritischer hinterfragen, wo KI tatsächlich einen Mehrwert liefert. Genau jetzt benötigen viele Organisationen Orientierung. In diesem Artikel klären wir die wichtigsten Bedenken und zeigen, warum sie zwar nachvollziehbar sind, aber nicht zwingend gegen einen zeitnahen Einstieg sprechen.
„KI bringt keinen echten Mehrwert und ohne klaren ROI sollten wir lieber nichts starten.“
Diese Kritik entsteht oft, weil erste Initiativen hinter den Erwartungen zurückbleiben und positive finanzielle Effekte kurzfristig schwer messbar sind.
Das spricht trotzdem für KI:
KI kann bereits heute Mehrwert erzeugen, auch wenn dieser nicht immer unmittelbar sichtbar ist. Dazu gehören schnellere Reaktionszeiten, entlastete Mitarbeiter, weniger Fehler und eine höhere Servicequalität. Diese Effekte zahlen zwar nicht immer direkt auf die Gewinn- und Verlustrechnung ein, verbessern aber die operative Leistungsfähigkeit. Sinnvoll ist es, zunächst zu prüfen, welche Prozesse konkret Probleme bereiten, statt sofort einen umfassenden ROI zu berechnen. Kleine, klar abgegrenzte Quick Wins bieten eine realistische Möglichkeit, den Nutzen zu testen, ohne große Risiken einzugehen.
„KI kostet Arbeitsplätze und gefährdet unsere Kultur.“
Viele Unternehmen befürchten, dass Automatisierung zu Stellenabbau führt oder bestehende Strukturen belastet.
Das spricht trotzdem für KI:
Historische Entwicklungen zeigen, dass neue Technologien selten Menschen vollständig ersetzen. Sie verändern vielmehr Tätigkeiten, Arbeitsprozesse und Prioritäten. Viele Organisationen beobachten, dass sich durch KI mehr Aufgaben in derselben Zeit erledigen lassen, während gleichzeitig die Qualität steigt. Dadurch verschieben sich Rollen, statt zu verschwinden. Wichtig ist, Mitarbeiter frühzeitig mitzunehmen, Transparenz zu schaffen und zu zeigen, wie Tätigkeiten sich weiterentwickeln können.
„Die Modelle werden doch wieder schlechter.“
Es gibt Diskussionen darüber, dass große Modelle zunehmend auf KI-generierten Daten trainiert werden und dadurch an Qualität verlieren könnten.
Das spricht trotzdem für KI:
Für die meisten Unternehmensanwendungen sind aktuelle Modelle bereits ausreichend leistungsfähig. Die zentralen Herausforderungen liegen heute weniger in der Modellqualität als in der sinnvollen Integration in bestehende Systeme wie CRM, ERP oder interne Arbeitsprozesse. Der praktische Nutzen entsteht im Zusammenspiel aus Modell und Umgebung, nicht durch maximale Intelligenz in einem Chatfenster.
„Die rechtlichen Rahmenbedingungen sind zu unsicher.“
Der EU AI Act sorgt bei vielen Unternehmen für Unsicherheit, besonders im Hinblick auf zukünftige Anforderungen.
Das spricht trotzdem für KI:
Die meisten Business-Anwendungen fallen nicht unter die Hochrisiko-Kategorie des EU AI Acts. Der Gesetzgeber zielt darauf ab, Transparenz und Kontrolle zu schaffen und nicht darauf, übliche KI-Tools zu verbieten. Unternehmen können KI weiterhin sicher einsetzen, insbesondere wenn sie gehostete, konforme Lösungen wie Azure OpenAI verwenden. Transparenz- und Dokumentationspflichten gelten vor allem für sensible Anwendungen wie zum Beispiel automatisierte Bewerbungsprüfungen. Viele Anforderungen lassen sich zudem schrittweise einführen.
„Wir sind kein Tech-Unternehmen. Wir können das nicht.“
Viele Organisationen fühlen sich überfordert, weil sie glauben, KI erfordere tiefes technisches Spezialwissen.
Das spricht trotzdem für KI:
Moderne generative KI ist vergleichsweise niedrigschwellig. Besonders in Bereichen wie Kundenservice, Kommunikation oder Backoffice lassen sich fertige Modelle einsetzen, ohne selbst komplexe KI entwickeln zu müssen. Wichtig ist dafür eine klare Projektverantwortung, intern (z. B. CTO oder Product Owner) oder extern über einen Dienstleister. Mittel- bis langfristig lohnt es sich, eigenes Know-how aufzubauen, um unabhängiger zu werden und Anforderungen besser einschätzen zu können. Ebenso entscheidend ist die Unternehmenskultur. Wenn das C-Level Offenheit gegenüber KI vorlebt, aktiv kommuniziert und Mitarbeiter ermutigt, neue Arbeitsweisen auszuprobieren, entsteht Akzeptanz im gesamten Unternehmen. Erst diese Kombination aus technischer Zuständigkeit, kultureller Unterstützung und sichtbarem Leadership schafft die Grundlage dafür, dass KI nachhaltig wirken kann.
„Unsere Daten sind nicht gut genug für KI.“
Unstrukturierte, unvollständige oder verstreute Daten gelten häufig als Hindernis.
Das spricht trotzdem für KI:
Generative KI kann auch mit unstrukturierten Daten umgehen, etwa durch Dokumentenverarbeitung oder Vektor-Datenbanken. Für analytische oder automatisierte Entscheidungen sind saubere, strukturierte Daten zwar vorteilhaft, aber nicht zwingend Voraussetzung für den Einstieg. Sinnvoll ist ein schrittweises Vorgehen: klein anfangen, mit einem definierten Datenausschnitt arbeiten, diesen verbessern und anschließend weitere Use Cases aufbauen.
„Ich bin trotzdem skeptisch. Sollten wir nicht einfach abwarten?“
Viele Unternehmen möchten beobachten, wie sich die Technologie entwickelt, bevor sie eigene Schritte unternehmen.
Das spricht trotzdem für KI:
Skepsis ist legitim, aber langfristiges Abwarten birgt Risiken. Unternehmen können bereits jetzt identifizieren, wo Herausforderungen bestehen, und erste Experimente durchführen. Durch kontrolliertes Testen, Feedback und iterative Verbesserungen entsteht praxisnahes Wissen, das später nicht mehr schnell nachgeholt werden kann. KI wird nicht verschwinden, und Organisationen, die früh Kompetenzen aufbauen, werden deutlich schneller von zukünftigen Entwicklungen profitieren.
Der richtige Moment für KI ist jetzt
Der Hype hat sich gelegt, und genau dadurch ist der Blick auf den tatsächlichen Nutzen klarer geworden. Moderne Modelle sind leistungsfähig, verlässlich und vielseitig einsetzbar. Der größte Mehrwert entsteht jedoch weniger durch die Technologie selbst als durch ihre zielgerichtete Anwendung im Alltag. Unternehmen, die jetzt ausprobieren und beginnen, Pilotprojekte umzusetzen und ihre Mitarbeiter aktiv einzubeziehen, schaffen eine solide Grundlage für nachhaltige Effizienz, bessere Qualität und moderne Arbeitsprozesse.
Der Artikel fasst die wichtigsten Erkenntnisse aus Folge 5 des Podcasts AI & Why – Business Talks zusammen.
