Die Pilotenfalle: Architektur, nicht Intelligenz
Branchenschätzungen zufolge scheitern 80-90 % der Enterprise-KI-Initiativen in der Pilotphase. Innovation Labs überall feiern Chatbots und Summarizer, die in der Sandbox einwandfrei funktionieren, und sechs Monate später bleiben genau diese Projekte still stehen. Das ist die Pilotenfalle.
Nicht das Modell ist das Problem. Was scheitert, sind Architektur, Sicherheit und Integration, sobald die KI die Sandbox verlässt und in eine Live-Umgebung wechselt.
Drei Dinge, mit denen ein Proof of Concept nie konfrontiert wird: feingranulare Berechtigungen (kann die KI zwischen einer C-Level- und einer Frontline-Sicht unterscheiden, ohne HR-Daten seitlich zu leaken?), fragmentierte Daten (Unternehmensdaten liegen verteilt in Legacy-Datenbanken, SharePoint und Individualanwendungen, und eine KI ist nur so klug wie das, worauf sie sicher zugreifen kann), und eine Ausführungsebene (eine KI, die nur Ratschläge gibt, ist ein Spielzeug; eine, die Workflows auslöst und Datensätze aktualisiert, ist ein Werkzeug).
Ein Kundenservice-KI-Assistent ist nur dann nützlich, wenn er auf die CRM-Historie zugreifen, rollenbasierte Zugriffsrechte respektieren und Workflows über ERP- und Ticketing-Systeme hinweg auslösen kann. Ohne das ist es nur eine teure FAQ-Suche.Die Organisationen, die hier echten Wert schöpfen, fragen nicht, ob es sich lohnt. Sie fragen, wie schnell sie sich bewegen können, und behandeln das DXP als fortlaufende Fähigkeit, nicht als Projekt mit Enddatum.
