Digitale Transformation & KI:

Digitale Transformation & KI:

KI ist längst kein Nebenprojekt mehr, sondern Chefthema. Und das zeigt sich auch in den Zahlen. Denn rund 91 Prozent der Unternehmen sehen im Jahr 2025 Generative KI längst als wichtig für ihr Geschäftsmodell und ihre künftige Wertschöpfung. Das sind 36 Prozentpunkte mehr als 2024 (https://kpmg.com/de/de/home/media/press-releases/2025/06/aus-kuer-wird-pflicht-91-prozent-der-deutschen-unternehmen-sehen-ki-als-geschaeftskritisch-an-und-stocken-budgets-deutlich-auf.html). 82 Prozent planen sogar, ihr Budget in den nächsten zwölf Monaten zu erhöhen, rund die Hälfte davon um mindestens 40 Prozent (https://kpmg.com/de/de/home/media/press-releases/2025/06/aus-kuer-wird-pflicht-91-prozent-der-deutschen-unternehmen-sehen-ki-als-geschaeftskritisch-an-und-stocken-budgets-deutlich-auf.html). Die Studie basiert auf 653 Entscheiderinnen und Entscheidern aus 18 Branchen, also kein Nischenblick, sondern ein breiter Querschnitt (https://kpmg.com/de/en/home/insights/2025/04/study-generative-ai-in-the-german-economy-in-2025.html).

Modernisierung ist nicht gleich Transformation

Ein neues Tool ist im Unternehmen schnell eingeführt. Ein neues Arbeiten aber nicht automatisch. Und genau da liegt der Denkfehler einiger. Denn viele Unternehmen verwechseln Modernisierung mit echter Transformation. Ein paar Piloten hier, ein Chatbot dort, vielleicht noch eine Automatisierung, und fertig. Transformation bedeutet jedoch, dass Neues entsteht. Erst wenn Geschäftsmodell, Wertschöpfung und Kundenerlebnis konsequent neu gedacht werden, entstehen Effekte, die man nicht nur in Präsentationen sieht, sondern im Betrieb spürt. (https://kpmg.com/de/de/home/themen/2025/04/studie-generative-ki-in-der-deutschen-wirtschaft-2025.html).

Auf einen Blick: Was die Zahlen sagen

Wo es meistens hakt

Große Ambitionen scheitern selten an der Technik. Meist sind es sogar ganz bodenständige Dinge. Zielbilder bleiben schwammig. Daten liegen auf Inseln oder widersprechen sich. Manchmal sind aber auch Zuständigkeiten unklar. Die Organisation hört zwar vom großen Wurf, bekommt im Alltag aber zu wenig Orientierung. KPMG beziffert diese Lücke ziemlich deutlich: 95 Prozent der Unternehmen arbeiten bereits an „Trusted AI“, aber nur 26 Prozent haben dafür eine unternehmensweit verankerte Strategie etabliert. Auch bei der Datenreife sind viele weniger weit, als sie es gern wären (weitere Details und Kernaussagen finden Sie hier auf KPMG. Kurz gesagt, ohne klares Zielbild, belastbares Datenfundament, gelebte Governance und echtes Enablement bleibt der Nutzen Zufall.

Was jetzt hilft: fünf Hebel, die sofort wirken

  • Zielbild in Klartext
    91 Prozent bewerten Generative KI als wichtig für Geschäftsmodell und Wertschöpfung, plus 36 Prozentpunkte gegenüber 2024 (https://kpmg.com/de/de/home/media/press-releases/2025/06/aus-kuer-wird-pflicht-91-prozent-der-deutschen-unternehmen-sehen-ki-als-geschaeftskritisch-an-und-stocken-budgets-deutlich-auf.html).
  • Strategiegrad
    Legen Sie fest, welchen Nutzen Sie erzielen wollen, wo der Scope beginnt und endet, welche Meilensteine gelten und wie Abnahmen erfolgen. Erst dann wird aus KI ein Projekt mit Ergebnis.
  • Daten zuerst operationalisieren
    Konsolidieren Sie Stammdaten, bereinigen Sie Dubletten, definieren Sie Ownership und Schnittstellen. Ohne saubere Basis skaliert kein Modell zuverlässig.
  • Trusted AI verankern
    Regeln, Rollen, Freigaben, Monitoring, und zwar dokumentiert und gelebt. So entstehen Geschwindigkeit und Sicherheit gleichzeitig.
  • Enablement ernst nehmen
    Qualifizieren Sie Teams, definieren Sie neue Rollenbilder, schaffen Sie Feedbackschleifen. KI passiert im Alltag, nicht im Slide-Deck.
  • Vom Use Case zur Plattform
    Standardisieren Sie wiederkehrende Bausteine wie Ingestion, Policies und Prompt-Patterns. Was einmal funktioniert, soll reproduzierbar funktionieren.

Kurzcheck: ein Mini-Audit für schnelle Klarheit

  • Gibt es ein geteiltes Zielbild mit Nutzen, Scope, Risiken und Abnahmekriterien?
  • Liegt eine Datenlandkarte mit Ownership und Schnittstellen vor?
  • Sind Rollen, Freigaben und Eskalation klar dokumentiert?
  • Finden 30, 60 und 90 Tage Reviews statt, mit Kriterien, die Konsequenzen haben?
  • Sind Enablement, Dokumentation und Betriebskosten eingeplant?

Praxisbeispiel

Ein Produktionsunternehmen hatte viele Dateninseln. Die Reports waren unzuverlässig, Entscheidungen zogen sich, Teams arbeiteten doppelt. Ein Interim Manager übernahm ein gezieltes Teilprojekt für Master Data und Workflow. Innerhalb weniger Wochen wurden Stammdaten konsolidiert, Schnittstellen bereinigt und ein verbindlicher Takt eingeführt. Erst danach startete das Team Automatisierungen und erste KI-Anwendungen. Das Ergebnis war spürbar, verlässliche Reports, messbare Effizienz und, vor allem, eine Grundlage, auf der weitere Vorhaben sicher skalieren konnten.

Warum Interim Manager hier den Unterschied machen

Transformation ist unbequem. Genau die Aufgaben, die niemand gern übernimmt, bleiben sonst liegen. Governance durchsetzen. Silos aufbrechen. Entscheidungen herbeiführen. Interim Manager übernehmen Verantwortung im Betrieb, sichern Tempo und Qualität, moderieren Konflikte und schaffen Quick Wins im Workflow. So entsteht Vertrauen für die große Linie. Und Ergebnisse, die bleiben.

Fazit

Relevanz, Strategiegrad und Budgets steigen spürbar. 91 Prozent Relevanz, 69 Prozent mit Strategie, 82 Prozent Budgeterhöhung mit rund 51 Prozent in großen Sprüngen – das ist die neue Normalität (https://kpmg.com/de/de/home/media/press-releases/2025/06/aus-kuer-wird-pflicht-91-prozent-der-deutschen-unternehmen-sehen-ki-als-geschaeftskritisch-an-und-stocken-budgets-deutlich-auf.html). Jetzt zählt, ob Zielbild, Daten, Governance und Enablement stehen. Genau dort setzen Interim Manager an und machen aus Ambition echte Wertschöpfung.

Unser Angebot an Sie:

Lassen Sie uns Ihr Projekt auf Kurs bringen, mit klaren Zielen, echtem Takt und Entscheidungen, die halten. Ein unverbindliches Gespräch bringt Ihnen direkt Klarheit, wie wir Sie unterstützen können.

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