Erfolgreiche KI-Projekte starten: Lektionen für CIOs

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Willkommen zur Artikelserie „CIO-Leitfaden für KI“. Dies ist der zweite Beitrag der Serie. Falls Sie den ersten Artikel verpasst haben, lesen Sie „Warum die meisten KI-Projekte scheitern (& wie CIOs die Erfolgsquote verbessern)„.

Im Laufe des Jahres 2025 hat sich die Diskussion über künstliche Intelligenz (KI) in Unternehmen grundlegend verändert. Noch vor wenigen Jahren war KI eine vielversprechende experimentelle Technologie. Heute ist sie ein Kernbestandteil erfolgreicher Geschäftsstrategien.

Trotz ihrer Popularität stellt KI jedoch auch erhebliche Herausforderungen beim Start und bei der Skalierung von Projekten dar. CIOs müssen das Geheimnis erfolgreicher, wertschöpfender Projekte verstehen. Dies ist besonders wichtig, da mehr als 80 % aller KI-Projekte und 95 % der Generative-KI-Pilotprojekte scheitern.

Lesen Sie weiter, um zu erfahren, warum Unternehmen derzeit ideale Bedingungen für die Einführung von KI-Lösungen erleben. Erkunden Sie dann vier konkrete Empfehlungen aus erfolgreichen KI-Projekten, die CIOs helfen, geschäftlichen Mehrwert zu erzielen.

Warum 2026 der beste Zeitpunkt für den Start von KI-Projekten ist

CIOs sind für die Technologievision eines Unternehmens verantwortlich. Bevor wir die Best Practices für den Start von KI-Projekten aufschlüsseln, ist es wichtig zu verstehen, warum jetzt der beste Zeitpunkt ist, in Enterprise-KI-Lösungen zu investieren.

Erstens ist KI produktionsreif. Im vergangenen Jahr ist KI einfacher und zuverlässiger einsetzbar geworden. Large Language Models (LLMs) haben sich zu Large Reasoning Models (LRMs) mit besseren Denkfähigkeiten entwickelt. Sie lösen Probleme jetzt besser und unterstützen echte Entscheidungsfindung. Durch die Nutzung von Live-Daten (wie Retrieval Augmented Generation oder RAG) reduzieren sie auch Halluzinationen. APIs werden leichter zugänglich, was Unternehmen hilft, LLMs in ihre Anwendungen einzubetten.

Darüber hinaus wachsen domänenspezifische KI-Lösungen schnell. Früher entwickelten viele Unternehmen ihre eigenen KI-Tools intern. Während diese Bemühungen zeigten, was möglich war, und einige frühe Vorteile brachten, waren sie schwer zu skalieren und zu warten. Jetzt konzentrieren sich CIOs auf unternehmenstaugliche, domänenspezifische Lösungen. Etablierte Anbieter kombinieren tiefes Wissen über spezifische Bereiche mit fortschrittlichen KI-Modellen, um echte Geschäftsprobleme zu lösen. Sie bieten sofort einsetzbare Lösungen für dedizierte Anwendungsfälle.

Schließlich ist Agentic AI auf dem Vormarsch. Agentic AI fügt Systemen eine neue Ebene der Autonomie hinzu. Sie ermöglicht es, komplexe Aufgaben mit wenig bis gar keiner menschlichen Unterstützung auszuführen. Agentische Systeme denken, planen und handeln eigenständig, um definierte Geschäftsziele zu erreichen. Sie nutzen Frameworks wie Model Context Protocol (MCP), um sich mit Unternehmenssystemen zu verbinden, Daten auszutauschen und Entscheidungen zu treffen. Das Ergebnis ist eine vollständige End-to-End-Automatisierung. Dies beschleunigt Abläufe und verbessert die Effizienz in Organisationen.

2026 ist das Zeitalter der Enterprise-KI und ein Schlüsselmoment für CIOs. Diese Veränderungen werden CIOs dazu drängen, von der Verwaltung der Infrastruktur zur Führung der Geschäftstransformation überzugehen. In dieser neuen Ära ist es wichtiger, das Potenzial der KI zu nutzen, als die technischen Details zu verstehen. Daher müssen CIOs herausfinden, wo KI echten geschäftlichen Mehrwert schaffen kann.

Kurz gesagt: CIOs müssen die volle Verantwortung für den KI-Lebenszyklus übernehmen. Dies beginnt mit der Umsetzung der folgenden vier Best Practices.

1. Identifizieren Sie wirkungsvolle, machbare Business Cases

Der erste Schritt besteht darin, herauszufinden, wo KI schnell messbaren Wert schaffen kann.

Gute Kandidaten für KI-Business-Cases sind Workflows, die Verzögerungen verursachen. Diese Workflows umfassen oft repetitive Aufgaben, die zu Fehlern führen können, wie Suchen, Kopieren oder Schreiben. Dazu gehören auch alle Prozesse, die Qualität, Kosten und Produktivität beeinträchtigen.

Nachdem Möglichkeiten gefunden wurden, sollten Führungsteams eine Prioritätenliste erstellen. Diese Liste sollte geschäftliche Auswirkungen mit technischer Machbarkeit in Einklang bringen. CIOs können dann mit kleinen Projekten beginnen, die einfach umzusetzen und zu bewerten sind. Ziehen Sie gezielte, aber wirkungsvolle Anwendungsfälle wie die folgenden in Betracht:

1. Self-Service-Support für Benutzer
2. Unterstützte Support-Agenten
3. RFI- und RFP-Antworten & kommerzielle Angebote
4. SDR-Agent
5. Mitarbeiter-Onboarding
6. Produktinnovations-F&E
7. Engineer-Copilot für Coding

Diese Anwendungsfälle optimieren Workflows mit Engpässen und verpassten Chancen. Die Integration von KI in diese Prozesse führt zu höherer Produktivität, niedrigeren Kosten und erweiterter Geschäftsentwicklung.

2. Kaufen Sie KI-fähige, domänenzentrierte Lösungen

Sobald CIOs ihre Anwendungsfälle ausgewählt haben, lautet die nächste Frage oft: „Soll ich die KI-Lösung, die ich mir vorstelle, kaufen oder selbst entwickeln?„. Die Antwort ist klar. Ist das KI-Projekt ein Kernbestandteil der spezialisierten Technologie oder des Produkts, das die Organisation verkauft? Falls nicht, ist der beste Schritt, eine domänenspezifische Lösung zu kaufen. Dieser Ansatz bewegt sich weg vom Trend 2024, „alles zu tun, aber nichts gut zu machen“, beim Start von Copilot-Frameworks.

Was „Domäne“ wirklich bedeutet

Hier bezieht sich Domäne auf den spezifischen Unternehmensbereich (z. B. HR, Produktion, Vertrieb, Support usw.) und nicht auf eine gesamte Branche. Es gibt zwei Arten von domänenspezifischen Lösungen:

1. Bestehende Lösungen: Dazu gehören Tools wie CRMs oder Helpdesks, die mit KI-Funktionen erweitert werden. Das Ziel ist es, diese Tools moderner und effizienter zu machen.
2. Neue Lösungen: Diese Tools ergänzen bestehende, indem sie KI-Funktionen bereitstellen. Zum Beispiel eine Lösung, die sich mit bestehenden Helpdesks verbindet, um Ticket-Antworten mit externem Wissen zu automatisieren.

Warum Unternehmen keine eigenen KI-Lösungen entwickeln sollten

Organisationen würden keine eigene CRM- oder Helpdesk-Software maßgeschneidert entwickeln. Ebenso sollten sie keine maßgeschneiderten KI-Funktionen für diese Systeme entwickeln.

Diese leicht verfügbaren KI-gestützten Tools werden für spezifische Branchen oder Funktionen entwickelt, trainiert und getestet, was bedeutet, dass sie die Daten, Workflows und Compliance-Anforderungen eines Unternehmens verstehen. Anbieter aktualisieren ihre Lösungen regelmäßig, um regulatorische Änderungen und technologische Fortschritte widerzuspiegeln.

Domänenzentrierte KI-Lösungen bieten klare Vorteile:

• Schnellere Markteinführung
• Maßgeschneiderte Anpassung an jeden Business Case
• Integrierte Compliance mit sich entwickelnden Standards
• Geringerer Wartungsaufwand, da Updates und Nachschulungen von erfahrenen Anbietern übernommen werden

Diese Lösungen bieten Geschwindigkeit, Präzision und Sicherheit bei der Implementierung von KI-Projekten. Dadurch können sich CIOs auf das Geschäftswachstum konzentrieren statt auf die Infrastruktur.

3. Seien Sie strategisch bei der Auswahl eines Anbieters

Es besteht keine Notwendigkeit, sich vom Paradox der Wahl bei Anbietern überwältigen zu lassen. CIOs sollten die folgenden Elemente berücksichtigen, um ihre Optionen einzugrenzen.

• Out-of-the-Box-Technologie: CIOs müssen Anbietern Priorität einräumen, die ihnen helfen können, KI-Technologie schnell zu implementieren und zu nutzen, um Erfolg zu erzielen. Vorgefertigte, aber konfigurierbare Lösungen stellen sicher, dass sie Zugang zu Vorteilen erhalten, die Benutzererfahrung verbessern und einen schnelleren ROI sehen.
• Anbieter-Spezialisierung: Frameworks oder Plattformen, die behaupten, alles zu können, fehlen oft bestimmte Geschäftsfähigkeiten. CIOs sollten nach Anbietern suchen, die auf die Bedürfnisse des Unternehmens hochspezialisiert sind. Mit anderen Worten sollten sie einen „Best-of-Breed“-Anbieter wählen, anstatt einen Anbieter, der behauptet, alles zu können. Dieser Ansatz stellt sicher, dass jede KI-Anwendung auf einen spezifischen Bedarf reagiert und gleichzeitig die Interoperabilität gewahrt bleibt.
• Erfolgsnachweis: Anbieter müssen über die „Test- und Lernphase“ hinaus sein, damit Unternehmen die Vorteile ihrer KI-Tools maximieren können. Sie sollten Produktreife durch eine Erfolgsbilanz ähnlicher erfolgreicher Fallstudien nachweisen, die den ROI für ihre Kunden gesteigert haben. Erfahrung bei der Skalierung von KI-Lösungen kann auch auf einen erfolgreichen Anbieter hinweisen.
• Bandbreite an Support: Produktprobleme passieren jedem, und ein gutes Kundensupport-Team macht den entscheidenden Unterschied. Unternehmen sollten die professionellen Dienstleistungen und den Kundensupport, die Anbieter anbieten, nicht übersehen. CIOs benötigen Unterstützungsoptionen, die Datenmanagement, Datenschutz und Sicherheit umfassen. Die frühzeitige Priorisierung dieser Vorteile ist eine präventive Möglichkeit, KI-Implementierungsprobleme zu reduzieren.
• Security-First-Mentalität: Da sich die KI-Technologie täglich weiterentwickelt, sollten Unternehmen Anbieter auswählen, die Sicherheit priorisieren. Die richtige Wahl benötigt die Tools, Zertifizierungen und Prozesse, um Datenschutz, Sicherheit und Compliance zu gewährleisten.

4. Starten, lernen, wiederholen

Der Start und die Verwaltung der Wartung einer unternehmenstauglichen KI-Lösung in der Produktion ist herausfordernd. CIOs, die von der Implementierung zur Wartungsphase übergehen, müssen wichtige Schritte durchlaufen, um konsistente, erfolgreiche Ergebnisse aufrechtzuerhalten.

1. Definieren Sie, wie Erfolg für den Anwendungsfall ihres Unternehmens aussieht. Welche Geschäftsergebnisse erwarten sie? Wie werden sie Erfolg messen? Dies ist der Zeitpunkt, um den Umfang ihrer Projekte zu skizzieren und ihre KPIs zu definieren. Hier können CIOs auch agile Prozesse aufbauen, um die Ergebnisse kontinuierlich zu verbessern. Diese Vorbereitungsarbeit muss in Zusammenarbeit mit Führungskräften durchgeführt werden.
2. Validieren Sie die Zuverlässigkeit der Antworten und Aktionen ihrer KI-Lösung über technische Tests hinaus. Der CIO sollte mit Business Ownern und Fachexperten zusammenarbeiten, um die Relevanz und Genauigkeit der KI zu überprüfen. Zunächst müssen sie einen „Ground-Truth“-Testdatensatz erstellen. Der Testdatensatz umfasst Abfragen und Antworten, die auf interner Expertise und validiertem Wissen basieren. Sie können dann diesen Testdatensatz verwenden, um die Qualität der KI-Antworten zu bewerten. Die Stakeholder müssen weiterhin überprüfen, testen und iterieren, bis das Bewertungssystem vertrauenswürdig ist.
3. Überwachen Sie die Outputs ihrer KI-Lösung, verfolgen Sie Benutzeranalysen und sammeln Sie Feedback. Sobald die KI-Lösung live ist, ist die Arbeit nicht vorbei. Teams müssen die Lösung kontinuierlich aktualisieren und transparente teamübergreifende Zusammenarbeit aufrechterhalten. Dies gewährleistet langfristigen Erfolg und eine optimierte Benutzererfahrung.

Die nächsten Schritte zum KI-Erfolg

Diese vier Best Practices sind wesentliche Schritte zum Start eines erfolgreichen KI-Projekts. Indem sie sich auf wertvolle Projekte mit messbaren Ergebnissen unter Verwendung domänenspezifischer Lösungen konzentrieren, werden CIOs ihre Unternehmen nahtlos in eine neue KI-Ära führen. Verpassen Sie nicht den nächsten Artikel der Reihe „7 KI-Anwendungsfälle, die jeder CIO priorisieren sollte“.

Diejenigen, die mit diesen Best Practices Anklang gefunden haben, können einen Schritt weitergehen und unser CIO Strategic Playbook für KI in 2026 erkunden. Dort entdecken sie die neuesten KI-Fortschritte, warum KI-Projekte scheitern, wie sich die Rolle von CIOs verändert, wie Agentic AI Strategien verändert, und vieles mehr.

Was CIOs aus unserem Leitfaden erhalten:

• Einen umfassenden Überblick darüber, wo die KI-Branche steht und wie sie die Prioritäten von CIOs beeinflusst
• Experten-Schemata, die technische Konzepte aufschlüsseln, die für den Erfolg von KI-Projekten entscheidend sind
• Konkrete Anwendungsfälle und Prozesse, die sie sofort implementieren können
• Strategien zur Skalierung von KI-Projekten und zur Auswahl der richtigen Anbieter
• Einblicke in die Rolle von Domänenwissen in KI-Projekten
• Eine Aufschlüsselung, wie der globale Marktführer im Bereich Produktwissen domänenübergreifende KI-Projekte unterstützt