LONDON (IT BOLTWISE) – Viele Unternehmen kleben KI als Kürzel auf Strategie, Rollen und Produktnamen, ohne die Umsetzung dahinter zu planen. Aus der Praxis einer früheren Lululemon-CIO wird deutlich, dass Demos oft an unaufgeräumten Daten, widersprüchlichen Systemen und schwer konsistent zu treffenden Entscheidungen scheitern. Zudem beschreibt der Beitrag, wie „KI-Washing“ unter Druck zu schnellen Ergebnissen führt, bis hin zu dem Eindruck, KI ersetze Menschen bereits heute. Der Kern bleibt: Künstliche Intelligenz ist leistungsfähig, aber die produktive Nutzung ist langsame, menschlich getriebene Aufbauarbeit.
Wenn „KI“ plötzlich überall steht, sagt das noch nichts darüber, ob im Unternehmen auch wirklich eine belastbare Strategie existiert. Genau dieses Muster kritisiert Julie Averill, die als Chief Information Officer bei dem Sportbekleidungsunternehmen Lululemon acht Jahre lang Technologie eingeführt hat. Nach ihrem Wechsel in neue Verantwortlichkeiten habe ihr Nachfolger einen neuen Titel erhalten: Chief A.I. and technology officer. Für Averill ist der Titel dabei weniger das Problem als das Signal: Eine Rolle kann Aufmerksamkeit erzeugen, aber sie produziert keine Ergebnisse, solange unklar bleibt, welche Prozesse, Daten und Entscheidungswege tatsächlich umgebaut werden. Entscheidend ist laut ihr die Frage, was hinter der Abkürzung Künstliche Intelligenz als langfristiger Plan steckt – und ob das Unternehmen bereit ist, die dafür nötige Arbeit zu leisten.
Im technischen Alltag zeigt sich der Unterschied zwischen „KI-Wunsch“ und nutzbarer KI oft sehr konkret. Averill beschreibt, wie sich moderne Demonstrationen erstaunlich leicht bauen lassen: Ein KI-System wirkt im Demo-Setting „magisch“, weil es in einer kontrollierten Umgebung mit sauber vorbereiteten Informationen glänzen kann. Sobald es jedoch in komplexe Unternehmensrealität trifft, wird die Leistungsfähigkeit durch den Status der Daten und die Logik der Organisation begrenzt. Sie nennt eine klare Voraussetzung: Systeme brauchen verbundenen, sauberen Datenbestand und Entscheidungen, die in konsistenten, wiederholbaren Regeln getroffen werden. In der Realität – so ihr Vergleich aus verschiedenen Organisationen – leben aber viele Daten in Dutzenden Systemen, die nicht miteinander „einverstanden“ sind, während über Jahrzehnte hinweg Ausnahmen, Sonderfälle und Workarounds entstanden sind. Genau dort kippt die Demo in den Piloten: Nicht das Modell ist plötzlich „schlechter“, sondern die Umgebung schafft keine verwertbare Grundlage.
Dieser Reibungsverlust wird auch durch eine von ihr zitierte Branchenkennzahl untermauert: Ein Bericht des MIT-Projekts NANDA beziffert, dass 95 Prozent der generativen KI-Piloten in Unternehmen keine realen Ergebnisse liefern. Averill ordnet das nicht als Beweis gegen KI ein, sondern als Indiz dafür, wie schwierig der Übergang vom Prototyp zur Produktion ist. In ihrer Darstellung werden die Lücken nicht allein durch bessere Tools kleiner: Selbst wenn Modelle und Oberflächen laufend Fortschritte machen, bleibt die „Restarbeit“ menschlich und aufwendig. Dazu gehören das Bereinigen und Harmonisieren von Daten, das Neu-Ordnen komplexer Entscheidungsprozesse und das Entwirren gekoppelter, historisch gewachsener Systemlandschaften. Für Führungsebenen bedeutet das: Wer Erfolg in wenigen Wochen verspricht, unterschätzt den technischen und organisatorischen Umbau, der erforderlich ist, damit KI nicht nur Antworten erzeugt, sondern in tragfähige Entscheidungen übersetzt werden kann.
Besonders kritisch sieht Averill die Dynamik, die entsteht, wenn Vorstand und Management unter Erwartungsdruck stehen. Sie unterscheidet „KI-Wishing“ von „KI-Washing“: Ersteres beschreibt den Glauben, man könne mit KI an einen Zauberstab glauben; letzteres beschreibt das geschäftliche Erzählen von Fortschritt, der in Wahrheit noch nicht gebaut ist. Als Indiz nennt sie eine globale Umfrage, nach der 75 Prozent der Führungskräfte ihre KI-Strategie als „mehr für show“ einordnen – erhoben von einer KI-bezogenen Organisation namens Writer und dem Forschungsunternehmen Workplace Intelligence. Wenn „Fortschritt“ vor allem in Chatbots und Demos sichtbar wird, entsteht eine gefährliche Logik: Eine Demonstration wirkt wie ein Versprechen der Zukunft, wird aber als bereits eingetretene Transformation verkauft. Im schlimmsten Fall folgt daraus die „KI-Layoff“-Erzählung, bei der Personalabbau mit Effizienz durch KI begründet wird, obwohl die Prozesse, die diese Effizienz erst ermöglichen, noch nicht wirklich vorliegen. Averill verweist dabei auf US-Statistiken zu angekündigten Jobkürzungen im Monat Mai sowie auf Angaben, wonach ein relevanter Anteil dieser Kürzungen KI als Ursache nennt; zudem schildert sie, dass einige Firmen Rollen wieder einstellen mussten, nachdem die Arbeit ohne die vorherige Neugestaltung zu sehr auf die verbleibenden Teams verlagert wurde.
Auch die Vertrauensebene ist in ihrer Darstellung ein messbarer Risikofaktor. Wenn Unternehmen KI als Ersatz für Menschen verkaufen und dabei Stellen abbauen, entsteht bei Mitarbeitenden schnell der Eindruck, die Technik werde als Vorwand genutzt. Averill nennt eine weitere Zahl: Laut dem Writer- und Workplace-Intelligence-Kontext würden 44 Prozent der Gen-Z-Arbeitnehmenden und ungefähr ein Drittel der gesamten Belegschaft aktiv an einer sabotierenden Haltung gegenüber der KI-Einführung arbeiten. Der Kern ihrer Argumentation ist dabei nicht moralisch, sondern operativ: Misstrauen erzeugt Widerstand, und Widerstand macht Implementierungen langsamer und teurer. Für die Praxis lautet die „Abkürzung“ deshalb nicht „noch mehr Hype“, sondern Transparenz über den realen Umbaupfad: Künstliche Intelligenz ist leistungsfähig, aber der produktive Einsatz braucht Zeit, Teams und saubere Grundlagen. Wer diese Verzögerung vor Boards, Beschäftigten und Investoren offen anspricht, kann die Kommunikationslage stabilisieren – und aus einer Abfolge von Demos eine echte, technische Umsetzung machen.
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