Raus aus dem PoC-Friedhof: Warum Vorstände KI von Innovation auf Kapitalallokation umstellen müssen

Das Muster ist bemerkenswert konsistent. In den vergangenen Jahren haben viele Unternehmen Dutzende GenAI‑ und ML‑Initiativen gestartet – oft mit beeindruckenden technischen Ergebnissen. Doch nur ein Teil davon schafft es in eine robuste Produktion, und ein noch kleinerer Teil skaliert so, dass zentrale finanzielle oder risikorelevante Kennzahlen spürbar bewegt werden. Übrig bleibt ein langer „Tail“ an Proofs of Concept (PoCs), steigende Cloud-Rechnungen und eine wachsende Abhängigkeit von einer Handvoll Plattformen.

Aus der Distanz kann das wie „KI liefert nicht“ wirken. Aus der Nähe ist es meist ein Governance-Problem: KI wird als offene Experimentierwiese behandelt – statt als Kapitalallokationsentscheidung, die derselben Board-Disziplin unterliegt wie jede andere größere Investition.

Für einen Vorstand besteht der grundlegende Wechsel darin, KI nicht als Reihe von Tools zum Ausprobieren zu sehen, sondern als Portfolio von Assets, das aufgebaut wird. Das bedeutet drei Dinge:

A) Entscheidungen, nicht Demos. Jede KI‑Initiative sollte dazu dienen, eine konkrete, vorstandsrelevante Entscheidung zu unterstützen: Was finanzieren wir jetzt, was verschieben wir, was beenden wir? Ein PoC, der nicht an eine KPI und einen Business Owner gekoppelt ist, ist kein Experiment – er ist ein Kostenblock.

B) Gesamtkosten, nicht Build-Kosten. Die eigentliche Ökonomie von KI liegt jenseits des Piloten: Inferenz, Guardrails, Monitoring, Human‑in‑the‑Loop‑Supervision, Retraining, Compliance. Unabhängige TCO‑Analysen unterstreichen, dass viele Unternehmen die Lifecycle‑Kosten von KI systematisch unterschätzen – und dass der Großteil der Kosten oft erst nach der Pilotphase entsteht und nicht während des initialen Builds.

C) Guardrails by Design, nicht per Eskalation. Zu oft kommen Legal, Risk und Security erst am Ende des Prozesses dazu und tun, was sie tun müssen: Deployments verlangsamen oder stoppen. Wenn Governance ab dem ersten Gate mitgedacht wird – Datenschutz, Model Risk, IP, EU‑AI‑Act‑Implikationen – laufen weniger Projekte, aber deutlich mehr erreichen eine sichere Skalierung.

Das sind keine theoretischen Punkte. Die großen Cloud‑ und KI‑Plattform-Betreiber sehen denselben Film immer wieder: enthusiastische Piloten, unzureichend modellierte Run‑Costs, Architekturen, die den Kunden stillschweigend in den Lock-in führen, und Renewal‑Gespräche, in denen die kommerzielle Realität plötzlich sichtbar wird. Organisationen, die diesen Zyklus durchbrechen, machen auf Top‑Level etwas anders.

Die meisten Vorstände brauchen nicht „mehr KI‑Details“. Sie brauchen ein schnelles, eindeutiges Dashboard, das zeigt, ob das KI‑Portfolio skaliert – oder leise Risiko und Kosten anhäuft.

Unten ist ein Auszug Diagnose‑Snapshot für den Vorstand. Die erste Kennzahl orientiert sich an häufig zitierten Marktbenchmarks; die anderen sind bewusst als „Ask‑for“-Indikatoren formuliert, die innerhalb weniger Wochen (nicht Monate) im eigenen Portfolio messbar sein sollten.

• % der KI‑Initiativen in Pilot vs. Produktion: Viele Unternehmen berichten, dass nur eine Minderheit der Use Cases die volle Produktion erreicht; eine Enterprise‑Studie aus 2025 fand 31% der untersuchten Use Cases in voller Produktion (entsprechend ~69% außerhalb skalierter Produktion).
• Ø TCO‑Delta vs. initialem Business Case: Eine aktuelle GenAI‑TCO‑Analyse legt nahe, dass ~85% der Unternehmen KI‑Budgets unterschätzen, wenn die vollen Lifecycle‑Kosten einbezogen werden (ein starker Hinweis, dass Abweichungen strukturell sind, nicht die Ausnahme).
• % mit benanntem GuV‑Owner: Aus unserer Erfahrung ist das einer der besten Prädiktoren für „echte“ Skalierung; ist das nicht nahezu universell für finanzierte Initiativen, ist Value Leakage unvermeidlich.
• % mit definierten Kill‑Kriterien: Ist dieser Wert niedrig, betreibt die Organisation kein KI‑Portfolio – sie betreibt eine permanente Experimentfabrik.

Wenn es eine Board‑Level‑Kernaussage gibt: Die Reife-Frage ist nicht „Wie viele Piloten haben wir?“ sondern „Wie viele Initiativen haben Ownership, Wirtschaftlichkeit und Governance, um zu skalieren?“

Vorstände, die KI konsequent in Wert übersetzen, zeigen oft einige gemeinsame Praktiken:

• I. Sie verankern KI in wenigen „Guiding Star“-Kennzahlen (Kosten, Umsatz, Risiko, Experience) und verlangen, dass jeder Use Case seinen Beitrag explizit macht.
• II. Sie installieren einen einfachen, sichtbaren Funnel für KI‑Initiativen: Wie Ideen reinkommen, bewertet werden und entweder mit wachsender Evidenz voranschreiten – oder explizit gestoppt werden (keine „Zombie“-Projekte).
• III. Sie verlangen cross‑funktionale Ownership: Business, IT/Data, Procurement und Finance sitzen ab Tag 1 am Tisch – und Finance behandelt KI als Kapitalallokationsthema, nicht als Innovations-Position.
• IV. Sie verlangen eine Sicht auf das Portfolio: Welche KI‑Produkte sind live, wo sitzen sie in kritischen Prozessen, was kosten sie im Betrieb, und wie performen sie gegen Business Cases und Risikoschwellen?
• V. Sie wechseln von Steuern zu Entblocken: Sobald eine Initiative vereinbarte ökonomische und Governance‑Schwellen erfüllt, räumen sie strukturelle Hürden aktiv aus dem Weg – sichern IT/Data‑Kapazität, beschleunigen Approvals und Entscheidungen, und richten Procurement und Finance so aus, dass Delivery und Skalierung nicht an interner Reibung hängen bleiben.
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Nichts davon verlangsamt KI. Im Gegenteil: Es schafft Bedingungen für Geschwindigkeit – weniger Ablenkung, klarere Prioritäten und weniger Überraschungen, wenn Piloten in die Skalierung gehen.

Für viele Organisationen ist der effektivste Startpunkt nicht der nächste Pilot, sondern eine kurze, fokussierte Bewertung des bestehenden KI‑Backlogs:

• Welche Initiativen haben klare Owner, KPIs und Daten‑Feasibility?
• Welche sind strukturell blockiert durch Governance, Architektur oder Wirtschaftlichkeit?
• Welche zwei oder drei Cases könnten in den nächsten 6–12 Monaten glaubwürdig skaliert werden – mit den richtigen Guardrails und einem belastbaren Business Case?

Genau das liefert unser AI Assessment: ein fokussierter Sprint, der eine verstreute KI‑Ideenlandschaft in ein kohärentes, investierbares Portfolio transformiert. Unsere Deliverables sind ein executive‑ready, risikoadjustiertes KI‑Opportunity‑Portfolio mit quantifizierten Value Cases, expliziten Kill‑Kriterien sowie ein pragmatisches Governance‑ und Roadmap‑Paket, das sichere Entscheidungen für Investments in Skalierung ermöglicht.

Innerhalb weniger Wochen helfen wir Teams, einen klaren Fokus aufzubauen und Störgeräusche abzuschalten, Kill‑Kriterien zu definieren und anzuwenden, eine robuste Steuerungsmechanik aufzusetzen und die Cases für die wenigen Initiativen zu bauen, die wirklich ernsthafte Finanzierung verdienen – damit KI messbaren Impact liefert statt ein Friedhof aus PoCs zu werden.