Viele Unternehmen nutzen inzwischen ChatGPT, Microsoft Copilot oder andere KI-Werkzeuge. Doch zwischen dem ersten Ausprobieren und einem nachhaltig erfolgreichen KI-Projekt liegt häufig eine große Lücke.

Die entscheidende Frage lautet deshalb nicht mehr:

Sollten Unternehmen Künstliche Intelligenz einsetzen?

Sondern:

Wie gelingt es, aus einer KI-Idee eine funktionierende Lösung mit messbarem Nutzen zu entwickeln?

Eine aktuelle Untersuchung von KI-Dozent und Trainer Yakup Özkardes-Cheung liefert darauf konkrete Antworten. Ergänzt wird die Studie durch Praxisbeispiele aus der Architektur und dem Gesundheitswesen. Sie zeigen, wie unterschiedlich KI eingesetzt werden kann – und welche Erfolgsfaktoren sich branchenübergreifend wiederholen.

Die wichtigsten Erkenntnisse auf einen Blick

Erfolgreiche KI-Projekte beginnen meistens nicht mit der Auswahl eines Tools. Sie starten mit einem konkreten Problem aus dem Arbeitsalltag.

Besonders wichtig sind:

• ein klar definierter Anwendungsfall,
• ein erkennbarer Nutzen für Mitarbeitende oder Kunden,
• hochwertige und zugängliche Informationen,
• die frühzeitige Einbindung der späteren Nutzer,
• eine verantwortliche Person für das Projekt,
• ein schrittweises Vorgehen,
• menschliche Kontrolle und klare Qualitätsregeln,
• messbare Ziele für Zeit, Qualität oder Kosten.

Die Praxisbeispiele aus Architektur und Sanitätshaus zeigen außerdem: KI muss nicht sofort einen vollständigen Geschäftsprozess automatisieren. Häufig entsteht der größte Nutzen zunächst durch Assistenz, Recherche, Strukturierung und Vorbereitung.

Was wurde in der KI-Studie 2026 untersucht?

Die Studie „Von Erwartungen zur Wirkung: Erfolgsfaktoren für erfolgreiche KI-Projekte“ untersucht, warum manche KI-Projekte im Unternehmen Ergebnisse liefern, während andere bereits nach der Testphase ins Stocken geraten.

Grundlage sind 149 anonymisierte Umfrageantworten aus IHK-Weiterbildungen im Zeitraum von März 2024 bis Juni 2026. Ergänzend wurden qualitative Praxisinterviews aus unterschiedlichen Branchen ausgewertet.

Die Untersuchung betrachtet dabei zwei Perspektiven:

1. Welche Erwartungen haben Fach- und Führungskräfte an den Einsatz von KI?
2. Welche Faktoren entscheiden später über die tatsächliche Umsetzung?

Die ausführlichen Ergebnisse, Hintergründe und Handlungsempfehlungen findest du im vollständigen Studienartikel:

Zur KI-Studie 2026:

https://www.yakup-ai.com/blogs/ki-studie-erfolgsfaktoren-2026

Was ist der wichtigste Erfolgsfaktor für KI-Projekte?

Der wichtigste Ausgangspunkt ist ein konkreter Engpass im Arbeitsalltag.

Die Formulierung „Wir wollen etwas mit KI machen“ reicht nicht aus. Sie beschreibt weder ein Problem noch ein gewünschtes Ergebnis.

Bessere Ausgangsfragen sind beispielsweise:

• Welche Aufgabe kostet unser Team besonders viel Zeit?
• Welche Informationen müssen immer wieder gesucht werden?
• Wo entstehen häufig Rückfragen oder Fehler?
• Welche Dokumente werden regelmäßig geprüft?
• Welche Mitarbeitenden benötigen bei ihrer Arbeit immer wieder dasselbe Fachwissen?
• Welche vorbereitenden Tätigkeiten könnten beschleunigt werden?

Aus diesen Fragen entstehen konkrete Anwendungsfälle.

Statt „Wir möchten einen KI-Agenten entwickeln“ könnte das Ziel beispielsweise lauten:

Ein KI-Assistent soll neue Mitarbeitende dabei unterstützen, relevante Produktinformationen schneller zu finden und typische Kundenfälle strukturiert vorzubereiten.

Ein solches Ziel lässt sich entwickeln, testen und später auch messen.

Warum scheitern KI-Projekte trotz guter Technologie?

Leistungsfähige KI-Modelle allein garantieren noch keinen Projekterfolg.

In der Praxis treten häufig folgende Probleme auf:

Das Ziel bleibt zu ungenau

Das Team testet verschiedene Anwendungen, ohne festzulegen, welcher Prozess verbessert werden soll. Dadurch entstehen interessante Demonstrationen, aber keine dauerhaft nutzbare Lösung.

Die Wissensbasis ist unvollständig

Ein KI-Assistent benötigt relevante und möglichst strukturierte Informationen. Dazu können Prozessbeschreibungen, Produktdaten, Leitfäden, Vorlagen, Checklisten oder Beispiele gehören.

Fehlen diese Informationen, kann selbst ein leistungsfähiges Modell keine verlässlichen Antworten liefern.

Die späteren Nutzer werden zu spät einbezogen

Ein KI-Projekt kann technisch funktionieren und trotzdem im Alltag scheitern. Das passiert häufig dann, wenn die Lösung an den tatsächlichen Abläufen der Mitarbeitenden vorbeientwickelt wurde.

Niemand übernimmt dauerhaft Verantwortung

Auch nach dem ersten Prototyp müssen Inhalte aktualisiert, Ergebnisse kontrolliert und Regeln angepasst werden. Ohne eine klar verantwortliche Person verliert das Projekt schnell an Dynamik.

Der Nutzen wird nicht gemessen

Wenn vorab keine Ziele definiert werden, lässt sich später kaum beurteilen, ob die KI wirklich geholfen hat.

Mögliche Kennzahlen sind:

• eingesparte Bearbeitungszeit,
• schnellere Einarbeitung,
• weniger Rückfragen,
• reduzierte Fehlerquote,
• höhere Qualität von Entwürfen,
• kürzere Recherchezeiten,
• verbesserte Kundenzufriedenheit.

Praxisbeispiel 1: KI in der Architektur

Ein anschauliches Beispiel liefert ein Gespräch mit Daniel Resch über den Einsatz von KI in der Architektur.

Planungs- und Architekturunternehmen arbeiten mit großen Mengen komplexer Informationen. Dazu gehören unter anderem Leistungsverzeichnisse, technische Beschreibungen, Planungsunterlagen, Normen und projektspezifische Dokumente.

Gerade bei der Prüfung von Leistungsverzeichnissen kann KI als Assistenzsystem eingesetzt werden. Sie kann Inhalte vorstrukturieren, Auffälligkeiten markieren, Informationen vergleichen oder erste Hinweise auf mögliche Unstimmigkeiten liefern.

Dabei geht es nicht darum, die fachliche Prüfung durch Architekten, Planer oder Projektverantwortliche vollständig zu ersetzen. Die KI unterstützt vielmehr bei der Vorbereitung und kann helfen, umfangreiche Unterlagen schneller zu erfassen.

Das Praxisbeispiel zeigt drei wichtige Prinzipien:

1. KI sollte einen konkreten Arbeitsschritt unterstützen

Nicht der abstrakte Wunsch nach „KI in der Architektur“ steht im Vordergrund, sondern eine klar beschriebene Aufgabe: umfangreiche Dokumente effizienter prüfen und relevante Stellen schneller identifizieren.

2. Unternehmenswissen entscheidet über die Qualität

Eine allgemeine KI kennt nicht automatisch die internen Standards, bisherigen Projekte oder Qualitätsanforderungen eines Unternehmens. Gute Ergebnisse entstehen erst, wenn geeignete Dokumente, Regeln und Beispiele bereitgestellt werden.

3. Die fachliche Verantwortung bleibt beim Menschen

Bei technischen, rechtlichen oder sicherheitsrelevanten Dokumenten dürfen Ergebnisse nicht ungeprüft übernommen werden. KI kann Hinweise liefern, die finale Bewertung muss jedoch durch qualifizierte Fachkräfte erfolgen.

Das vollständige Gespräch und weitere Informationen zum Anwendungsfall findest du hier:

KI in der Architektur: Leistungsverzeichnisse mit KI prüfen

https://www.yakup-ai.com/blogs/ki-architektur-leistungsverzeichnis-pruefen-daniel-resch

Praxisbeispiel 2: KI im Sanitätshaus

Ein zweites Beispiel kommt aus dem Gesundheitswesen.

Toni Domin entwickelte im Umfeld des Sanitätshauses Alippi einen KI-Assistenten, der unter anderem bei der Einarbeitung, Fallvorbereitung und Kundenberatung unterstützen kann.

Sanitätshäuser arbeiten mit einer großen Vielfalt an Produkten, Versorgungsfällen, Vorgaben und individuellen Kundenanforderungen. Neue Mitarbeitende müssen sich daher umfangreiches Fach- und Prozesswissen aneignen.

Ein KI-Assistent kann dabei helfen, vorhandene Informationen schneller zugänglich zu machen. Denkbare Aufgaben sind beispielsweise:

• Fragen zu internen Abläufen beantworten,
• Produktinformationen zusammenführen,
• neue Mitarbeitende bei der Einarbeitung begleiten,
• Beratungsfälle strukturiert vorbereiten,
• relevante Punkte für Kundengespräche sammeln,
• vorhandene Dokumentationen durchsuchen.

Auch bei diesem Anwendungsfall bleibt der Mensch verantwortlich. Insbesondere im Gesundheitswesen dürfen fachliche Entscheidungen und individuelle Empfehlungen nicht ungeprüft an ein KI-System delegiert werden.

Der Nutzen liegt vor allem in der besseren Vorbereitung und im schnelleren Zugang zu Wissen.

Das vollständige Praxisbeispiel findest du hier:

KI im Sanitätshaus: ChatGPT für Einarbeitung und Kundenberatung

https://www.yakup-ai.com/blogs/ki-sanitaetshaus-chatgpt-ki-manager-toni-domin

Was haben Architektur und Sanitätshaus gemeinsam?

Auf den ersten Blick könnten die beiden Branchen kaum unterschiedlicher sein. Dennoch folgen die KI-Projekte einem ähnlichen Muster.

In beiden Fällen geht es um:

• große Mengen an Fachinformationen,
• wiederkehrende Recherche- und Vorbereitungsaufgaben,
• hohe Anforderungen an Qualität und Verlässlichkeit,
• die Unterstützung qualifizierter Mitarbeitender,
• einen kontrollierten Zugang zu relevantem Wissen,
• menschliche Prüfung vor der finalen Verwendung.

Diese Gemeinsamkeiten sind für Unternehmen besonders wichtig. Sie zeigen, dass erfolgreiche KI-Anwendungen nicht ausschließlich von der Branche abhängen.

Entscheidend ist vielmehr, ob eine Aufgabe bestimmte Voraussetzungen erfüllt:

1. Sie tritt regelmäßig auf.
2. Sie basiert auf vorhandenen Informationen.
3. Die Qualität lässt sich anhand von Regeln oder Beispielen beurteilen.
4. Die KI kann einen klar abgrenzbaren Teil der Arbeit unterstützen.
5. Ein Mensch kann die Ergebnisse kontrollieren.

Wie startet ein Unternehmen mit einem eigenen KI-Projekt?

Ein sinnvoller Einstieg kann in sieben Schritten erfolgen.

Schritt 1: Einen konkreten Engpass auswählen

Starte nicht mit dem Tool, sondern mit einem Problem. Befrage dazu die Mitarbeitenden, die den Prozess täglich ausführen.

Schritt 2: Das gewünschte Ergebnis definieren

Beschreibe möglichst konkret, was sich verbessern soll.

Beispiel:

Die Recherchezeit für wiederkehrende Produktfragen soll innerhalb von drei Monaten deutlich reduziert werden.

Schritt 3: Vorhandenes Wissen sammeln

Prüfe, welche Dokumente und Informationen benötigt werden. Dazu können gehören:

• interne Leitfäden,
• Prozessbeschreibungen,
• Produktdaten,
• Vorlagen,
• häufig gestellte Fragen,
• gute und schlechte Beispiele,
• bisherige Fälle,
• Qualitätsregeln.

Schritt 4: Einen kleinen Prototyp entwickeln

Der erste Prototyp muss noch nicht alle Sonderfälle abdecken. Er soll zeigen, ob der grundsätzliche Ansatz funktioniert.

Ein begrenzter Test ist meist sinnvoller als der sofortige Aufbau einer komplexen Gesamtlösung.

Schritt 5: Mit echten Nutzern testen

Die späteren Anwender sollten den Prototyp mit realistischen Aufgaben prüfen. Dabei geht es nicht nur um die technische Funktion.

Wichtige Fragen sind:

• Passt die Lösung zum bestehenden Arbeitsablauf?
• Sind die Antworten verständlich?
• Fehlen wichtige Informationen?
• An welchen Stellen entstehen Fehler?
• Spart die Anwendung tatsächlich Zeit?

Schritt 6: Regeln und Verantwortung festlegen

Unternehmen sollten eindeutig klären:

• Welche Daten dürfen verwendet werden?
• Welche Ergebnisse müssen geprüft werden?
• Wer darf das System einsetzen?
• Wer aktualisiert die Wissensquellen?
• Wer entscheidet über Änderungen?
• Wie werden Fehler dokumentiert?

Schritt 7: Ergebnisse messen und weiterentwickeln

Ein KI-Projekt ist nach dem ersten Test nicht abgeschlossen. Es muss anhand der Nutzungserfahrungen verbessert werden.

Erst wenn der Nutzen nachweisbar ist, sollte über eine Ausweitung auf weitere Aufgaben oder Abteilungen entschieden werden.

Welche Rolle übernimmt ein KI-Manager?

Ein KI-Manager muss nicht zwangsläufig selbst KI-Modelle programmieren.

Die zentrale Aufgabe besteht darin, Business-Anforderungen, Mitarbeitende, Prozesse, Daten und technische Möglichkeiten zusammenzubringen.

Typische Aufgaben sind:

• geeignete KI-Anwendungsfälle identifizieren,
• Anforderungen aus den Fachabteilungen aufnehmen,
• Nutzen und Risiken bewerten,
• Pilotprojekte strukturieren,
• geeignete Tools auswählen,
• Datenschutz und Verantwortlichkeiten berücksichtigen,
• Mitarbeitende einbinden,
• Ergebnisse messen,
• aus erfolgreichen Tests einen skalierbaren Prozess entwickeln.

Damit übernimmt der KI-Manager eine wichtige Übersetzungsfunktion zwischen Management, Fachbereichen und Technik.

Häufig gestellte Fragen zu erfolgreichen KI-Projekten

Was macht ein KI-Projekt erfolgreich?

Ein erfolgreiches KI-Projekt löst ein konkretes Problem, nutzt geeignete Daten und wird von den späteren Anwendern akzeptiert. Zusätzlich benötigt es klare Verantwortlichkeiten, menschliche Kontrolle und messbare Ziele.

Müssen Unternehmen sofort einen KI-Agenten entwickeln?

Nein. Viele Unternehmen profitieren zunächst stärker von einem begrenzten KI-Assistenten für Recherche, Textentwürfe, Dokumentenanalyse oder Wissenssuche. Komplexere Agenten und Automatisierungen können später folgen.

Welche Unternehmensbereiche eignen sich für erste KI-Projekte?

Geeignet sind häufig Bereiche mit wiederkehrenden, informationsintensiven Aufgaben. Dazu gehören beispielsweise Kundenservice, Vertrieb, Marketing, Controlling, Personal, Verwaltung, Wissensmanagement und Dokumentenprüfung.

Kann KI Fachkräfte ersetzen?

In den beschriebenen Praxisbeispielen dient KI vor allem als Assistenz. Sie strukturiert Informationen, bereitet Aufgaben vor und erleichtert den Zugang zu Wissen. Fachliche Entscheidungen und Verantwortung bleiben beim Menschen.

Warum ist eine Wissensbasis so wichtig?

Ein KI-System kann nur mit den Informationen arbeiten, die ihm zur Verfügung stehen. Unternehmensspezifische Antworten setzen deshalb aktuelle, relevante und möglichst gut strukturierte Wissensquellen voraus.

Wie lässt sich der Erfolg messen?

Geeignete Kennzahlen hängen vom Anwendungsfall ab. Häufig werden Bearbeitungszeit, Rechercheaufwand, Fehlerquote, Qualität, Rückfragen, Nutzungsintensität oder Kundenzufriedenheit betrachtet.

Fazit: Erfolgreiche KI beginnt mit Umsetzungskompetenz

Die Studie und die beiden Praxisbeispiele zeigen: Erfolgreiche KI-Projekte entstehen nicht durch möglichst viele Tools oder eine maximale Automatisierung.

Sie entstehen, wenn Unternehmen ein konkretes Problem auswählen, ihre Mitarbeitenden einbeziehen und Schritt für Schritt eine nutzbare Lösung entwickeln.

Die wichtigste Frage lautet deshalb nicht:

Welches KI-Tool ist derzeit das beste?

Sondern:

Welchen konkreten Arbeitsprozess möchten wir verbessern, und welchen messbaren Nutzen soll die KI dabei liefern?

Wer diese Frage klar beantworten kann, hat bereits einen entscheidenden Schritt von der technologischen Neugier zur erfolgreichen Umsetzung gemacht.

KI-Zertifikatslehrgänge bei der IHK Düsseldorf

Wer KI nicht nur ausprobieren, sondern strukturiert und verantwortungsvoll im Unternehmen einsetzen möchte, kann sich im Rahmen verschiedener IHK-Zertifikatslehrgänge weiterbilden.

Zu den Angeboten bei der IHK Düsseldorf gehören unter anderem:

• KI-Manager/in (IHK),
• KI-Innovationsmanager/in (IHK),
• KI-Content-Manager/in (IHK),
• KI-Berater/in (IHK),
• weitere spezialisierte KI- und Robotikangebote.

In den Lehrgängen geht es nicht ausschließlich um einzelne Tools. Die Teilnehmenden entwickeln konkrete Anwendungsfälle, bewerten Chancen und Risiken und erarbeiten einen Fahrplan für die Umsetzung im eigenen Unternehmen.

Die aktuellen Termine, Workshops und IHK-Zertifikatslehrgänge findest du hier:

Zu den KI-Weiterbildungen und aktuellen Terminen:

https://linktr.ee/Yakup_AI