"Wir müssen KI im Unternehmen integrieren, bevor wir abgehängt werden."

Ein Satz, der häufig in Strategiemeetings fällt. Nicken rundum. Erste Ideen und Assoziationen fliegen durch den Raum: Effizienz steigern, Kosten senken, Prozesse automatisieren, besseren Service liefern. Erfahrungen von Messen, Konferenzen und Interviews werden ausgetauscht. Die Stimmung ist voller Tatendrang, die Erwartungen sind hoch: KI übernimmt jetzt Aufgaben unserer Service-Mitarbeitenden wie Texte lesen, Klassifizieren und Dokumente sortieren.

Der Einsatz von KI wird zwar mit Nachdruck gefordert – doch klare Definitionen fehlen meistens. Stattdessen gibt es ein Feuerwerk an Ideen, die auf den ersten Blick umsetzbar erscheinen. Genau hier entsteht aber die Lücke zwischen tatsächlich möglicher Umsetzung und konkreten Vorstellungen über die Lösung und das Endprodukt. Diese Lücke zieht sich durch alle Ebenen im Unternehmen – vom oberen Management bis hin zu den Endnutzer:innen.

Hier beginnt eine spannende Reise. Denn das Feld der KI-Projekte ist sowohl für Projektmanagende als auch für alle anderen Beteiligten im Unternehmen ein relativ neues Terrain. Erst seit einigen Jahren machen Unternehmen wie OpenAI oder die Open-Source-Plattform und Community Hugging Face die Technologie für uns zugänglich und anpassbar. Ihre Entwicklung verläuft nicht linear, sondern rasant exponentiell. Gleichzeitig bringen die meisten Projektbeteiligten sehr unterschiedliches Vorwissen und auch Lücken mit – wie wir Projektmanagende selbst.

Dieser Artikel liefert Ihnen, nach einem kurzen theoretischen Einstieg, eine Schritt-für-Schritt-Anleitung für erfolgreiches Stakeholdermanagement in Ihrem nächsten KI-Projekt.