Erfolgreiche KI-Transformation ist ein Marathon, kein Sprint. Ein mehrjähriger Change-Prozess, der tief in der Unternehmenskultur verankert werden muss. Der Erfolg misst sich nicht nur an technischen KPIs, sondern auch an der Fähigkeit, Menschen mitzunehmen Prozesse zu durchdenken und Compliance- Anforderungen als Innovationsrahmen zu verstehen. Erst wenn diese drei Dimensionen zusammenwirken, entsteht echte Wertschöpfung. Vor allem auch in vertriebslastigen Bereichen wie zum Beispiel Pharma/Healthcare oder verschiedenen B2B-Branchen.
01 Prozess vor Tool: Das Fundament jeder erfolgreichen
Transformation
Mit GenAI können Mitarbeitende ihre Fähigkeiten verbessern oder neue hinzugewinnen. Wer gut mit KI umgehen kann, arbeitet effektiver, schneller und oftmals auch qualitativ besser. Vor allem lassen sich
Prozesse optimieren und neue Abläufe gestalten. Die wichtigste Erkenntnis: Ein schlechter Prozess bleibt auch mit KI schlecht. Das wahre Potenzial liegt nicht darin, ein KI-Tool auf bestehende Abläufe zu setzen, sondern Prozesse neu zu denken – basierend auf den Möglichkeiten der KI. Bevor Unternehmen über KI-Optimierung nachdenken, müssen sie die Arbeit mit KI als System verstehen: Wie startet der Prozess? Was ist der Input? Wie werden Daten bearbeitet und was muss rauskommen? Hilfreich ist die Systematisierung über Prozess-Steckbriefe: Input, Output, Automatisierungspotenzial und KI-Nutzen. Diese Dokumentation
schafft Transparenz und ermöglicht die Erfolgsmessung. Das systemische Denken bildet die Grundlage für eine wirkungsvolle KI-Integration.
02 Skill Management: Toolkompetenz macht den Unterschied
Das Potenzial von KI lässt sich nur richtig nutzen, wenn Mitarbeitende die Tools in aller Tiefe beherrschen. Wenn sie wirklich in der Lage sind, die Systeme umfassend zu bedienen. Wenn Mitarbeitende verstehen, was KI-Systeme leisten können und wo ihre Grenzen liegen, wie sie sinnvoll unterstützen und wie man
typische Fehler vermeidet, setzen sie KI effektiver ein und erzielen bessere Ergebnisse.
Zusätzlich macht der European AI Act ab Februar 2025 die Schulung von Mitarbeitenden im Umgang mit KI-Systemen zur rechtlichen Verpflichtung. Unternehmen müssen nachweislich sicherstellen, dass ihre Belegschaft über ausreichende KI-Kompetenz verfügt – ein weiterer Grund, warum systematische Trainingskonzepte unverzichtbar werden.
Ein strategischer Trainingsplan umfasst daher drei Ebenen: technische Kompetenz im Umgang mit
KI-Tools, fachliche Kompetenz zur Bewertung der Ergebnisse und regulatorische Kompetenz für den
regelkonformen Einsatz.
03 Compliance Konkret: Mehr als nur Datenschutz
KI-Compliance, z. B. in der Pharmaindustrie, geht weit über allgemeine Datenschutzbestimmungen hinaus. Drei Ebenen sind zu beachten: zunächst die grundlegenden KI-Compliance-Anforderungen wie der Schutz vertraulicher Unternehmensdaten und personenbezogener Informationen.
Hinzu kommen pharmaspezifische Regulierungen: Der Umgang mit Patientendaten unterliegt verschärf-
ten Bestimmungen. Alle Ergebnisse müssen dokumentiert und nachvollziehbar sein. Besonders relevant ist der European AI Act, der im Gesundheitsdatenbereich strenge Anforderungen an kritische Anwendungen
stellt und entsprechende Governance-Strukturen voraussetzt.
Für Marketing-Teams bedeutet das in der Praxis: Jede KI-Anwendung braucht eine Risikobewertung, klare Nutzungsrichtlinien und definierte Verantwortlichkeiten. Diese Anforderungen sind kein Hindernis, sondern ein Rahmen für verantwortliche
Innovation.
04 Menschen mitnehmen: Die psychologische Dimension
Die größte Hürde bei der KI-Transformation ist oft nicht technischer, sondern psychologischer Natur. Die Angst vor Jobverlust, Überforderung oder Kontrollverlust kann dafür sorgen, dass selbst die beste Technologie ihren Durchbruch nicht schafft.
Erfolgreiche Change-Prozesse adressieren diese Ängste proaktiv. Sie schaffen Transparenz über Ziele und Auswirkungen, zeigen konkrete Karriereperspektiven auf und demonstrieren, wie KI die Arbeit bereichern kann, statt sie zu ersetzen. Ein effektives People & Culture Management bindet Mitarbeitende von Anfang an in die Gestaltung ein und nutzt Widerstände als wertvolle Hinweise für Verbesserungen.
05 Hub-and-Spoke: Die Herausforderungen von Schnittstellen lösen
Eine große Herausforderung der KI-Transformation: KI ist eine Schnittstellentechnologie. Einerseits sehr technisch und damit ein IT-Thema, andererseits geht es um Prozesse in den Fachabteilungen. KI lässt sich weder von der IT noch von der Fachabteilung allein erfolgreich implementieren.
Deswegen brauchen Unternehmen Menschen, die beides verstehen. Das ist die Rolle der KI-Champions. Sie fungieren als entscheidende Schnittstelle zwischen Fachbereich und IT, übersetzen zwischen beiden Welten und entwickeln maßgeschneiderte Lösungen.
Das bewährte Hub-and-Spoke-Modell schafft dafür die organisatorische Struktur: ein zentrales AI-Enablement-Team mit den Säulen Change & Kommunikation, KI-Governance und technische Infrastruktur, unterstützt von dezentralen KI-Champions als Multiplikatoren in den Fachbereichen.
Fazit: Erfolg entsteht im Zusammenspiel
Die Künstliche Intelligenz liefert hochwertige Ergebnisse – oft bereits 70–80 % der finalen Lösung – in hoher Geschwindigkeit und mit Skalierungsmöglichkeiten, während Menschen diese Grundlagen mit Fachwissen, Erfahrung und Kreativität veredeln.
Nur wer diese Partnerschaft versteht und systematisch gestaltet, wird die ungenutzten KI-Potenziale voll ausschöpfen können. Denn letztlich entfaltet sich die wirkliche Stärke generativer KI erst durch das Know-how und die kreative Anwendung der Menschen, die sie einsetzen.
Vorstand | Inhaber
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