Die Zahl 400 zu 60 hat mich lange beschäftigt. Ein Industriebetrieb mit 1.200 Mitarbeitenden, KI-Lizenzen seit neun Monaten im Haus, ordentlich ausgerollt, mit Schulungsvideo und Intranet-Artikel. 400 Lizenzen bezahlt. 60 davon wurden aktiv genutzt, also mindestens einmal pro Woche geöffnet. Die anderen 340 lagen da. Jeden Monat neu bezahlt, jeden Monat nicht geöffnet.
Die teuerste KI-Lizenz ist die, die niemand öffnet. Und das ist kein Einzelfall, das ist der Normalfall, wenn Feld 3 des KI-Zielbilds übersprungen wird: die Menschen.
Das Problem war nicht das Modell
Als wir reinkamen, war die erste Vermutung der Geschäftsführung: das Tool taugt nichts. Es war ein gutes Tool. Die zweite Vermutung: die Leute wollen nicht. Sie wollten durchaus, in Gesprächen war die Neugier gross. Das Problem lag woanders, und es hatte zwei Teile.
Erstens die Übung. Niemand hatte Zeit im Kalender, um mit dem Ding zu arbeiten. Eine Sachbearbeiterin im Vertriebsinnendienst, die 40 Angebote pro Woche schreibt, probiert nicht nebenbei ein neues Werkzeug aus, wenn das Ausprobieren am Anfang länger dauert als der alte Weg. Ohne geblockte Zeit bleibt das Werkzeug im Regal.
Zweitens die Rollen. Niemand wusste, welche Aufgabe überhaupt für das Tool gedacht war. Darf ich damit Kundenmails schreiben? Darf ich Vertragsentwürfe reinkopieren? Wer entscheidet, ob mein Use Case in Ordnung ist? Wer hilft mir, wenn der Prompt nicht funktioniert? Auf diese Fragen gab es keine Antwort, also stellte niemand sie laut, und alle warteten.
Drei Rollen und ein Lernprogramm
Wir haben zuerst drei Rollen geklärt, mit Namen. Wer entscheidet über Use Cases: ein Zweierkreis aus Bereichsleitung und IT, mit einer Entscheidungsfrist von fünf Werktagen. Wer baut und betreibt: zwei Personen aus der IT plus je ein Power User pro Bereich. Wer nutzt es täglich, mit welcher Übung: die Teams selbst, mit zwei geblockten Stunden pro Woche für die ersten sechs Wochen.
Dann das Lernprogramm. Kein Grundlagenkurs über neuronale Netze, sondern echte Aufgaben aus dem Controlling und dem Vertriebsinnendienst. Monatsabschluss-Kommentare aus den Zahlen erzeugen. Standardangebote aus der Preisliste und dem letzten Kundengespräch vorbereiten. Reklamationsantworten entwerfen. Jede Aufgabe mit einem Vorher-Nachher-Vergleich in Minuten, damit die Leute selbst sehen, ob es sich lohnt.
Nach sechs Wochen lag die aktive Nutzung bei 280. Nicht bei 400, das wäre auch nicht das Ziel gewesen, weil nicht jede Rolle im Betrieb eine sinnvolle KI-Aufgabe hat. Aber von 60 auf 280 ohne neues Tool, ohne neues Budget, nur mit Rollen und Übung.
Fähigkeiten sind kein Nebenprojekt
In den meisten KI-Roadmaps steht „Enablement“ als letzter Punkt, nach Technologie, Daten und Governance, mit einem halben Tag Budget. Das ist die falsche Reihenfolge. Fähigkeiten sind das Feld, an dem KI-Adoption hängt. Ein Modell, das niemand bedienen kann, ist eine Kostenstelle.
Drei Fragen für das eigene Unternehmen: Wer entscheidet bei uns über Use Cases, und wie lange dauert diese Entscheidung? Wer baut und betreibt, und ist das ein Teil seiner Stellenbeschreibung oder ein Gefallen? Und wer nutzt das Werkzeug täglich, mit welcher Übung, und wie viele Stunden sind dafür im Kalender geblockt?
Stück 3 von 10. Morgen geht es um Prozesse: elf Freigaben, ein Blatt Papier, und warum KI den Umweg genauso beschleunigt wie den richtigen Weg.
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