Wie Sie KI-Projekte effizient, strukturiert und legal von der Idee bis zum Roll-out führen
Inwiefern unterscheiden sich KI-Projekte von klassischen IT-Projekten?
Ein erfolgreiches KI-Projekt umsetzen folgt einem klaren Vorgehen, das klassischen IT-Projekten ähnelt. Es unterscheidet sich jedoch in entscheidenden Punkten: Der Bedarf an aktivem Change Management ist höher, zusätzliche regulatorische Anforderungen wie der EU AI Act greifen, und je nach Anwendungsfall müssen ethische Fragestellungen sowie klare „Human-in-the-loop“-Regeln berücksichtigt werden.
Welche 4 Phasen durchläuft ein KI-Projekt typischerweise?
In der Praxis haben sich vier Phasen bewährt, die von der ersten Idee bis zur Skalierung führen:
- KI Potenzialanalyse: Ist-Analyse, Definition Soll-Zustand, Scouting und Auswahl möglicher KI-Projekte
- Validierung: Machbarkeit und Rahmenbedingung der potentiellen KI Use Cases (rechtlich, technisch, organisatorisch)
- KI-Pilotprojekt: Stakeholder einbinden & schulen, IT- & Daten-Integration, Compliance-Prozesse, Test mit begrenztem Nutzerkreis, Monitoring von Ergebnissen, Feedbackschleifen Dokumentation light
- Roll-Out: Roll-out-Plan in Wellen, dauerhaftes Betriebsmodell, ggf. Gesamt-KI-Strategie.
Die folgende Struktur basiert auf realen KI-Projekten aus dem Mittelstand und zeigt To Do’s, Deliverables sowie typische Fallstricke je Phase.
Phase 1: KI-Potenzialanalyse – die richtigen KI-Projekte finden
Ziel dieser Phase ist es, Klarheit zu schaffen: Wo kann KI konkret Mehrwert liefern?
Typische To Do’s:
- Analyse des Ist-Zustands: Prozesse, Systeme, Datenquellen, Pain Points
- Definition des Soll-Zustands: Welche KPIs sollen sich verbessern?
- Scouting möglicher KI-Use-Cases nach Impact, Machbarkeit, Risiko und Datenreife
Deliverables:
- Top-3 KI-Use-Cases als kompakte Steckbriefe (je 1 Seite)
- Entscheidungsvorlage für das Management
Risiken & Fallstricke:
- KI-Start ohne klare KPI
- Zu große oder zu komplexe Use Cases
- Unklare Projektverantwortung
- Fehlende Einbindung der Mitarbeitenden
Praxisbeispiel aus dem Mittelstand:
KI im HR bei der Julius Zorn GmbH: In einem abteilungsübergreifenden Workshop wurden HR-Prozesse analysiert, Ziele priorisiert und potenzielle KI-Use-Cases identifiziert. Direkt im Anschluss kamen erste KI-gestützte Workflows zum Einsatz – mit hoher Akzeptanz bei den Mitarbeitenden.
Meine Bilanz nach dem Test
Im Ergebnis: Ja — die KI‑Browser lieferten innerhalb von Minuten eine beeindruckende Auswahl an Geschenkideen. Auch wenn (wie so oft bei Links, die von einer KI empfohlen werden), die Seite nicht mehr existierte oder nicht zum Produkt passte.
Ich konnte live zugucken, wie die KI-Browser meine Maus bedienten, klickten – und sie kommentierten auch ihr Reasoning, gaben also eine Begründung für das, was sie taten. Sie beschreiben, was ihr Plan war und führten diesen dann aus.
Der Reiz der Automatisierung ist groß. Für persönliche Inspiration ist ein KI‑Agent ein nützlicher Assistent — aber wenn er Zugriff bekommt auf E‑Mail, Kalender oder gar Zahlungsdaten, ist Vorsicht geboten. Für firmeninterne Aufgaben ist der Einsatz ohne sorgfältige Prüfung und klare Datenschutz-Regeln problematisch.
Phase 2: Validierung – Machbarkeit und Rahmenbedingungen prüfen
In dieser Phase entscheidet sich, ob ein KI-Projekt realistisch, wirtschaftlich und rechtlich umsetzbar ist.
Typische To Do’s:
- Zielbild und Erfolgskriterien festlegen
- Technische Machbarkeit prüfen (Pflichtenheft, Software-Shortlist)
- Datenqualität und -verfügbarkeit bewerten
- Prüfung von Recht, Compliance und Risikoklasse
- Kompetenzaufbau und KI-Training der Mitarbeitenden (EU AI Act Art. 4)
Deliverables:
- Validierungsbericht je Use Case
- Bewertungsmatrix der Use Cases
- Management-Entscheidungsvorlage inkl. Risiken und Voraussetzungen
Risiken & Fallstricke:
- Unklare Use-Case-Reife
- Schwache oder unstrukturierte Datenbasis
- Oberflächliche Proof-of-Concepts
- Fehlende Governance und KI-Kompetenz
Praxisbeispiel aus dem Mittelstand:
Eine große Steuer- Rechtsanwalts- und Wirtschaftskanzlei in Schwaben validierte mehrere KI-Use-Cases wurden detailliert . Besonders wichtig war die Entwicklung eines belastbaren Pflichtenhefts und der Einsatz einer domänenspezifischen Wissensdatenbank – eine Grundvoraussetzung für produktive KI in der Steuerberatung.
KI-Projekt umsetzen
Wir begleiten Ihr KI-Projekt
Sie möchten KI einführen? In allen vier Phasen steht unser KI-Expertenteam für Scouting, Validierung und Umsetzung zur Verfügung. Fragen Sie uns an.
KI-Beratung anfragenÜbersicht KI-SchulungenPhase 3: KI-Pilotprojekt – kontrolliert testen und lernen
Jetzt wird das KI-Projekt praktisch umgesetzt – aber bewusst im kleinen Rahmen.
Typische To Do’s:
- Einbindung und Schulung von Stakeholdern und Pilotanwendern
- IT- und Datenintegration in bestehende Systeme
- Umsetzung von Compliance- und Datenschutzprozessen
- Test mit begrenztem Nutzerkreis
- Monitoring, Feedbackschleifen und Dokumentation light
Deliverables:
- Pilot-Charter (Ziel, Scope, KPI, Rollen)
- Ergebnisbericht und Testprotokolle
- Go-/No-Go-Entscheidungsvorlage
Risiken & Fallstricke:
- Schlechte Datenqualität oder fehlender Datenzugang
- Überladene oder zu komplexe Pilotprojekte
- Unklare Verantwortlichkeiten
- Fehlende Erfolgsmessung
Praxisbeispiel aus dem Mittelstand:
In vielen mittelständischen Produktionsbetrieben steckt kritisches Know-how nicht in Handbüchern, sondern in den Köpfen erfahrener Mitarbeitender – etwa wie sich „gesunde“ Maschinen anhören, wann eine Anlage kurz vor einem Ausfall steht oder welche kleinen Abweichungen tolerierbar sind. In diesem KI-Pilotprojekt wurden Sensoren an Maschinen angebracht, die kontinuierlich Betriebsdaten und akustische Signale erfassen im Sinne einer „Predictive Maintenance“.
Eine sensorbasierte KI analysiert diese Daten, erkennt wiederkehrende Muster und korreliert sie mit dem Erfahrungswissen langjähriger Fachkräfte. So entsteht Schritt für Schritt eine strukturierte Wissensbasis, die implizites Mitarbeiterwissen systematisch dokumentiert und für jüngere Mitarbeitende, Schichtwechsel oder neue Standorte nutzbar macht.
Mehrwert: Das Unternehmen reduziert Abhängigkeiten von einzelnen Experten, beschleunigt die Einarbeitung neuer Mitarbeitender und schafft die Grundlage für vorausschauende Wartung. Gleichzeitig bleibt der Mensch im Mittelpunkt: Die KI unterstützt bei der Analyse, während Fachkräfte die Ergebnisse bewerten und freigeben („Human-in-the-loop“).
Phase 4: Roll-out – KI nachhaltig skalieren
Erst nach einem erfolgreichen Pilot lohnt es sich, ein KI-Projekt auszurollen.
Typische To Do’s:
- Roll-out-Plan in Wellen:
- Welle 1: gleicher Prozess, weiterer Standort oder Team
- Welle 2: ähnliche Prozesse (Templates wiederverwenden)
- Welle 3: neue Use-Case-Familien
- Aufbau eines klaren Betriebsmodells
- Definition von KI-Governance und Richtlinien
- Schulungs- und Enablement-Plan nach Rollen
Deliverables:
- Skalierungs-Roadmap für 6–12 Monate
- KI-Richtlinien und Governance-Struktur
- Betriebs- und Verantwortungsmodell
Risiken & Fallstricke:
- Datenschutz- und Compliance-Verstöße
- Fehleranfällige oder unsichere Systeme
- Cybersecurity-Risiken
- Unklare rechtliche und ethische Leitplanken
Praxisbeispiel 1 aus dem Mittelstand:
Beim Projekt „International Reply“ wurde nach einem erfolgreichen Pilot ein KI-Multiagentensystem schrittweise international ausgerollt. Die KI erkennt automatisch die Sprache eingehender E-Mails, greift auf eine zentrale Wissensdatenbank zu, erstellt passende Antwortentwürfe und übersetzt diese in die jeweilige Kundensprache. Die KI bereitet E-Mails vor, Mitarbeitende behalten die finale Kontrolle und geben frei. Durch die Wiederverwendung von Templates und Governance-Regeln konnte das System effizient skaliert werden. Das Ergebnis sind deutlich kürzere Reaktionszeiten, geringere Belastung der Service-Teams und eine konsistent hohe Antwortqualität über Ländergrenzen hinweg.
Praxisbeispiel 2 aus dem Mittelstand:
Die KI Vertriebs-Ampel ist eine datenbasierte Priorisierung im Vertrieb. Die KI analysiert historische Vertriebsdaten und bewertet eingehende Anfragen anhand ihrer Abschlusswahrscheinlichkeit. Das Ergebnis wird für den Vertrieb visuell in Form einer Ampellogik dargestellt, sodass sich Mitarbeitende auf die vielversprechendsten Leads konzentrieren können. Wichtig war die klare Festlegung, dass die KI Empfehlungen ausspricht, Entscheidungen jedoch beim Vertrieb verbleiben. Der nachhaltige Mehrwert liegt in höherer Abschlussquote, besserer Ressourcennutzung und einer objektiveren Priorisierung im Vertriebsalltag.
Einordnung: Gartner KI-Reifegradmodell und Wertschöpfung
Das Gartner KI-Reifegradmodell zeigt klar: Wertschöpfung durch KI entsteht frühestens ab Level 2 – wenn KI nicht nur ausprobiert, sondern gezielt Prozesse unterstützt. Mit jedem weiteren Level steigt der Nutzen:
- Level 2–3: Effizienzgewinne und Qualitätsverbesserungen
- Level 4: Skalierung und systematische Wertschöpfung
- Level 5: Transformation von Geschäftsmodellen
Wer ein KI-Projekt umsetzen möchte, sollte daher parallel den organisatorischen Reifegrad erhöhen – Governance, Datenkompetenz und klare Verantwortlichkeiten sind entscheidend.
KI-Projekt umsetzen: Unser Fazit
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