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Abläufe neu konzipieren, klein anfangen, schnell vertiefen Strategisch vorbereitet, bringt KI schon heute Rendite

Von Daniel Schrader 5 min Lesedauer

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Box Inc.
Rittal GmbH & Co. KG
VON ZUR MÜHLEN'SCHE GmbH
Fsas Technologies GmbH

Statt Ineffizienzen zu automatisieren, sollten Unternehmen Arbeitsabläufe und Datenstrategien neu gestalten, so der Box-Leitfaden für Wege zum „AI-first“-Unternehmen. Ein schrittweiser KI-Einstieg ist sinnvoll, Kooperationen mit komplexen KI-Agenten eröffnen aber schon heute gewinnbringende Business Cases.

Box-Leitfaden: „AI-first“ bedeutet „Zusammenarbeit mit intelligenten KI-Agenten in Echtzeit“. Gebraucht dafür werden neue Arbeitsabläufe und Datenstrategien. (Bild: Midjourney / KI-generiert)
Box-Leitfaden: „AI-first“ bedeutet „Zusammenarbeit mit intelligenten KI-Agenten in Echtzeit“. Gebraucht dafür werden neue Arbeitsabläufe und Datenstrategien.
(Bild: Midjourney / KI-generiert)

Pioniere, die mit KI (Künstlicher Intelligenz) bereits deutliche Produktivitätssteigerungen erzielen, setzen KI auf eine komplexere und strategischere Weise ein als die Mehrheit der Unternehmen. Denn eine erfolgreiche KI-Transformation fordert ein radikales Umdenken beim Umgang mit Daten und Geschäftsabläufen. So argumentieren Aaron Levie und Olivia Nottebohm in einem neuen Leitfaden „Becoming an AI-First Company“.

Levie und Nottebohm sind CEO und COO von Box, dem Anbieter der gleichnamigen cloudbasierten Content-Management-Plattform. Ihr Guide basiert auf einer von Box im April und Mai 2025 durchgeführten Erhebung „The State of AI in the Enterprise“. Befragt wurden über 1300 IT-Führungskräfte in den USA, Kanada, Europa, Australien, Neuseeland und Japan.

37 Prozent Produktivitätssteigerung bei KI-Pionieren

Die Studie fixiert zum einen die rapide zunehmende KI-Adoption. Demnach setzen 94 Prozent der befragten Unternehmen KI-Funktionen ein oder bereiten diese zum Einsatz vor. 60 Prozent der Führungskräfte gehen davon aus, dass eine weitgehende KI-Transformation ihres Unternehmens in den nächsten zwei Jahren abgeschlossen sein wird.

Zum anderen zeigt die Erhebung, dass einige KI-Pioniere die Zeiten unsicheren Experimentierens bereits hinter sich gelassen haben. Führungskräfte, die ihre Unternehmen als Vorreiter der KI-Transformation einschätzen, berichten Produktivitätszuwächse von 37 Prozent durch KI-Einsatz.

Konkret wurden die Führungskräfte aufgefordert, den ROI (Return of Investment) zu bestimmen. Investitionserfolge messen Unternehmen aber auf diverse Weisen. Zwei Drittel der Führungskräfte (Mehrfachantworten waren möglich) achten auf Zeiteinsparungen durch KI-Einsatz, die Hälfte auf die Produktivität der Mitarbeitenden und 43 Prozent messen konkrete Kosteneinsparungen. In den nächsten drei Jahren rechnen die Führungskräfte im Schnitt mit Produktivitätssteigerungen von 30 Prozent durch die weitgehendere Umsetzung von KI-Ansätzen.

KI-Rendite fordern hohe Investitionen sowie präzise und komplexe Anwendungsfälle

Das Ausmaß der dafür benötigten Investitionen wird aller Voraussicht nach weiter hoch bleiben. Die Unternehmen, die bereits Produktivitätssteigerungen von über 25 Prozent durch KI-Einsatz berichten, investieren im Schnitt fast ein Viertel ihres IT-Budgets in KI-Initiativen und sind dem Mittel (zehn Prozent an KI-Investitionen) weit voraus.

Auch die Anwendungsfälle unterscheiden sich. Während die meisten Unternehmen KI für Schreibaufgaben, Auswertungen und Recherchen nutzen, setzen Befragte mit klarem ROI KI stärker auch für komplexe Aufgaben wie Code-Generierung, Gefahrenerkennung in der Cybersicherheit und Prozessautomatisierung ein. Solche Unternehmen arbeiten auch deutlich öfter mit komplexeren KI-Agenten. Aufholen wollen aber fast alle Befragten. 90 Prozent der Unternehmen planen, KI-Investitionen im nächsten Geschäftsjahr zu erhöhen, knapp 60 Prozent um mehr als ein Zehntel ihres IT-Budgets.

KI-Agenten erledigen Alltagsaufgaben zuverlässig und skalierbar…

Auf diesen Ergebnissen aufbauend, zielt der Leitfaden „Becoming an AI-First Company“ von Levie und Nottebohm auf eine weitgehende Transformation von Unternehmensabläufen für Synergien zwischen Mensch und KI statt dem Ersatz menschlicher Arbeitskraft.

Unternehmen, die noch daran arbeiten, den Sprung von Pilotprojekten zu einem AI-First-Ansatz zu schaffen, sollten so ihre Unternehmensabläufe von Grund auf an agentischen KI-Systemen ausrichten, die vielzählige Aufgaben leicht skalierbar im Hintergrund ausführen können. Entscheidend dafür seien dynamische Kommunikationsschnittstellen zwischen Mitarbeitenden und KI-Agenten.

Box-CEO Aaron Levy erklärt die Argumente des Leitfadens.

Auch ein neuer Blick auf unstrukturierte Daten als Wertquellen sei hilfreich. Oft weitgehend unerschlossen, seien große Mengen von Verträgen und Rechnungen, Forschungsrohdaten und Produktspezifikationen, Produktionsvideos und Fotos von Unfallschäden eine Fundgrube für KI-Agenten. Diese könnten so Unternehmen deutlich helfen, tausende von Transaktionen zu prüfen, Rechnungen und Verträge, aber etwa auch Forschungsdaten für die Arzneimittel-Entwicklung auszuwerten und das Onboarding neuer Mitarbeiter von Monaten auf Stunden zu verkürzen.

…fordern aber ganz neue Arbeitsabläufe

Voraussetzung dafür sei aber eine durchdachte KI- und Datenstrategie, die schon bei der Datenerhebung gewährleiste, dass Daten sicher für den KI-Einsatz strukturiert, mit Zugriffsrechten versehen und in Echtzeit an die entsprechenden Systeme weitergeleitet werden. Nicht minder entscheidend sei die Interoperabilität der KI-Systeme und ihre Kompatibilität mit verschiedenen Modellen und Plattformen, auch bei künftigen Entwicklungssprüngen.

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Letztlich müssten so für eine „AI-first“-Strategie viele Arbeitsabläufe „von Grund auf neu konzipiert werden“, um eine produktive „Zusammenarbeit mit intelligenten KI-Agenten in Echtzeit“ zu ermöglichen. Dies bedeute auch die Notwendigkeit, IT-Abteilungen noch stärker in die Ausarbeitung von Business Cases einzubeziehen – nicht nur bei der Implementierung, sondern schon in den ersten Konzeptionsphasen.

Klein starten, schnell in die Tiefe gehen

Es sei dabei durchaus vorteilhaft, bei der Umgestaltung von Alltagsaufgaben anzusetzen. KI-Unterstützung bei Routinetätigkeiten wie E-Mail-Schreiben, Dokumentenauswertung oder Videotranskription steigere die Produktivität schnell und spürbar, während die Entlastung der Mitarbeitenden der unternehmensweiten Adoption der neuen KI-Strategie zugutekäme.

Vom Naheliegenden zum Transformativen – wirkungsvolle KI-Einsatzfälle, nach den Kriterien „kritisches Denken“ und „Wiederholungshäufigkeit“ sortiert. (Bild: Box)
Vom Naheliegenden zum Transformativen – wirkungsvolle KI-Einsatzfälle, nach den Kriterien „kritisches Denken“ und „Wiederholungshäufigkeit“ sortiert.
(Bild: Box)

Unternehmen sollten aber nicht dabei zögern, im nächsten Schritt verstärkt an komplexen Einsatzbereichen für KI-Agenten zu arbeiten, welche „das größte Potential zur Unternehmenstransformation“ bieten sollen. Auch da stünden oft Abläufe im Vordergrund, die in großen Mengen und immer wieder anfallen. Neue Entwicklungen in der KI-Landschaft würden aber zunehmend auch solche Aufgaben in den Blick rücken, die ein hohes Niveau an Analyse- und Abstraktionsfähigkeit voraussetzen.

Gerade die Kombination von beiden Aufgabentypen führt, so die Leitfaden-Autoren, oft zu den erfolgreichsten Transformationserfahrungen – ob beim Coden oder der komplexen Vertragsanalyse. Erfolgreich vorbereitete Kooperationen zwischen Mensch und KI-Agent würden so auch den Weg zu einer bereits anbrechenden Phase ebnen, in der Spezialisten eher als effektive Verwalter von KI-Agenten denn als primäre Beitragende agieren werden.

Fallstricke: zu viel KI-Vertrauen, voreilige Automatisierung

Erfahrungen von KI-Pionieren haben zudem, so der Box-Leitfaden, zahlreiche Irrwege und Verlockungen aufgezeigt, durch welche eine „AI-first“-Transformation schnell entgleisen kann. An erster Stelle: mangelnde strategische Aufmerksamkeit für Datenschutz und Datensicherheit. Da agentische KI-Systeme, so Levie und Nottebohm, unzuverlässig bei eigenen Einschätzungen von Datenrestriktionen sind – und dies wohl auch weiter bleiben werden – sollten Zugriffsrechte für verschiedene Nutzer, der Datenstrategie des Unternehmen folgend, imperativ im Voraus eingerichtet und von den Workflows der KI-Agenten fest getrennt werden.

Wo „Unternehmen Governance und Ethik oft nur als Punkte auf einer Compliance-Checkliste“ betrachten würden, zeige gerade die Regelung von KI-gestützten Abläufen, dass nur eine proaktive und strategische Data Governance Unternehmen vor „Datenschutzverletzungen, unbeabsichtigter Voreingenommenheit und Reputationsschäden“ bewahren könne.

Während so ein übermäßiges Vertrauen in KI fatal sein kann, würden auf der anderen Seite viele Führungsetagen das Potential, aber auch die spezifischen Anforderungen von KI-Systemen nicht genügend in ihre Transformationspläne einbeziehen. Versuche, existierende Abläufe an KI-Tools abzugeben, würden oft auch die Ineffizienzen mit automatisieren. Mangelnde Vorbereitung von Daten für den KI-Einsatz führe zu ernüchternden Ergebnissen.

Oft berichteten Erfahrungen skeptischer Reaktionen der Mitarbeitenden auf die tiefere Einbindung von KI müsse zudem nicht nur mit klarer Kommunikation und maßgeschneiderten Schulungen begegnet werden. Entscheidend sei auch eine frühe Einbidung der Belegschaft in einen organischen und iterativen Entwicklungsprozess. Dies erlaube es Mitarbeitenden, an frühen Erfolgen zu partizipieren und ihre Erfahrungen und Initiativen in die Entwicklung einzubringen. Damit sei eine deutlich nachhaltigere Adoption möglich.

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