Okay, was geht?
Künstliche Intelligenz ist aktuell überall. In Keynotes. In Pitchdecks. In LinkedIn-Posts mit Raketen-Emojis 🚀.
Und manchmal sogar dort, wo sie niemand ernsthaft bestellt hat. Gefühlt gilt:
Wer heute keine AI hat, ist morgen irrelevant.
Die Realität in vielen Unternehmen sieht allerdings anders aus. Da sind überforderte IT-Teams, unklare Verantwortlichkeiten, Sicherheitsbedenken, eine ganze Sammlung an unterschiedlichen KI-Tools, ein progressiver Chef, eine Stimmung zwischen Euphorie und Ablehnung, begeisterte Berater – und die leise Frage im Hintergrund: „Hilft uns das gerade wirklich – oder bauen wir nur die nächste technologische Baustelle?“ … Willkommen im AI-Wahnsinn.
Zwischen AI-Chaos und Pilotitis
In den letzten zwei, drei Jahren ist KI von einem Nischenthema auf jede Board-Agenda geschossen – aber das heißt noch lange nicht, dass Unternehmen auch wirklich wissen, wie sie KI sinnvoll einsetzen sollen. Ein Blick auf die Realität des KI-Einsatzes 2025 zeigt ein sehr gemischtes Bild: viel Bewegung, viel Hype – und trotzdem erstaunlich wenig klare Strategie. Aktuelle Daten zeigen, dass ein Großteil der Unternehmen heute zumindest irgendwo KI einsetzt: Weltweit nutzen etwa 78 % der Unternehmen KI in mindestens einer Geschäftsfunktion – etwa in Marketing, Kundenservice oder Datenanalyse. (The Global Statistics). Doch das bedeutet nicht, dass KI strategisch verankert ist. Viele dieser Anwendungen sind punktuelle Tools – nicht in durchdachte Geschäftsprozesse eingebettet.
AI-Tools im Alltag, aber ohne Governance
Generative KI-Assistenten wie ChatGPT, Copilot, DeepL & Co. haben die digitale Arbeit verändert: Fast die Hälfte der Unternehmen nutzt solche Tools bereits für Schreib- und Übersetzungsaufgaben, Recherche oder einfache Automatisierungen. (PwC). Doch Vorsicht: In vielen Fällen geschieht das ohne offizielle Genehmigung, ohne Sicherheitsprüfung und ohne Datenstrategie – etwa wenn Mitarbeitende KI-Tools „nebenbei“ nutzen und dabei sensible Informationen in externe Modelle geben. Eine aktuelle Umfrage zeigt, dass 93 % der Beschäftigten in US-Unternehmen AI-Tools einsetzen, die eigentlich nicht offiziell freigegeben sind. (CRN). Das ist nicht nur ein Hype-Problem – sondern ein Governance- und Sicherheitsproblem erster Güte.
Die Daten aus Unternehmensbefragungen zeigen zwei Seiten der Medaille: Einerseits ist KI im Alltag angekommen: Rekrutierung, Onboarding, Training, Kommunikation – überall wird zumindest experimentiert. (manpowergroup.de). Andererseits fehlt es vielen Unternehmen an kaum an einer unternehmensweiten KI-Strategie: Die meisten KI-Implementierungen bleiben isolierte Projekte statt Teile eines langfristig planbaren, skalierbaren Transformationsprogramms. Etwa nur ein Drittel der Unternehmen hat überhaupt eine klare Vorstellung davon, wie KI auf breiter Basis integriert werden soll – der Rest ist häufig noch in der „Pilotitis“. (henleyresearch.com).
Skills- und Kulturproblem: AI kann niemanden ersetzen, der nicht weiß, wie man sie führt
Ein zentraler Knotenpunkt im KI-Experimentierfeld ist der Mensch. Studien zeigen, dass ein großer Teil der Belegschaft zwar AI-Tools nutzt, sich aber gleichzeitig nicht ausreichend darauf vorbereitet fühlt: In einer globalen Befragung gaben nur rund 36 % an, sie seien gut genug vorbereitet, um AI im Job effektiv zu nutzen. (BCG Global). Das führt zu zwei typischen Mustern in Unternehmen: Wildwuchs im Tool-Einsatz (Mitarbeitende nutzen KI „einfach so“ – aber ohne gemeinsame Regeln, ohne Daten- und Sicherheitsvorgaben) und strategische Blockaden (auf Führungsebene fehlt entweder der Plan, wie KI zur Wertschöpfung beitragen soll, oder die Tools bleiben in Proof-of-Concepts stecken, weil niemand sie „in die Organisation hineinführt“).
Branchen- und Größendifferenzen: Große Firmen vs. Mittelstand
Es zeigt sich ein deutlicher Effekt der Unternehmensgröße: Große Konzerne integrieren KI in mehreren Bereichen gleichzeitig – von Kundenservice über Supply Chain bis zur Produktentwicklung. (The Global Statistics). Kleine und mittlere Unternehmen sind zwar im Trend, aber oft erst auf der Einstiegsebene: punktuelle Use Cases, weniger tiefe Integration, mehr experimentelle Nutzung ohne Governance.
AI-Praxis ist kein Sprint, sondern ein Marathon
Die KI-Adoption 2025 ist eindeutig auf dem Vormarsch – in fast jedem Unternehmen wird heute irgendeine Form von KI-Tool eingesetzt. Aber:
- Viele Einsätze sind punktuell, nicht strategisch.
- Governance, Datenstrategie und Sicherheit hinken hinterher.
- Skills-Lücken und kulturelle Hürden bremsen den echten Mehrwert.
Unternehmen müssen raus aus dem „Tool-Chaos“ und rein in eine strategiezentrierte KI-Praxis, wenn sie echte, nachhaltige Effizienz- und Innovationsgewinne realisieren wollen. Sonst bleibt KI ein Buzzword – und nicht ein echter Build AI-Treiber für digitale Transformation.
3 unbequeme Wahrheiten über AI in der Softwareentwicklung
Bevor wir darüber sprechen, was Unternehmen brauchen, lohnt sich ein kurzer Blick darauf, was sie oft unterschätzen:
- AI schreibt keinen „guten“ Code – sondern nur plausiblen.
Generierter Code sieht häufig korrekt aus, ist aber schwer wartbar, schlecht dokumentiert und nicht immer sicher. - AI verstärkt Komplexität, wenn sie unkontrolliert eingesetzt wird.
Unterschiedliche Tools, Modelle, Prompts und Frameworks führen schnell zu einem neuen Wildwuchs – diesmal mit AI-Label. - Verantwortung bleibt immer beim Unternehmen.
Für Sicherheit, Compliance, Wartbarkeit und Betrieb haftet nicht das Modell – sondern die Organisation.
Kurz gesagt: AI kann beschleunigen. AI kann aber auch beschleunigt Probleme erzeugen.
Build AI – wieder so ein Buzzword?
Nee, einfach Realität: Viele, die sich schon intensiver mit dem AI-Einsatz bei der Software-Entwicklung beschäftigt haben, sind zu dem heilsamen Schluss gekommen, dass AI am besten keine Software schreibt, sondern die Softwareentwicklung gezielt unterstützt. Genau hier setzt ein reifer, pragmatischer Ansatz an: Build AI. Die Idee ist simpel – aber wirkungsvoll: AI wird nicht zum Entwickler, sondern zum Assistenten.
Bei der Business Orchestration & Automation Plattform Simplifier bedeutet das ganz konkret:
- Der produktive Code wird immer von der Plattform erzeugt.
- AI dockt unterstützend an – innerhalb eines kontrollierten, sicheren Rahmens.
Das Ergebnis:
✔ Keine unkontrollierten Code-Fragmente
✔ Keine Abhängigkeit von „magischen“ Prompts
✔ Keine Brüche bei Governance, Security oder Datenfluss
Oder anders gesagt: Man sollte AI dort einsetzen, wo sie stark ist – nicht dort, wo sie Risiken erzeugt. Aber wo schafft jetzt Build AI wirklich Mehrwert, und zwar sofort? Statt Vision Slides gibt es bei Simplifier sehr konkrete Einsatzszenarien:
- AI-unterstützte Übersetzung von Workflows
Digitale Geschäftsprozesse lassen sich automatisch in 37 Sprachen übersetzen – konsistent, schnell und ohne manuelle Pflege. Ideal für internationale Organisationen und skalierende Prozesse. - AI Workflow Creation
Ein AI-gestützter Wizard hilft beim Erstellen von Benutzeraufgaben, Integrationen, Variablen und Prozesslogik. Das alles basierend auf den fachlichen Anforderungen – nicht auf technischem Detailwissen. - AI-Code-Assistent für Business Objects
Citizen Developer können komplexe Filterlogiken, Geschäftsregeln oder Datenabfragen formulieren, ohne Programmierer sein zu müssen. Die Plattform sorgt dafür, dass daraus sauberer, wartbarer Code entsteht. - AI App Creation
Aus Anforderungen entstehen automatisch UI-Strukturen, Integrationen, User Stories. Das beschleunigt die App-Entwicklung massiv – ohne Kontrollverlust. - AI-assisted Integration
AI unterstützt bei Konnektoren, Datenmapping und Transformationen – direkt im Prozessmodellierer, was besonders hilfreich ist bei komplexen Systemlandschaften. - AI-basiertes Testing
Ach, wie schön: Keine Testskripte mehr schreiben. Stattdessen echtes Nutzerverhalten aufzeichnen, automatisch Testskripte generieren und die Qualität kontinuierlich absichern. Ein riesiger Hebel für Stabilität und Time-to-Market.
Was Unternehmen wirklich brauchen (und was nicht)
Keine Frage: Sie brauchen Kontrolle statt Blackbox, Geschwindigkeit ohne Sicherheitsrisiko, AI als Verstärker – nicht als Ersatz für Architektur. Und sie brauchen sicher Plattformen, die Ordnung schaffen, nicht neue Silos.
Sie brauchen nicht:
- AI um der AI willen
- generierten Code ohne Ownership
- neue Tool-Explosionen
- Buzzwords ohne betriebswirtschaftlichen Effekt
Die entscheidende Frage ist nicht: „Setzen wir AI ein?“, sondern: „Setzen wir AI so ein, dass sie uns wirklich schneller, sicherer und handlungsfähiger macht?“ Build AI beantwortet diese Frage pragmatisch: mit klarer Verantwortung, stabiler Plattformlogik und messbarem Mehrwert. Nicht jeder braucht eine AI-Revolution. Aber jedes Unternehmen braucht einen klaren Plan, wie AI sinnvoll mitarbeitet.
Wie Unternehmen AI sinnvoll angehen, ohne sich im Hype zu verlieren
Der wichtigste erste Schritt bei KI ist nicht die Tool-Auswahl, sondern eine unbequeme Frage: Welches Problem nervt uns heute so sehr, dass wir es endlich strukturell lösen wollen? Erfolgreiche Unternehmen starten nicht mit „Was kann KI?“, sondern mit „Wo verlieren wir Zeit, Geld oder Qualität – jeden einzelnen Tag?“. KI entfaltet ihren Wert dort, wo Prozesse klar verstanden, Verantwortlichkeiten definiert und Daten halbwegs sauber sind. Erst dann wird aus KI ein Beschleuniger statt ein weiteres Experiment. Entscheidend ist außerdem, KI nicht als Ersatz für Denken zu begreifen, sondern als Verstärker: für gute Prozesse, für Fachwissen aus den Teams, für bessere Entscheidungen. Wer KI in kleine, messbare Schritte übersetzt – statt sie als große Revolution auszurufen – baut Vertrauen auf, schafft Akzeptanz und lernt schneller. KI braucht Richtung, nicht Euphorie. Struktur, nicht Spieltrieb. Und Plattformen, die mitwachsen – statt das nächste Silosystem zu erzeugen.
Quellen:
• 78 % der Unternehmen nutzen KI in einer Funktion (z. B. Marketing, Service etc.) – globale Adoption 2025. (The Global Statistics)
• 45 % der Unternehmen arbeiten mit generativen KI-Tools wie ChatGPT oder Copilot. (PwC)
• 93 % der Beschäftigten nutzen unautorisiert KI-Tools am Arbeitsplatz. (CRN)
• Nur ein Drittel der Unternehmen hat eine integrierte KI-Strategie. (henleyresearch.com)
• Nur 36 % fühlen sich für KI-Nutzung vorbereitet. (BCG Global)
