Die meisten Unternehmen nutzen KI. Transformiert haben sie damit noch gar nichts.

Über Künstliche Intelligenz wird gesprochen, als stünden wir bereits kurz vor dem vollständig automatisierten Unternehmen. KI-Agenten sollen ganze Prozessketten übernehmen, Entscheidungen vorbereiten und künftig sogar weitgehend autonom handeln. Die betriebliche Realität sieht nüchterner aus. Der aktuelle Notion-Report „The Great Renovation“ zeigt: 88 Prozent der untersuchten Organisationen befinden sich noch auf den ersten beiden Stufen der KI-Nutzung. Beschäftigte lassen Texte formulieren, Dokumente zusammenfassen, Informationen suchen oder Ideen entwickeln. Das ist hilfreich. Es spart an manchen Stellen Zeit. Eine Transformation der Arbeit ist es noch nicht. Der Bericht findet dafür ein treffendes Bild: Wir erleben keine plötzliche Revolution, sondern eine große Renovierung. Und Renovierungen dauern bekanntlich länger, kosten mehr als geplant und bringen während des Umbaus mitunter mehr Unordnung als Fortschritt.

Zwischen Chatbot und Transformation liegt ein ganzes Betriebssystem

Der Report unterscheidet vier Reifegrade. Auf der ersten Stufe wird KI als persönlicher Sparringspartner eingesetzt. Sie schreibt, strukturiert, recherchiert und fasst zusammen. 57 Prozent der Befragten bewegen sich auf diesem Niveau. Weitere 31 Prozent erreichen die zweite Stufe. Hier ist KI bereits stärker mit internen Informationen oder einzelnen Systemen verbunden und unterstützt wiederkehrende Aufgaben. Nur zehn Prozent befinden sich auf Stufe drei. Dort übernimmt KI ganze Workflows, während Menschen an definierten Punkten kontrollieren und entscheiden. Lediglich zwei Prozent erreichen Stufe vier, auf der KI komplexe und geschäftskritische Prozesse weitgehend autonom ausführt. Die entscheidende Schwelle liegt also nicht zwischen Nichtnutzung und Nutzung. Sie liegt zwischen der individuellen Unterstützung und der strukturellen Veränderung von Arbeit. Ein Unternehmen ist nicht KI-transformiert, weil seine Beschäftigten bessere Prompts schreiben. Es ist transformiert, wenn Prozesse neu gestaltet, Systeme verbunden, Verantwortlichkeiten geklärt und Entscheidungen anders getroffen werden. Genau an dieser Stelle bleiben die meisten Organisationen stecken.

Führungskräfte und Beschäftigte sehen zwei verschiedene Unternehmen

Der vielleicht wichtigste Befund des Reports ist die erhebliche Wahrnehmungslücke zwischen Entscheidern und Anwendern. 60 Prozent der befragten Entscheider halten ihre Organisation für bereit, KI-Agenten einzusetzen. Unter den Beschäftigten sind es nur 36 Prozent. 49 Prozent der Entscheider sind sehr oder äußerst zuversichtlich, dass ihr Unternehmen KI wirksam und verantwortungsvoll einsetzen kann. Bei den Beschäftigten liegt dieser Wert bei gerade einmal 23 Prozent. Führungskräfte sehen Strategien, Budgets, Pilotprojekte und Präsentationen. Beschäftigte erleben dagegen den Arbeitsalltag: fragmentierte Tools, unklare Regeln, fehlende Zugriffsrechte, schlechte Daten und KI-Ergebnisse, die noch einmal überprüft werden müssen. Beide Perspektiven können aus ihrer jeweiligen Sicht richtig sein. Zusammengenommen zeigen sie aber ein erhebliches Umsetzungsrisiko. Eine KI-Strategie, die nur im Steering Committee funktioniert, ist keine Transformation. Sie ist zunächst eine Absichtserklärung.

Die Investitionen laufen der Organisation davon

55 Prozent der Entscheider sagen, ihr Unternehmen investiere schneller in KI, als die Beschäftigten den Umgang damit lernen könnten. Noch bemerkenswerter ist, dass diese Lücke mit zunehmender Reife nicht kleiner, sondern größer wird. Auf der ersten Reifestufe sehen 48 Prozent ein Missverhältnis zwischen Investitionen und Lernfähigkeit. Auf der vierten Stufe sind es bereits 68 Prozent. Die Organisation holt die Technologie also nicht automatisch ein. Jede neue Investitionswelle trifft auf Beschäftigte, die häufig noch damit beschäftigt sind, die vorherige zu verstehen. Das ist keine Kleinigkeit. Unternehmen können Software verhältnismäßig schnell beschaffen. Arbeitsweisen, Fähigkeiten und Verantwortlichkeiten lassen sich nicht mit derselben Geschwindigkeit verändern. Wer KI schneller ausrollt, als die Organisation lernen kann, erzeugt keine Transformation. Er produziert Überforderung, Schattenlösungen und eine wachsende Lücke zwischen technischer Möglichkeit und betrieblicher Wirklichkeit.

Training ist notwendig. Aber Training allein verändert keine Arbeit.

Der Report identifiziert drei Merkmale, die fortgeschrittene Organisationen besonders deutlich von den übrigen unterscheiden:

• Sie integrieren KI in bestehende Systeme.
• Sie schaffen Governance und klare Aufsicht.
• Sie messen die Wirkung anhand definierter Kennzahlen.

Trainingsprogramme, Richtlinien und freigegebene Tools sind ebenfalls wichtig. Sie unterscheiden reifere Organisationen aber kaum noch von den anderen, weil inzwischen fast alle Unternehmen etwas in dieser Richtung anbieten. Daraus sollte man nicht schließen, dass Qualifizierung unwichtig geworden sei. Im Gegenteil. Selbst in fortgeschrittenen Organisationen nennen noch 35 Prozent der Befragten fehlende Fähigkeiten und Schulungen als Hindernis. Ein halbstündiges Webinar über Prompting ist allerdings noch kein systematischer Kompetenzaufbau. Und eine Sammlung freiwilliger Lernvideos ersetzt keine Auseinandersetzung mit der Frage, wie sich konkrete Rollen und Prozesse verändern. Menschen lernen neue Arbeitsweisen nicht auf Vorrat. Sie lernen sie an konkreten Aufgaben, mit brauchbaren Werkzeugen, ausreichender Zeit, nachvollziehbaren Qualitätsmaßstäben und Unterstützung durch ihre Führungskraft.

Aus alten Problemen werden neue Probleme

Mit wachsender KI-Reife verschwinden die Schwierigkeiten nicht. Sie verändern lediglich ihre Form. Am Anfang dominieren fehlende Fähigkeiten, mangelndes Vertrauen und Unsicherheit. Später nehmen strukturelle Probleme zu: zu viele KI-Werkzeuge, inkonsistente Ergebnisse, schlechte Systemintegration und die Schwierigkeit, einen wirklichen Nutzen nachzuweisen. 71 Prozent der Anwender sagen, sie würden KI häufiger einsetzen, wenn sie darauf vertrauen könnten, dass bei wichtigen Aufgaben keine Fehler entstehen. Gleichzeitig berichtet die Hälfte der Entscheider, dass Beschäftigte nicht freigegebene KI-Werkzeuge verwenden – oder dass sie überhaupt nicht wissen, welche Tools im Unternehmen eingesetzt werden. Das sind zwei Seiten desselben Problems. Wenn die freigegebenen Lösungen nicht funktionieren, nicht zugänglich sind oder den tatsächlichen Arbeitsablauf ignorieren, suchen sich Beschäftigte andere Wege. Schatten-KI entsteht nicht nur aus Unvernunft. Sie ist häufig auch die Antwort auf schlechte Unternehmenslösungen. Governance darf deshalb nicht nur aus Verboten bestehen. Sie muss den Menschen einen sicheren und zugleich brauchbaren Weg eröffnen.

KI muss mehr leisten als Zeit zu sparen

In weniger reifen Organisationen wird der Nutzen von KI vor allem über Geschwindigkeit beschrieben: Informationen schneller finden, Texte schneller erstellen, mehr Aufgaben in weniger Zeit erledigen. In fortgeschrittenen Organisationen verschiebt sich der Schwerpunkt. Dort hilft KI häufiger dabei, bessere Entscheidungen zu treffen, neue Leistungen zu entwickeln oder Arbeit zu erledigen, die vorher überhaupt nicht möglich war. Das ist die eigentliche Transformation. Die entscheidende Frage lautet nicht, ob ein Beschäftigter durch KI pro Woche zwei Stunden spart. Diese Rechnung ist ohnehin fragwürdig, solange niemand weiß, ob die frei gewordene Zeit tatsächlich verfügbar wird, in zusätzliche Kontrolle fließt oder einfach mit weiteren Aufgaben gefüllt wird. Wichtiger sind andere Kennzahlen:

• Verbessert sich die Qualität?
• Sinkt die Fehler- und Nachbearbeitungsquote?
• Werden Prozesse schneller?
• Steigt die Kapazität ohne entsprechenden Personalaufbau?
• Werden Entscheidungen besser?
• Entstehen neue Dienstleistungen oder Fähigkeiten?
• Bleiben Risiken beherrschbar?

Wer ausschließlich Nutzungszahlen, Lizenzen und selbstberichtete Zeitersparnis misst, misst vor allem Aktivität. Nicht Wirkung.

HR darf die Transformation nicht nur begleiten

Für HR enthält der Report eine durchaus unangenehme Botschaft. Lediglich zehn Prozent der Befragten aus Legal, Finance und HR werden den beiden fortgeschrittenen Reifestufen zugeordnet. IT kommt auf 24 Prozent, das Topmanagement auf 23 Prozent. HR kann die KI-Transformation deshalb nicht glaubwürdig moderieren, wenn die eigene Funktion bei individuellen Schreibassistenten stehen bleibt. Natürlich muss HR Qualifizierung organisieren, Veränderungsprozesse unterstützen, Beteiligung ermöglichen und Auswirkungen auf Rollen und Beschäftigung bewerten. Das genügt aber nicht. HR muss auch die eigene Arbeit neu gestalten. Dazu gehören beispielsweise Recruiting, HR-Service, Wissensmanagement, Skill-Analysen, Learning, Reporting und wiederkehrende administrative Abläufe. Nicht alles, was technisch automatisiert werden kann, sollte automatisiert werden. Aber alles, was regelmäßig Zeit bindet, sollte zumindest auf den Prüfstand. HR braucht dabei dieselben Maßstäbe wie andere Funktionen: Qualität, Durchlaufzeit, Fehlerquote, Serviceerlebnis, Risiko und geschäftlicher Nutzen.

Der Report ist hilfreich – aber kein neutraler Marktbenchmark

Die Untersuchung basiert auf mehr als 6.000 Befragten aus mehreren internationalen Märkten. Das ist eine solide Größenordnung. Trotzdem sollte man die Ergebnisse nicht überinterpretieren. Die Reifegrade beruhen auf Selbstauskünften. Entscheider und Beschäftigte stammen offenbar nicht aus denselben Unternehmen. Befragt wurden zudem nur Beschäftigte, die bereits mindestens einmal im vergangenen Monat ein KI-Chattool genutzt hatten. Nichtnutzer kommen in der Studie nicht vor. Auch werden statistische Zusammenhänge gelegentlich wie Ursachen behandelt. Fortgeschrittene Unternehmen verfügen häufiger über Integration, Governance und Kennzahlen. Daraus folgt noch nicht automatisch, dass genau diese Maßnahmen ihren höheren Reifegrad verursacht haben. Und schließlich stammt der Report von Notion, einem Anbieter, dessen Geschäftsmodell von integriertem Unternehmenswissen und KI-gestützten Workflows profitiert. Das macht die Ergebnisse nicht falsch. Es gehört aber zur Einordnung. Der Bericht ist deshalb ein guter Impulsgeber. Ein objektiver und wissenschaftlich belastbarer Marktbenchmark ist er nur eingeschränkt.

KI-Transformation beginnt nicht mit KI

Die eigentliche Lehre des Reports liegt woanders: KI-Transformation ist keine Frage des Tool-Rollouts. Sie ist eine Frage der Arbeitsorganisation. Unternehmen müssen entscheiden, welche Prozesse sie verändern wollen, welche Verantwortung beim Menschen bleibt, welche Daten benötigt werden, wie Qualität kontrolliert wird und woran sich Erfolg erkennen lässt. Dafür braucht es Technik. Vor allem aber braucht es Führung, Lernfähigkeit und die Bereitschaft, vertraute Abläufe infrage zu stellen. Die meisten Unternehmen sind nicht zu spät. Sie sind nur noch nicht so weit, wie ihre Präsentationen vermuten lassen. Das ist zunächst kein Problem. Problematisch wird es erst, wenn sie weiterhin Software einführen und das Transformation nennen.

Viel Erfolg bei Ihrer Arbeit. Sie ist so wichtig.

Mit meinen besten Grüßen

Ihr Marcus K. Reif