AI-Sprawl wird zur größten Quelle von Unternehmensverschwendung
Die rasante Einführung von generativer KI führt zu einer neuen Klasse von Ineffizienz: der AI-Sprawl. Organisationen setzen schnell mehrere KI-Tools in verschiedenen Abteilungen ein, oft ohne Koordination, Governance oder eine klare Verbindung zu den Kernprozessen des Unternehmens. Anstelle bestehender Komplexität zu ersetzen, wird KI auf bereits ausufernde SaaS-Umgebungen aufgeschichtet, was neue Kosten, Risiken und Fragmentierungen hinzufügt.
Wenn KI ohne grundlegende Prozesse und Automatisierungsstrategien proliferiert, verstärken sich die Auswirkungen. Daten werden inkonsistenter, Workflows fragmentierter und die Verantwortlichkeit diffuser. Teams investieren mehr Zeit in die Abstimmung von Ergebnissen, Validierung von Entscheidungen und Verwaltung von Ausnahmen, was die Produktivitätsgewinne, die die KI versprechen sollte, erodiert. In vielen Fällen verlagern KI-Investitionen einfach die Arbeit, anstatt sie zu eliminieren, was den Eindruck von Fortschritt vermittelt, aber die operationale Belastung erhöht.
Wichtigkeit der KI-Governance
Die Organisationen, die mit KI erfolgreich sind, werden diejenigen sein, die zuerst die Sprawl angehen: indem sie Tools konsolidieren, Prozesse standardisieren und KI auf einer einheitlichen Automatisierungsbasis neu aufbauen. KI wird nur dann Wert liefern, wenn sie innerhalb gut orchestrierter Workflows und governierter Datenflüsse arbeitet. Andernfalls werden andere Organisationen das Jahr damit verbringen, Tools zu rationalisieren, redundante KI-Investitionen abzubauen und ein kostspieliges Durcheinander zu bereinigen, das hätte vermieden werden können.
Governance wird zur wichtigsten architektonischen Entscheidung des Jahrzehnts. Wenn KI in die Kernoperationen eines Unternehmens integriert wird, wird Governance von einer politischen Diskussion zu einer strukturellen Anforderung. Die zentrale Herausforderung für Organisationen wird 2026 nicht sein, ob KI funktioniert, sondern ob ihre Entscheidungen vertrauenswürdig, erklärbar und verteidigbar sind. Da KI-Systeme Genehmigungen, finanzielle Entscheidungen, Kundeninteraktionen und Compliance-Ergebnisse beeinflussen, wird der Mangel an Rückverfolgbarkeit zu einem unakzeptablen Risiko für Führungskräfte und Aufsichtsräte.
Automatisierung als Schlüssel zur Governance
Die Automatisierung wird das Mittel sein, das KI in großem Maßstab governierbar macht. Durch die Einbettung von Prüfpfaden, Mensch-in-der-Schleife-Kontrollen, Berechtigungen und standardisierten Datenwegen direkt in Workflows wird Automatisierung vom Effizienzwerkzeug zum primären Schutzmechanismus für Unternehmens-KI. Die Organisationen, die 2026 erfolgreich sein werden, sind diejenigen, die KI innerhalb automatisierter, orchestrierter Prozesse entwerfen und sicherstellen, dass Innovation voranschreitet, ohne Kontrolle, Compliance oder Vertrauen zu opfern.
Effizienz erfordert Prozessengineering
In den letzten Jahren haben Unternehmen versucht, Effizienz durch Werkzeuge zu kaufen: neue SaaS-Anwendungen, KI-Fähigkeiten und Automatisierungstechnologien, die auf bestehende Abläufe aufgeschichtet wurden. Doch bis 2026 wird klar werden, dass Technologie allein keine Effizienz liefern kann, wenn Organisationen nicht zuerst verstehen, wie Arbeit tatsächlich erledigt wird. In vielen Unternehmen existieren Prozesse nur als Stammeswissen – undokumentiert, inkonsistent und ständig im Wandel – was sinnvolle Verbesserungen nahezu unmöglich macht.
Dieser Mangel an Prozesssichtbarkeit ist der versteckte Grund, warum so viele Transformationsinitiativen ins Stocken geraten. Wenn Organisationen nicht wissen, wo die Arbeit ins Stocken gerät, wo Daten dupliziert werden oder wo Entscheidungen scheitern, kodifiziert die Automatisierung einfach Ineffizienz, und KI verstärkt sie. Die Kartierung und Modellierung von Prozessen wird zur strategischen Notwendigkeit, nicht zu einer Dokumentationsübung. Führungskräfte werden eine klare Sicht darauf verlangen, wie Arbeit über Menschen, Systeme und Daten fließt, bevor sie Automatisierungs-, KI- oder neue Technologieinvestitionen genehmigen.
Bis 2026 werden die effizientesten Organisationen Prozessintelligenz als grundlegende Infrastruktur behandeln. Sie werden kontinuierlich Prozesse erfassen, modellieren und verfeinern, um Reibungen zu identifizieren, die Ausführung zu standardisieren und Verbesserungen zu messen. In mehreren Fällen könnten bestehende Prozesse vollständig neu gestaltet werden, um ein KI- und Automatisierungs-first-Modell zu schaffen, wobei KI dann gezielt auf die Workflows mit dem größten Einfluss angewendet wird. Zusammengefasst werden Organisationen lernen, dass das Verständnis und die Neugestaltung von Prozessen entscheidend sind, um Technologie effektiv zu integrieren.
