Business Central
Ina Rogalev
6. Mai 2026
Viele Unternehmen haben beim Thema KI ein ähnliches Gefühl: Sie wollen nichts verpassen, aber auch nichts überstürzt entscheiden. Gerade in neuen Digitalisierungs- und Softwareprojekten führt das zu Spannung. Neben den klassischen Fragen zu Prozessen, Schnittstellen, Daten und Umsetzung kommt jetzt oft noch eine weitere dazu: Müssen wir hier eigentlich auch KI mitdenken?
Die Frage ist berechtigt. Problematisch wird sie erst dann, wenn sie zu früh mit einer Lösung beantwortet wird. Unsere Projekterfahrung zeigt, dass der Fehler nicht darin liegt, KI zu früh mitzudenken. Der Fehler liegt darin, sie zu unkonkret zu diskutieren.
In vielen Unternehmen ist KI inzwischen automatisch Teil der Diskussion, sobald es um neue Systeme, Prozesse oder Softwareprojekte geht. Gleichzeitig reicht es nicht, KI einfach als Anforderung in den Raum zu stellen. Es braucht eine klare Vorstellung davon, was sie im Prozess leisten soll.
Wenn ein Unternehmen sagt, es wolle einen Chatbot, ist das zunächst noch keine belastbare Anforderung. Erst wenn klar ist, was dieser konkret leisten soll, entsteht ein sinnvoller Use Case. Sonst bleibt der Wunsch schnell auf der Ebene bekannter KI-Werkzeuge hängen, ohne die eigene Aufgabe genauer zu definieren.
Ein tragfähiger KI-Einsatz beginnt deshalb nicht mit der Frage, welche KI eingesetzt werden soll, sondern mit der Frage, welches Problem im Unternehmen gelöst werden soll.
Ein gutes Beispiel dafür sind Anwendungsfälle, in denen große Mengen an Informationen durchsucht, verdichtet und für konkrete Fragestellungen nutzbar gemacht werden sollen. Hier kann KI einen echten Mehrwert schaffen. Gleichzeitig zeigt genau so ein Fall auch, dass gute KI-Projekte nicht nebenbei entstehen. Bevor überhaupt gebaut werden kann, muss sauber herausgearbeitet werden, was KI im Prozess konkret leisten soll, wie der Nutzen aussieht und welche Anforderungen daraus entstehen.
Die entscheidenden Fragen sind deshalb immer dieselben:
Erst danach lohnt sich die technische Diskussion.
Neben der fachlichen und technologischen Frage gibt es in KI-Projekten noch eine zweite Ebene, die oft unterschätzt wird: die menschliche.
Denn KI wird in Unternehmen nicht nur als neues Werkzeug wahrgenommen. Sie verändert auch Erwartungen, Rollenbilder und Sicherheiten. Genau deshalb löst sie oft nicht nur Interesse aus, sondern auch Vorbehalte.
Typische Sorgen sind:
Gerade deshalb ist KI im Softwareprojekt nicht nur eine Frage von Architektur, Daten oder Use Cases. Sie ist auch eine Frage von Change Management.
Nicht jede KI-Idee ist automatisch schlecht. Aber nicht jede ist schon reif. Gerade deshalb lohnt es sich, vor dem Start nicht zuerst über Tools zu sprechen, sondern über Voraussetzungen.
Diese Fragen helfen bei der Einordnung:
Bevor über Umsetzung gesprochen wird, sollte klar sein, was durch KI besser werden soll: mehr Geschwindigkeit, mehr Präzision, weniger manueller Aufwand oder ein besserer Zugang zu Informationen.
Auch wenn KI nicht sofort umgesetzt wird, sollte die Systemlandschaft so angelegt sein, dass spätere Einsatzszenarien möglich bleiben und nicht wieder ganz neu gedacht werden müssen.
KI verändert nicht nur Prozesse, sondern auch Erwartungen und Routinen. Deshalb sollte früh berücksichtigt werden, welche Fragen, Vorbehalte oder Unsicherheiten im Team entstehen können.
Wer diese Punkte vorab klärt, schafft eine deutlich bessere Grundlage für sinnvolle Entscheidungen. Dann wird KI nicht zum nächsten Druckthema im Projekt, sondern zu einem Baustein, der dort unterstützt, wo er tatsächlich Mehrwert bringt.
STEFAN SCHADE
Senior Project Manager
INA ROGALEV
Junior Marketing Manager
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