Warum KI-Projekte im Unternehmen scheitern und was CIOs jetzt ändern müssen
Künstliche Intelligenz bleibt das dominierende Thema auf der Agenda vieler CIOs. Die Erwartungen der Geschäftsführung sind hoch, die Investitionen steigen weiter – und dennoch bleiben die Ergebnisse in vielen Unternehmen hinter den Erwartungen zurück.
Der aktuelle Gartner CIO Report 1H26 zeigt ein bemerkenswert klares Bild: Unternehmen investieren massiv in KI, kämpfen aber zunehmend damit, aus Pilotprojekten echten geschäftlichen Mehrwert zu erzeugen. Laut Gartner schaffen es 59 % aller KI-Initiativen nicht in den produktiven Einsatz. Gleichzeitig erhöhen 83 % der CEOs ihre Investitionen in KI.
Die entscheidende Erkenntnis daraus: Das Problem ist häufig nicht die KI selbst.
Das Problem ist die mangelnde Anpassungsfähigkeit der bestehenden Unternehmenssysteme.
KI macht die Grenzen veralteter Unternehmenssoftware sichtbar
In vielen Organisationen treffen moderne KI-Initiativen auf eine operative Realität, die über Jahre oder Jahrzehnte gewachsen ist:
- monolithische Kernsysteme
- hart codierte Geschäftslogik
- isolierte Datenstrukturen
- komplexe Individualsoftware
- fragmentierte Prozesslandschaften
- hoher manueller Integrationsaufwand
Solange diese Strukturen bestehen bleiben, wird jede neue Technologie – auch KI – zwangsläufig an organisatorischen und technischen Reibungsverlusten scheitern.
Genau das spiegelt sich im Gartner-Report wider.
Gartner fordert CIOs auf,
- fragmentierte KI-Piloten durch einheitliche Plattformstrategien zu ersetzen,
- Architekturen zu modernisieren,
- technische Schulden abzubauen,
- Governance zu vereinheitlichen
- und KI als „lebendes Produkt“ kontinuierlich weiterzuentwickeln.
Interessant ist dabei: Der Gartner-Report spricht vergleichsweise wenig über KI-Modelle selbst. Stattdessen stehen Themen wie Plattformkonsolidierung, Governance, Modernisierung und technische Schulden im Mittelpunkt.
Das zeigt: Die eigentliche Herausforderung vieler Unternehmen liegt nicht in der Verfügbarkeit von KI-Technologien, sondern in der Anpassungsfähigkeit ihrer operativen Systeme.
KI verstärkt architektonische Schwächen
Ein zentraler Fehler vieler Unternehmen besteht darin, KI als isolierte Technologieinitiative zu betrachten.
Tatsächlich wirkt KI jedoch wie ein Beschleuniger bestehender Strukturen: Gut aufgestellte Organisationen werden schneller. Starre Organisationen werden sichtbarer ausgebremst.
Denn KI erhöht:
- die Geschwindigkeit von Veränderung,
- den Bedarf an Echtzeitdaten,
- die Anzahl automatisierter Entscheidungen,
- die Integrationsanforderungen,
- sowie die Notwendigkeit kontinuierlicher Prozessanpassungen.
Damit steigen die Anforderungen an die zugrunde liegende Unternehmensarchitektur dramatisch.
Technische Schulden werden dadurch nicht kleiner – sondern strategisch relevanter.
Gartner formuliert dies indirekt sehr deutlich: CIOs müssen ihre Architekturen modernisieren und technische Schulden reduzieren, um zukünftige Anforderungen bewältigen zu können.
Im KI-Zeitalter werden Legacy-Strukturen damit zunehmend zum Innovationshemmnis.
Die neue Kernkompetenz: Anpassungsfähigkeit
Über viele Jahre standen vor allem Themen wie Digitalisierung, Cloud-Migration oder Effizienzsteigerung im Mittelpunkt.
Heute verschiebt sich die Priorität.
Erfolgreiche Unternehmen müssen ihre Prozesse, Anwendungen und Geschäftsmodelle kontinuierlich anpassen können – schneller als Marktveränderungen, regulatorische Anforderungen oder neue technologische Möglichkeiten entstehen.
Anpassungsfähigkeit wird damit zur strategischen Kernkompetenz.
Die entscheidende Frage lautet nicht mehr: „Wie setzen wir KI ein?“ Sondern:
„Wie schnell können wir unser Unternehmen verändern, wenn KI neue Möglichkeiten schafft?“
Der aktuelle Gartner CIO Report unterstreicht diese Entwicklung deutlich. CIOs sollen laut Gartner nicht nur einzelne KI-Initiativen vorantreiben, sondern gleichzeitig:
- technische Schulden reduzieren,
- fragmentierte Plattformen vereinheitlichen,
- Governance skalierbar gestalten
- und Architekturen modernisieren, um KI nachhaltig produktiv nutzen zu können.
Damit verschiebt sich der Fokus vieler IT-Organisationen:
Nicht einzelne KI-Projekte stehen im Mittelpunkt, sondern die Fähigkeit des gesamten Unternehmens, sich kontinuierlich an neue Anforderungen anzupassen.
Warum klassische ERP- und Legacy-Modernisierung häufig an ihre Grenzen stößt
Gerade bei hoch individualisierten ERP- und Legacy-Systemen wie Microsoft Dynamics NAV oder RPG-Anwendungen auf IBM i zeigt sich die Problematik besonders deutlich.
Viele Unternehmen haben diese Systeme über Jahrzehnte hinweg gemeinsam mit Partnern und internen Teams zu geschäftskritischen Unternehmenslösungen weiterentwickelt. In diesen Anwendungen steckt häufig ein erheblicher Teil der operativen Prozesslogik und des unternehmensspezifischen Know-hows.
Genau dadurch entstehen jedoch wachsende Herausforderungen:
- steigende technische Schulden,
- komplexe Upgrade-Projekte,
- zunehmende Integrationsanforderungen,
- hohe Abhängigkeit von Spezialwissen
- und eine sinkende Anpassungsfähigkeit der bestehenden Architektur.
Besonders im RPG-Umfeld verschärft sich zusätzlich der Fachkräftemangel. Gleichzeitig bleiben viele dieser Anwendungen hochkritisch für Produktion, Logistik oder ERP-Prozesse.
Viele Organisationen reagieren darauf mit klassischen „Rip-and-Replace“-Strategien – also der vollständigen Ablösung bestehender Kernsysteme durch neue Standardplattformen.
Doch genau diese Ansätze sind häufig mit hohen Risiken verbunden:
- mehrjährige Transformationsprojekte,
- Re-Implementierung zentraler Prozesse,
- Verlust individueller Geschäftslogik
- sowie erhebliche Auswirkungen auf den laufenden Betrieb.
Moderne Modernisierung bedeutet nicht mehr „neu anfangen“
Der aktuelle Gartner CIO Report zeigt deutlich, dass CIOs heute vor allem auf kontinuierliche Anpassungsfähigkeit, skalierbare Governance und moderne Plattformarchitekturen fokussieren.
Genau deshalb gewinnen Modernisierungsansätze an Bedeutung, die bestehende Geschäftslogik nicht verwerfen, sondern strukturiert weiterentwickeln.
Moderne Modernisierung bedeutet heute nicht mehr, bestehende Systeme vollständig zu ersetzen.
Stattdessen setzen viele Unternehmen auf modellgetriebene Ansätze, bei denen bestehende Geschäftslogik analysiert, abstrahiert und schrittweise in moderne Architekturen überführt wird.
Dadurch entsteht eine Softwarelandschaft, die nicht nur technologisch modernisiert wird, sondern langfristig anpassbar bleibt.
Gerade bei der Modernisierung von Dynamics NAV oder RPG-Anwendungen auf IBM i geht es deshalb zunehmend nicht mehr darum, bewährte Prozesse vollständig durch Standardsoftware zu ersetzen. Stattdessen rückt die Frage in den Mittelpunkt:
Wie lässt sich die vorhandene Geschäftslogik in eine moderne, langfristig anpassungsfähige Architektur überführen?
Modellgetriebene Plattformansätze ermöglichen dabei eine schrittweise Modernisierung, bei der bestehende Datenstrukturen und Prozesslogik analysiert und in moderne Architekturen überführt werden können – ohne Big-Bang-Migration und ohne vollständigen Verlust bestehender Individualisierung.
Modernisierung wird zur Business-Strategie
Der Gartner-Report zeigt deutlich: Modernisierung ist kein reines IT-Thema mehr.
Sie wird zum strategischen Faktor für:
- Innovationsfähigkeit,
- Resilienz,
- Governance,
- Kosteneffizienz,
- Cybersicherheit
- und KI-Skalierung.
CIOs stehen deshalb vor einer grundlegenden Veränderung ihrer Rolle:
Sie verantworten nicht mehr nur Technologie. Sie schaffen die strukturellen Voraussetzungen dafür, dass das Unternehmen auf Veränderungen reagieren kann.
Unternehmen benötigen heute keine weiteren isolierten KI-Piloten. Sie benötigen operative Systeme, die Veränderung dauerhaft unterstützen können.
Genau deshalb wird die Modernisierung von Kernsystemen zunehmend zur strategischen Voraussetzung für erfolgreiche KI-Initiativen.
Fazit
Der aktuelle KI-Hype verleitet viele Unternehmen dazu, möglichst schnell neue Tools und Modelle einzuführen.
Doch der eigentliche Engpass liegt häufig tiefer: in den operativen Kernsystemen des Unternehmens.
Solange Anwendungen schwer anpassbar bleiben, Prozesse fragmentiert sind und technische Schulden wachsen, wird auch KI ihr Potenzial nicht vollständig entfalten können.
Die entscheidende Fähigkeit im KI-Zeitalter ist daher nicht allein Automatisierung. Es ist Anpassungsfähigkeit.
Unternehmen, die ihre Softwarelandschaft kontinuierlich modernisieren und flexibel gestalten, schaffen die Grundlage dafür, Innovationen schneller umzusetzen, Risiken besser zu kontrollieren und KI nachhaltig in Wertschöpfung zu übersetzen.
Denn erfolgreiche KI entsteht nicht auf starren Systemlandschaften.
Sie entsteht auf moderner Unternehmenssoftware, die kontinuierliche Veränderung ermöglicht.