KI-Effizienzsteigerung im Unternehmen 2026: Warum die meisten Unternehmen falsch vorgehen

Einleitung: Reicht es, Tools anzuschaffen und zu verteilen, um effizienter zu werden?

Wir schreiben das Jahr 2026. Wenn es um KI-gestützte Effizienzsteigerung im Unternehmen geht, ist die erste Reaktion vieler Chefs immer noch: Gib jedem einen Copilot, installiere einen Codex, verteile die Tools – dann steigt die Effizienz von ganz allein.

Ich habe Yongliang gefragt, der seit 17 Jahren in der Softwarebranche und 7 Jahren im KI-Bereich tätig ist und heute als KI-Technischer Direktor arbeitet – er hat gerade ein unternehmensweites KI-Effizienzsteigerungskonzept fertiggestellt. Seine Antwort war sehr direkt: Wer so denkt, hat im Grunde schon am Start verloren.

Shiwen: Wir schreiben 2026, und wenn es um unternehmensweite KI-Effizienz geht, denken die Leute immer noch „Tools kaufen und verteilen“. Was hältst du davon?** Yongliang: Der Weg ist falsch eingeschlagen. Tools lösen die individuelle Effizienz, aber nicht die organisationale Effizienz. Shiwen: Gut, dann fangen wir damit an, worin der Unterschied liegt.

Q1: Individuelle Effizienz ≠ organisationale Effizienz – worin liegt genau der Unterschied?

**Yongliang: Der Unterschied liegt in vier Punkten, jeder einzelne sind echte Kostenfallen.

Fangen wir mit dem Wichtigsten an: Die Qualität wird nicht kontrolliert. Die KI erledigt die Arbeit schneller, aber die Menschen prüfen sie kaum mehr – „die KI hat es ja geschrieben, sollte schon passen“. Das Ergebnis: Die Liefergeschwindigkeit steigt, aber niemand bürgt für die Lieferqualität. Halluzinationen der KI sind gerade dann am fatalsten, wenn niemand sie überprüft.

Zweitens: Die Ausgaben sind nicht einheitlich. Bei derselben Anfrage erhalten zehn Kollegen zehn verschiedene Antworten von der KI. Jeder hat einen anderen Kontext, stellt die Frage anders – die KI versteht sie anders. Das Ergebnis ist bunt gemischt, und am Ende müssen es wieder Menschen vereinheitlichen.

Drittens: Erfahrungen werden nicht festgehalten. Gute Prompts, gute Skills, gute Prozesse – alles steckt in den Köpfen der Einzelnen. Wenn jemand geht, nimmt er alles mit. Das Unternehmen fängt praktisch jedes Jahr von vorne an.

Viertens: Der Prozess ist nicht nachvollziehbar. Anfrage, KI-Gespräch, PRD, Code, Test, Veröffentlichung – dazwischen gibt es überall Lücken. Wenn etwas schiefgeht, lässt sich die Ursache nicht finden, und bei der Nachbesprechung wird nur gestritten.

Individuelle Effizienz bedeutet nur, dass in derselben Zeit mehr Output erzeugt wird; organisationale Effizienz bedeutet, dass dieser Output **kontrollierbare Qualität hat, einheitlich ist, Erfahrungen erhalten bleiben und der Prozess nachprüfbar ist. Diese vier Punkte lassen sich nicht durch das Verteilen von Tools lösen.

Q2: Kann KI vollautomatisch arbeiten? Warum übernimmt die KI in deinem Konzept nur „Suche, Entwurf, Prüfung und Zusammenfassung“?

Yongliang: KI kann vollautomatisch arbeiten – aber nur unter der Voraussetzung, dass Daten vorhanden sind.

Viele Anbieter preisen heute „selbstständig arbeitende Agenten“ an, das klingt toll. Aber hast du dir schon mal darüber nachgedacht: Woher soll die KI wissen, „was sie tun darf und wie sie es tun soll“? Sie stützt sich auf historische Daten – vergangene Anfragen, Code, Bewertungen, gemachte Fehler. Erst wenn genug Daten vorhanden sind, weiß die KI, wie sie solche Aufgaben erledigen soll und welcher Standard als gut gilt.

Umgekehrt: Bei einem neuen Problem, über das selbst Menschen lange nachdenken müssen, hat die KI keine Beispiele zum Lernen. Wenn du sie dann vollautomatisch arbeiten lässt, wird sie nur „selbstbewusst Unsinn machen“.

Deshalb übernimmt die KI in meinem Konzept nur diese vier Aufgaben: Suche, Entwurf, Prüfung und Zusammenfassung – Zusagen, Zusammenführungen, Veröffentlichungen und Genehmigungen bleiben immer bei Menschen. Nicht weil die KI nicht gut genug wäre, sondern weil die Reihenfolge nicht durcheinandergeraten darf: Erst Daten sammeln, dann über Automatisierung nachdenken. Viele KI-Pilotprojekte in Unternehmen scheitern, weil das Datengrundgerüst nicht steht und sofort mit Automatisierung losgelegt wird.

Q3: Kleine und mittlere Unternehmen haben keine Prozessstrukturen – wie fangen sie an?

Yongliang: Erst einzelne Punkte umsetzen, dann verbinden, schließlich flächendeckend ausrollen. Nicht versuchen, den gesamten Prozess auf einmal umzusetzen.

Konkret gibt es vier Schritte:

Erster Schritt, zuerst standardisieren. Basierend auf rein menschlichen Prozessen diese zuerst standardisieren: Wie werden Anfragen gestellt, wie werden Akzeptanzkriterien festgelegt, wie erfolgt die Übergabe. Bei diesem Schritt kann die KI bereits helfen – die KI bei der Zusammenfassung und Strukturierung von Prozessdokumenten zu unterstützen, ist ihre Stärke.

Zweiter Schritt, KI-Fähigkeiten an Prozessknotenpunkten ergänzen. Vorabbewertung von Anfragen, PRD-Entwürfe, Generierung von Testfällen – wähle ein oder zwei Knotenpunkte für einen Pilotversuch, anstatt den gesamten Prozess auszurollen.

Dritter Schritt, die KI arbeiten lassen und Daten sammeln. Der Arbeitsprozess der KI ist zugleich der Prozess der Datensammlung. Der Schlüssel bei diesem Schritt ist die „Nachverfolgbarkeit“.

Vierter Schritt, Daten sammeln und die KI damit füttern. Die gesammelten Daten werden zu einer Wissensdatenbank, und die KI wird mit der Zeit genauer.

Für kleine und mittlere Unternehmen gibt es zwei Grundregeln für den Einstieg: **Lass die KI Prozessdesign und standardisierte Ausgabe übernehmen (das ist kostenlos) und **iteriere in kleinem Rahmen mit Open-Source-Projekten (niedrige Fehlerkosten). Wenn der gesamte Prozess zu viel Druck macht, fange mit einzelnen Punkten an – wenn die Punkte gut funktionieren, ergibt sich die Verbindung von ganz allein.

Q4: Wie beurteilt man bei der Auswahl von Open-Source-Projekten, ob sie tauglich sind?

Yongliang: Am besten solche mit vielen Sternen und aktiver Ökosystem. Diese Erfahrung gilt immer noch, und heute kommt noch zusätzlich von der KI.

Viele Sterne bedeuten, dass viele Leute es nutzen, Fehler wurden schon ausgemerzt, also gibt es weniger Probleme. Ein aktives Ökosystem bedeutet viele Diskussionen, viele Tutorials, viele Lösungen im Internet – wenn wirklich etwas schiefgeht, findet man meistens eine Antwort bei der Suche.

Früher war eine falsche Auswahl fatal: Wenn ein Projekt nicht mehr gewartet wurde, musste das Team es neu bewerten, migrieren, neu schreiben – die Kosten waren extrem hoch. Aber heute mit der KI ist dieses Risiko geringer – nachdem die Technologieauswahl feststeht, selbst wenn das Projekt später nicht mehr gewartet wird, kann die KI beim Lesen von Quellcode, der Fehlersuche und der Weiterentwicklung helfen. Auch die Weiterentwicklung ist viel einfacher als früher.

Deshalb mein Tipp: Achte bei der Auswahl auf Sterne und Ökosystem (das ist das Risikopolster), den Rest überlass der KI (das ist das Sicherheitsnetz).

Q5: Drei Tipps für Unternehmen, die KI-Effizienzsteigerung umsetzen wollen?

Yongliang: Drei Tipps, alle ziemlich kontraintuitiv.

Erstens: Erwarte keine massive Personalkürzungen. Gute Menschen + KI + Standardisierung sind die Grundlage der Effizienzsteigerung. KI ist ein Verstärker, kein Ersatz – wenn die Menschen nicht gut sind, wird das Verstärkte auch nicht gut.

Zweitens: Nur wenn du bereit bist, Geld für KI auszugeben, siehst du gute Ergebnisse. Mit kostenlosen Tools und mittelmäßigen Modellen organisationale Effizienzsteigerung zu erreichen, ist praktisch unmöglich. Wenn API nötig ist, nimm API, wenn Plattform nötig ist, nimm Plattform – dieses Geld ist eine Investition, keine Kosten.

Drittens: KI-Effizienzsteigerung stellt höhere Anforderungen an das Management. In Unternehmen mit chaotischen Prozessen solltest du nicht hoffen, dass die KI dich rettet – die KI wird das Chaos nur schneller vergrößern. Bring zuerst die Prozesse in Ordnung, dann sprich über Effizienzsteigerung.

Schluss

Shiwen: Zum Schluss noch ein Satz zur Zusammenfassung dieser Folge? Yongliang: Bei der KI-Effizienzsteigerung geht es nicht darum, dass die KI mehr Code schreibt, sondern darum, dass jede Zusammenarbeit nachvollziehbar, jedes Ergebnis prüfbar und jede Erfahrung wiederverwendbar ist. Shiwen: Diesen Satz schenke ich euch allen. Bis zur nächsten Folge.

[Technische Tiefe] Was ist genau diese „Beweiskette“ aus seinem Konzept?

Die vom Gast genannte „Beweiskette“ stammt aus seinem praktischen Konzept für eine KI-native Forschungs- und Entwicklungsmanagementplattform. Hier eine einfache Aufschlüsselung:

**requirement_id (Anfragenummer): Jede Anfrage erhält eine eindeutige Nummer, die sich durch Anfrage → PRD → Aufgabe → Code → Test → Veröffentlichung zieht. Sie ist der Primärschlüssel der Beweiskette – „welcher genehmigten Anfrage dieser Code dient“, lässt sich jederzeit nachprüfen.
Drei Zugangskontrollen: P2D (Produkt zu Entwicklung), Spec Gate (Technische Spezifikationsprüfung), D2T/T2R (Entwicklung zu Test, Test zu Veröffentlichung) – an jedem wichtigen Knotenpunkt entscheiden eindeutige Personen, die KI erstellt nur Entwürfe, Menschen fällen die Entscheidung.
Konversationskapsel (Capsule): Bei der Übergabe zwischen Abteilungen werden keine Chatverläufe weitergeleitet, sondern versionierte Kapseln und Lieferpakete verwendet – Entscheidungen, Werkstückversionen und offene Fragen werden auf einmal klargestellt.
KI-Asset-Verwaltung: Gute Prompts, Skills und Prozesse werden zunächst zu Kandidaten, nach Bewertung, Gray-Release und Genehmigung durch den Owner werden sie zum Standard für alle Mitarbeiter – Erfahrung wird durch Mechanismen festgehalten, nicht durch Eigeninitiative.

Die Kernlogik dieses Systems stimmt vollständig mit dem überein, was wir in dieser Folge besprochen haben: **Die Voraussetzung für KI-Effizienzsteigerung ist die Standardisierung von Prozessen, das Ergebnis der Prozessstandardisierung sind Beweise und Daten, und Daten sowie Beweise sind die Grundlage der organisationalen Effizienz.

Unterschiede zur Zhihu-Version

Titel kann gewechselt werden: Ich habe selbst ein KI-Effizienzsteigerungskonzept für Unternehmen erstellt – hier die Wahrheit (identitätsbezogen, Long-Teil für Suchanfragen)
Der Teil zur technischen Tiefe bleibt vollständig erhalten (Zhihu-Leser schätzen das)
Am Ende ergänzen: „Das oben Genannte sind persönliche Ansichten, nur zur Referenz.“