„KI funktioniert nicht." — Ihr redet von euch, nicht von der Technologie.

Ich sitze gerade in einem Co-Working-Space in Dubai. Vor drei Wochen war ich in Bangkok. Nächsten Monat Berlin. Dazwischen: Calls mit Kunden in Frankfurt, Wien, Zürich, einem Krankenhaus in Warschau und einem Pharmaunternehmen, das gerade seinen Vertrieb in Südostasien umbaut.

Mein Tag beginnt um sechs Uhr morgens, weil dann die europäischen Kollegen aufwachen. Er endet manchmal um Mitternacht, weil dann die US-Kollegen ihre Fragen fertig formuliert haben. Dazwischen: echte Arbeit. Strategie. Daten. Prozesse. Und KI — nicht als Spielzeug, sondern als tägliches Arbeitsinstrument.

Deswegen muss ich jetzt etwas sagen, das mir schon lange auf der Zunge brennt.

Ich bin es leid.

Nicht von KI. Von den Artikeln über KI.

Was ich mir täglich antue – und warum mich das langsam, aber sicher in den KI-Irrsinn treibt

Der Handelsblatt-Kommentar, der verkündet, KI liefere in deutschen Unternehmen keinen messbaren ROI. Die LinkedIn-Posts von Unternehmensberatern, die mit Gartner-Zahlen um sich werfen: 80 Prozent der KI-Investitionen scheitern. Das Interview des Wirtschaftsprofessors, der Nobel-Laureat Daron Acemoglu zitiert und erklärt, KI werde langfristig vielleicht 0,5 Prozent Produktivitätswachstum bringen — "besser als null, aber enttäuschend."

Und dann, auf der anderen Seite, das: Ich öffne mein Projektmanagement-Tool und sehe, dass ein Pharmakunde in Norddeutschland seine Außendienstplanung, die früher zwei Tage im Monat eines Mitarbeiters gekostet hat, jetzt vollständig automatisiert. Ein Krankenhaus in Polen, mit dem ich arbeite, hat seine Administrationslast für Ärzte um 40 Prozent reduziert — nicht durch Personalabbau, sondern weil die Dokumentation nun neben dem Patientengespräch entsteht, nicht danach.

Diese Dinge geschehen. Heute. Nicht in drei Jahren.

Aber sie erscheinen in keiner Studie. Denn die Studien messen etwas anderes.

20 Jahre Pharma, 20 Jahre Implementierungen — ich kenne dieses Muster

Ich habe diese Branche von innen gesehen. Ich war in Konzernen, die Millionen für CRM-Systeme ausgegeben haben, um drei Jahre später festzustellen, dass 70 Prozent der Features nie angefasst wurden. Ich habe Vertriebsleiter erlebt, die exzellente Dashboards eingefordert haben — und dann nie reingeschaut haben, weil die Daten nicht stimmten, weil niemand sie eingepflegt hatte, weil die Prozesse nie angepasst wurden.

Das war kein Salesforce-Problem. Das war ein Organisationsproblem.

Jetzt läuft dieselbe Geschichte mit KI. Und dieselben Menschen schreiben dieselben Artikel.

Der Bitkom berichtet 2025: Nur 6 Prozent der deutschen Unternehmen setzen KI wirklich flächendeckend ein. Sechs Prozent. In der größten Volkswirtschaft Europas. Zur gleichen Zeit nutzt bereits jedes zweite Unternehmen in China KI operativ. Und wir diskutieren noch, ob sich das lohnt.

Österreich ist laut EY European AI Barometer 2025 Schlusslicht in Europa bei der KI-Akzeptanz. Letzter Platz. Nicht aus Unwissenheit — aus Skepsis, aus Regulierungsangst, aus einer seltsamen Mischung aus Gründlichkeit und Lähmung, die ich in meiner Arbeit in der DACH-Region immer wieder erlebe.

Was die Studien wirklich messen — aber nicht sagen

Das MIT sagt: 95 Prozent aller Unternehmens-KI-Piloten liefern keinen messbaren finanziellen Return. Gartner sagt: 80 Prozent der KI-Investitionen scheitern. S&P Global meldet, dass 42 Prozent der Unternehmen (2025) ihre KI-Projekte mehrheitlich abgebrochen haben — 2024 waren es noch 17 Prozent.

Das klingt verheerend. Und es ist es auch — nur nicht aus dem Grund, den die Kritiker glauben.

Ich kenne diesen Typ von Projekt, der in diese Statistiken eingeht. Ich habe sie gesehen. In einem mittelgroßen Pharmaunternehmen in der Schweiz: Man kauft ein KI-Tool zur Lead-Qualifizierung, konfiguriert es mit Daten aus einem CRM, das seit drei Jahren nicht sauber gepflegt wurde, und wundert sich, warum die Empfehlungen unbrauchbar sind. Das System funktioniert einwandfrei. Es verarbeitet präzise die Daten, die es bekommt. Die Daten sind Müll. Das Ergebnis ist Müll. Conclusio des Vorstands: "KI funktioniert nicht."

Nein. Ihre Daten funktionieren nicht. Ihr Prozess funktioniert nicht. Ihr Change Management funktioniert nicht.

Die KI hat nur sichtbar gemacht, was vorher im Verborgenen schlummerte.

Das ist kein Technologieproblem. Das war es nie.

Wenn ich heute mit einem neuen Kunden arbeite — ob in Frankfurt, Warschau oder Bangkok — stelle ich immer dieselben drei Fragen zuerst:

Wie sauber sind Ihre Daten? Wie gut sind Ihre Kernprozesse dokumentiert? Wie ernsthaft ist Ihre Führung bereit, die Organisation wirklich zu verändern — nicht nur Tools zu kaufen?

Wenn die Antwort auf eine dieser drei Fragen schwach ist, empfehle ich: Fangen Sie nicht mit KI an. Fangen Sie damit an, diese Grundlage zu legen. Denn KI auf einem schlechten Fundament zu bauen ist teurer als gar kein KI.

Das ist nicht romantisch. Das ist die Realität nach 20 Jahren und hundert Implementierungen.

Deloitte schreibt es in ihrer 2025-Studie klarer, als ich es je formuliert habe: KI in die DNA eines Unternehmens zu integrieren gleicht dem Übergang von der Dampfkraft zur Elektrizität. Die Fabriken mussten damals ihre komplette Produktionsarchitektur umbauen. Der Nutzen entstand nicht am Tag der Installation. Er entstand, nachdem Organisationen verstanden hatten, wie grundlegend sich alles verändern musste.

Niemand hat die Dampfmaschine für gescheitert erklärt, weil eine Fabrik sie falsch eingebaut hat.

Warum schreiben trotzdem so viele KI schlecht?

Ich habe eine Theorie. Mehrere, eigentlich.

Die erste: Incumbents schützen ihre Geschäftsmodelle. Ich habe in meiner Karriere viele Berater und Softwareanbieter erlebt, deren Erlösmodell auf Komplexität, langen Implementierungszyklen und Lizenzgebühren basiert. Wenn ein KI-Agent in Tagen erledigt, wofür ihre Consultants bislang Monate berechnet haben, dann ist "KI ist überhyped" eine legitime Überlebensstrategie — auch wenn man sie nicht so nennt.

Die zweite: Führungskräfte, die KI-Alphabetisierung verpasst haben, haben ein persönliches Interesse daran, die Technologie kleinzureden. Ich erlebe das in Kundenmeetings. Ein Vertriebsleiter Anfang 50, der seit zwanzig Jahren seinen Instinkten vertraut, reagiert defensiv auf eine Technologie, die Datenmuster sieht, die er übersieht. Wenn KI transformativ ist und er es verpasst hat, entwertet das seine Expertise. Wenn KI aber "überhyped" ist, hatte er recht zu warten. Das ist keine bösartige Haltung. Das ist menschliche Psychologie.

Die dritte — und das sage ich mit echtem Respekt vor der Region, in der ich lebe und arbeite: Im DACH-Raum wird DSGVO-Compliance und Datensouveränität zu oft als Deckmantel für Nichtstun genutzt. Das irritiert mich besonders, weil ich als jemand, der mit internationalen Kunden arbeitet, täglich erlebe, wie europäische Regulierung ein echter Wettbewerbsvorteil sein kann — wenn man sie aktiv gestaltet statt passiv zu erleiden. 84 Prozent der globalen Unternehmen haben digitale Souveränität bereits in ihre KI-Strategie integriert. Sie haben begriffen: Compliance ist kein Stoppsignal. Es ist ein Rahmen.

Die Zahl, die Sie in keiner deutschen Zeitung lesen

Während die Trough-of-Disillusionment-Artikel geschrieben werden, passiert Folgendes in den Organisationen, die es verstanden haben:

Unternehmen mit tiefer KI-Integration und sauberer Datenbasis verzeichnen laut Forschung fünffaches Umsatzwachstum, 89 Prozent höhere Gewinne und 2,5-fach höhere Bewertungen im Vergleich zu ihrer Peer Group. Der EY AI Pulse Survey 2025 zeigt: 96 Prozent der Unternehmen, die ernsthaft in KI investieren, berichten über messbare Produktivitätsgewinne. Mehr als die Hälfte über signifikante.

Signifikant. Das ist das Wort, das aus den Schlagzeilen fehlt.

Ich erlebe das nicht als abstrakte Statistik. Ich erlebe es als CFO-Calls, in denen plötzlich Szenarien in Stunden modelliert werden, für die früher Wochen gebraucht wurden. Als Vertriebsteams, die Kaufsignale sehen, bevor der Wettbewerb überhaupt den Anruf gemacht hat. Als Arzt in Warschau, der um 18 Uhr nach Hause geht statt um 21, weil die Dokumentation ihn nicht mehr aufhält.

Das erscheint in keiner Produktivitätsstatistik. Nicht sofort. Aber die Wettbewerbsdistanz entsteht — still, täglich, unaufhaltsam.

Was ich jedem sagen will, der noch zögert

Ich war in meiner Karriere manchmal zu früh dran. Ich habe CRM-Strategien in Organisationen gepusht, die dafür noch nicht reif waren — und ich habe die Narben davon. Das hat mich gelehrt: Technologie alleine verändert nichts. Organisationen verändern sich.

Aber ich war selten zu spät. Und ich kenne den Preis dafür — ich habe Kunden erlebt, die den Anschluss verloren haben, weil sie auf "mehr Klarheit" gewartet haben, bis die Entscheidung für andere schon längst getroffen war.

KI ist gerade an diesem Punkt.

Die 5 Prozent, die es heute richtig machen — saubere Daten, redesigned Prozesse, echtes organisatorisches Commitment — bauen einen Vorsprung auf, den die anderen 95 Prozent in zwei, drei Jahren nicht mehr aufholen können. Nicht weil die Technologie so schwierig ist. Sondern weil organisationale Lernkurven Zeit brauchen. Und die läuft.

Katzencontent und Liebesbriefe — das war von Anfang an die falsche Referenz. Wer KI daran misst, was die Masse zuerst damit gemacht hat, versteht weder das Werkzeug noch die Masse.

Die entscheidende Frage ist nicht, ob KI Wert liefert.

Die entscheidende Frage ist: Ist Ihre Organisation in der Lage, diesen Wert zu empfangen?

Ich stehe für Antworten zur Verfügung. Ohne Vendor-Pitch. Mit 20 Jahren Erfahrung, die ich täglich in der Realität — in Berlin, Dubai, Bangkok, Warschau — auf die Probe stelle.

Der Autor ist Senior CRM-Berater und strategischer Advisor mit über 20 Jahren Pharma- und Healthcare-Erfahrung. Er lebt als digitaler Nomade zwischen Berlin, Dubai und Bangkok, arbeitet mit europäischen und internationalen Kunden und schreibt auf protagx.com über das, was in CRM und digitaler Transformation wirklich funktioniert — jenseits von Vendor-Narrativen und Konferenz-Hype. Sein Podcast DDD (Data, Decisions, Design) ist für Praktiker, nicht für Zuschauer.

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