Wichtige Erkenntnisse
- Pilotprojekte beweisen, dass die Technologie funktioniert; die Skalierung beweist, dass die Organisation sie annehmen kann – unterschiedliche Herausforderungen, die unterschiedliche Strategien erfordern
- Häufige Skalierungshindernisse: Budgetmodelle, die nicht skalieren, Champions, die sich nicht übertragen lassen, Anwendungsfälle, die sich nicht verallgemeinern lassen
- Erfolgreiche Skalierung erfordert die Erweiterung von Anwendungsfällen, die Entwicklung lokaler Champions, die Aufrechterhaltung der Unterstützung durch die Führungsebene und den Aufbau nachhaltiger Supportstrukturen
Ihr KI-Pilotprojekt war erfolgreich. Die Kennzahlen sehen gut aus. Das Pilotteam ist begeistert. Die Führungsebene ist zufrieden.
Jetzt sollen Sie skalieren – und plötzlich scheint nichts mehr so zu funktionieren wie im Pilotprojekt.
Dies ist einer der häufigsten Fehlerpunkte bei der KI-Einführung in Unternehmen. Pilotprojekte scheitern aus vielen Gründen, aber selbst erfolgreiche Piloten scheitern oft bei der Skalierung. Die Technologie, die für 50 Menschen wunderbar funktionierte, widersteht der Ausweitung auf 5.000. Die Begeisterung, die die frühe Einführung vorantrieb, überträgt sich nicht auf die gesamte Organisation.
Skalierung unterscheidet sich vom Pilotieren. Sie erfordert andere Strategien, andere Ressourcen und oft andere Champions. Diese Unterschiede zu verstehen, bevor Sie mit der Skalierung beginnen, kann den Unterschied zwischen einer unternehmensweiten Transformation und einem teuren Pilotprojekt ausmachen, das nirgendwo hinführte.
Warum Pilotprojekte nicht automatisch skalieren
Die Faktoren, die Ihr Pilotprojekt erfolgreich gemacht haben, lassen sich oft nicht auf die gesamte Organisation übertragen.
Selbst ausgewählte Teilnehmer. Pilotteams umfassen typischerweise Freiwillige – Menschen, die bereits an KI interessiert waren. Sie sind nicht repräsentativ für den durchschnittlichen Mitarbeiter, der wenig Zeit und keine besondere Begeisterung für neue Technologie hat.
Ein Pilotprojekt mit Enthusiasten beweist, dass die Technologie funktioniert. Die Skalierung erfordert den Beweis, dass sie für Skeptiker funktioniert, für beschäftigte Menschen, für diejenigen, die lieber alles beim Alten lassen würden.
Konzentrierte Aufmerksamkeit. Pilotprojekte erhalten intensive Unterstützung. Implementierungsteams sind verfügbar. Probleme werden schnell gelöst. Die Schulung ist gründlich. Wenn Sie skalieren, verteilt sich diese Aufmerksamkeit auf viel mehr Benutzer.
Enge Anwendungsfälle. Pilotprojekte konzentrieren sich oft auf spezifische, klar definierte Anwendungsfälle. Skalierung bedeutet, unterschiedliche Bedürfnisse in verschiedenen Abteilungen, Rollen und Arbeitsabläufen zu berücksichtigen – von denen viele während des Pilotprojekts nicht bedacht wurden.
Spezifische Champions. Die Person, die das Pilotprojekt vorangetrieben hat, war an seinem Erfolg interessiert. Bei der Skalierung auf neue Teams brauchen Sie neue Champions, die möglicherweise nicht existieren oder nicht so engagiert sind.
Während des Pilotprojekts auf die Skalierung vorbereiten
Kluge Organisationen denken von Anfang an an die Skalierung und gestalten Pilotprojekte so, dass sie die für die Expansion benötigten Ressourcen generieren.
Skeptiker einbeziehen. Rekrutieren Sie bewusst Pilotteilnehmer, die beschäftigt, skeptisch oder widerständig sind. Wenn sie Mehrwert finden, haben Sie Belege, die zählen. Wenn nicht, erfahren Sie, was sich vor der Skalierung ändern muss.
Die Enthusiasten werden KI sowieso einführen. Die Skeptiker entscheiden, ob KI sich verbreitet. Ihre Hindernisse während des Pilotprojekts zu verstehen, ist für die Skalierung von unschätzbarem Wert.
Alles dokumentieren. Wie hat das Pilotteam angefangen? Welche Schulung haben sie erhalten? Auf welche Probleme sind sie gestoßen und wie wurden sie gelöst? Welche Ressourcen hätten sie sich gewünscht? Diese Dokumentation wird zu Ihrem Skalierungsleitfaden.
Übertragbare Anwendungsfälle entwickeln. Wenn der Hauptanwendungsfall des Pilotprojekts nur für ein Team gilt, erfordert die Skalierung die Entwicklung neuer Anwendungsfälle von Grund auf. Suchen Sie nach Anwendungen, die sich auf verschiedene Abteilungen übertragen lassen.
Supportkapazität aufbauen. Wer hat während des Pilotprojekts Fragen beantwortet? Wie viel Zeit hat das beansprucht? Verstehen Sie vor der Skalierung das benötigte Supportmodell und bauen Sie entsprechende Kapazitäten auf.
Die Budgetumstellung
Eines der häufigsten Skalierungshindernisse ist wirtschaftlicher Natur: Das Pilotbudget lässt sich nicht auf Produktionsmaßstab übertragen.
Pilotprojekte haben oft Sonderfinanzierungen – Innovationsbudgets, Unterstützung durch die Führungsebene, projektspezifische Zuweisungen. Die Skalierung erfordert eine nachhaltige Finanzierung, die in die operativen Budgets passt.
Die typische Budgeterhöhung, die beim Übergang vom Pilotprojekt zur unternehmensweiten Bereitstellung benötigt wird – eine Zahl, die viele Organisationen nicht voraussehen.
Bereiten Sie sich auf diese Umstellung vor:
- Verstehen Sie die Gesamtkosten im Großmaßstab, bevor das Pilotprojekt endet
- Identifizieren Sie, welche Budgets die laufenden Kosten tragen werden
- Erstellen Sie den Business Case für die Produktion, solange die Pilotprojektergebnisse noch frisch sind
- Erwägen Sie Preismodelle, die eine wirtschaftlich tragfähige Skalierung ermöglichen
Preise pro Arbeitsplatz können die Skalierung besonders schwierig machen – jede Erweiterung erfordert zusätzliches Budget. Nutzungsbasierte Modelle mit unbegrenzten Arbeitsplätzen können das Budgetgespräch vereinfachen: Sie erweitern den Zugang, ohne die Kosten proportional zu erhöhen.
Lokale Champions entwickeln
Die Person, die das Pilotprojekt vorangetrieben hat, kann nicht persönlich KI in jeder Abteilung fördern. Die Skalierung erfordert die Entwicklung lokaler Champions – Befürworter in jedem Team, die die Einführung vor Ort vorantreiben.
Potenzielle Champions identifizieren. Wer ist in jeder Zielabteilung technikbegeistert? Wer hat Glaubwürdigkeit bei den Kollegen? Wer hat Kapazitäten, etwas Neues zu übernehmen?
Sie ausstatten. Geben Sie Champions Schulungen, Ressourcen und Argumentationshilfen. Sie müssen nicht nur verstehen, wie man KI nutzt, sondern auch, wie man anderen beim Einstieg hilft.
Sie vernetzen. Schaffen Sie ein Netzwerk von Champions, die Erfahrungen austauschen, gemeinsam Probleme lösen und den Schwung aufrechterhalten können, wenn es schwierig wird.
Champions müssen keine Führungskräfte sein. Oft sind die effektivsten Champions auf Kollegenebene – Menschen, die den Wert im Kontext der täglichen Arbeit demonstrieren können, ohne die Skepsis, die manchmal Managementinitiativen entgegenschlägt.
Anwendungsfälle erweitern
Das Pilotprojekt konzentrierte sich auf spezifische Anwendungsfälle, die möglicherweise nicht überall gelten. Die Skalierung erfordert eine wachsende Bibliothek von Anwendungen.
Auf Schmerzpunkte hören. Jede Abteilung hat spezifische Herausforderungen. Statt die Anwendungsfälle des Pilotprojekts aufzuzwingen, identifizieren Sie lokale Probleme und zeigen Sie, wie KI diese spezifischen Probleme angeht.
Workflow-spezifische Lösungen erstellen. Vorkonfigurierte Anwendungen für häufige Anwendungsfälle reduzieren den kognitiven Aufwand der Einführung. Die Menschen müssen nicht herausfinden, wie KI ihnen hilft – der Workflow erledigt das bereits.
Erfolgsgeschichten teilen. Wenn ein neuer Anwendungsfall entsteht, verbreiten Sie ihn. Andere Teams mit ähnlichen Herausforderungen werden sich wiedererkennen und ähnliche Ansätze ausprobieren wollen.
Ein Pilotprojekt könnte sich auf das Verfassen von Kundenservice-Antworten konzentrieren. Die Skalierung könnte erweitert werden auf:
• HR: Beantwortung von Richtlinienfragen
• Vertrieb: Angebotserstellung
• Schulung: Inhaltsentwicklung
• Betrieb: Dokumentationssuche
Jeder Anwendungsfall braucht seine eigene Einführung, Schulung und Erfolgsmessung.
Schulung im großen Maßstab
Die intensive Schulung, die für 50 Pilotteilnehmer funktionierte, ist für 5.000 Benutzer nicht machbar.
Schulung abstufen. Nicht jeder braucht die gleiche Tiefe. Power-User erhalten umfassende Schulungen. Gelegentliche Benutzer erhalten Kurzanleitungen. Alle haben Zugang zu Ressourcen, wenn sie tiefer einsteigen möchten.
Selbstbedienung ermöglichen. Aufgezeichnete Sitzungen, schriftliche Anleitungen, Beispielbibliotheken – Ressourcen, auf die Menschen in ihrer eigenen Zeit zugreifen können, skalieren besser als Live-Schulungssitzungen.
Anleitung im Produkt integrieren. Die beste Schulung findet im Kontext statt. Tipps, Vorschläge und Hilfe, die in das Tool selbst eingebettet sind, reduzieren den Bedarf an externer Schulung.
Der größte Schulungsfehler: anzunehmen, dass die Leute die Dokumentation lesen werden. Das werden sie nicht. Gestalten Sie Schulungen so, wie Menschen tatsächlich lernen – durch Tun, durch Beispiele, durch schnelle Antworten auf unmittelbare Fragen.
Unterstützung der Führungsebene aufrechterhalten
Die Aufmerksamkeit der Führungsebene, die auf das Pilotprojekt konzentriert war, wird sich natürlich zerstreuen, wenn andere Prioritäten auftauchen. Ohne anhaltende Unterstützung verlieren Skalierungsinitiativen ihre organisatorische Energie.
Weiterhin Auswirkungen berichten. Regelmäßige Updates zu Geschäftsergebnissen – nicht nur Nutzungsmetriken – halten KI für die Führungsebene sichtbar. Eingesparte Zeit, vermiedene Tickets, unterstützte Mitarbeiter: Kennzahlen, die über die IT hinaus wichtig sind.
Sichtbare Erfolge schaffen. Wichtige Meilensteine, Abteilungseinführungen, Erfolgsgeschichten – alles, was Führungskräften etwas gibt, das sie feiern und kommunizieren können, hält KI in ihrem Blickfeld.
Vorzeitige Siegeserklärung verhindern. Sobald die Führungsebene KI als «erledigt“ betrachtet, verschwindet die Aufmerksamkeit. Rahmen Sie die Skalierung als eine fortlaufende Initiative ein, die kontinuierliche Investitionen erfordert, nicht als ein Projekt mit einem Enddatum.
Nachhaltigen Support aufbauen
Das Ad-hoc-Supportmodell, das während des Pilotprojekts funktionierte, muss zu einem nachhaltigen Betrieb werden.
Definieren Sie, wer sich kümmert um:
- Technischen Support: Wenn etwas nicht funktioniert
- Einführungssupport: Wenn Benutzer nicht wissen, wie sie Mehrwert erzielen können
- Inhaltsmanagement: Quellen aktuell und korrekt halten
- Governance: Richtlinien, Compliance, Zugriffsmanagement
Dies erfordert kein dediziertes KI-Team für jede Funktion. Oft können diese Verantwortlichkeiten auf bestehende Rollen verteilt werden. Aber jemand muss für jeden Bereich verantwortlich sein, mit entsprechend zugewiesenen Kapazitäten.
Checkliste zur Skalierungsbereitschaft
- Budgetmodell, das im vollen Umfang funktioniert
- Champions in jeder Zielabteilung identifiziert
- Anwendungsfälle für neue Teams entwickelt
- Schulungsansatz, der über intensive Workshops hinausgeht
- Nachhaltiges Supportmodell definiert
- Unterstützung der Führungsebene aufrechterhalten
- Erfolgsmetriken, die weiterhin die Auswirkungen verfolgen
Die Umstellung managen
Die Umstellung vom Pilotprojekt zur Produktion scheitert oft, weil Organisationen versuchen, einen Schalter umzulegen, anstatt eine Umstellung zu managen.
Besserer Ansatz: Behandeln Sie die Skalierung als eine Reihe von Mini-Pilotprojekten. Führen Sie jeweils eine Abteilung ein. Lernen Sie, was funktioniert. Passen Sie an. Dann gehen Sie zur nächsten über.
Dies schafft einen überschaubaren Umfang, baut lokale Erfolgsgeschichten auf und ermöglicht es den Supportressourcen, ihre Kapazitäten schrittweise zu entwickeln, anstatt alles auf einmal.
Versucht Ihre Organisation, alles auf einmal zu skalieren, oder wählt sie einen schrittweisen Ansatz, der Erfolg inkrementell aufbaut?
Skalierungserfolg messen
Der Pilotprojekterfolg wurde in einem Team gemessen. Der Skalierungserfolg muss in der gesamten Organisation gemessen werden.
Verfolgen Sie:
- Breite: Wie viele Abteilungen nutzen KI?
- Tiefe: Welcher Prozentsatz der Mitarbeiter in jeder Abteilung ist aktiv?
- Vielfalt: Wie viele verschiedene Anwendungsfälle sind in Produktion?
- Auswirkung: Welche aggregierten Geschäftsergebnisse erzielt KI?
- Nachhaltigkeit: Wächst, stagniert oder sinkt die Nutzung?
Die frühe Skalierung kann ungleichmäßige Fortschritte zeigen – einige Abteilungen führen schnell ein, während andere zurückbleiben. Das ist normal. Konzentrieren Sie Energie darauf, Hindernisse zu verstehen und zu beseitigen, anstatt eine einheitliche Einführung zu erzwingen.
KI zu skalieren ist schwieriger als sie zu pilotieren. Die technologischen Herausforderungen liegen hinter Ihnen, aber die organisatorischen Herausforderungen beginnen gerade erst. Erfolg erfordert Geduld, Ressourcen und Strategien, die speziell für die Realitäten einer breiten Bereitstellung konzipiert sind – nicht nur eine Wiederholung dessen, was für das Pilotteam funktionierte.
JoySuite ist für die Skalierung konzipiert. Unbegrenzte Benutzer bedeutet kein Zählen von Arbeitsplätzen bei der Expansion. Vorgefertigte Workflows beschleunigen die Einführung in neuen Abteilungen. Und fundierte KI mit Quellenangaben baut Vertrauen bei Skeptikern auf, die der KI nicht einfach glauben.
