KI im Projektmanagement: Vertrauen und Transparenz sichern den Erfolg

Warum scheitern KI-Projekte? (Teil 3)

Technologie ist skalierbar, Vertrauen nicht. Im modernen KI-Projektmanagement scheitern Initiativen selten am Code, sondern an der Kultur. Neben der Datenstrategie ist Change Management der kritische Pfad. Ohne die aktive Einbindung der Stakeholder wird aus einer KI-Implementierung schnell ein teures Missverständnis. Wir zeigen, wie Sie KI-Projekte so steuern, dass Ihr Team mitzieht.

Der Wandel im KI-Projektmanagement: Von Skepsis zu Shadow AI

Noch vor wenigen Jahren war Künstliche Intelligenz in Unternehmen ein technisches Randthema.
Data Scientists arbeiteten in geschlossenen Teams, während Fachabteilungen skeptisch auf „die Maschine“ blickten, die nun ihre Prozesse automatisieren sollte. Doch die Zeiten haben sich radikal verändert. Seit 2023, befeuert durch ChatGPT, Copilot & Co., hat sich die Wahrnehmung um 180 Grad gedreht. Skepsis wurde zu Neugier, Distanz zu Eigeninitiative. Plötzlich experimentieren Mitarbeitende selbst mit GenAI-Tools, prompten Modelle, bauen Automatisierungen und das oft, ohne dass die IT es überhaupt merkt.

Shadow AI im Projektmanagement: Risiko oder Chance?

Eine aktuelle Studie des MIT („The GenAI Divide“, 2025) bestätigt diesen Wandel:
90 % der Mitarbeitenden in Unternehmen, deren KI-Projekte offiziell gescheitert sind, nutzen privat oder beruflich trotzdem KI, häufig über eigene, selbst bezahlte Accounts. Sogenannte Shadow AI.
Was nach einem Albtraum für IT-Security und Compliance klingt, offenbart zugleich eine entscheidende Wahrheit:

Menschen wollen mit KI arbeiten, sie tun es nur oft nicht in den Systemen, die Sie ihnen geben.

Quelle: The GenAI Divide: State of AI in Business 2025

5 Strategien für erfolgreiches Change Management in KI-Projekten

Kommunizieren Sie offen und regelmäßig.

• Erklären Sie Ziele, Nutzen und Grenzen von KI-Projekten, frühzeitig und verständlich, nicht nur technisch.
• Definieren Sie klare KI-Richtlinien und kommunizieren Sie den „Reason why“ hinter der Automatisierung. Transparenz schlägt Flurfunk.

Binden Sie Mitarbeitende aktiv ein.

• Führen Sie kleine Workshops durch, in denen Ideen gesammelt und Sorgen adressiert werden.
• Ownership entsteht durch Mitgestaltung.

Schaffen Sie Lernräume statt Druck.

• Nicht jeder versteht KI auf Anhieb. Micro-Learnings und interne „KI-Sprechstunden“ senken Hürden.
• Etablieren Sie geschützte „Sandboxes“ (z.B. ChatGPT Enterprise), in denen Teams sicher experimentieren können. 

Nehmen Sie Datenschutz & Ethik ernst.

• Klären Sie Datenschutzfragen vor dem Rollout.
• Offene Kommunikation über Sicherheitsrichtlinien verhindert, dass Mitarbeitende „inoffizielle“ Tools nutzen.

Starten Sie mit Proof of Impact statt Proof of Concept.

• Messen Sie den Erfolg Ihres KI-Projekts nicht an der Machbarkeit, sondern am Geschäftswert (ROI).
• Zeigen Sie schnell, dass KI echten Mehrwert bringt, etwa durch Zeiteinsparungen, Entlastung oder bessere Ergebnisse.
• Erfolg schafft Vertrauen. Schnelle „Quick Wins“ überzeugen Skeptiker.

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