"Jeder muss sich fragen, wie sich die eigene Tätigkeit verändert"

Report: ACP ist als Systemhaus und IT-Dienstleister bekannt. Welche Themen bei Ihren Kunden adressieren Sie mit ACP Consult?

Alexander Liebl: Im Kern geht es bei Digitalisierung und auch bei KI stets darum, Dinge besser zu machen. Es gilt, Prozesse effizienter oder qualitativ hochwertiger zu gestalten und damit auch die Zufriedenheit der Mitarbeitenden zu erhöhen. KI ist für uns ein Mittel, um Innovationskraft zu stärken. Dabei denken wir in zwei Richtungen. Auf der Business-Ebene sind es Fragestellungen zur passenden Organisation und Skills. Wie müssen Prozesse angepasst werden, wie geht man mit Budgets und mit der Kosten-Nutzen-Betrachtung um? Unternehmen sind der Wirtschaftlichkeit verpflichtet, also muss klar sein, welchen Mehrwert ein Projekt und eine entsprechende Strategie bringt. Die zweite Richtung ist die Technologie. Wenn das Business weiß, was es erreichen will, kann es der IT-Abteilung die Handlungsaufträge geben. Aus unserer Erfahrung der letzten fast drei Jahre in der generativen KI-Beratung sehen wir sehr deutlich, dass beide Richtungen gesamtheitlich betrachtet werden müssen.

Report: Arbeiten Sie hier dazu plattformagnostisch oder setzen Sie auf bestimmte Partner?

Liebl: Wir sind klassisch breit aufgestellt. Natürlich haben wir strategische Partner, mit denen wir eng zusammenarbeiten. In der Cloud ist das sehr häufig Microsoft, im On-Premises-Umfeld etwa HPE, daneben auch andere Hyperscaler. Wir verstehen uns als Systemhaus mit breitem Portfolio, indem wir uns am Bedarf des Unternehmenskunden orientieren und nicht an einer einzelnen Technologie.

Report: Ein Großteil der KI-Projekte scheitert erfahrungsgemäß. Warum?

Liebl: Man muss sehr genau hinschauen, was unter Scheitern verstanden wird. Oft gilt ein Projekt schon als gescheitert, wenn es nicht in ein Produktivsystem überführt wurde. Aus einer klassischen IT-Perspektive ist das aber zu kurz gegriffen. Auch ein abgebrochenes Projekt kann wertvolle Erkenntnisse liefern und damit erfolgreich sein. Was wir tatsächlich sehen, sind überzogene Erwartungshaltungen und ein falscher Fokus. Man startet mit der Annahme, dass eine bestimmte Technologie schon die richtige Lösung sein wird, ohne sich ausreichend mit den richtigen Zielen, mit den Prozessen und mit den Daten auseinanderzusetzen. Dazu kommt, dass Basisarbeit unterschätzt wird, die im Vorfeld notwendig ist. Man braucht ein solides IT-Security-Fundament, man muss verstehen, welche Rollen und Tasks im Geschäftsprozess betroffen sind, welche Daten involviert sind, wo sie verfügbar sind und wie sie genutzt werden können. Erst danach stellt sich die Frage, ob man Funktionen selbst entwickelt oder einkauft und wie sich das wirtschaftlich rechnet. Der Weg vom Prototypen in die Produktion ist komplexer, als viele annehmen. Denn dann beginnen die Herausforderungen erst, indem skaliert werden muss.

Report: Change Management war schon bei früheren Digitalisierungsprojekten entscheidend. Ist KI hier nur eine neue Ausprägung oder verändert sich der Charakter von Projekten?

Liebl: Es hat auf jeden Fall eine Tiefe und einen Detailgrad, den ich im Change-Management bislang kaum gesehen habe. KI kann potenziell jede einzelne Person im Unternehmen betreffen, weil sie sehr stark auf Tasks und Arbeitsweisen wirkt. Jeder Mitarbeitende muss sich fragen, wie sich die eigene Tätigkeit verändert. Das ist ein filigraner Change, der weit in Organisationen hineinreicht. Das ist auch Vertrauensfrage, die Veränderung der eigenen Rolle und das Zusammenspiel mit anderen. Gleichzeitig braucht es Verständnis und Rückhalt auf Geschäftsleitungs- und Vorstandsebene, damit Budgets auch für den Change-Prozess freigegeben werden – leider ist es immer noch ein Posten, der gerne gestrichen wird.

Report: Worin unterscheidet sich ACP Consult von klassischen Beratungen oder großen Strategieberatern?

Liebl: Der große Unterschied ist das Mindset. Wir kommen aus der Umsetzung und ergänzen dieses Umsetzungs-Know-how nun um ein Business-Consulting-Team. Unser Zugang ist ein anderer, weil wir ein gemeinsames Interesse mit dem Kunden haben, Dinge tatsächlich in die Umsetzung zu bringen. Und wir sind in der Lage, die Lösungen anschließend auch zu betreiben. Wenn dann auch im Service 24/7 jemand den Hörer abnimmt, dann ist das Teil unseres gesamtheitlichen Ansatzes.

Report: Welche Beispiele von Anwendungen von KI zeigen besonders gut den Nutzen für Unternehmen?

Liebl: Der demografische Wandel ist eine Herausforderung, die alle haben. Viele stehen vor der Frage, wie sie das Wissen erfahrener Mitarbeitender sichern können, das heute oft nur in Köpfen vorhanden ist. KI kann helfen, dieses Wissen zu strukturieren und für die nächste Generation zugänglich zu machen. Das ist Knowledge-Management mit starkem Change-Anteil. Daneben sehen wir viele Use-Cases im Sales-Bereich, etwa bei der intelligenten Verknüpfung von Anforderungen mit Produktkatalogen oder bei der Unterstützung im Angebotsprozess.

Wir unterscheiden dabei zwischen Sekundärprozessen und primären Geschäftsprozessen. In unterstützenden Prozessen geht es häufig um Zusammenarbeit, Task-Verteilung oder Automatisierung, etwa bei Transkriptionen oder Dokumentationen. Das mag unspektakulär wirken, erzeugt in Summe aber klaren Business Value. In primären Geschäftsprozessen braucht es einen Reality-Check. Man muss verstehen, was die Technologie heute leisten kann und wo ihre Grenzen liegen. Wenn man definiert, was gut genug ist und wie KI den Menschen im Prozess unterstützt, entstehen sehr starke Effekte. Beispiele sind das Mapping von Anforderungen auf Produktportfolios, die Verknüpfung von Plandaten mit regulatorischen Vorgaben oder Qualitätsmanagement in Bauplänen. Wenn man es schafft, die Planqualität um wenige Prozentpunkte zu erhöhen, kann das massive Auswirkungen auf Kosten und Projekterfolg haben. Genau dort entsteht echter Business Value.

Report: Was ist aus Ihrer Sicht der entscheidende Erfolgsfaktor?

Liebl: Die Erfahrung im Übergang vom „Proof of Concept“ in die Skalierung. Zu verstehen, was funktioniert, wo die Limitationen der Technologie liegen und wie man Prozess, Daten und Menschen so zusammenführt, dass daraus ein stabiler Produktionsbetrieb wird. Wir sprechen gerne davon, KI als neuen Akteur in der Zusammenarbeit zu etablieren. Das wird aber nur funktionieren, wenn man über die Beratung hinaus die Projekte hemdsärmelig anpackt.