Klarheit in der Komplexität: Mit KI im Jahr 2026 bessere Entscheidungen treffen

Im Jahr 2026 wird es nicht an Daten mangeln – aber an Klarheit.
Die Einführung von KI schreitet weiter voran: Laut McKinsey nutzen mittlerweile 71 % der Unternehmen generative KI in mindestens einem Geschäftsbereich. Die Skalierung bleibt jedoch eine Herausforderung. Gartner prognostiziert, dass bis Ende 2025 mindestens 30 % der Projekte mit generativer KI nach der Konzeptvalidierung aufgegeben werden, häufig aufgrund unklaren geschäftlichen Nutzens, schwacher Governance oder mangelhafter Datengrundlagen.

Die Lehre daraus ist klar: KI scheitert nicht an mangelnder Intelligenz. Sie scheitert daran, dass Unternehmen Schwierigkeiten haben, Signale in Entscheidungen umzusetzen. 

Wenn Daten mehr Ärger bereiten, als sie wert sind 

In allen Branchen beginnen die Mitarbeiter ihren Tag mit Betriebsdaten, die nicht immer mit dem übereinstimmen, was sie in der Praxis beobachten. Eine Fülle von Daten ist ein Segen. Sie wird jedoch zum Fluch, wenn Teams mit Informationen überhäuft werden, denen der richtige Kontext und die richtige Interpretation fehlen. Dies führt oft nur zu Verwirrung und unnötigem Arbeitsaufwand. Hier sind einige Beispiele: 

• Im Bankwesen kann KI Betrugsmuster innerhalb von Sekunden erkennen – allerdings nur, wenn die Modelle nachvollziehbar und überprüfbar sind. In der Fertigung bringt die vorausschauende Instandhaltung nur dann einen Mehrwert, wenn die Sensordaten standardisiert sind und kontinuierlich überwacht werden. Im Einzelhandel trägt die Nachfrageprognose nur dann zur Verbesserung der Margen bei, wenn die Entscheidungsträger die Konfidenzniveaus der Modelle und die Risikoschwellenwerte verstehen.
  
  Der gemeinsame Nenner ist nicht die Automatisierung. Es ist die Entscheidungsintelligenz – die Fähigkeit, zuverlässige Daten, transparente Modelle und nachvollziehbare Prozesse zu umsetzbaren Erkenntnissen zu kombinieren.
• Ein Hersteller stellt möglicherweise fest, dass die Fehlerquote in mehreren Produktionslinien steigt. Er verfügt zwar über Daten zur Maschinenleistung, zu Lieferantenchargen, zu Betriebsbedingungen und vielem mehr, doch diese sind über mehrere Systeme verteilt. Wie kann er herausfinden, wo das Problem tatsächlich liegt, und entscheiden, was geändert werden muss? 

Diese Situationen zeigen, wie Daten die Dinge tatsächlich verkomplizieren können, obwohl sie den Menschen eigentlich dabei helfen sollten, zu entscheiden, wie es weitergehen soll. KI wird immer besser darin, Informationen aus verschiedenen Systemen miteinander zu verknüpfen, sich langsam entwickelnde Trends zu erkennen und uns zu warnen, wenn etwas nicht zum Muster passt. Sie entwickelt sich überall zu einer strategischen Entscheidungshilfe – vom Bank- und Versicherungswesen über die Fertigungsindustrie bis hin zum Einzelhandel und darüber hinaus.

Unternehmen leiden nicht unter einem Mangel an Informationen. Sie leiden unter fragmentierten Systemen, uneinheitlichen Definitionen und unklaren Zuständigkeiten. Untersuchungen von IBM legen nahe, dass schlechte Datenqualität Unternehmen jährlich Millionen kostet – nicht nur in finanzieller Hinsicht, sondern auch durch verzögerte oder falsche Entscheidungen. Wenn KI auf der Grundlage uneinheitlicher Daten trainiert wird, verstärkt sie die Verwirrung statt Klarheit zu schaffen.

Von der Prognose bis zur Verbesserung der Entscheidungsfindung 

Je mehr wir mit KI arbeiten, desto realistischere Vorstellungen entwickeln wir davon, was sie leisten kann und was nicht. Viele Unternehmen beginnen ihre KI-Reise in der Erwartung, dass KI eine Kristallkugel ist, die zukünftige Szenarien präzise vorhersagt. Doch diese Erwartung hält in Märkten, die sich so schnell verändern wie jene, auf die wir im Jahr 2026 zusteuern, keiner Überprüfung stand. Die gute Nachricht lautet: KI muss Ihren Teams keine perfekte Prognose liefern, solange sie ihnen ein verlässliches Bild davon vermittelt, wo sie heute stehen, damit sie auf das reagieren können, was als Nächstes kommt. 

Im Einzelhandel tritt dieses Problem auf, wenn Teams versuchen, plötzliche Veränderungen im Kundenverhalten zu verstehen. Online-Aktivitäten, Kundenfrequenz in den Filialen und Treuedaten deuten oft in unterschiedliche Richtungen, und die üblichen Dashboards liefern selten eine Erklärung dafür. Betrachtet man diese Quellen jedoch gemeinsam, lassen sich die Muster leichter interpretieren. Einzelhändler können so erkennen, ob es sich um einen kurzlebigen Anstieg oder eine echte Veränderung der Nachfrage handelt, was ihnen hilft, ihre Zeit dort einzusetzen, wo es wirklich darauf ankommt. 

In der Versicherungsbranche geht es um das Tempo, mit dem sich Risiken entwickeln. Das Schadenmuster kann sich nach Unwettern oder Änderungen der Versicherungsbedingungen schnell verschieben. Ein Sachbearbeiter könnte eine ungewöhnliche Häufung von Schadensfällen in einer Region feststellen, ohne sofort zu verstehen, warum dies geschieht. Tools, die aktuelle Fälle mit allgemeinen Trends vergleichen, können aufzeigen, was auffällt und warum – doch die Begründung muss sichtbar sein. Wenn ein System ein Risiko kennzeichnet, ohne die dahinterstehenden Faktoren zu erklären, muss der Sachbearbeiter die Interpretation weiterhin manuell vornehmen. 

So nutzen Sie KI zu Ihrem Vorteil 

Unabhängig vom Anwendungsfall ist ein dreistufiger Ansatz erforderlich, damit KI in Ihrem Unternehmen wirklich funktioniert: 

• Transparenz: Menschenkönnen einem Ergebnis nur vertrauen, wenn sie nachvollziehen können, wie das System zu seinen Schlussfolgerungen gelangt ist. Im Bank- oder Versicherungswesen beispielsweise können Analysten bei einer markierten Transaktion oder einem abgelehnten Antrag erst dann Maßnahmen ergreifen, wenn sie den Kunden die Entscheidung erklären können. Ohne eine zuverlässige, logische Erklärung muss das Ergebnis ohnehin manuell nachgeprüft werden. 
  
  Vertrauen ist kein nebensächlicher Faktor – es ist eine Voraussetzung für Skalierbarkeit. McKinsey berichtet, dass 40 % der Unternehmen die Erklärbarkeit als eines der größten KI-bezogenen Risiken nennen, doch nur 17 % aktiv an Strategien zur Risikominderung arbeiten. Ohne Erklärbarkeit bleiben KI-Empfehlungen bloße Vorschläge. Mit Transparenz werden sie zu Entscheidungen.
• Governance: DieDaten, mit denen Ihr KI-Tool arbeitet, müssen sauber, aktuell und vollständig sein. Zudem ist eine kontinuierliche Überwachung erforderlich, um sicherzustellen, dass sich das Modell weiterhin wie erwartet verhält. Andernfalls verlieren die Ergebnisse der KI zunehmend den Bezug zur Realität. In der Fertigung beispielsweise können Ingenieure, wenn Produktions- und Lieferkettensysteme isoliert voneinander betrieben werden, Warnmeldungen auf der Grundlage veralteter oder unvollständiger Daten erhalten. In diesem Fall verbringen sie am Ende mehr Zeit damit, die Ursache einer Warnmeldung zu untersuchen, anstatt das eigentliche Problem zu beheben. 
  
  In Europa geht es im Jahr 2026 nicht nur um Leistungsfähigkeit – es geht auch um die Bereitschaft zur Einhaltung gesetzlicher Vorschriften. Das EU-KI-Gesetz führt stufenweise Verpflichtungen für KI-Systeme mit hohem Risiko ein , wobei wichtige Meilensteine für die Durchsetzung ab 2025 und 2026 gelten. Unternehmen, die KI ohne strukturierte Governance-Rahmenbedingungen einsetzen, könnten bald nicht nur mit operativen Risiken, sondern auch mit regulatorischen Risiken konfrontiert sein.
  
  Governance ist daher keine Einschränkung. Sie ist ein strategischer Wegbereiter für einen nachhaltigen KI-Einsatz.
• KI-Kompetenz: Mittlerweileist klar, dass KI eine Ergänzung und kein Ersatz für menschliches Urteilsvermögen ist. Es bedarf gezielter Schulungen, um sicherzustellen, dass Mitarbeiter KI nutzen, um ihre Arbeit besser zu erledigen, und sich nicht einfach auf deren Ergebnisse verlassen, ohne diese jemals zu hinterfragen. Wir wissen, dass KI die Informationsbeschaffung und analytische Aufgaben beschleunigen kann, aber letztendlich geht es nicht darum, Entscheidungen zu automatisieren. Bei sorgfältiger Umsetzung dient KI als „Klarheitsmotor“. Sie durchbricht Komplexität, sodass Ihre Mitarbeiter besser in der Lage sind, selbst Entscheidungen zu treffen. 

Mit klarerem Blick in das Jahr 2026 

Unternehmen, die im Jahr 2026 mit KI erfolgreich sein werden, sind nicht diejenigen mit den meisten Pilotprojekten – sondern diejenigen mit den klarsten Entscheidungsrahmen.

Ein praktischer Ansatzpunkt?

• Identifizieren Sie einen entscheidenden Entscheidungsprozess und weisen Sie die Zuständigkeit dafür zu.
• Die Datenqualität und den Reifegrad der Daten-Governance bewerten.
• Führen Sie Standards zur Erklärbarkeit ein, bevor Sie die Automatisierung ausweiten.

KI beseitigt Komplexität nicht. Sie macht Komplexität beherrschbar – wenn sie auf Klarheit aufbaut.

Wir bei Getronics sind der Ansicht, dass erfolgreiche KI-Initiativen die technische Umsetzung mit der Gestaltung von Steuerungsmechanismen und der Schaffung entsprechender organisatorischer Voraussetzungen verbinden. Bei der Entscheidungsunterstützung geht es nicht nur um den Einsatz von Modellen – es geht darum, Systeme zu entwickeln, denen die Menschen vertrauen und die sie nutzen.

Vielen Dank, dass Sie unsere Serie „Fünf konkrete Fakten über KI“ verfolgen. Lesen Sie auch unbedingt unsere früheren Artikel darüber, wie KIKompetenzen erweitert,Vertrauen in großem Maßstab schafft,die Individualisierung am Arbeitsplatzfördert undunter Druck fürmehr Effizienz sorgt.