KI-Ready oder nur KI-neugierig? Wie steht es branchenübergreifend um den Reifegrad.

Von Johannes Oberhofer

Es wird viel über die „Angst vor der KI“ geschrieben. Über Blockaden, Vorbehalte und die Sorge, ersetzt zu werden. Doch wenn man den Blick von den Feuilletons abwendet und auf die Daten schaut, zeigt sich ein völlig anderes Bild.

Wir haben in den letzten Wochen mit dem „KI Readiness-Check“ (die Bayerische) einen echten Blick in den Status quo deutscher Fach- und Führungskräfte unterschiedlicher Branchen geworfen. Die Datenbasis von über 140 Teilnehmenden – die größte Gruppe stammt dabei aus der Versicherungsbranche – liefert uns keine Anekdoten, sondern einen aktuellen Status Quo der Realität. Und diese Realität hält eine unbequeme Wahrheit bereit:
Das Problem ist nicht mehr das Wollen.

Der Gesamtscore der Testgruppe liegt mit einem Wert von 82,33% bereits im oberen Drittel.

Das Problem ist das Tun.

Die Illusion der Bereitschaft

Die gute Nachricht vorweg: Das oft beschworene „Mindset-Problem“ existiert in dieser Breite nicht mehr. Die Analyse zeigt einen bemerkenswerten Durchschnittswert von 4,38 von 5 Punkten bei der Offenheit und Einstellung gegenüber KI. Die Belegschaften sind nicht im Abwehrkampf, sie sind in Aufbruchstimmung.

Mehr noch: Mit einem Wert von 4,68 von 5 Punkten bei „Ersten Erfahrungen“ sehen wir, dass die Hürde zum Ausprobieren längst gefallen ist. Nahezu jeder hat experimentiert, getestet, gespielt. Die Neugier ist riesig.

Doch genau hier kippt die Kurve.

Die "Praxis-Lücke": Wo die Transformation steckenbleibt

Wenn Mindset und Experimentierfreude auf Rekordniveau sind, müsste die Produktivität durch die Decke gehen. Tut sie aber nicht. Der Grund liegt in einer signifikanten Delle in unserer Datenkurve: Die Integration in den Arbeitsalltag hinkt mit 3,69 Punkten deutlich hinterher.

Hier offenbart sich das Kernproblem der aktuellen KI-Transformation: Wir haben eine Phase der „kollektiven Spielwiese“ erreicht, schaffen aber den Sprung in die „produktive Werkstatt“ nicht.

• Wir wissen, wie man einen Prompt schreibt (Skillset).
• Wir wollen KI nutzen (Mindset).
• Aber wir wissen nicht, wie der Transfer in die Arbeitsroutine sicher und standardisiert gelingt (Toolset & Process).

Die Diskrepanz zwischen 4,68 (Experiment) und 3,69 (Routine) ist die „Praxis-Lücke“. In diesem Delta verpufft derzeit ein Großteil der Investitionen und Energie. Es werden Tools bezahlt, die als teure Spielzeuge enden, weil sie nicht in die Wertschöpfungskette integriert werden.

Die Varianz-Falle: Eine Zwei-Klassen-Gesellschaft

Ein noch tieferer Blick in die Daten offenbart ein Risiko, das im Durchschnittswert unsichtbar bleibt. Die Analyse der Standardabweichung zeigt, wie einig – oder uneinig – sich die Befragten sind.

Während beim „Ausprobieren“ großer Konsens herrscht (geringe Streuung), zeigtb sich bei der Integration in den Alltag eine extreme Polarisierung. Das bedeutet im Klartext: Es gibt in dieser Betrachtung keine „breite Mitte“.

Stattdessen spaltet sich die Gruppe der Befragten zunehmend in zwei Lager:

• Eine kleine Gruppe von Pionieren, für die KI bereits selbstverständlicher Teil des Workflows ist.
• Eine große Gruppe von Nachzüglern, die über das initiale Experimentierstadium nicht hinauskommen.

Die Herausforderung für alle KI- und Transformationsverantwortlichen ist es daher nicht mehr, KI generell einzuführen, sondern diesen internen Riss zu kitten. Wir müssen das Wissen der Pioniere systematisieren, bevor die Schere zwischen „High Performern mit KI“ und dem Rest der Belegschaft zu weit auseinandergeht.

Fazit: Vom Experiment zur Exzellenz

Was bedeutet das für Entscheidende und KI-Verantwortliche?

1. Stoppen Sie Motivations-Vorträge: Eine große Gruppe ist motiviert. Investitionen in Keynotes, die nur die "Chancen der KI" beleuchten, sollten um konkreten Praxisbezug erweitert werden.
2. Vom "Warum" zum "Wie": Der Hebel liegt bei der Integration. Ersetzen Sie Inspiration durch Instruktion. Wir brauchen Use-Case-Workshops ("Wie plane ich meine Woche mit KI?"), keine Visionen.
3. Nutzen Sie die Pioniere: Die hohe Varianz zeigt, dass die Experten bereits unter uns sind. Identifizieren Sie diese "Hidden Champions", machen Sie sie zu internen Botschaftern und lassen Sie sie in Communities of Practice ihr Wissen teilen. Das fördert das proaktive Denken organisch.
4. Struktur statt Eigeninitiative: Die geringe Lernbereitschaft ist oft ein Zeichen von Überforderung im Dschungel der Möglichkeiten. Kuratierte Lernpfade sind jetzt effektiver als der Appell an die Eigenverantwortung.

Wir sind KI-neugierig. Das ist gut. Aber um „KI-Ready“ zu sein, müssen wir aufhören zu spielen und anfangen, die Technologie in unsere tägliche Routine zu integrieren. Die Daten zeigen: Die Teams sind bereit. Geben wir ihnen die Strukturen dafür.

Einladung: Wo stehen Sie?

Gehören Sie zu den VorreiterInnen, die KI produktiv in den Alltag integriert haben, oder gibt es noch unentdeckte Potenziale im eigenen Alltag?

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Hinweis:
Dieser Artikel wurde mithilfe von KI erstellt und mit menschlicher Expertise verantwortungsvoll geprüft, veredelt und qualitätsgesichert.

Quellen:
KI-Readiness Check | die Bayerische (Gesamtauswertung / Stand 14.12.2025)