Betreten Sie fast jedes große Unternehmen, und Sie werden eine ganze Reihe beeindruckender KI-Pilotprojekte vorfinden. Schauen Sie ein Jahr später noch einmal vorbei, und die meisten davon werden immer noch Pilotprojekte sein. Das schwierigste, am wenigsten glamouröse und wertvollste Problem bei KI in Unternehmen ist nicht die Entwicklung eines Modells, das in einer Demo funktioniert – es geht darum, es in die Produktion zu bringen, dort zu halten und dafür zu sorgen, dass die Menschen es tatsächlich nutzen. Die Führungskräfte, die dazu in der Lage sind, haben ein anderes Profil als diejenigen, die die Demo erstellen können, und im Jahr 2026 sind sie diejenigen, für die es sich lohnt, zu bezahlen.

Die wichtigsten Erkenntnisse

• Der größte Teil des Nutzens von KI in Unternehmen geht in der Lücke zwischen einem funktionierenden Pilotprojekt und einem implementierten, überwachten und bewährten System verloren.
• Die Umsetzung von KI ist ebenso sehr eine organisatorische wie eine technische Herausforderung: Integration, Überwachung, Veränderungsmanagement und Akzeptanz.
• Der Leiter, der den beeindruckendsten Prototyp entwickelt, ist oft nicht derjenige, der ihn auf den Markt bringen und langfristig etablieren kann. Wer nur wegen der Demo einstellt, stellt für den falschen Job ein.
• In regulierten Bereichen bedeutet Produktion auch Nachvollziehbarkeit: langfristig überwacht, dokumentiert und gesteuert.
• Achten Sie auf eine Erfolgsbilanz von Projekten, die es bis zur Serienreife geschafft haben und dort geblieben sind – nicht auf den cleversten Proof-of-Concept.

Warum Piloten ins Trudeln geraten

Pilotprojekte scheitern aus Gründen, die wenig mit dem Modell selbst und vielmehr mit der es umgebenden Organisation zu tun haben. Die Datenpipeline, die bei einer kuratierten Stichprobe funktionierte, versagt bei Live-Daten. Niemand ist für die Überwachung zuständig, sodass stille Abweichungen unbemerkt bleiben. Der Workflow, den sie eigentlich unterstützen sollte, hat sich nie wirklich geändert, sodass Ärzte oder Analysten sie einfach umgehen. Keines davon sind Forschungsprobleme; es sind operative und menschliche Probleme. Deshalb ist der seltene, wertvolle Führungskraft derjenige, der die Bereitstellung, Überwachung und Einführung als die eigentliche Arbeit betrachtet – und nicht als nachträglichen Einfall, sobald der clevere Teil erledigt ist.

Der Friedhof der Unternehmens-KI ist voll von vielversprechenden Pilotprojekten, aber leer an tatsächlich eingesetzten, überwachten und vertrauenswürdigen Systemen. Die Umsetzung ist der schwierige Teil.

Das mitgelieferte Profil

Der Praktiker unterscheidet sich vom Forscher. Er ist mit Change Management und dem Vertrauen der Stakeholder ebenso vertraut wie mit der Architektur. Er konzipiert seine Lösungen von Anfang an mit Blick auf die Überwachung. Er weiß, dass im Gesundheitswesen und in den Biowissenschaften „in Produktion“ auch „nachweisbar“ bedeutet – dokumentiert, überwacht und in der Lage, die Anforderungen der klinischen Governance sowie des kommenden EU-KI-Gesetzes zu erfüllen. Mit anderen Worten: Es handelt sich um das Profil des „Builders and Stewards“, das wir beim Aufbau eines Führungsteams für KI im Gesundheitswesen beschrieben und in unserem Einstellungsausblick für 2026 erneut aufgegriffen haben: technisch glaubwürdig, aber eher für Urteilsvermögen und Umsetzungsstärke geschätzt als für Neuartigkeit.

Warum dieses Profil rar ist – und falsch bewertet wird

Der Markt neigt nach wie vor dazu, die höchsten Prämien für die schillerndsten Entwickler zu zahlen, was bedeutet, dass die Umsetzer – also diejenigen, die still und leise Projekte auf den Weg bringen und am Laufen halten – im Verhältnis zu ihrer tatsächlichen Wirkung häufig unterbewertet werden. Das ist die Fehlbewertung, auf die wir im Zusammenhang mit dem Fachkräftemangel hingewiesen haben: Der Engpass liegt nicht bei den Entwicklern, sondern bei den Umsetzern. Für einen Käufer ist das eine Chance, wenn man weiß, worauf man achten muss.

Wie man Mitarbeiter für die Produktion einstellt, nicht für die Demo

Ändern Sie, worauf Sie prüfen. Anstatt den Prototyp zu bewundern, fragen Sie, was der Kandidat in die Produktion gebracht hat, was dabei schiefgelaufen ist, wie er das System überwacht hat und wie die Akzeptanz ein Jahr später aussah. Haken Sie bei der unscheinbaren Arbeit nach: Integration, Drift-Überwachung, Umschulung, die politischen Aspekte der Änderung eines Arbeitsablaufs. Genau diese Art von Beurteilung wird bei einem rein technischen Screening übersehen, und genau darauf ist eine disziplinierte Führungskräftesuche ausgerichtet – und sie steht in direktem Zusammenhang mit den Fragen zur Führungskompetenz in unserem Leitfaden zur Einstellung von Führungskräften im Bereich Daten.

Eine KI, die nie das Labor verlässt, bewirkt nichts. Die Führungskräfte, die den letzten, schwierigsten Schritt – vom Pilotprojekt zur Serienreife – schaffen und das Projekt dort etablieren können, sind diejenigen, die aus einem unsicheren KI-Budget etwas Konkretes machen. Im Jahr 2026 ist das die Einstellung, bei der man nichts falsch machen darf.

Banba ist eine auf Führungskräfte in den Bereichen KI, maschinelles Lernen und Data Science spezialisierte Personalberatungsagentur mit Schwerpunkt auf dem Gesundheitswesen und den Biowissenschaften und Niederlassungen in New York, London und Berlin.