In diesem Artikel werfen wir einen Blick darauf, was die KI-Vorreiter des Jahres 2025 heute bereits anders machen – und wie Ihr Unternehmen vom Wunsch zur Umsetzung gelangen kann.
Im Wettlauf um die KI-Einführung rennen die meisten Unternehmen in die falsche Richtung. Während KI-Schlagzeilen Automatisierung, Effizienz und bahnbrechende Innovationen versprechen, sieht die Realität in vielen Organisationen ganz anders aus.
Tools werden ohne Strategie angeschafft. Daten sind über verschiedene Plattformen verstreut. Und KI-Funktionen bleiben ungenutzt oder werden missverstanden.
Laut dem AI Data Readiness Report sind nur 8,6 % der Unternehmen vollständig KI-bereit. Das bedeutet, über 90 % experimentieren noch oder – schlimmer – stagnieren, obwohl sie massiv in KI-Fähigkeiten investiert haben.
Was also unterscheidet die Vorreiter von den Nachzüglern?
Die Unternehmen, die heute echte Fortschritte mit KI machen, jagen nicht jedem neuen Tool hinterher. Sie bauen ein solides Fundament, das sicherstellt, dass KI nicht nur eingeführt, sondern auch wirksam eingesetzt wird.
Und das beginnt mit einem ernsthaften Fokus auf Daten, Governance und Strategie.
Schritt 1: Daten prüfen – nicht annehmen, dass sie bereit sind
Bevor ein KI-Tool echten Mehrwert liefern kann, braucht es den richtigen Treibstoff: strukturierte, zentralisierte und qualitativ hochwertige Daten.
Doch viele Organisationen arbeiten immer noch unter der falschen Annahme, ihre Daten seien "gut genug". Das sind sie nicht.
Der erste kritische Schritt in Richtung KI-Bereitschaft ist nicht die Implementierung – es ist die Bewertung. Unternehmen müssen ihr Datenökosystem rigoros prüfen und Fragen stellen wie:
- Wo sind unsere Daten gespeichert?
- Wem gehören sie?
- Wie sauber, konsistent und vollständig sind sie?
- Welche Systeme nutzen bereits KI – offiziell oder inoffiziell?
Und hier ist eine Realität, die viele Unternehmen übersehen: Sie nutzen wahrscheinlich bereits KI-Tools – ob bewusst oder nicht.
Von Marketing-Automatisierung bis hin zu Kundenservice-Tools – KI ist zunehmend in Geschäftsanwendungen integriert. Das bedeutet: Ihre Daten fließen bereits in Modelle ein, die Erkenntnisse generieren, Entscheidungen treffen und Inhalte erstellen.
Doch wenn Sie nicht geprüft haben, woher diese Tools ihre Daten beziehen oder ob diese vertrauenswürdig sind, fliegen Sie blind.
Das ist kein reines IT-Thema. Es ist eine unternehmenskritische Priorität.
Wenn Ihre Daten fragmentiert, inkonsistent oder isoliert sind, werden es auch Ihre KI-Ergebnisse sein. Und statt Effizienz freizusetzen, riskieren Sie, die Probleme, die Sie eigentlich lösen wollen, zu verschärfen.
Ziel dieser Prüfung ist nicht nur Ordnung zu schaffen, sondern die Grundlage für eine strategische, skalierbare Nutzung von KI im gesamten Unternehmen zu legen.
Schritt 2: Nutzen Sie, was Sie haben – die „Low-Hanging Fruits“ der KI-Einführung
Die gute Nachricht ist: Sie müssen möglicherweise nicht sofort in neue KI-Plattformen investieren. Tatsächlich ist der schnellste Weg vom Wunsch zur Umsetzung, die KI-Funktionen zu aktivieren, die bereits in den heute genutzten Tools enthalten sind.
Beginnen Sie damit, Ihre bestehende Softwarelandschaft unter die Lupe zu nehmen: CRM, ERP, Marketing-Automatisierung, Buchhaltung, Kundenservice-Plattformen. Viele dieser Systeme enthalten bereits KI-gestützte Funktionen – von prädiktiver Analyse über intelligente Inhaltsvorschläge bis hin zu KI-Agenten, die Aufgaben automatisieren.
Das Problem? In vielen Unternehmen bleiben diese Funktionen ungenutzt, weil die Teams entweder nicht wissen, dass es sie gibt, oder nicht verstehen, wie sie zu bedienen sind.
Das ist Ihre „Low-Hanging Fruit“. Wenn Sie beispielsweise HubSpot-Kunde sind, ist KI bereits in die Plattform integriert – von Content-Assistenten über Lead-Scoring bis hin zu Chatbots im Kundenservice. Viele dieser Funktionen sind standardmäßig aktiviert und erfordern kaum oder gar keine Einrichtung, um echten Mehrwert zu liefern.
Wenn Ihre aktuellen Tools keine KI-Funktionen bieten, ist das ein Warnsignal. Es bedeutet entweder, dass Sie diese Fähigkeiten intern aufbauen müssen – oder dass ein Wechsel zu Plattformen mit nativen KI-Funktionen notwendig wird. Und da sich KI rasant weiterentwickelt, wird diese Lücke mit der Zeit nur noch größer.
Die Aktivierung von nativen KI-Funktionalitäten bietet einen doppelten Nutzen:
- Sie liefert schnelle Erfolge und sichtbare Rendite.
- Sie hilft Ihren Teams, sich mit KI-Workflows, Begrifflichkeiten und dem Prompting vertraut zu machen – ohne den Aufwand, komplett neue Systeme einführen zu müssen.
Diese Art der „eingebetteten Einführung“ ist ein kluger, strategischer erster Schritt, der das Vertrauen in der gesamten Organisation stärkt – und die Basis für weiterführende, anspruchsvollere Anwendungen legt.
Schritt 3: Vermeiden Sie die Falle der Einzellösungen (Point Solutions)
Im Eifer, „etwas mit KI zu machen“, begehen viele Unternehmen einen kostspieligen Fehler: Sie kaufen isolierte KI-Tools für spezifische Anwendungsfälle – Chatbots hier, Content-Generatoren dort, Prognosetools woanders.
Das Ergebnis? Ein Flickenteppich aus Einzellösungen, die nicht miteinander kommunizieren – und Ihre bestehenden Datensilos nur noch verschlimmern.
Jedes dieser Tools mag für sich genommen sinnvoll erscheinen. Doch zusammen bringen sie erhebliche Risiken mit sich:
- Fragmentierte Daten: Jedes Tool erfasst und verarbeitet Daten auf seine eigene Weise, was Ihr Informations-Ökosystem weiter dezentralisiert.
- Inkonsistente Erkenntnisse: Nicht vernetzte Tools bedeuten uneinheitliche Logik – unterschiedliche Teams erhalten widersprüchliche Analysen und Empfehlungen.
- Zunehmende Komplexität: Mehr Tools bedeuten mehr Aufwand für die IT, eine aufgeblähte Software-Landschaft und eine langsamere Einführung bei den Teams.
KI nutzt nicht nur Daten – sie erzeugt auch neue. Und wenn Sie diese KI-generierten Daten über eine Vielzahl unverbundener Systeme verteilen, schaffen Sie ein wachsendes Chaos, das immer schwerer zu verwalten (und zu vertrauen) ist.
Die bessere Strategie? Setzen Sie auf eine zentrale Plattform.
Sie benötigen ein System, das nicht nur native KI-Funktionen unterstützt, sondern auch als Drehscheibe für alle Ihre Daten dient. Für viele unserer Kunden ist das HubSpot – dank der einheitlichen Datenstruktur, der KI-nativen Roadmap und der Erweiterbarkeit über APIs und den Marketplace.
Mit der richtigen Plattform können Sie einmal bauen, schnell skalieren und die Datenintegrität während des Wachstums wahren.
Kurz gesagt: Wenn KI der Innovationsmotor ist, dann ist Plattformstrategie das Kraftstoffsystem. Und dieses muss einheitlich, sauber und verlässlich sein – bevor Sie richtig Gas geben.
Schritt 4: Skalierbar statt nur schnell denken
KI entwickelt sich rasant – aber das heißt nicht, dass Sie die Einführung überstürzen sollten.
Die wahren Gewinner im Jahr 2025 werden nicht die Unternehmen sein, die KI am schnellsten implementiert haben. Es werden diejenigen sein, die die stärksten Grundlagen gelegt haben. Das bedeutet: Skalierbarkeit vor Geschwindigkeit.
Viele Organisationen verfallen der Versuchung kurzfristiger Erfolge: Sie starten isolierte KI-Experimente, ohne langfristige Strategie, Governance oder Integration zu berücksichtigen. Doch KI ist kein Einmal-Projekt – es ist eine Fähigkeit. Und Fähigkeiten brauchen Struktur, Verantwortlichkeiten und Weitblick, um skalieren zu können.
So bereiten sich zukunftsorientierte Unternehmen vor:
- Sie investieren in Governance-Rahmenwerke, um sicherzustellen, dass Daten sauber, konform und nutzbar bleiben, während sie durch KI-Systeme fließen.
- Sie vereinheitlichen mit Struktur – nicht nur durch zentrale Speicherung, sondern durch eine logische Organisation der Daten, die zugänglich, angereichert und an die Geschäftslogik angepasst ist.
- Sie führen KI in Phasen ein – beginnend mit Use Cases, die schnell Wert schaffen (z. B. Meeting-Zusammenfassungen, Kundensegmentierung, Content-Assistenten), mit einem klaren Plan für fortgeschrittene Anwendungen wie prädiktive Analytik oder intelligente Automatisierung.
Dieser phasenweise Ansatz hilft Teams, sich mit KI vertraut zu machen, die richtige Art zu „prompten“ zu erlernen und zu verstehen, wie KI in echte Workflows eingebunden wird. Außerdem entsteht ein Feedback-Kreislauf – frühe Erfolge finanzieren und inspirieren die nächste Innovationswelle.
Die wichtigste Erkenntnis: KI-Vorbereitung ist kein Sprint. Sie ist eine Investition auf Systemebene – in Ihre Daten, Ihre Mitarbeitenden und Ihre Plattformen.
Wenn Sie 2026 führen wollen, müssen Sie 2025 vorbereiten
Derzeit sind nur 8,6 % der Unternehmen vollständig KI-bereit. Das bedeutet: Die überwiegende Mehrheit steckt noch in der Ambitionsphase fest – sie reden über KI, testen erste Pilotprojekte, aber es fehlt die Grundlage, um echten, skalierbaren Impact zu erzielen.
Der Unterschied zwischen denen, die nur reden, und denen, die führen? Vorbereitung.
Die KI-Vorreiter von morgen treffen heute bereits strategische Entscheidungen:
- Sie analysieren ihre Daten, um Lücken, Redundanzen und ungenutztes Potenzial aufzudecken.
- Sie aktivieren bestehende KI-Funktionen in den Plattformen, die sie bereits einsetzen.
- Sie konsolidieren ihre Softwarelandschaft, um Klarheit statt Chaos zu schaffen.
- Sie planen skalierbar, mit klaren Governance-Strukturen, Integrationen und Plattformdenken.
Diese Unternehmen folgen nicht dem Hype – sie bauen ihre KI-Bereitschaft in den Kern ihres Geschäftsmodells ein.
Und die Belohnung? Schnellere KI-Adoption. Klügere Entscheidungen. Wettbewerbsvorteile.
Wenn Ihr Unternehmen von Neugier zu echter Fähigkeit übergehen möchte, dann ist jetzt der Zeitpunkt zum Handeln. Denn in der Welt der KI verlieren Spätstarter nicht nur an Tempo – sie verlieren möglicherweise Boden, den sie nie wieder gutmachen können.
Sie müssen nicht alles auf einmal umkrempeln, um loszulegen. Aber Sie brauchen einen Plan.
Wir unterstützen große Unternehmen dabei, ihre Datenlandschaft zu bewerten, vorhandene KI-Funktionen zu aktivieren und eine Roadmap zu entwickeln, die typische Fallstricke vermeidet und langfristigen Mehrwert schafft.
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