Management und KI: Was jetzt verstanden sein muss, damit Projekte nicht scheitern.

Entscheidungen, die kein Projektteam treffen kann

Viele KI-Projekte in Finanzinstituten starten mit Rückenwind: Das Management ist angetan, Mittel sind bewilligt, ein Team legt los. Ein Jahr später ist der Rückenwind abgeflaut, Entscheidungen bleiben liegen, und das Projekt endet nicht mit einem Knall, sondern still.

KI-Projekte scheitern selten an der Technik, sondern an Entscheidungen, die nur das Management treffen kann und die es nicht oder zu spät trifft: über Priorität, Ressourcen, Verantwortung und die Veränderung von Abläufen. Wer diese Fragen an ein Projektteam abgibt, gibt den Ausgang des Vorhabens mit ab.

Was Studien über den Hebel des Managements zeigen

Die Boston Consulting Group hat für ihre Studie „Where’s the Value in AI?“ im Oktober 2024 rund 1.000 Führungskräfte in 59 Ländern und über 20 Branchen befragt. 74 Prozent der Unternehmen konnten bis dahin keinen greifbaren Wert aus KI zeigen. Die erfolgreichen Unternehmen setzen nach der Studie 10 Prozent ihrer Ressourcen für Algorithmen ein, 20 Prozent für Technologie und Daten und 70 Prozent für Menschen und Prozesse. Der größte Teil der Arbeit liegt also genau dort, wo Zuständigkeiten, Abläufe und Gewohnheiten verändert werden müssen, und damit im Verantwortungsbereich des Managements.

McKinsey kommt im Bericht „The state of AI“ vom März 2025 (1.491 Befragte in 101 Ländern, branchenübergreifend) zu einem passenden Befund: Unter 25 untersuchten Merkmalen hängt die Aufsicht des CEO über die KI-Governance am stärksten mit einer höheren Ergebniswirkung generativer KI zusammen. Nur 28 Prozent der Befragten gaben an, dass ihr CEO diese Aufsicht tatsächlich wahrnimmt. Für Versicherer zeigt der „World Property and Casualty Insurance Report 2026“ von Capgemini, dass 55 Prozent der Unternehmen unklar finden, wem die KI-Initiativen gehören.

Welche Entscheidungen gehören zwingend ins Management?

Vier Entscheidungen lassen sich nicht delegieren, weil sie das Institut oder Unternehmen als Ganzes betreffen. Sie gehören in die Linie des Managements, nicht in den Lenkungskreis eines Projekts:

• Priorität: Welche KI-Vorhaben Vorrang vor anderen Projekten haben, wenn Personal, Budget und IT-Kapazität knapp sind.

• Veränderung von Abläufen: Ob ein Prozess so umgebaut werden darf, dass sich Rollen, Freigaben und Zuständigkeiten über Bereichsgrenzen hinweg verschieben.

• Risikobereitschaft: Welche Fehlerquote, welche menschliche Prüfung und welche Dokumentation für einen Anwendungsfall akzeptabel sind.

• Erfolgsmaßstab: Woran der Nutzen gemessen wird und wann ein Vorhaben ausgebaut oder beendet wird.

Bleiben diese Fragen offen, stößt das Projektteam an Grenzen, die es selbst nicht verschieben kann. Die Folge ist kein offener Konflikt, sondern Stillstand: Termine werden verschoben, Abstimmungen vervielfachen sich, und die Begeisterung des Starts verbraucht sich.

Was unterscheidet ein Mandat von bloßer Begeisterung?

Begeisterung ist ein Zustand, ein Mandat eine Festlegung. Begeisterung trägt, solange ein Vorhaben neu ist; sie verfliegt, wenn die Mühen der Umsetzung beginnen und andere Themen drängen. Ein Mandat legt dagegen ausdrücklich fest, welche Priorität ein Vorhaben hat, welche Ressourcen es bekommt, wer es verantwortet und woran sein Erfolg gemessen wird.

Diese Festlegung ist die Grundlage, auf die sich ein Projekt berufen kann, wenn der Rückenwind nachlässt. Sie gehört schriftlich in den Projektauftrag und in die Gremienunterlagen, nicht nur in das Kick-off-Protokoll. Ein Mandat, das an eine einzelne Person im Management geknüpft ist, bleibt verletzlich: Wechselt diese Person die Aufgabe, verliert das Vorhaben seinen wichtigsten Fürsprecher. Breit verankert ist ein Mandat erst, wenn es in den Zielen mehrerer Ressorts und in der Planung des Instituts steht.

Woran ist zu erkennen, dass ein Mandat schwindet?

An wiederkehrenden Signalen, die sich früh beobachten lassen: Termine mit dem Management werden seltener oder fallen aus, zugesagte Fachkräfte werden anderweitig gebunden, Entscheidungen, die das Projekt braucht, werden vertagt, und in den Berichten wandert das Vorhaben nach hinten. Jedes einzelne Signal lässt sich erklären, zusammen zeigen sie, dass der Rückhalt verblasst.

Gegensteuern gelingt am besten mit sichtbaren Ergebnissen. Ein Vorhaben, das in kurzen Abständen messbare Zwischenschritte liefert, gibt dem Management einen Grund, seine Unterstützung zu erneuern. Ein Vorhaben, das erst nach Jahren ein großes Ergebnis verspricht, verliert den Rückhalt oft lange vorher. Warum Workshops und Absichtserklärungen allein diesen Effekt nicht erzeugen, beschreibt der Beitrag „Warum die meisten KI-Workshops in Finanzinstituten nichts verändern“.

Die Falle der Scheindelegation

Eine besondere Form des Scheiterns ist die Scheindelegation. Das Management übergibt ein Vorhaben an ein Team, behält sich die wichtigen Entscheidungen aber vor, ohne Zeit und Vorbereitung dafür einzuplanen. Das Team darf nicht entscheiden, das Management entscheidet nicht, und das Projekt versandet in der Lücke dazwischen.

Die Auflösung ist eine klare Entscheidungslandkarte: Welche Fragen entscheidet das Team selbst, welche ein benannter Verantwortlicher im Management, welche das Gremium, und mit welcher Frist? Wie sich dafür ein passender Zeithorizont auf der Agenda des Managements setzen lässt, zeigt der Beitrag zur KI-Agenda und ihrem Zeithorizont. Wie Governance mitwächst, wenn aus einzelnen Vorhaben ein Portfolio wird, beschreibt der Beitrag zur Skalierung von KI-Governance.

Wie viel KI-Verständnis braucht das Management selbst?

So viel, dass es Nutzen, Grenzen und Risiken eines Vorhabens beurteilen kann, ohne die technischen Details zu beherrschen. Die KI-Verordnung der EU verlangt in Artikel 4 Vorkehrungen für ausreichende KI-Kompetenz der Personen, die mit KI-Systemen arbeiten. Mit dem Digital Omnibus zur KI, der Verordnung (EU) 2026/1744, die am 27. Juli 2026 in Kraft getreten ist, wurde diese Vorschrift zu einer Förderpflicht abgeschwächt: Ein bestimmtes Kompetenzniveau jeder einzelnen Person muss nicht mehr garantiert werden.

Für das Management ist das kein Grund zur Zurückhaltung. Wer über Priorität und Risiko entscheidet, braucht ein eigenes Urteil, und dieses Urteil entsteht am schnellsten durch eigene Nutzung und durch regelmäßige Einblicke in laufende Anwendungsfälle. Auch die Organisation achtet darauf: Ein Management, das KI-Werkzeuge selbst einsetzt, sendet ein stärkeres Signal als jede Rundmail. Welche Strukturen die Organisation dafür braucht, zeigt der Beitrag zum Organisationsdesign für KI, und wie Arbeitsweisen dabei mitwachsen, der Beitrag zu agilen Methoden in Finanzinstituten.

Was das Management konkret festlegen sollte

Ein tragfähiges Mandat lässt sich in wenigen Schritten herstellen, die alle auf der Ebene des Managements liegen:

1. Das Mandat schriftlich fassen: Priorität, Budget, verantwortliche Person und Erfolgsmaßstab je Vorhaben in einem Dokument festhalten.

2. Eine Entscheidungslandkarte erstellen: Klären, was das Team, was die verantwortliche Person und was das Gremium entscheidet, jeweils mit Frist.

3. Das Mandat breit verankern: Mindestens zwei Ressorts in die Verantwortung nehmen und das Vorhaben in die Jahresziele übernehmen.

4. Den Großteil der Mittel für Menschen und Prozesse einplanen: Schulung, Prozessumbau und Begleitung der Fachbereiche ausdrücklich budgetieren.

5. Einen festen Berichtsrhythmus vereinbaren, in dem messbare Zwischenergebnisse vorgelegt und das Mandat bestätigt oder angepasst wird.

Häufige Fragen

Warum scheitern KI-Projekte, obwohl die Technik funktioniert?
Weil die nötigen Entscheidungen über Priorität, Ressourcen und Prozessveränderung fehlen. Nach der BCG-Studie von 2024 liegen rund 70 Prozent des Aufwands erfolgreicher Unternehmen bei Menschen und Prozessen, nicht bei der Technik.

Was gehört in ein Mandat für ein KI-Vorhaben?
Priorität gegenüber anderen Vorhaben, zugesagte Ressourcen, eine verantwortliche Person, ein messbarer Erfolgsmaßstab und ein Rhythmus, in dem das Mandat überprüft wird.

Muss das Management KI technisch verstehen?
Nein, aber es muss Nutzen, Grenzen und Risiken beurteilen können. Dieses Urteil entsteht am besten durch eigene Nutzung und den regelmäßigen Blick in laufende Anwendungsfälle.

Weitere Beiträge zu Steuerung, Plattformen und Anwendungsfällen bündelt das Dossier KI-Strategie & Plattformen.

Ob ein KI-Vorhaben ein Mandat hat oder nur Begeisterung, zeigt sich meist an einer einfachen Frage: Wer im Management würde es verteidigen, wenn das Budget knapp wird? Veränderung beginnt mit einem ersten Gespräch. Wir freuen uns darauf.