Die KI-Transformationslücke schließen: So bereiten Sie Ihr Unternehmen auf agentische KI vor

Inmitten der aktuellen Debatte um künstliche Intelligenz gerät ein entscheidender Aspekt oft ins Hintertreffen: die Transformationslücke bei KI. Mittlerweile spüren Organisationen jeder Größenordnung den Handlungsdruck, KI einzuführen. Einzelne Mitarbeitende arbeiten dadurch spürbar schneller – Texte verfassen, Quellcode erstellen und Daten analysieren gelingen in kürzerer Zeit.

Doch arbeiten Unternehmen als Ganzes tatsächlich signifikant produktiver, nur weil Teams Large Language Models einsetzen? Bislang nicht. Eine PwC-Studie , öffnet sich in einem neuen Tabzeigt, dass lediglich 12 % der CEOs von einem substanziellen ROI ihrer Investitionen in generative KI berichten. Laut einer Untersuchung des MIT , öffnet sich in einem neuen Taberzielen sogar 95 % aller Pilotprojekte keinerlei messbare Erträge.Trotz wachsender KI-Budgets und individueller Effizienzschübe bleiben die erhofften unternehmensweiten Erfolge meist aus. Der Grund dafür ist denkbar einfach: Produktive Einzelpersonen ergeben nicht automatisch eine produktive Organisation.

Wie schöpfen Sie also den versprochenen strategischen Mehrwert der KI-Transformation voll aus? Um die Transformationslücke zu schließen, kommt es weder auf die schiere Rechenpower Ihrer KI-Werkzeuge noch auf reine Nutzerzahlen an. Entscheidend ist vielmehr, wie Sie Ihre tatsächlichen Workflows grundlegend überdenken und strukturieren.

Was bedeutet KI-Transformation?

Unter KI-Transformation versteht man den ganzheitlichen Prozess, durch den ein Unternehmen künstliche Intelligenz (KI) in sämtliche Geschäftsbereiche, Betriebsabläufe, Produkte und Dienstleistungen einbettet. Dabei kommen diverse KI-Formen zum Tragen: generative KI, um Texte, visuelle Assets und Inhalte zu generieren, sowie Agentic AI (agentische KI), bei der eigenständige Software-Agenten Aufgaben autonom steuern.

Die meisten Organisationen wollen mit KI Routineaufgaben automatisieren, Informationsmengen bündeln, Entscheidungsfindungen beschleunigen, Kundenerlebnisse optimieren sowie neue Leistungsangebote schaffen.

Echte KI-Transformation erschöpft sich nicht im isolierten Ausrollen einiger Softwaretools. Sie markiert einen tiefgreifenden Wandel der Geschäftsstrategie, betrieblichen Prozesse und Unternehmenskultur. Genau darin liegt die Komplexität: Wer Strukturen transformieren will, muss sie zunächst im Detail verstehen – doch genau daran hapert es vielerorts. Ein genauerer Blick lohnt sich.

Worin bestehen die größten Herausforderungen bei der KI-Transformation?

Die größten Hürden treten auf, sobald KI über einzelne Personen oder Abteilungen hinaus skaliert werden soll. Mitarbeitende programmieren, recherchien und brainstormen schneller als je zuvor, doch dieser Wert bleibt in isolierten Silos gefangen. Er potenziert und vernetzt sich nicht.

Die gute Nachricht ist jedoch, dass diese Herausforderung bei Technologiesprüngen nicht neu ist, und, das wir aus der Vergangenheit lernen können. In den 1890er-Jahren basierten Fabriken auf Dampfkraft mit zahllosen Riemen und Scheiben. Als die Elektrifizierung begann, ersetzten Fabrikbesitzer schlicht die Dampfmaschine durch einen Elektromotor – behielten jedoch das alte Fabriklayout unverändert bei. Obwohl einzelne Maschinen schneller liefen, stagnierte die Gesamtproduktivität fast 30 Jahre lang.

Erst als jemand den operativen Material- und Arbeitsfluss grundlegend infrage stellte, stellten sich echte Produktivitätssprünge ein. Jemand hatte die Arbeitsprozesse tiefgehend genug erfasst, um sie so umzugestalten, dass das volle Potenzial des Elektromotors ausgeschöpft wurde. Exakt an diesem Punkt befinden wir uns heute mit KI auch; Unternehmen haben lediglich den Motor getauscht, die Fabrik selbst jedoch noch nicht neu konzipiert.

Um ein Unternehmen für KI – und insbesondere für agentische KI – fit zu machen, müssen Sie es glasklar durchdringen: Wo liegen Schnittstellen und Übergaben, wo entstehen Engpässe und an welchen Stellen fallen Entscheidungen? Nur wer sein operatives Geschäft transparent überblickt, kann es analysieren, kritisch hinterfragen und zielgerichtet für KI optimieren.

Laut einer aktuellen Erhebung von Lucid, öffnet sich in einem neuen Tab fehlt den meisten Unternehmen genau jene fundierte Dokumentation, die dafür unverzichtbar wäre. 49 % der Wissensarbeitenden geben an, dass die operativen Workflows ihres Unternehmens nur unzureichend oder kaum dokumentiert sind. 60 % berichten, dass mindestens die Hälfte der Arbeitsabläufe in ihrem Team auf informellem oder personengebundenem Erfahrungswissen basiert. 80 % sind auf implizites Silowissen angewiesen, um Aufgaben zu bewältigen. Dadurch zeigt sich, dass die KI-Transformation ihr Potenzial erst dann voll entfalten kann, wenn bestehende Unternehmensabläufe, Workflows, Architekturen, Datenströme und Kollaborationsmuster lückenlos verstanden und dokumentiert sind.

Die drei Phasen der KI-Transformation

Dieser lesenswerte Beitrag analysiert die Diskrepanz zwischen individueller und institutioneller KI. In der Praxis scheitern die meisten Organisationen genau am Übergang dazwischen. Warum? Weil zwischen dem Ist-Zustand und dem Zielbild eine entscheidende Brückenphase übersprungen wird.

Phase 1: Individuelle KI

In der Phase der individuellen KI befinden sich gegenwärtig fast alle Betriebe. Einzelne Teammitglieder nutzen ChatGPT, Microsoft Copilot, Claude oder ähnliche Tools, um eigene Arbeitsabläufe zu beschleunigen.

Am persönlichen Arbeitsplatz steigt der Ausstoß spürbar – im restlichen Unternehmen bleibt jedoch alles beim Alten. Individuelle KI ist eine wertvolle Lern- und Experimentierphase, doch der erreichbare Gesamtwert für das Gesamtunternehmen stößt hier schnell an ein Limit.

Phase 2: Transparenz und Visualisierung

So verlockend es scheint: Der direkte Sprung von individueller zu institutioneller KI schlägt zwangsläufig fehl. Es braucht ein unverzichtbares Zwischenstadium, das viele vernachlässigen: Unsichtbares sichtbar zu machen. Das Zielbild ist eine modernisierte, KI-optimierte Organisation. Um Strukturen umzubauen, müssen Sie jedoch zunächst den Ist-Zustand exakt kennen. Deshalb dreht sich in Phase 2 alles um Dokumentation – das präzise Kartieren von Prozessen, Systemlandschaften und Schnittstellen. Wenn Sie implizites Expertenwissen aus den Köpfen in ein visuelles Modell überführen, können Sie gewohnte Abläufe fundiert hinterfragen und identifizieren, wo KI den höchsten Nutzen stiftet.

Nicht nur menschliche Teams benötigen Klarheit über betriebliche Abläufe. Wenn autonome KI-Agenten mit unterschiedlichen Systemen interagieren sollen, sind auch sie auf lückenlosen Kontext angewiesen. Forrester bringt es auf den Punkt: „KI-Agenten benötigen schrittweise Handlungsanweisungen zur Aufgabenausführung. In den meisten Unternehmen steckt dieses Wissen heute in fragmentierten Workflows, undokumentierten Daten und inoffiziellen Vorgehensweisen.“ (Forrester Blog, Autonomy Is The Future, But AI Agents Still Deliver Value Today, öffnet sich in einem neuen Tab Juli 2025).

Phase 3: Institutionelle KI

Mit dem Ziel der institutionellen, unternehmensweiten Implementierung von KI gehen auch von Grund auf neu konzipierte, KI-zentrierte Workflows einher, die die Effizienz und Produktivität im gesamten Unternehmen steigern. In dieser Stufe sind Kernprozesse darauf ausgelegt, KI-Agenten nahtlos einzubinden. KI fungiert nicht länger als persönliches Hilfswerkzeug, sondern als standardisierte, verlässliche Kernkompetenz im Einklang mit den übergeordneten Zielen der Organisation.

So schließen Sie die Lücke bei der KI-Transformation

Um die Brücke zwischen individueller und institutioneller KI erfolgreich zu schlagen, sollten Sie drei methodische Schritte umsetzen: Schaffen Sie Klarheit über die aktuelle Realität, stimmen Sie eine gemeinsame Strategie ab und rollen Sie KI-Initiativen mit fundiertem Kontext aus.

Transparenz schaffen

Der erste Schritt zur Überwindung der Transformationslücke besteht darin, die reale Arbeitsweise offenzulegen – statt sich auf veraltete Prozessbeschreibungen im Firmen-Wiki zu verlassen. Berücksichtigen Sie pragmatische Abwägungen, individuelle Ermessensspielräume und ungeschriebene Regeln jedes Prozesses. Das Bündeln dieses Gesamtkontexts auf einem gemeinsamen visuellen Canvas bildet das Fundament für echte KI-Bereitschaft, öffnet sich in einem neuen Tab.

Auf dieser Grundlage können Sie bestehende Workflows, Prozesse und Softwarearchitekturen evaluieren, um zu prüfen, ob sie bereit für KI-Erweiterungen sind. Schließlich verstärkt KI in ineffizienten Abläufen lediglich vorhandene Probleme. Es gilt daher präzise zu unterscheiden, welche Unternehmensbereiche sofort reif für KI sind und wo zuvor grundlegende Optimierungen erforderlich sind.

Wesentliche Maßnahmen in diesem Schritt sind:

• Implizites Erfahrungswissen in visuellen Prozesslandkarten, öffnet sich in einem neuen Tab und Systemdiagrammen, öffnet sich in einem neuen Tab festhalten

• Den Ist-Zustand analysieren, um vorrangige Anwendungsfälle für agentische KI, öffnet sich in einem neuen Tab zu bestimmen

• Systemische Abhängigkeiten und Integrationsschnittstellen in den Workflows transparent machen

Das Unternehmen ausrichten

Als Nächstes gilt es, Teams auf eine gemeinsame KI-Strategie einzuschwören, eine klare Leitlinie zu definieren, neue Workflows für deren Umsetzung zu etablieren und Governance-Grundlagen für einen sicheren Rollout zu setzen.

In dieser Phase stehen zentrale Fragen im Fokus. Wie werden Prozesse neu aufgesetzt? An welchen Stellen arbeiten Menschen und KI-Agenten Hand in Hand? Welche Systeme müssen innerhalb der Abläufe angebunden sein? Und wie stellen Sie sicher, dass alle Beteiligten Zugriff auf verlässliche Informationen haben?

Die Entwicklung einer unternehmensweiten KI-Strategie ähnelt der Vorgehensweise in der modernen Produktentwicklung. Führungskräfte benötigen eine Plattform, um Ideen in Echtzeit oder asynchron zu diskutieren, Prioritäten abzuwägen und Meilensteine festzulegen. Gleichzeitig brauchen Teams Zugriff auf zentral verwaltete, versionierte und freigegebene Dokumentation.

Dieser Prozess umfasst üblicherweise:

• Strukturierte strategische Planung, öffnet sich in einem neuen Tab, um KI-Investitionen anhand von Zielvorgaben, Risikoprofilen und Ertragspotenzialen zu priorisieren

• Neugestaltung von Workflows sowie klare Rollenverteilung zwischen Mensch und KI-Agent über RACI-Matrizen, öffnet sich in einem neuen Tab und Swimlane-Diagramme, öffnet sich in einem neuen Tab

• Festlegung von Governance-Richtlinien, Freigabewegen und Compliance-Standards für KI-Projekte

Die Zukunft gestalten

Mit detailliertem Wissen über den Ist-Zustand und einem klaren Konzept für das Zielbild können Sie KI erfolgreich ausrollen und skalieren. Dieser Abschnitt beinhaltet die Koordination operativer Aufgaben, die Zuweisung von KI-Agenten an neu gestaltete Workflows sowie die teamübergreifende Weiterentwicklung von Prozessen.

Besonders entscheidend: An dieser Stelle wird Dokumentation zur aktiven Infrastruktur. Diente sie früher primär der Compliance-Erfüllung oder Präsentationszwecken, fungiert sie nun als unverzichtbare Kontextebene, an der sich KI-Agenten für autonome Entscheidungen orientieren. So nutzen Teams beispielsweise Lucid, um ihre operativen Blueprints abzubilden, und verbinden die visuellen Modelle über den Lucid MCP Server, öffnet sich in einem neuen Tab direkt mit führenden KI-Systemen wie ChatGPT, Claude und Microsoft Copilot.

So sieht eine erfolgreiche Skalierung in der Praxis aus:

• Erstellung dynamischer Einführungspläne und Zeitachsen, öffnet sich in einem neuen Tab mit eindeutigen Meilensteinen, Abhängigkeiten und Zuständigkeiten

• Direkte Bereitstellung geprüfter Prozessdokumentationen in der Ausführungsumgebung, damit Agenten fundiert agieren können

• Laufende Erfolgsmessung und kontinuierliche Pflege der Dokumentation in einer zentralen Single Source of Truth (wie dem Prozess-Accelerator , öffnet sich in einem neuen Tabin Lucid)

Praxisbeispiele für die KI-Transformation

Immer mehr Unternehmen vollziehen den Schritt von individueller zu institutioneller KI. Dabei zeigt sich ein wiederkehrendes Muster: Die erfolgreichsten Projekte stützen sich auf präzise, visuelle Dokumentationen. Zwei namhafte Beispiele veranschaulichen diese Vorreiterrolle.

Carta: Kartierung agentischer Workflows

Als Carta beschloss, autonome KI-Agenten für komplexe Buchhaltungs-Workflows einzusetzen – was letztlich über 3.500 Arbeitsstunden pro Monat einsparte –, lag der Schlüssel zum Erfolg in einem lückenlosen visuellen Modell.

Bevor ein KI-Agent den Kontoabstimmungsprozess übernehmen, softwaregestützte Aufgaben ausführen und operative Mikro-Entscheidungen treffen konnte, mussten die zuständigen Teams den bestehenden Prozess samt aller Sonderfälle bis ins Detail durchdringen.

Das Team von Carta visualisierte diesen Ablauf in Lucid. Das in Lucid erstellte Diagramm diente als strukturierte Kontextebene, um daraus einen KI-Agenten zu entwickeln, der heute den Großteil der manuellen Schritte selbstständig erledigt – ergänzt um gezielte Prüfpunkte (Human-in-the-Loop). Stellten der Agent oder das Team Abweichungen vom dokumentierten Standard oder Entscheidungen außerhalb der definierten Leitplanken fest, wurde der Prozess direkt in Lucid verfeinert und der Agent entsprechend angepasst.

„KI verändert unsere Arbeitsweise bei Carta grundlegend, und Lucid spielt dabei eine zentrale Rolle“, erklärt Henry Ward, CEO von Carta. „Lucid war für uns von unschätzbarem Wert, um KI-Workflows schon frühzeitig gemeinsam mit unseren Fachabteilungen abzustimmen und zu verfeinern. So erhielten wir die nötige Klarheit, bevor wir Abläufe in anderen Systemen fest programmiert haben. Diese frühe Zusammenarbeit war ausschlaggebend, um ambitionierte Konzepte in praxistaugliche, skalierbare KI-Lösungen zu überführen.“

Uber: Visuelle Entscheidungsgrundlagen für KI

Auch Uber Technologies setzt auf visuelle Ablaufmodelle, um strategische KI-Initiativen zu beschleunigen und Ausgaben im Millionenbereich einzusparen.

Für ein Unternehmen dieser Größenordnung verursacht die Bearbeitung von Millionen Kundenservice-Tickets pro Woche erhebliche Kosten. Uber setzte sich zum Ziel, diesen Prozess mit Agentic AI zu automatisieren. Voraussetzung dafür war fundierter Kontext, damit der KI-Agent Support-Anfragen sachgerecht und präzise beantworten kann. Uber verfügte in Lucid bereits über entscheidungsbaumbasierte Dokumentationen, die Servicemitarbeitenden als Leitfaden dienten. Auf diesem Fundament erstellte das Team in Lucid vielschichtige Support-Dokumentationen, die dem KI-Agenten nun als verlässlicher Blueprint dienen. Das Projekt soll bis Ende 2026 rund 70 % aller Ticketantworten automatisieren und Einsparungen von voraussichtlich 500 Millionen US-Dollar pro Jahr ermöglichen.

Nächste Schritte für Ihre KI-Transformation

Um die Lücke zwischen individueller und institutioneller KI zu schließen, braucht es Transparenz, bereichsübergreifende Ausrichtung und klare Governance. Einfache Zeichenprogramme bieten oft keine Steuerungsmechanismen, während starre Standardisierungstools die Zusammenarbeit erschweren. Lucid verbindet Gestaltungsfreiheit mit Intelligenz und Struktur: So analysieren Sie Ihren Ist-Zustand, richten Prozesse neu aus und steuern die Implementierung souverän.

Lucid unterstützt Ihre KI-Transformation durch:

• Mehr als 100 Integrationen in gängige Anwendungen, inklusive MCP Server zur nahtlosen Anbindung führender LLMs

• Intuitive und intelligente Diagrammerstellungsfunktionen für das schnelle Visualisieren von Prozessen, Systemen und Datenströmen

• Leistungsstarke Add-ons für einheitliche Dokumentationsstandards und verlässliche Governance

• Ein spezialisiertes Professional Services Team für maßgeschneiderte Unternehmenslösungen