KI-Potenzial in bestehender Software: Warum Unternehmen Millionen auf dem Tisch liegen lassen

Die Ironie der aktuellen KI-Debatte ist kaum zu übersehen: Während Unternehmen händeringend nach neuen KI-Lösungen suchen, innovative Startups evaluieren und über teure Implementierungsprojekte nachdenken, schlummern in ihrer bestehenden Softwarelandschaft längst leistungsfähige KI-Funktionen – ungenutzt, oft sogar unbekannt. Ein Phänomen, das nicht nur ineffizient ist, sondern bares Geld kostet.

Nach Schätzungen von Branchenexperten nutzen weniger als 30 Prozent der Unternehmen die KI-Funktionen, die in ihrer bereits lizenzierten Software verfügbar sind. Bei Microsoft 365 beispielsweise, das von Millionen Unternehmen weltweit eingesetzt wird, bleiben KI-Features wie intelligente Textvorschläge, automatisierte Zusammenfassungen oder smarte Suchfunktionen oft komplett außen vor. Das entspricht einem enormen ungenutzten Potenzial – sowohl in puncto Effizienz als auch bei bereits bezahlten Lizenzkosten.

Die zentrale Frage lautet daher nicht: "Welche neue KI-Software brauchen wir?" Sondern vielmehr: "Welche KI-Möglichkeiten haben wir bereits – und wie nutzen wir sie systematisch?"

Der blinde Fleck in der Digitalisierungsstrategie

Die meisten Unternehmen haben in den vergangenen Jahren erheblich in ihre digitale Infrastruktur investiert. CRM-Systeme, Collaboration-Plattformen, Dokumentenmanagementsysteme – die Werkzeuge sind da. Was jedoch häufig fehlt, ist das Bewusstsein dafür, dass diese Systeme sich kontinuierlich weiterentwickeln und längst KI-Funktionen integriert haben.

Die Softwarehersteller rüsten auf

Microsoft, Salesforce, SAP und andere große Anbieter haben in den vergangenen 18 Monaten massiv KI-Features in ihre Standardprodukte integriert. Microsoft Copilot, Einstein GPT bei Salesforce oder KI-gestützte Analysefunktionen in verschiedenen CRM-Systemen sind keine Zukunftsmusik mehr, sondern verfügbare Realität. Viele dieser Funktionen sind in bestehenden Lizenzen bereits enthalten oder gegen moderate Aufpreise aktivierbar.

Das Problem der schleichenden Innovation

Anders als bei der Einführung komplett neuer Systeme, die meist mit Schulungen und Change-Management-Prozessen begleitet wird, erfolgt die Integration von KI-Funktionen in bestehende Software oft schleichend. Ein Update hier, ein neues Feature dort – und plötzlich stehen Möglichkeiten zur Verfügung, von denen die Anwender nichts wissen. IT-Abteilungen sind mit dem Tagesgeschäft ausgelastet, Fachabteilungen nutzen die Software wie gewohnt, und das Potenzial bleibt ungehoben.

Was ein KI-Potenzialcheck tatsächlich aufdeckt

Ein strukturierter KI-Potenzialcheck bestehender Software ist mehr als eine technische Inventur. Es geht darum, die Lücke zwischen vorhandenen Möglichkeiten und tatsächlicher Nutzung systematisch zu schließen.

Analyseebene 1: Lizenzierte Features identifizieren

Der erste Schritt besteht darin, herauszufinden, welche KI-Funktionen in den vorhandenen Softwarelizenzen bereits enthalten sind. Bei Microsoft 365 E3 oder E5 beispielsweise sind das deutlich mehr Features, als den meisten Nutzern bewusst ist:

• Intelligente Textvorschläge und -vervollständigung in Word und Outlook
• Automatische Transkription und Zusammenfassung von Teams-Meetings
• KI-gestützte Suche über alle Microsoft-Anwendungen hinweg
• Automatische Klassifizierung und Verschlagwortung von Dokumenten
• Predictive Analytics in Excel
• Intelligente Bildbearbeitung und Designvorschläge in PowerPoint

Die Liste ist lang – und sie wird mit jedem Update länger.

Analyseebene 2: Prozesse mit KI-Potenzial identifizieren

Der zweite Schritt ist prozessorientiert: Wo im Unternehmen fallen repetitive Aufgaben an, die durch vorhandene KI-Funktionen automatisiert oder beschleunigt werden könnten? Typische Kandidaten sind:

Wissensarbeit und Dokumentation: E-Mails zusammenfassen, Meeting-Protokolle erstellen, Berichte aufbereiten – Tätigkeiten, die viel Zeit kosten und bei denen KI-Assistenten erhebliche Unterstützung bieten können.

Recherche und Information Retrieval: Die Suche nach Informationen in verteilten Systemen, die Aufbereitung von Datenbeständen oder die Identifikation relevanter Dokumente lassen sich durch intelligente Suchfunktionen massiv beschleunigen.

Kommunikation und Collaboration: Von der Terminplanung über die Vor- und Nachbereitung von Meetings bis zur Abstimmung in Projekten – viele Collaboration-Tools bieten heute KI-gestützte Funktionen, die den Koordinationsaufwand reduzieren.

Analyseebene 3: Quick Wins versus strategische Potenziale

Nicht jedes identifizierte KI-Feature bringt den gleichen Nutzen. Ein guter Potenzialcheck unterscheidet zwischen:

Quick Wins: Funktionen, die mit minimalem Aufwand aktiviert und genutzt werden können und sofort spürbare Entlastung bringen. Beispiel: Automatische Meeting-Transkription in Microsoft Teams.

Mittelfristige Optimierungen: Features, die eine gewisse Konfiguration oder Schulung erfordern, aber erhebliches Effizienzpotenzial bieten. Beispiel: KI-gestützte Dokumentenklassifizierung im Wissensmanagement.

Strategische Potenziale: Umfassendere KI-Anwendungen, die Prozesse grundlegend verändern können, aber auch entsprechende Vorbereitung und Change-Management erfordern. Beispiel: Predictive Analytics im Vertrieb auf Basis von CRM-Daten.

Von der Analyse zur Umsetzung: Die kritischen Erfolgsfaktoren

Ein Potenzialcheck allein schafft noch keinen Mehrwert. Entscheidend ist die Umsetzung – und hier scheitern viele Initiativen. Die Erfahrung zeigt: Es braucht mehr als technische Aktivierung.

Erfolgsfaktor 1: Management-Commitment und klare Priorisierung

Ohne klare Priorisierung von oben versanden KI-Initiativen schnell im Tagesgeschäft. Geschäftsführung und Bereichsleitungen müssen nicht nur die grundsätzliche Bedeutung von KI unterstreichen, sondern konkrete Use Cases definieren und zur Priorität erklären. Das bedeutet auch: Zeit für Einarbeitung und Experimente einräumen.

Erfolgsfaktor 2: Praxisorientierte Workshops statt theoretischer Schulungen

Die klassische Schulung nach dem Schema "Das System kann folgende Features..." führt selten zum Erfolg. Effektiver sind praxisorientierte Workshops, in denen Teams anhand ihrer tatsächlichen Aufgaben lernen, wie KI-Funktionen konkret helfen können. Der Marketing-Mitarbeiter will nicht wissen, wie KI theoretisch funktioniert – er will lernen, wie er damit schneller einen überzeugenden Newsletter erstellt.

Erfolgsfaktor 3: Champions und Multiplikatoren etablieren

In jedem Team gibt es Personen, die affin für neue Technologien sind und gerne experimentieren. Diese Early Adopters als Champions zu identifizieren, gezielt zu schulen und als Multiplikatoren einzusetzen, beschleunigt die Adoption erheblich. Sie sind die ersten Ansprechpartner für Kollegen, teilen Best Practices und treiben die Nutzung im Alltag voran.

Erfolgsfaktor 4: Kontinuierlicher Support statt einmaliger Aktivierung

Die Aktivierung einer KI-Funktion ist nur der Anfang. Erfahrungsgemäß tauchen in den ersten Wochen der Nutzung zahlreiche Fragen auf: Wie formuliere ich einen guten Prompt? Wie integriere ich die Funktion in meinen Workflow? Was mache ich bei unerwarteten Ergebnissen? Ein begleitender Support – sei es durch interne Champions, externe Berater oder eine Kombination aus beidem – ist in dieser Phase entscheidend.

Die versteckten Kosten ungenutzter KI-Funktionen

Wenn man die Diskussion über KI-Investitionen führt, konzentriert man sich meist auf die Kosten neuer Systeme. Dabei werden die Opportunitätskosten ungenutzter Funktionen systematisch übersehen.

Lizenzkosten für ungenutzte Features

Viele Unternehmen zahlen für Premium-Lizenzen, nutzen aber nur Basisfunktionen. Bei Microsoft 365 beispielsweise liegt der Preisunterschied zwischen verschiedenen Lizenzmodellen nicht selten bei 10-20 Euro pro User und Monat. Bei 100 Mitarbeitenden sind das 12.000-24.000 Euro pro Jahr – Geld, das buchstäblich auf dem Tisch liegen bleibt, wenn die dafür verfügbaren Features nicht genutzt werden.

Produktivitätsverluste durch manuelle Arbeit

Noch gravierender sind die indirekten Kosten: Wenn ein Mitarbeitender 30 Minuten täglich mit Aufgaben verbringt, die eine vorhandene KI-Funktion in fünf Minuten erledigen könnte, entspricht das bei einem durchschnittlichen Stundensatz von 50 Euro einem Produktivitätsverlust von etwa 5.000 Euro pro Jahr und Person. Hochgerechnet auf ein Unternehmen mit 50 Wissensarbeitern summiert sich das schnell auf einen sechsstelligen Betrag.

Wettbewerbsnachteile durch langsamere Prozesse

In schnelllebigen Märkten kann der Zeitvorteil durch KI-gestützte Prozesse über Wettbewerbsfähigkeit entscheiden. Wenn der Wettbewerber Angebote in der Hälfte der Zeit erstellt, Kundenanfragen schneller bearbeitet oder datenbasierte Entscheidungen zügiger trifft, entstehen strategische Nachteile, die sich nicht in Euro und Cent beziffern lassen, aber dennoch real sind.

Der pragmatische Einstieg: Struktur statt Aktionismus

Die größte Gefahr bei KI-Initiativen ist der unkoordinierte Aktionismus: Verschiedene Abteilungen testen unterschiedliche Tools, es gibt keine gemeinsame Strategie, und nach einigen Monaten stellt man fest, dass viel Energie investiert wurde, ohne nachhaltige Ergebnisse zu erzielen.

Der Vorteil des Potenzialchecks bestehender Software

Ein KI-Potenzialcheck bestehender Software hat gegenüber dem parallelen Test neuer Tools einen entscheidenden Vorteil: Er baut auf etablierten Prozessen und Daten auf. Die Mitarbeitenden kennen die Systeme, die Daten sind bereits dort, wo sie benötigt werden, und die Integration in bestehende Workflows ist deutlich einfacher als bei komplett neuen Tools.

Dieser Ansatz reduziert nicht nur die Komplexität, sondern auch das Risiko. Man testet KI dort, wo die Infrastruktur bereits steht – und kann bei Erfolg schrittweise erweitern, statt in aufwendige Migrationsprojekte investieren zu müssen.

Die richtige Reihenfolge: Crawl, Walk, Run

Ein bewährtes Vorgehen folgt dem Prinzip "Crawl, Walk, Run":

Crawl – Erste Schritte: Identifikation und Aktivierung von Quick Wins, die ohne großen Aufwand umgesetzt werden können. Ziel: Erste positive Erfahrungen schaffen, Akzeptanz aufbauen.

Walk – Gezielter Ausbau: Umsetzung priorisierter Use Cases in einzelnen Abteilungen oder für spezifische Prozesse. Ziel: Messbare Effizienzgewinne erzielen, Best Practices entwickeln.

Run – Skalierung: Unternehmensweiter Rollout erfolgreicher Anwendungsfälle, Integration in die Gesamtstrategie, kontinuierliche Optimierung. Ziel: KI als selbstverständlichen Bestandteil der Arbeitskultur etablieren.

Kritischer Blick: Grenzen und Herausforderungen

Bei aller Begeisterung für die Potenziale sollte man die Herausforderungen nicht verschweigen. KI-Funktionen in Standardsoftware haben auch Grenzen.

Datenschutz und Compliance

Gerade bei cloudbasierten KI-Funktionen stellen sich Datenschutzfragen: Wo werden Daten verarbeitet? Wer hat Zugriff? Wie werden sensible Informationen geschützt? Diese Fragen müssen vor der breiten Nutzung geklärt werden – insbesondere in regulierten Branchen oder beim Umgang mit personenbezogenen Daten.

Qualität und Zuverlässigkeit

KI-generierte Inhalte sind nicht immer korrekt. Halluzinationen, falsche Zusammenfassungen oder unpassende Vorschläge kommen vor. Das bedeutet: KI kann unterstützen und beschleunigen, aber die fachliche Verantwortung bleibt beim Menschen. Workflows müssen so gestaltet sein, dass KI-Outputs geprüft und validiert werden.

Change Management als Erfolgsfaktor

Die größte Herausforderung ist oft nicht technischer, sondern kultureller Natur. Manche Mitarbeitende befürchten, durch KI ersetzt zu werden, andere sträuben sich gegen Veränderungen ihrer eingeübten Arbeitsweisen. Ein erfolgreicher KI-Einsatz erfordert daher immer auch professionelles Change Management: transparente Kommunikation, Einbindung der Betroffenen, Vermittlung von Sinn und Nutzen.

Die strategische Perspektive: KI als Wettbewerbsfaktor

Mittel- bis langfristig wird die Nutzung von KI-Funktionen zum Standard werden – vergleichbar mit der E-Mail-Nutzung vor 20 Jahren. Unternehmen, die heute den Einstieg schaffen und systematisch Erfahrungen aufbauen, verschaffen sich einen Vorsprung.

Lernkurve und organisationales Wissen

Der Umgang mit KI will gelernt sein. Wie formuliert man effektive Prompts? Wie integriert man KI-Outputs in bestehende Prozesse? Welche Aufgaben eignen sich für KI-Unterstützung, welche nicht? Dieses Wissen entsteht nicht über Nacht, sondern muss über Monate aufgebaut werden. Unternehmen, die früh starten, haben Zeit, zu experimentieren, zu lernen und Best Practices zu entwickeln.

Datenqualität als Grundlage

Viele fortgeschrittene KI-Anwendungen setzen gute Datenqualität voraus. Wer heute beginnt, KI-Funktionen in bestehender Software zu nutzen, wird schnell feststellen, wo Datenbestände lückenhaft, inkonsistent oder schlecht strukturiert sind. Das mag zunächst unangenehm sein, ist aber ein wertvoller Erkenntnisgewinn: Die Verbesserung der Datenqualität zahlt sich nicht nur für KI-Anwendungen aus, sondern für alle datenbasierten Prozesse.

Schrittweise Transformation statt Big Bang

Der Vorteil des pragmatischen Einstiegs über bestehende Software liegt darin, dass man die digitale Transformation schrittweise vorantreiben kann. Statt eines großen, riskanten Transformationsprojekts entstehen viele kleine Verbesserungen, die sich summieren – und die Organisation dabei mitnehmen, statt sie zu überfordern.

Fazit

Die Diskussion über Künstliche Intelligenz in Unternehmen ist oft von Zukunftsvisionen und spektakulären Anwendungsfällen geprägt. Dabei liegt das größte kurzfristige Potenzial meist viel näher: in der Software, die bereits im Einsatz ist, in den Lizenzen, die bereits bezahlt sind, und in den Funktionen, die nur darauf warten, genutzt zu werden.

Ein systematischer KI-Potenzialcheck bestehender Software ist kein glamouröses Projekt, das sich in einer Pressemitteilung gut macht. Aber er ist pragmatisch, risikoarm und effektiv. Er schafft Quick Wins, die Akzeptanz für weitere Schritte aufbauen, er liefert messbare Effizienzgewinne, und er legt das Fundament für eine schrittweise, nachhaltige Integration von KI in die Arbeitsabläufe.

Für Unternehmen, die sich fragen, wo sie mit dem Thema KI anfangen sollen, lautet die Antwort: Schauen Sie zuerst genau hin, was Sie bereits haben. Die Wahrscheinlichkeit ist hoch, dass Sie auf einem Schatz sitzen – Sie müssen ihn nur heben.

Die nächsten Jahre werden zeigen, welche Unternehmen die Chance genutzt haben, frühzeitig Erfahrungen mit KI zu sammeln, organisationales Lernen zu ermöglichen und sich Schritt für Schritt einen Wettbewerbsvorsprung zu erarbeiten. Der Einstieg über bestehende Software ist der pragmatischste Weg dorthin – und vermutlich auch der erfolgversprechendste.