Zu viele KI-Tools. Zu wenig Effizienz. Warum KI allein keine Produktivität schafft.

Beim Expert Talk | KI Deep Dive: Zu viele KI-Tools. Zu wenig Effizienz. Warum KI allein keine Produktivität schafft. am 10. Juni stand die Frage im Mittelpunkt, warum sich viele Unternehmen heute digitaler, aber nicht automatisch produktiver anfühlen. Gabriele Bolek-Fügl, CEO von PaiperOne, zeigte in ihrem Vortrag, dass der Einsatz zusätzlicher digitaler Werkzeuge und KI-Anwendungen allein noch keinen messbaren Produktivitätsgewinn erzeugt.

Deutlich wurde dabei das Produktivitätsparadox der Digitalisierung: Noch nie standen Unternehmen so viele Tools zur Verfügung – gleichzeitig verteilen sich Informationen häufig über E-Mails, Chats, Clouds, Plattformen und Projektordner. Die Folge sind permanente Kontextwechsel, zusätzliche Abstimmungsschleifen und fehlende Transparenz. Viele Mitarbeitende verbringen dadurch mehr Zeit mit Suchen, Dokumentieren und Koordinieren als mit eigentlicher Wertschöpfung.

Besonders relevant war der differenzierte Blick auf den KI-Einsatz. Gabriele Bolek-Fügl machte deutlich, dass KI kein Produktivitäts-Schalter ist, sondern ein Verstärker. Wird KI auf ein unübersichtliches System gesetzt, beschleunigt sie nicht automatisch die Arbeit, sondern kann bestehende Unklarheiten, Medienbrüche und Doppelarbeiten sogar verstärken. Entscheidend ist daher nicht die Frage nach dem nächsten Tool, sondern die Frage, wie Arbeit, Wissen und Entscheidungen im Unternehmen tatsächlich fließen sollen.

Im Mittelpunkt stand daher ein Perspektivwechsel: Produktivität entsteht nicht durch das bloße Hinzufügen weiterer Anwendungen, sondern durch das Gestalten einer tragfähigen digitalen Arbeitsarchitektur. Dazu gehören vier zentrale Hebel: bestehende Tools konsolidieren, Systeme und Daten integrieren, Prozesse neu denken und Wirkung anhand echter Outcome-Kennzahlen messen – etwa Durchlaufzeiten, Fehlerquoten oder konkrete Geschäftsergebnisse statt reiner Nutzungsraten. Sie zeigte ein gutes Beispiel für einen KI-Irrtum: Claude hat die MIT-Studie nicht erfunden, sondern falsch interpretiert. Aus „95 % der Unternehmen sehen keinen ROI“ wurde „95 % der KI-Projekte scheitern“. Das ist eine typische LLM-Schwäche: Nicht Halluzinationen aus dem Nichts, sondern überzeugend formulierte Fehlzusammenfassungen realer Quellen. (MIT NADA Studie)

Im Ausblick wurde sichtbar, dass generative KI dann ihr Potenzial entfalten kann, wenn sie tief in bestehende Workflows eingebettet wird und klare Prozesse unterstützt. Die zentrale Botschaft: Die Arbeit liegt nicht im nächsten KI-Tool, sondern in der Architektur dahinter.

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