Lean vs. KI

Künstliche Intelligenz ist zum Symbol einer neuen Wirtschaftsgläubigkeit geworden. Die Versprechen sind grenzenlos, die Budgets ebenso. Kaum eine Technologie wurde je mit so viel Hoffnung auf schnelle Wirkung überladen. Vielleicht liegt genau darin das Problem: In der Eile, Ergebnisse zu produzieren, wird übersehen, dass Produktivität keine spontane Eigenschaft von Technik ist, sondern aus Klarheit, Struktur und Verständnis entsteht.

Lean Management steht für eine Haltung, die sich auf das Wesentliche konzentriert. Es braucht keine Schlagzeilen, um Wirkung zu entfalten, weil es auf die Substanz zielt – stabile Prozesse, transparente Abläufe und befähigte Menschen. Wenn ich heute auf viele KI-Initiativen schaue, erinnert mich das weniger an Innovation als an eine Flucht nach vorn. Viel Geld wird bewegt, viele Daten gesammelt, viele PowerPoints erstellt. Doch selten entsteht daraus ein dauerhafter Nutzen.

Eine MIT-Studie*), die von einer extrem hohen Misserfolgsquote bei KI-Pilotprojekten berichtet, überrascht deshalb kaum. Die meisten dieser Projekte beginnen mit Technologie, nicht mit einem Problem. Lean beginnt immer beim Problem – und beim Menschen, der es lösen will. Das ist ein fundamentaler Unterschied. Wo Lean fragt, was Wert für den Kunden schafft, fragt KI häufig, was technisch möglich ist. Und genau hier trennen sich Zweck und Wirkung.

Wenn KI richtig eingesetzt wird, kann sie zu einem kraftvollen Verstärker von Lean-Prinzipien werden. Sie liefert Daten in bisher unerreichter Tiefe, erkennt Muster, unterstützt Entscheidungen. Doch ohne stabile Prozesse bleibt sie eine teure Spielerei. Technologie kann nur verstärken, was vorhanden ist – gute Strukturen oder schlechte. Ein KI-Modell, das auf instabile Abläufe trifft, erzeugt nicht Effizienz, sondern zusätzliche Komplexität.

Die Faszination für KI liegt vermutlich darin, dass sie Fortschritt ohne Anstrengung verspricht. Lean dagegen erfordert Auseinandersetzung. Es zwingt dazu, Ursachen zu verstehen, Zusammenhänge zu erkennen und Verantwortung zu übernehmen. Vielleicht ist genau das der Grund, warum Lean über Jahrzehnte hinweg Bestand hat: Es beruht auf Lernen, nicht auf Hoffnung.

Wenn Technologie und Lean aufeinander treffen, entsteht eine spannende Dynamik. KI kann Routinearbeiten übernehmen und damit Raum schaffen für die anspruchsvolleren Aufgaben, die Menschen besser können – Entscheidungen treffen, Zusammenhänge deuten, Prioritäten setzen. Lean liefert den Rahmen, in dem dieser Raum sinnvoll genutzt wird. So entsteht eine Form der Produktivität, die nicht auf Geschwindigkeit, sondern auf Substanz beruht.

Das Leistungsmerkmal liegt in der Kombination aus Technologie und Prinzipien. Der Vorteil für Unternehmen entsteht, wenn KI nicht zur Effizienzmaschine, sondern zum Lernwerkzeug wird. Der wahre Nutzen zeigt sich, wenn Menschen durch diese Verbindung ihre Arbeit als sinnvoller erleben, weil sie gestalten können, statt nur zu reagieren.

Technologie kann den Takt vorgeben, doch Sinn entsteht erst, wenn Menschen verstehen, warum sie etwas tun. Lean liefert die Sprache, in der dieses Verständnis formuliert wird. KI liefert die Daten, mit denen sich Hypothesen prüfen lassen. Zusammen können beide mehr leisten als jede für sich – wenn der Einsatz nicht getrieben ist von Hype, sondern von Erkenntnis.

*)Quelle(n)
Die Studie konnte ich in der Urfassung nicht freiverfügbar finden. Ich beziehe mich daher auf verschiedene Zweitquellen, insbesondere die erste in der Liste. In wie weit die Zweitquellen evtl. voneinander abgeschrieben haben, kann ich nicht abschätzen.
[1] US-Studie: 95 Prozent aller KI-Projekte sind Flops https://news.it-matchmaker.com/us-studie-95-prozent-aller-ki-projekte-sind-flops/
[2] MIT-Bericht: 95 % der KI-Generierungs-Pilotprojekte in … https://www.reddit.com/r/Economics/comments/1mubnq4/mit_report_95_of_generative_ai_pilots_at/
[3] KI-Millionen-Flop: 95 % aller Unternehmen verbrennen ihr … https://www.business-punk.com/tech/ki-millionen-flop-95-aller-unternehmen-verbrennen-ihr-budget/
[4] KI-Integration in Firmen: Darum scheitern 95 Prozent der … https://t3n.de/news/ki-firmen-projekte-scheitern-1703306/
[5] MIT-Studie zeigt, dass 95 % der KI-Initiativen in … https://www.reddit.com/r/cscareerquestions/comments/1muu5uv/mit_study_finds_that_95_of_ai_initiatives_at/
[6] 95 % der KI-Projekte scheitern – Am Adoptionsmodell https://projectsalesmastery.com/95-der-ki-projekte-scheitern-am-adoptionsmodell/
[7] Die Realität hinter der KI-Revolution: Warum 95% … https://www.theaipeople.de/blog/die-realitat-hinter-der-ki-revolution-warum-95-der-unternehmen-scheitern—und-wie-die-5-es-richtig-machen
[8] KI-Projekte bringen 95 % der Firmen keinen messbaren … https://www.golem.de/news/mit-studie-eigene-ki-modelle-bringen-firmen-nichts-2509-200413.html
[9] Warum 95 Prozent aller AI-Pilotprojekte scheitern https://www.itsicherheit-online.com/news/security-management/warum-95-prozent-aller-ai-pilotprojekte-scheitern-und-wie-der-mittelstand-gewinnt/
[10] 95 Prozent der KI-Projekte zur Umsatzsteigerung scheitern https://kapitalmarkt.blog/warum-viele-ki-projekte-in-unternehmen-scheitern/

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