AI Company Landscape
Steuerungsinstrument für KI-Portfolios
© Dr. Bernd Kotschi, KOTSCHI CONSULTING 2026
Kopieren, Vervielfältigen oder Wiederverwenden ausdrücklich nicht gestattet.
Key Learnings
01
Einführung von KI bedeutet noch keinen Wertbeitrag
74% der Organisationen mit implementierter KI berichten einen messbaren Effekt auf Umsatz oder Kosten. Nur 13% haben ihre KI-Initiativen vollständig gemäß dem ursprünglichen Business Case skaliert (BearingPoint, Umfrage August 2026, selbst berichtete Angaben).
02
KI-Wildwuchs als Folge fehlender Priorisierung
Einzeln attraktive KI-Vorhaben konkurrieren um dieselben Datenverantwortlichen, Integrationskapazitäten und Prozessverantwortlichen. Ohne wertbasierte Priorisierung lässt sich kaum entscheiden, welche Initiative Vorrang verdient.
03
Die AI Company Landscape macht KI-Portfolios steuerbar
Die AI Company Landscape zeigt dem Top-Management je Handlungsfeld Status, Phase, Wertbeitrag, Lücken und Abhängigkeiten. Auf dieser Grundlage lassen sich Initiativen priorisieren, konsolidieren oder beenden, statt Einzelprojekte isoliert zu steuern.
Herausforderungen nach der ersten KI-Welle
Nach der Digitalisierungswelle der vergangenen Jahre folgt nun die KI-Welle. Eine Vielzahl Initiativen werden in den Unternehmen parallel aufgesetzt: von Business Units, Innovations- und Digital-Bereichen, Marketing, Sales, Service, Operations, IT und weiteren Fachbereichen. Die Einstiegshürden sind niedriger als bei früheren Technologien. Ein Chatbot, ein Copilot oder ein einfacher, vorkonfigurierter oder erstellter MS Copilot-Agent lässt sich ohne großes Projekt ausprobieren.
Die Zahlen aus Studien zeigen, dass daraus nicht automatisch Wertbeiträge entstehen:
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Wertbeitrag: Laut BearingPoint (Umfrage August 2026) berichten zwar 74% der Organisationen mit implementierter KI einen messbaren Umsatz- oder Kosteneffekt. Zugleich haben nur 13% ihre KI-Initiativen vollständig gemäß dem ursprünglichen Business Case skaliert. Beide Werte beziehen sich auf Organisationen mit implementierter KI.
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Skalierung: Laut einer Gartner-Befragung (September 2026) haben nur 22% der Organisationen KI erfolgreich über mehrere Geschäftsbereiche skaliert oder einen KI-first-Ansatz eingeführt.
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Governance: Aus einer weiteren Gartner AI Insights-Studie geht hervor (Mai 2026), dass bis 2027 40% der Unternehmen autonome KI-Agenten zurückstufen oder abschalten, weil Governance-Lücken erst nach Zwischenfällen im Betrieb erkannt werden.
Die Studien messen Unterschiedliches, mit unterschiedlichen Stichproben, und die Angaben sind selbst berichtet. BearingPoint, PwC und Gartner sind Beratungs- bzw. Softwareunternehmen mit eigenem Interesse am Thema. Einführung, messbare Einzelwirkung und unternehmensweite Umsetzung liegen zum Teil weit auseinander.
Aus meiner Beratungspraxis kenne ich dieses Muster bereits aus der Digitalisierungswelle. Meine Einschätzung nach wiederholt sich nun bei KI genau dieses Muster, aber mit zusätzlichen Risiken:
Unabgestimmte KI-Anwendungen, nicht autorisierte Tools und zahlreiche „Point-to-Point“-Anbindungen an Backend-Systeme und Datenquellen belasten fragmentierte IT-Landschaften zusätzlich. Dazu kommen Schatten-KI, wachsende Anforderungen an Datenqualität und Zugriffsrechte sowie ein Betriebsaufwand, der in den Piloten häufig nicht eingeplant war (Abbildung 1).
Bereinigung des KI-Wildwuchses
KI-Wildwuchs ist das Ergebnis von KI-Aktionismus und entsteht insbesondere dann, wenn der vermeintliche Einführungsdruck konkrete datenbasierte Analysen und Bewertungen verdrängt. Einzeln attraktive KI-Vorhaben konkurrieren um dieselben Datenverantwortlichen, Integrationskapazitäten und Prozessverantwortlichen. Ohne wertbasierte Priorisierung lässt sich jedoch kaum entscheiden, welche Initiative nun tatsächlich Vorrang verdient.
In meiner Beobachtung kommen KI-Aktivitäten erst dann auf den Prüfstand, wenn Aufwand und Budgets aus dem Ruder laufen und die IT überfordert ist.
Das heißt, die Unternehmen müssen über die Steuerung isolierter Pilotprojekte und einzelner Anwendungsfälle hinausgehen und zu einem abgestimmten Maßnahmenportfolio übergehen.
In Digital-Portfolios internationaler Konzerne und großer Mittelständler, die ich in der Digitalisierungswelle analysiert und neu ausgerichtet habe, wiesen bis zu 70% der Projekte mit „digitalem Touchpoint“ erhebliche Schwächen gegenüber den für das Unternehmen erfolgskritischen Digital-Prinzipien auf, mehr als ein Fünftel erforderte dringenden Handlungsbedarf.
Diese Befunde stammen aus Digital-Portfolios, nicht aus KI-Portfolios!
Das ist das Ergebnis fehlender systematischer Koordination und ineffizienter Ressourcennutzung hin.
Meine Hypothese ist, dass sich diese Koordinationsprobleme bei KI zeigen können, sobald einzelne Bereiche unabhängig auf gemeinsame Daten und Systeme zugreifen (können). Dies lässt sich im Einzelfall durch ein Assessment prüfen.
Drei anonymisierte Fälle aus Digital-Portfolios meiner Projektpraxis zeigen, was fehlende Steuerung bewirkt. Sie sind übertragbar auf KI:
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Keine Wertverfolgung: Etwa 200 Projekte mit „Digital-Charakter“ wurden initiiert, ohne ihre Wertbeiträge für das Kerngeschäft nachzuhalten und ohne Abhängigkeiten zu übergeordneten Projekten, Technologien, Daten- oder Kundensystemen zu berücksichtigen.
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Redundanz: Unabgestimmte Eigeninitiativen bei der Nutzung von Kundendaten führten zu redundanten Applikationen mit heterogenen Registrierungsprozessen und überlappenden Anwendungen für identische Kundensegmente.
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Fehlendes Roadmap-Alignment: Innovative datengetriebene Produktkonzepte und IoT-Ecosystem-Geschäftsmodelle mussten gestoppt werden, weil Hardware-, Software- und Digital-Einheiten ihre Roadmaps nicht abgestimmt hatten.
Meine Perspektive:
Eine Initiative lässt sich nur beenden, wenn ihre Abhängigkeiten zu Daten, Plattformen und anderen Initiativen bekannt sind. Eine spezielle Architecture View der AI Company Landscape macht diese Abhängigkeiten sichtbar!
Mit KI kommen weitere Anforderungen hinzu. Dazu gehören Regulierung (etwa Art. 4 der EU-KI-Verordnung: Anbieter und Betreiber müssen seit der Änderung durch die Verordnung (EU) 2026/1744, in Kraft seit 27.07.2026, Maßnahmen zur Förderung der KI-Kompetenz ihrer Beschäftigten ergreifen), Fragen der Modell- und Datenverantwortung sowie die Kontrolle autonom handelnder Agenten. Wer seine Initiativen nicht konzernweit bzw. geschäftsbereichsübergreifend kennt, kann diese Anforderungen nicht systematisch erfüllen.
Eine systematische Koordination der KI-Transformation ist in vielen Unternehmen jedoch nicht etabliert!
Selbst wenn zentrale Einheiten wie ein AI Office oder ein AI Center of Excellence (AI CoE) geschaffen wurden, haben sie häufig nur begrenzten Durchgriff auf eigenständig agierende Business Units und Funktionalbereiche. Nötig ist daher eine unternehmensindividuell sauber durchdachte Methodik, die die gesamte Organisation einbindet und KI-Aktivitäten mit Geschäftsstrategie, Daten- und IT-Architektur sowie Governance synchronisiert.
Fünf Fragen an Ihr KI-Projektportfolio
Überprüfen Sie Ihr KI-Initiativen- bzw. Projektportfolio mit diesen Fragen:
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Wie viele KI-Initiativen bzw. Projekte laufen aktuell im Unternehmen und wo sind diese dokumentiert und bewertet?
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Wer verantwortet die jeweiligen Initiativen, und wer entscheidet über Fortführung oder Stopp?
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Welchen Wertbeitrag hat jede Initiative bisher geliefert und woran werden die Wertbeiträge gemessen?
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Welche Initiativen greifen auf dieselben Daten, Plattformen oder Modelle zu, wer hat die Datenhoheit und wer stimmt das ab?
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Welche Initiative wurde zuletzt beendet, und nach welchen Kriterien?
Fehlt zu einer dieser Fragen eine belastbare Antwort, fehlt dem KI-Portfolio eine systematische, wertbasierte Steuerungsgrundlage!
Die AI Company Landscape zur Steueurng von KI-Portfolios
Das von mir aus der Praxis entwickelte Management-Instrument „AI Company Landscape“ macht das KI-Portfolio eines Unternehmens transparent und wertbasiert steuerbar. Es folgt einem fünfstufigen Vorgehensmodell (Abbildung 2):
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AI Principles & Guardrails: Leitplanken für neue und bestehende Initiativen für das gesamte Unternehmen festlegen.
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AI Project Assessments: Alle Initiativen erfassen, bewerten und gegen die Leitplanken prüfen.
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AI Barrieren & Pain Points: Übergreifende Barrieren / Hemmnisse, die mehrere Initiativen im Unternehmen blockieren, erkennen.
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Enabler & Lösungsansätze: Initiativenübergreifende Lösungen entwickeln und zentral priorisieren.
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AI Company Landscape: Initiativen den KI-Handlungsfeldern zuordnen und das Portfolio laufend steuern.
Zum Einsatz kommt die Landscape bereits ab Schritt 2 und wird laufend fortgeschrieben. Neue Initiativen durchlaufen die Schritte erneut. Business Units, Produkt- und Projektmanager sowie Fachbereiche melden ihre Vorhaben und verantworten ihre Projekte jedoch selbst.
Die Landscape ersetzt keine KI-Strategie, sondern dient ihrer strukturierten Umsetzung. Sie braucht die Vorgaben aus der Unternehmens- und KI-Strategie und profitiert von einer Einschätzung des Reifegrads (Readiness Check). Fehlt beides, macht sie zunächst die vorhandenen KI-Initiativen sichtbar und liefert die Grundlage, um Strategie und Reifegrad zu klären.
Aus der Bewertungsgrundlage erzeugt die Landscape je Managementebene die passende Sicht. Sie bietet eine adressatengerechte Darstellung bzw. Auflösung für Vorstand, Top-Management, IT und auch Produktmanagement:
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Board View: Sie zeigt dem Vorstand die Verteilung der KI-Investments über sieben KI-Handlungsfelder, den Status der jeweils verorteten KI-Initiativen, deren Wertanteile je Handlungsfeld aber auch Risiken, Lücken und Unausgewogenheiten bei den Investments.
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IT Architecture View: Sie macht zusätzlich die IT-Abhängigkeiten sichtbar, dazu verwendete Tools und Plattformen, Daten und Service Provider sowie den kritischen Pfad. So lässt sich die Architekturkonformität über alle KI-Initiativen sicherstellen.
Nutzen: Transparenz, Fokus, Synchronisierung, Effizienz
Wer KI nicht übergreifend für das Unternehmen steuert, riskiert, dass viele Einzelinitiativen Kosten und Risiken erzeugen, ohne dass der Wertbeitrag nachweisbar wird. Die AI Company Landscape ermöglicht eine konsistente Umsetzung der KI-Strategie.
Folgende Nutzenbeiträge lassen sich damit erzielen:
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Transparenz: eine gemeinsame Sicht auf alle KI-Initiativen mit Status, Phase, Wert und Abhängigkeiten, für Vorstand, CIO/CTO und Fachbereiche.
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Fokus: Konzentration auf die Initiativen mit klarem Mehrwert für Kunden und Unternehmen, Konsolidierung von Redundanzen, Stopp von Initiativen ohne Perspektive.
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Synchronisierung: Abstimmung der KI-Aktivitäten über die sieben KI-Handlungsfelder und mit Daten-, Plattform- und IT-Architektur sowie mit Governance und Compliance.
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Effizienz: Pilotprojekte erhalten früher einen Weg in die Fläche, weil Barrieren und Enabler projektübergreifend adressiert werden.
Das Instrument lässt sich als einheitliches Management-Werkzeug etablieren, das die Entscheidungsebenen vom Vorstand bis zur Business Unit einbindet.
Ihr nächster Schritt
Die fünf Fragen oben sind der Einstieg in ein KI-Portfolio-Assessment!
Bei Referenzkunden habe ich die AI Company Landscape einschließlich AI Principles und der Festlegung der KI-Handlungsfelder innerhalb von vier Monaten abgestimmt, implementiert und für das gesamte Unternehmen nutzbar gemacht, inklusive der Assessments der ersten 70 KI-Projekte. Wie dieser Weg für Ihr Unternehmen aussehen kann, bespreche ich gern mit Ihnen.
Telefon: +49 160 93477468
E-Mail: b.kotschi@kotschi-consulting.de
Dr. Bernd Kotschi, KOTSCHI CONSULTING
Quellen
BearingPoint: Scaling AI for Measurable Impact. Umfrage August 2026 (n=1.050), veröffentlicht September 2026.
https://www.bearingpoint.com/en/insights-events/insights/scaling-ai-for-measurable-impact/
Gartner, Pressemitteilung vom 01.09.2026: Gartner Survey Finds Only 22% of Organizations Have Successfully Scaled AI Across Multiple Business Units.
Gartner, Pressemitteilung vom 26.05.2026: Applying Uniform Governance Across AI Agents Will Lead to Enterprise AI Agent Failure.
Bitkom, Pressemitteilung vom 14.09.2026: Erstmals nutzt die Mehrheit der Unternehmen KI.
https://www.bitkom.org/Presse/Presseinformation/Erstmals-nutzt-Mehrheit-Unternehmen-KI
PwC: Want ROI from AI? Go for growth. AI Performance Study (n=1.217; Erhebung Oktober bis November 2025; © 2026).
https://www.pwc.com/gx/en/issues/technology/want-ai-roi-go-for-growth
Verordnung (EU) 2024/1689 (KI-Verordnung), Art. 4 (KI-Kompetenz), geändert durch Verordnung (EU) 2026/1744 (Amtsblatt 24.07.2026, in Kraft seit 27.07.2026). Zusammenfassung (Sekundärquelle): White & Case, EU AI Omnibus enters into force.
https://www.whitecase.com/insight-alert/eu-ai-omnibus-enters-force-amending-ai-act