Wo fängt man an? Der dreistufige Fahrplan in die KI-gestützte Entwicklung

Wo fängt man an? Die Antwort hängt vom Reifegrad der Organisation ab, aber alle brauchen einen Einstieg — jetzt. Drei Stufen führen dorthin: Erkunden (ein Einzelner probiert an einem persönlichen Projekt), Pilotieren (ein Team übernimmt ein reales, gemessenes Vorhaben) und Skalieren (die Methodik wird organisationsweit ausgerollt).

Wofür es spricht: Der Einstieg ist finanziell fast risikolos. Der Einstiegs-Tarif von GitHub Copilot liegt bei rund 10 US-Dollar pro Entwickler und Monat — gemessen an den Vollkosten einer Entwicklerstelle von 8.000 bis 12.000 Euro ein Rundungsfehler. Stufe 1 braucht kein Produktionssystem: ein KI-Tool installieren, zwei Wochen an einem realen, aber ungefährlichen Projekt arbeiten, Erfahrungen dokumentieren und teilen. Die Lizenz kauft die Eintrittskarte zum Lernen — den Return erarbeitet man sich mit der Methodik danach.

Wogegen es spricht: Die Skalierung ist der schwierigste Schritt — laut McKinsey 2025 haben rund zwei Drittel der befragten Organisationen die unternehmensweite Skalierung von KI nach eigener Auskunft noch gar nicht begonnen. Britta Daffner, Director Data & AI bei Telefónica Germany, bringt die Falle auf eine Formel: „AI usage ≠ AI integration. Individual productivity gains do not automatically become institutional capability.” Was tatsächlich skaliere, seien Ownership, Operating Models und Klarheit auf Vorstandsebene — „the real gap is not adoption, it is institutionalization.”

Die Konsequenz: klein und risikoarm anfangen, aber von Anfang an messen, strukturieren und reflektieren — dann trägt der Start auch die spätere Skalierung.

→ Mehr zum Buch und zum Kapitel „Ein Fahrplan für den Einstieg”