Die 3 Phasen der AI-Integration (und warum Phase 2 das Ziel ist)

Letzte Woche erzählte mir ein Geschäftsführer, seine Firma hätte 50 ChatGPT-Lizenzen gekauft. Sieben Leute nutzen sie.

Das ist nicht ungewöhnlich. Und es ist nicht mal das eigentliche Problem.

Das eigentliche Problem ist, dass er dachte, diese 50 Lizenzen bedeuten, sein Unternehmen macht jetzt "AI". Tun sie nicht. ChatGPT zu nutzen ist wie Autofahren lernen – ein Anfang, aber nicht dasselbe wie ein Logistiknetzwerk aufzubauen.

Die meisten Unternehmen verwechseln AI-Tools nutzen mit AI ins Business integrieren. Das erste ist Phase 1. Das zweite ist Phase 2. Und der Unterschied ist massiv.

Was wir in der Arbeit mit Dutzenden europäischen KMUs gelernt haben: Der Weg zu sinnvoller AI-Adoption hat drei Phasen. Aber hier kommt der Teil, über den keiner spricht – Phase 2 ist dort, wo ihr euch jetzt fokussieren müsst, weil man Schritte nicht überspringen kann, und die meisten Firmen haben nicht mal Phase 1 gemeistert.

Phase 1: AI als persönliches Tool

Hier sind die meisten Unternehmen gerade, und das ist wichtiger, als viele denken.

Mitarbeiter nutzen ChatGPT, Claude oder Gemini für E-Mails. Designer probieren Midjourney für Mood Boards. Sales-Teams experimentieren mit Perplexity für Recherche. Manche Power User erstellen sogar eigene Custom GPTs oder bauen kleine persönliche Automationen.

Wie sieht es aus, wenn man Phase 1 gemeistert hat?

Es geht nicht nur um Lizenzen. Es ist, wenn Leute in eurem Unternehmen wirklich gut darin sind, AI-Tools zu prompten. Sie wissen, welches Tool für welche Aufgabe am besten funktioniert. Sie teilen Wissen über effektive Use Cases. Eure IT weiß Bescheid – das ist keine "Shadow AI" mehr, sondern ordentliches, sanktioniertes Tooling.

Die Produktivitätsgewinne sind real und messbar. Leute arbeiten schneller, schreiben eleganter, recherchieren gründlicher.

Sehr wenige Unternehmen haben Phase 1 tatsächlich gemeistert. Die meisten stecken irgendwo in der Mitte: Manche nutzen es brillant, andere fassen es nicht an, und niemand teilt wirklich, was funktioniert.

Das ist wichtig, weil Phase 1 etwas Essenzielles aufbaut: AI-Literacy. Euer Team lernt, was diese Tools können und was nicht. Sie entwickeln ein Gefühl dafür, wann AI hilft und wann nicht.

Aber hier ist die Sache: Selbst wenn ihr Phase 1 gemeistert habt, kopiert ihr immer noch zwischen Browser-Tabs hin und her. In dem Moment, wo diese Mitarbeiterin geht, geht der AI-Workflow mit. Es ist mächtig, aber es ist keine Business-Integration.

Phase 2: AI integriert in Infrastruktur

Hier hört AI auf, ein separates Tool zu sein, und wird Teil davon, wie euer Business tatsächlich läuft.

Beispiel 1: Automatisierter Lead-Prozess

In Phase 1 öffnet ein Mitarbeiter Claude und bittet es, einen Lead zu recherchieren.

In Phase 2 läuft der komplette Workflow automatisiert:

Lead wird im CRM angelegt → AI recherchiert und reichert Daten an → System erstellt maßgeschneidertes Angebot basierend auf Pricing-Regeln → Angebot geht zur Freigabe (Human-in-the-Loop) → Nach Freigabe automatischer Versand → Kunde antwortet "zu teuer" → System erkennt's und pingt Key Account Manager mit Deal-Kontext → Manager gibt Rabatt frei → Überarbeitetes Angebot geht raus → Alles geloggt, Status aktualisiert

Keine manuelle Koordination nötig. Nur intelligente Workflows.

Beispiel 2: Marktintelligenz für R&D

Eure R&D-Abteilung flog früher blind. Kritische Marktintelligenz über Produktanforderungen war verstreut über Hunderte internationale Ausschreibungs-Websites. Ihr konntet nicht genug Praktikanten einstellen, um das alles zu sammeln und zu sichten, also stand eure Datenbank meist leer.

Jetzt läuft jede Nacht ein Prozess:

Intelligenter Agent sucht relevante Ausschreibungen → Extrahiert technische Anforderungen → Mappt sie gegen eure Produkt-Capabilities → Scored Opportunities nach Fit und Vertragsgröße → Speichert priorisierte Leads in eure bestehende Datenbank

Gleiche Datenbank. Kein neues Tool. Keine Workflow-Änderung. Plötzlich voll mit relevanten, aktuellen, bewerteten Daten, die Produktentscheidungen tatsächlich informieren.

Das ist der Unterschied. Euer Team entscheidet sich nicht, AI zu nutzen. Sie machen einfach ihren Job, und AI orchestriert die komplexen Workflows im Hintergrund.

Mit den richtigen Quick Wins starten

Ihr beginnt mit einem High-Value-Prozess, wo ihr schon ordentliche Daten habt. Etwas, das ROI in Wochen zeigen kann, nicht Quartalen.

Automatisierte Lead-Recherche. Dokumenten-Processing in bestehende Systeme. Support-Ticket-Analyse und Routing. Marktintelligenz-Sammlung.

Den richtigen ersten Use Case zu finden, ist kritisch – und genau hier setzen wir typischerweise an. Wir kennen die Patterns aus Dutzenden Implementierungen und sehen schnell, wo bei euch das größte Potenzial liegt, ohne dass ihr erst monatelang experimentieren müsst.

Das Ziel ist nicht Transformation. Es ist Proof. Euer Team soll sehen, dass AI hinter ihren bestehenden Tools arbeiten kann, ohne dass sie neue Interfaces lernen oder Gewohnheiten ändern müssen.

Das Fundament bauen

Das ist der unspektakuläre Teil, über den keiner reden will, aber er ist absolut essenziell.

Eure Daten brauchen Arbeit. Verschiedene Systeme nutzen verschiedene Formate. Informationen leben in Silos. Bevor ihr im großen Stil automatisieren könnt, müsst ihr eure Daten-Pipelines aufräumen und sie AI-ready machen.

Wir sehen das immer wieder: Firmen wollen zur spannenden Automation springen, aber ihre Daten sind nicht bereit. Eine aktuelle Studie von MITs NANDA Initiative fand heraus, dass 95% der AI-Piloten keine messbaren finanziellen Ergebnisse liefern. Meist scheitern sie nicht an den AI-Modellen, sondern an Daten und Implementierung.

Das braucht Zeit. Es braucht Investment. Aber es ist das Fundament, auf dem alles andere aufbaut.

Mit Expertise skalieren und interne Kompetenz aufbauen

Jetzt könnt ihr die größeren Automationen bauen. Dokumenten-Processing. Intelligentes Workflow-Routing. Systeme, die tatsächlich von euren Business-Patterns lernen.

Hier zeigt sich, warum externe Expertise den Unterschied macht: MITs Forschung belegt 67% Erfolgsquote bei externen Partnerschaften vs. nur 33% bei internem Aufbau.

Warum? Weil wir die harten Lektionen schon gelernt haben. Wir wissen, wie man Context Engineering macht. Wie man AI-Systeme designt, die bei kritischen Daten nicht halluzinieren. Wie man Workflows baut, die keine Millionen Tokens verschwenden. Wie man Systeme aufbaut, die über Zeit besser werden durch sorgfältiges Sammeln von Beispielen und Feedback-Loops.

Wir machen das jeden Tag, und wir lernen immer noch bessere Wege.

Aber genauso wichtig: Durch unsere partnerschaftliche Arbeitsweise entstehen quasi automatisch interne Champions. Eure Leute lernen im Tun, verstehen die Systeme, können sie warten und erweitern. Das kann man nicht outsourcen – ihr braucht internes Wissen und interne Fähigkeiten, die über Zeit wachsen.

Warum Phase 2 jetzt der Fokus sein sollte

Nur 20% der deutschen Unternehmen nutzen aktiv AI, laut Bitkoms Februar-2025-Report. Und wenn sie "AI nutzen" sagen, meinen sie meist ChatGPT oder ähnliche Tools – nicht tatsächliche Integration in ihre Systeme.

Aber 82% planen, ihre AI-Budgets zu erhöhen. Der Markt hier wächst von €10 Milliarden dieses Jahr auf über €32 Milliarden bis 2030.

Dieses Wachstum kommt nicht von Unternehmen, die "AI-native" werden. Es kommt von Unternehmen, die Phase 2 gut machen.

Ein Mittelstands-Maschinenbauer braucht effiziente Prozesse, kein AI-getriebenes Geschäftsmodell. Eine Kanzlei will Verträge schneller prüfen, keine Legal-Tech-Plattform werden. Ein Logistikunternehmen will optimiertes Routing, keine Transformation zur Data Company.

Phase 2 liefert, was die meisten europäischen KMUs tatsächlich brauchen: arbeitende Lösungen, die messbare Ergebnisse produzieren, sich in bestehende Systeme integrieren, und vom eigenen Team gewartet werden können.

Phase 3: AI-Native Operations

Das ist die Vision, die ihr in Keynotes seht. AI-First-Thinking in jeder Initiative. C-Level-Strategie, die um AI-Capabilities kreist. Neue Rollen wie "AI Product Manager."

Firmen, wo die Frage nicht ist "Sollten wir AI dafür nutzen?", sondern "Wie designen wir das von Anfang an um AI herum?"

Werden alle irgendwann Phase 3 brauchen? Wahrscheinlich. Die Zukunft ist fast sicher AI-first über alle Industrien hinweg.

Aber hier ist die Sache: Diese Zukunft ist noch vage und dubios. Niemand weiß wirklich, welche Technologie gewinnen wird oder wie die Landschaft in fünf Jahren aussieht. Also macht es sehr wenig Sinn, jetzt zu präzise für Phase 3 zu planen.

Wichtiger noch: Ihr könnt nicht mal vernünftig darüber nachdenken, wie Phase 3 für euer Unternehmen aussieht, bevor ihr Phase 2 abgeschlossen habt. Ihr braucht das Fundament. Ihr braucht die Daten-Infrastruktur. Ihr braucht das interne Wissen, was AI für euer spezifisches Business kann und was nicht.

Reality Check: Fast niemand ist tatsächlich bei Phase 3 gerade. Nicht mal wir bei DoryAI, und wir bauen AI-Systeme beruflich. Wir sind solide in Phase 2 – nutzen AI stark in unseren Operations, aber lernen und bauen noch, statt auf einem voll AI-nativen Modell zu laufen.

Google ist Phase 3. Netflix. Vielleicht eine Handvoll andere Tech-Giganten.

Für alle anderen? Phase 3 ist die Zukunft. Phase 2 ist, wo jetzt die Arbeit passiert.

Wo steht ihr tatsächlich?

Phase 1: Eure Mitarbeiter nutzen ChatGPT, Claude oder Gemini in Browser-Tabs. Manche machen's gut, andere fassen es kaum an. Es gibt inkonsistenten Wissensaustausch. AI ist ein persönliches Produktivitäts-Tool, kein Business-System.

Phase 2: AI arbeitet in euren tatsächlichen Business-Systemen. Wenn jemand seinen normalen Job in seinen normalen Tools macht, macht AI sie im Hintergrund effektiver. Ihr könnt den ROI messen in reduzierter Zeit, weniger Fehlern oder schnelleren Prozessen. Ihr baut interne Fähigkeiten auf, um diese Systeme zu warten und zu erweitern.

Phase 3: Ihr designt Business-Prozesse von Grund auf mit AI im Zentrum. Ihr stellt AI-Spezialisten als Kern-Staff ein. Euer Wettbewerbsvorteil hängt explizit von euren AI-Fähigkeiten ab.

Die meisten Unternehmen, die das hier lesen, sind irgendwo in Phase 1 und denken, sie sind weiter. Manche versuchen, zu Phase 3 zu springen, weil es beeindruckend klingt. Sehr wenige machen Phase 2 gut.

Bottom Line

Gartner hat ein 5-Level AI Maturity Model. McKinsey hat ihr Framework. Deloitte hat ihres. Alle sind designed, um zu helfen einzuschätzen, wo man steht, und einen in Richtung "Transformation" zu bewegen.

Unser Framework ist anders. Es hilft zu verstehen, wo jetzt der Fokus liegen sollte.

Für die meisten europäischen KMUs ist das Phase 2. Nicht weil Phase 3 unwichtig ist – im Gegenteil – sondern weil man Schritte nicht überspringen kann. Ihr braucht das Fundament. Ihr braucht das interne Wissen. Ihr braucht die Daten-Infrastruktur.

Und das braucht Zeit. Smarte Investition. Externe Partner, die's schon gemacht haben. Interne Teams, die im Tun lernen und immer mehr selbst übernehmen können.

In Phase 1 entwickelt ihr AI-Literacy. Phase 3 ist, wo die Zukunft hingeht. Aber Phase 2 ist, wo jetzt die tatsächliche Arbeit passiert – und wo Unternehmen entweder Wettbewerbsvorteile aufbauen oder zurückfallen.

Die Frage ist nicht "Machen wir AI?" Die Frage ist "Bauen wir das Fundament, das tatsächlich zählt?"