In den letzten zwei Jahren haben wir in der IT eine Ära der Exploration erlebt. Innovation-Labs haben mit Large Language Models experimentiert und teilweise beeindruckende Prototypen geschaffen. Diese Phase des „Spiels“ war essenziell: Sie hat Berührungsängste abgebaut, technisches Know-how in die Breite getragen und die strategische Relevanz von KI zementiert.
Doch während die Experimentierfreude floriert, zeigt sich beim Blick auf die harten Fakten ein ernüchterndes Bild. Laut einer Studie von IDC (2025) scheitern immer noch rund 70 % der KI-Projekte an der Hürde der Skalierbarkeit. Wir sehen eine massive „Adoptionslücke“: Viele Experimente, aber fast keine flächendeckende Integration in den produktiven Live-Betrieb.
Der strategische Wendepunkt: Nutzen durch Operationalisierung
Es wäre falsch zu behaupten, dass Prototypen grundsätzlich wertlos sind. Sie sind der Humus für die digitale Transformation und wichtig für das interne Lernen. Doch es gibt einen entscheidenden Punkt: Während Proof of Concepts (PoCs) wertvoll für die Exploration sind, entfalten sie ihren vollen ökonomischen Nutzen erst durch eine sichere Operationalisierung.
KI ist für ein Unternehmen immer nur so nützlich, wie sie auch sicher gesteuert, überwacht und skaliert werden kann. Ohne diesen Rahmen bleibt KI eine „Inselbegabung“ – beeindruckend in der Demo, aber riskant im operativen Alltag.
Die versteckte Falle: Wenn PoCs zum Selbstzweck werden
Ein kritischer Aspekt, den wir bei Parashift immer wieder beobachten, ist jedoch die Sinnhaftigkeit vieler PoCs an sich. Oft wird wertvolle Engineering-Zeit darauf verschwendet, Lösungen von Grund auf neu zu bauen, die als Standard-Features bereits existieren.
Es ist ein Paradoxon der aktuellen KI-Welle: Unternehmen investieren Monate an Arbeit und hohe Budgets, um komplexe Extraktions-Logiken oder Validierungs-Workflows „custom“ zu entwickeln. Dabei übersehen sie, dass spezialisierte Plattformen diese Funktionalitäten bereits „out-of-the-box“ und industriell erprobt anbieten.
Das Ergebnis? Man baut mit viel Aufwand ein Fahrrad nach, nur um am Ende festzustellen, dass man für den produktiven Live-Betrieb eigentlich ein Flugzeug bräuchte. Ein PoC sollte zeigen, ob eine Technologie ein Geschäftsproblem löst – er sollte nicht dazu dienen, Standard-Infrastruktur mühsam nachzubauen.
Warum die Adoption im Live-Betrieb stockt: Drei zentrale Barrieren
Trotz vorhandener Lösungen zögern Unternehmen oft vor dem „Go-Live“. Die Barrieren sind meist struktureller Natur:
1. Das Vertrauens- und Transparenz-Dilemma (Explainability)
Im Laborkontext werden Fehler oft toleriert. Im Live-Betrieb, etwa bei der Kreditprüfung, können sie existenzbedrohend sein. Zwar ermöglichen Fortschritte in der Explainable AI (XAI) heute ein besseres Verständnis von Modellentscheidungen, doch deren Integration in produktive Prozesse erfordert tiefes Expertenwissen.
2. Skalierbarkeit und Infrastruktur
Ein System für 50 Dokumente braucht keine Orchestrierung. Ein System für 50.000 Dokumente schon. Hier ist eine Architektur nötig, die Monitoring, Drift-Detection und automatisierte Retraining-Cycles bietet – Komponenten, die in einem einfachen PoC meist fehlen.
3. Branchenspezifische Compliance-Anforderungen
In der Finanzbranche dominieren Haftung und Regulatorik (z. B. EU AI Act), während in der Logistik die Prozessstabilität im Vordergrund steht. Ein generischer PoC deckt diese spezifischen Anforderungen oft nicht ab.
Der Markt für Lösungen: Zwischen Generalisten und Spezialisten
Wer KI operationalisieren will, hat die Wahl:
- Horizontale Plattformen: Anbieter wie Microsoft Power Automate bieten breite Automatisierungssuiten. Sie sind gute Allrounder, stossen aber bei spezialisierter Dokumentenlogik oft an Grenzen.
- Legacy-Spezialisten: Legacy OCR Anbieter bringen Erfahrung mit, kämpfen aber teils mit der Agilität moderner Cloud-Native-Ansätze.
- Fokussierte Infrastruktur (Der Parashift-Ansatz): Wir konzentrieren uns auf die Brücke zwischen modernster KI und den harten Anforderungen des Intelligent Document Processing (IDP). Unser Ziel ist es, dass Unternehmen nicht mehr das Rad neu erfinden müssen. Wir bieten die Features, die im Live-Betrieb über Erfolg und Scheitern entscheiden – wie klare Konfidenzwerte und integrierte Human-in-the-Loop-Workflows – bereits als Standard an. Die Lösungen der PoC können eingebunden werden. Wir sorgen für Operabilität.
Fazit: Agilität braucht einen effizienten Pfad
Experimentieren Sie weiter, denn Stillstand ist keine Option. Aber tun Sie es mit einem klaren Pfad zur Operationalisierung und einem kritischen Blick auf Ihre Ressourcen.
Fragen Sie sich bei jedem neuen Projekt: Bauen wir hier gerade einen echten Mehrwert oder erfinden wir nur ein Feature neu, das wir woanders einfach beziehen könnten? Der Wettbewerbsvorteil der Zukunft liegt bei denen, die ihre Energie in die Lösung ihrer Geschäftsprobleme stecken, statt in den mühsamen Nachbau von Basistechnologie.
