# KI-FOMO: Warum Unternehmen aus Angst vor dem Verpassen falsch investieren

Autor: Marin Niehues, Niehues Consulting · Veröffentlicht: 2023-10-02 · KI-Strategie & Business Case
Quelle: https://www.niehuesconsulting.de/blog/ki-fomo-unternehmen-angst-verpassen-falsch/

Unternehmen investieren aus KI-FOMO falsch, weil der Druck, nichts zu verpassen, Entscheidungen nach Sichtbarkeit statt nach messbarem Geschäftsergebnis auslöst. Der Druck ist berechtigt, denn die Technik verändert reale Arbeitsabläufe. Falsch wird erst die Reihenfolge: Erst kommen Lizenzen und Piloten, danach die Frage, welche Kennzahl sich verändern soll. Entscheider lösen das auf, indem sie den Druck in einen Plan mit Eigentümer und Kennzahl übersetzen.

Dieser Beitrag beschreibt, woher der Druck kommt, welche Fehlinvestitionen er auslöst und wie sich aus einer unruhigen Lage ein belastbarer Plan ableiten lässt. Er enthält einen Rechenweg zu den Kosten des Wartens und eine Prüfliste für jede Freigabe.

**KI-FOMO ist ein Signal, dass eine Entscheidung fällig ist. Die Fehlinvestition entsteht, wenn die Entscheidung ohne Ziel und ohne Eigentümer fällt.**

## Was ist KI-FOMO und woher kommt der Druck?

KI-FOMO ist die Sorge von Führungskräften, bei künstlicher Intelligenz hinter Wettbewerber zu fallen, und sie entsteht aus einer Mischung von echter Veränderung und sozialem Vergleich. Die Sozialpsychologie hat das Konzept „Fear of Missing Out“ untersucht, unter anderem in einer Studie von Przybylski und Kollegen aus dem Jahr 2013, die darin den Wunsch sieht, ständig mit dem verbunden zu sein, was andere tun. In Unternehmen wirkt derselbe Mechanismus. Seit der Veröffentlichung von ChatGPT Ende 2022 sprechen Kunden und Gesellschafter über KI, die Fachpresse berichtet laufend, und jede Pressemeldung eines Wettbewerbers wird zum Vergleichsmaßstab.

Hinter dem Druck steht reale Evidenz. Eine Feldstudie mit über 5.000 Servicekräften in einem Softwareunternehmen zeigt, dass ein generativer Assistent die Zahl der gelösten Anfragen je Stunde im Durchschnitt um 14 Prozent steigerte, bei Berufsanfängern um 34 Prozent. Ein Experiment mit 453 Fachkräften, die Texte für ihren Beruf schreiben sollten, ergab eine um rund 40 Prozent kürzere Bearbeitungszeit bei höher bewerteter Qualität. Entscheider nehmen den Druck also ernst und prüfen ihn, denn die Studien beschreiben klar umrissene Aufgaben mit definierter Arbeitsweise und gemessenem Ergebnis, und genau diese Klarheit fehlt in den meisten Unternehmensvorhaben, die aus Angst vor dem Verpassen starten.

## Wie sehen Fehlinvestitionen aus KI-FOMO aus?

Fehlinvestitionen aus KI-FOMO haben vier typische Gestalten, und alle beginnen mit einem Kauf vor der Fragestellung. Die erste ist die Lizenz ohne Anwendungsfall: Das Unternehmen stattet viele Beschäftigte mit einem Werkzeug aus und hofft auf Eigeninitiative. Die zweite ist der Pilot ohne Betriebsverantwortung, der in der Demonstration überzeugt und danach niemandem gehört. Die dritte ist die Technologie, die ein Problem sucht, etwa wenn ein Team einen Chatbot einführt, weil Wettbewerber einen haben, obwohl die häufigsten Kundenanfragen im Prozess hängen bleiben und die Auskunft selten das Problem ist. Die vierte ist die Auswahl nach Vortrag: Der überzeugendste Anbieter gewinnt, unabhängig von den Daten und Systemen des eigenen Hauses.

Dass Aufgabenwahl über den Nutzen entscheidet, zeigt eine Studie mit 758 Beraterinnen und Beratern einer internationalen Unternehmensberatung, veröffentlicht im September 2023. Bei Aufgaben innerhalb der Leistungsgrenze des Modells erledigten die Teilnehmenden gut 12 Prozent mehr Aufgaben, rund 25 Prozent schneller und mit deutlich höher bewerteter Qualität. Bei einer Aufgabe knapp außerhalb dieser Grenze lag die Quote richtiger Lösungen dagegen um 19 Prozentpunkte niedriger als in der Gruppe ohne KI. Der gleiche Assistent erzeugt also je nach Aufgabe Gewinn oder Schaden, und wer Lizenzen breit verteilt, überlässt diese Unterscheidung dem Zufall.

## Was kostet die Angst: ein Rechenweg

Die Kosten einer FOMO-Investition lassen sich aus der Nutzungsquote ableiten, und diese Rechnung ist in einer Stunde erstellt. Das folgende Beispiel ist illustrativ gewählt. Ein Unternehmen bucht 300 Lizenzen für ein Chat-Werkzeug zu 20 US-Dollar je Nutzer und Monat, ein Preis, den der Anbieter für das Bezahlangebot ChatGPT Plus öffentlich nennt. Die Jahreskosten betragen 300 mal 20 mal 12, also 72.000 US-Dollar. Nutzen nach drei Monaten nur 60 Beschäftigte das Werkzeug regelmäßig, liegen die Kosten je aktiver Nutzerin und aktivem Nutzer bei 100 US-Dollar im Monat, fünfmal so hoch wie der Listenpreis.

Die Gegenrechnung betrifft die Kosten des Wartens. Sie ergeben sich aus dem Wert, den ein klar umrissener Anwendungsfall pro Monat erzeugt hätte, multipliziert mit den Monaten, die die Entscheidung dauert. Ein Servicebereich mit 50 Beschäftigten, in dem ein Assistent je Person 20 Minuten täglich freisetzt, gewinnt rechnerisch rund 17 Arbeitsstunden pro Tag. Diese Zeit wird nur dann zu Wert, wenn der Bereich sie einplant, etwa für schnellere Antwortzeiten oder zusätzliche Aufträge. Die Rechnung zeigt, dass Warten Geld kostet und dass wahlloses Kaufen ebenfalls Geld kostet. Die Kosten des Wartens enden, sobald ein Anwendungsfall mit Kennzahl und Eigentümer feststeht, während die Kosten ungenutzter Lizenzen weiterlaufen.

**Aus Druck wird Plan**
Kriterium | Reaktion aus FOMO | Plan aus der Lieferperspektive | Mit Niehues Consulting
Ausgangspunkt | Wettbewerber, Pressemeldung, Anbietervortrag | Ein Geschäftsergebnis mit Kennzahl und Ausgangswert | Klärung des Ergebnisses und der Beteiligten vor jeder Auswahl
Entscheidung | Kaufen, damit etwas passiert | Anwendungsfälle bewerten und in eine Reihenfolge bringen | Auswahl und Reihenfolge nach Wert und Machbarkeit
Verantwortung | Offen | Ein Eigentümer je Anwendungsfall im Fachbereich | Rollen und Entscheidungswege vor dem Bau festgelegt
Erfolgsmessung | Zahl der Lizenzen | Veränderung der Kennzahl nach 90 Tagen | Kennzahl und Abbruchkriterium vorab vereinbart

## Welche fünf Fragen klären vor jeder KI-Freigabe?

Vor der Freigabe eines KI-Vorhabens klären Entscheider fünf Fragen, und ein Vorhaben, das eine davon nicht beantworten kann, geht zurück in die Vorbereitung. Die Prüfliste ist bewusst kurz, damit sie in einer Vorstandssitzung oder einer Geschäftsführungsrunde tatsächlich angewendet wird.

1. Welche Kennzahl soll sich verändern, um welchen Betrag, und wie lautet der heutige Ausgangswert? Ohne Ausgangswert lässt sich später kein Erfolg belegen.
2. Wer im Fachbereich verantwortet das Ergebnis, und wer betreibt die Lösung ab dem ersten Tag? Ein Vorhaben, das nur der IT oder nur einem Beratungsprojekt gehört, hat keinen Abnehmer.
3. Welche Daten und Systeme braucht die Anwendung, und sind sie im Regelbetrieb verfügbar? Die Demonstration auf bereinigten Beispieldaten beweist wenig über den Alltag.
4. Was ist der Schaden bei einem Fehler, und welche Kontrolle durch Menschen ist vorgesehen? Die Studie zur Leistungsgrenze zeigt, dass Fehler überzeugend klingen können.
5. Bei welchem Ergebnis nach 90 Tagen wird das Vorhaben fortgesetzt, verändert oder beendet? Ein Abbruchkriterium schützt Budget und Glaubwürdigkeit.

## Wie machen Entscheider aus Druck einen Plan?

Entscheider machen aus Druck einen Plan, indem sie die Aufmerksamkeit von der Frage „Wie bleiben wir mit?“ auf die Frage „Wo wirkt KI in unserem Geschäft zuerst?“ lenken. Das gelingt in vier Schritten. Im ersten Schritt sammeln Fachbereiche Anwendungsfälle aus Abläufen mit hohem Zeitaufwand, vielen Dokumenten oder wiederkehrenden Entscheidungen. Im zweiten bewertet ein gemeinsames Team aus Fachbereich und IT jeden Fall nach Wert, Machbarkeit sowie Risiko mit schriftlichen Ankerpunkten. Im dritten starten ein bis drei Vorhaben mit je einem Eigentümer, einer Kennzahl sowie einem Abbruchkriterium. Im vierten legt die Geschäftsführung einen festen Termin zur Überprüfung fest, bei dem Erkenntnisse aus den laufenden Vorhaben die Rangfolge verändern dürfen.

Dieses Vorgehen nimmt den Druck ernst. Es beantwortet die Frage von Gesellschaftern und Kunden mit einer konkreten Reihenfolge, die sich begründen lässt, und es verschafft den Fachbereichen eine Aufgabe, die sie erledigen können. Drei sorgfältig gewählte Vorhaben mit Eigentümer und Kennzahl hinterlassen mehr verwertbare Erfahrung als dreißig unverbundene Experimente, weil sich ihre Ergebnisse in Betrieb, Kennzahlen und Rollen niederschlagen.

**Warnzeichen für Aktionismus**
- Der Auftrag lautet „Wir brauchen etwas mit KI“, ohne Kennzahl.
- Das Budget ist freigegeben, aber niemand im Fachbereich ist als Eigentümer benannt.
- Der Erfolg wird an Lizenzen, Workshops oder Demos gemessen.
- Es laufen mehr Piloten, als Fachbereiche Kapazität haben, sie zu begleiten.

## Niehues Consulting: vom Druck zur Reihenfolge

[Niehues Consulting](/) ist eine Beratung für KI-Management und Organisationsdesign aus der Lieferperspektive mit Sitz in Düsseldorf. Gründer Marin Niehues baut Organisationen, die liefern, und bringt KI in den Betrieb, in Projekten von VC-finanzierten Scaleups bis zu DAX-40-Konzernen und im Einsatz in über 20 Ländern auf sechs Kontinenten. Im Leistungsfeld KI-Management reicht die Arbeit von Business Analysis und Anforderungen über den Business Case bis zu Auswahl und Reihenfolge der Anwendungen und zur Steuerung des Portfolios.

Das Vorgehen folgt dem Niehues Delivery Model mit den Phasen Verstehen, Bauen und Einführen. Gegen KI-FOMO helfen drei seiner Prüffragen besonders: Welches Geschäftsergebnis soll sich messbar verändern? Was ist der Ausgangswert, und woran messen wir den Erfolg? Wer verantwortet den Betrieb ab dem ersten Tag? Wer diese drei Fragen beantwortet, hat aus dem Druck eine Entscheidung gemacht. Umfang und Konditionen eines Vorhabens werden in der kostenfreien Erstberatung besprochen, die Sie über den [Kontakt](/#kontakt) vereinbaren.

**Fazit**
KI-FOMO ist ein berechtigtes Signal und ein schlechter Ratgeber für die Auswahl. Wer Kennzahl und Eigentümer festlegt, bevor Geld fließt, verwandelt den Druck in eine Reihenfolge, die er gegenüber Gesellschaftern und Kunden ebenso vertreten kann wie in der eigenen Organisation.

**Grundlage**
- Przybylski, Murayama, DeHaan, Gladwell: Motivational, emotional, and behavioral correlates of fear of missing out, Computers in Human Behavior, 2013
- Brynjolfsson, Li, Raymond: Generative AI at Work, NBER Working Paper 31161, 2023
- Noy, Zhang: Experimental Evidence on the Productivity Effects of Generative AI, Science, 2023
- Dell'Acqua et al.: Navigating the Jagged Technological Frontier, Harvard Business School Working Paper 24-013, 2023

## Häufige Fragen

### Was ist KI-FOMO?

KI-FOMO bezeichnet die Angst von Unternehmen, beim Einsatz künstlicher Intelligenz den Anschluss an Wettbewerber zu verlieren. Sie führt häufig zu schnellen Käufen und Pilotprojekten, bevor Ziel, Eigentümer und Messgröße feststehen. Der Begriff „Fear of Missing Out“ beschreibt ein Konzept, das die Sozialpsychologie seit einer Studie von 2013 untersucht.

### Müssen Unternehmen jetzt in KI investieren?

Unternehmen sollten jetzt entscheiden, welche ein bis drei Anwendungen sie zuerst einführen. Die Studienlage zeigt messbare Effekte bei klar umrissenen Aufgaben. Sinnvoll ist ein Einstieg mit ein bis drei Anwendungsfällen, die eine Kennzahl verändern und im Betrieb einen Eigentümer haben.

### Woran erkennt man eine Fehlinvestition in KI?

Eine Fehlinvestition in KI erkennt man daran, dass weder eine Kennzahl noch ein Eigentümer im Fachbereich benannt ist. Weitere Zeichen sind eine niedrige Nutzungsquote der Lizenzen, Piloten ohne Weg in den Betrieb und Erfolgsmeldungen, die Aktivität statt Ergebnis messen.

### Was kostet es, bei KI abzuwarten?

Abwarten kostet den Wert, den ein klar umrissener Anwendungsfall pro Monat erzeugt hätte, multipliziert mit der Dauer bis zur Entscheidung. Die Rechnung gelingt nur mit einer benannten Kennzahl. Aus diesem Grund lohnt es sich, zuerst zwei oder drei Anwendungsfälle zu beziffern, und eine vollständige Marktübersicht ist dafür nicht nötig.

### Wie viele KI-Projekte sollte ein Unternehmen gleichzeitig starten?

Für den Start sind ein bis drei Vorhaben mit je einem Eigentümer richtig. Jedes Vorhaben bindet Aufmerksamkeit im Fachbereich, und diese Kapazität begrenzt, wie viele Anwendungen gründlich eingeführt werden. Weitere Vorhaben folgen, sobald das erste im Regelbetrieb läuft.

### Wer sollte KI im Unternehmen verantworten?

Das Ergebnis verantwortet der Fachbereich, der die Kennzahl besitzt, und die technische Machbarkeit verantwortet die IT. Die Geschäftsführung entscheidet über Reihenfolge und Budget. Ein einzelner Eigentümer je Anwendungsfall verhindert, dass ein Vorhaben zwischen IT, Fachbereich und Beratung ohne Abnehmer bleibt.

### Wie erklärt man Gesellschaftern eine vorsichtige KI-Strategie?

Eine vorsichtige KI-Strategie lässt sich mit einer Reihenfolge erklären, die zu jedem Vorhaben Kennzahl, Ausgangswert und Eigentümer sowie einen Überprüfungstermin nennt. Gesellschafter erhalten damit ein überprüfbares Programm anstelle einer Absichtserklärung. Den Fortschritt belegen Kennzahlen, die Zahl der Piloten sagt darüber wenig.