Wie wird man eine AI-First Company?

Erfolgreiche Transformation zur »AI First Company«

»First Mover« bei KI berichten im Durchschnitt von 37 Prozent Produktivitätsgewinn. Das ist beeindruckend – zumal es nur die Spitze des Eisberges zu sein scheint.  »Wenn Unternehmen im Wettbewerb bestehen möchten, ist die KI-Transformation ein ökonomischer Imperativ«, stellt daher Anbieter Box fest. Allerdings stelle sich auch die Frage »ob AI-First nicht nur das nächste Buzzword der Stunde ist und ob es das wirklich braucht.«

Um eine AI-First Company zu sein, reiche es nicht aus, in irgendeiner Form KI-Tools zu nutzen. Das trage möglicherweise dazu bei, Aufgaben zügiger und effizienter zu erledigen. Der Ansatz übersehe jedoch, dass KI Möglichkeiten eröffne, die bisher nicht denkbar waren. »Deshalb wird für Unternehmen in Zukunft die Art und Weise, wie sie KI nutzen, ein prägendes Identitäts- und Unterscheidungsmerkmal. Die Sieger der KI-Ökonomie setzen auf neue Strukturen.« Oder kurz gesagt: »Es gilt, das ganze Unternehmen zu betrachten und alle Prozesse mit einer KI-nativen Logik neu zu denken.«

Box-CEO Aaron Levie sieht in KI-Tools auch einen Wettbewerbs-Booster für kleine Firmen, denn sie hätten plötzlich Zugang zu Expertenwissen etwa im juristischen Bereich, bei Marketing oder Programmierung, der für sie vorher unerreichbar schien. (Screenshot: ECMguide.de bei YouTube)

Die erfolgreiche Transformation zur AI-First Company geht laut Box über bloße Automatisierung einzelner Aufgaben hinaus und plant Workflows neu. KI ist nicht nur ein weiteres Tool und betrifft das ganze Unternehmen. »Dass die Transformation so umfassend ist, macht sie gleichzeitig besonders schmerzhaft und sorgt dafür, dass sie gute Vorbereitung erfordert.«

Sie lohne sich dennoch. Denn nach überstandenem Prozess winken wichtige Vorteile

• Systeme, die sich selbst und schnell verbessern
• KI-Spezialisten statt Fachkräftemangel
• KI-Assistenz, die aufwändiges Onboarding für neue Mitarbeiter verkürzt
• Im Unternehmen bisher fehlende Fähigkeiten kompensieren

Sowohl ökonomisch als auch kulturell sind die Auswirkungen groß. Box hat sich deshalb im »Box State of AI Report 2025« angesehen, was die bisherigen Early Adopter bei ihren KI-Projekten richtig gemacht haben und welche Lehren andere daraus für ihre eigene KI-Transformation ziehen können.

Box unterscheidet klar zwischen grundlegenden und transformativ wirkenden KI-Use-Cases (Grafik: Box)

Erfolgreiche KI-Transformationen beginnen demnach dort, wo klar identifizierbare Mehrwerte realisiert werden können – etwa durch Prozessautomatisierung, den Einsatz spezialisierter KI-Agenten oder die Auswahl geeigneter Modelle für spezifische Anwendungsbereiche. Besonders effektiv sind Organisationen, die nicht nur ein Modell verwenden, sondern bewusst auf eine Kombination aus allgemeinen, spezialisierten und sogar individuell entwickelten KI-Systemen setzen. Solche strategisch integrierten KI-Portfolios ermöglichen es, vielfältige Herausforderungen zu adressieren und eine hohe operative Effizienz zu erreichen.

KI-native Workflows

Ein zentrales Merkmal der neuen, KI-getriebenen Arbeitswelt seien sogenannte KI-native Workflows. Sie erlauben es, Aufgaben nicht mehr linear, sondern dynamisch und interaktiv zu bearbeiten. KI-Agenten übernehmen dabei die automatische Erfassung, Auswertung und Bearbeitung komplexer Prozesse – von der Vertragsanalyse über die Trendprognose bis hin zur vollständigen Steuerung ganzer Unternehmensbereiche wie Lieferketten oder Marketingkampagnen.

Während KI-Systeme in diesen Szenarien rund um die Uhr verfügbar sind und Aufgaben mit gleichbleibender Qualität bearbeiten, konzentrieren sich Menschen auf kreative, zwischenmenschliche oder strategische Aufgaben. »Der Übergang zu solchen Arbeitsformen erfordert jedoch Anpassung: Prozesse müssen neu gedacht und Arbeitsweisen grundlegend überdacht werden, damit Mensch und Maschine effektiv zusammenarbeiten können«, heißt es in dem Bericht.

KI braucht einen Kulturwandel in Unternehmen

Für die Belegschaft bringt diese Entwicklung einen tiefgreifenden Wandel mit sich. Zwar fallen viele Routinetätigkeiten weg, dafür entstehen neue Rollen mit höherem Anspruch an Analyse, Kommunikation und Kontrolle. Die meisten Unternehmen reagieren auf diese Veränderungen, indem sie gezielt in die Weiterbildung ihrer Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter investieren.

Dabei geht es nicht nur um technische Fähigkeiten, sondern auch um den Aufbau eines gemeinsamen Verständnisses darüber, wie KI genutzt wird, wo ihre Grenzen liegen und wie sie verantwortungsvoll eingesetzt werden kann. Organisationen, die diesen Kulturwandel aktiv gestalten, werden laut dem Bericht von Box langfristig erfolgreicher sein als solche, die sich auf technologische Lösungen ohne soziale Einbindung verlassen.

Daten nutzbar machen

Ein weiterer zentraler Aspekt sind die Daten, auf denen KI-Modelle basieren. Unternehmen müssen lernen, unstrukturierte Inhalte wie Dokumente, Bilder oder Videos in nutzbare Informationen zu überführen. Diese Erkenntnis ist aber nicht neu und trifft nicht nur auf KI zu. Im DMS- und ECM-Umfeld ist sie längst etabliert. Neu ist höchstens, dass auch Daten, die bisher nicht für ECM-Systeme herangezogen wurden, für KI interessant sein können und daher ähnlich behandelt werden müssen.

Damit wird die systematische Erfassung von Metadaten ebenso wie die Einhaltung von Datenschutzvorgaben und die Sicherung vertraulicher Inhalte eine wesentlich wichtigere Aufgabe. Dies gilt vor allem in regulierten Branchen wie dem Gesundheitswesen oder dem Finanzsektor. Nur wenn Datenqualität, -sicherheit und -zugänglichkeit stimmen, könne KI ihr volles Potenzial entfalten.

Governance-Strukturen fehlen noch

Mit der zunehmenden Integration von KI-Systemen rücken auch ethische Fragestellungen stärker in den Fokus. Der Report macht deutlich, dass viele Unternehmen zwar die Risiken erkennen, etwa in Bezug auf algorithmische Verzerrung, Intransparenz oder Datenmissbrauch, aber nur ein kleiner Teil bereits über umfassende Governance-Strukturen verfügt.

Um KI dauerhaft erfolgreich und gesellschaftlich verträglich einzusetzen, brauche es jedoch klare Richtlinien für Fairness, Transparenz und Verantwortlichkeit. Dazu zählt der Report etwa Standards für die Entwicklung und Überwachung von Modellen, ethische Leitlinien für deren Einsatz und Compliance-Mechanismen zur Einhaltung gesetzlicher Vorgaben.

Herausfordernd wird es dann, wenn ethische Ansprüche und gesetzliche Regulierung in unterschiedlichen Rechtsräumen aufeinanderprallen. Wie Firmen damit umzugehen haben, wird sich noch herausstellen müssen – macht aber den Bedarf nach gut strukturierten, transparenten und durchgängigen Compliance-Tools nur noch deutlicher.

Jetzt oder zu spät

Zusammenfassend betont der Bericht, dass es für Unternehmen aktuell ein entscheidendes Zeitfenster ist. Wer jetzt in strategische KI-Implementierung, Datenqualität, Governance und Mitarbeiterschulung investiert, kann sich dauerhaften einen Wettbewerbsvorteil sichern. Wer zögere, riskiere dagegen, vom technologischen Wandel überrollt zu werden.