Mikro-KI statt Moonshots – Micro-AI outshines Moonshot

Viele Unternehmen setzen bei der Implementierung künstlicher Intelligenz (KI) auf gewaltige Projekte: Große Ideen und Budgets sollen noch größere Probleme lösen. Doch trotz aller Ambitionen geht nur wenig davon tatsächlich in den Live-Betrieb. Laut McKinsey scheitern 90 Prozent aller KI-Pilotprojekte daran, in den alltäglichen Gebrauch aufgenommen zu werden. Hier deutet sich eine wachsende Kluft zwischen der Begeisterung in den Führungsetagen und der praktischen Umsetzung an.

Für den mangelnden Antrieb bei der Anwendung gibt es mehrere Ursachen: Die Implementierung von KI ist ein komplexer Prozess, bei dem Unternehmen durch ein Minenfeld verschiedener Domänen navigieren müssen. Ob Compliance-Management, Bewertung technischer Fähigkeiten, Verbesserung der Integration oder der Nachweis des ROI (Return on Investment) – jeder Schritt erfordert erhebliche Ressourcen und abteilungsübergreifende Zusammenarbeit.

Das Problem von Moonshots

Die Fixierung auf große, transformative KI-Initiativen trägt zusätzlich zu dem Mangel an Fortschritt bei. Ambitionierte Projekte – sogenannte „Moonshots“ in Anlehnung an die aufwendige Apollo-Mondlandung mit 400.000 Beteiligten – haben das Potenzial, massive Produktivitätssteigerungen und deutliche Wettbewerbsvorteile zu liefern. Das ist verlockend. Richtig umgesetzt, können sie zur Marktführerschaft verhelfen, doch der erforderliche Ressourcenaufwand wird oft unterschätzt.

Moonshots erfordern von Natur aus viele Menschen, die ihre Energie in dieselbe Richtung lenken, um überhaupt abzuheben. Das ist leichter gesagt als getan, und Unternehmen, die alles auf große Projekte setzen, finden sich schnell in einer Schleife endloser Proof-of-Concepts wieder. Willkommen im „Pilot Purgatory“ – dem Fegefeuer der Pilotprojekte. Hier verschwinden vielversprechende Ideen nicht etwa, weil sie undurchführbar wären, sondern weil ihnen der entscheidende Bezug zu den Geschäftszielen fehlt. Ohne klare Verantwortlichkeiten und Verankerung im Unternehmen bleiben innovative Ansätze oft auf der Strecke – und ihr Potenzial ungenutzt.

Mikro-KI: Weniger kann mehr sein

Doch es gibt einen anderen Weg. Oracle hat in den vergangenen Jahren Dutzende Unternehmen bei der Einführung und Implementierung von KI-Technologie mit unterschiedlichen Erfolgsgraden begleitet. Die erfolgreichen Fälle entstehen nach einem klaren Muster: Unternehmen bringen KI-Tools und -Fähigkeiten schnell in die Hände der Nutzer. „Mikro-KI“ in Aktion: Anstatt auf den großen Durchbruch zu hoffen, setzen sie auf eine Vielzahl kleiner, gezielt eingesetzter KI-Funktionen. So entsteht ein Ansatz, der Innovation in kleinen Schritten ermöglicht.

Mittlerweile gibt es eine Fülle neuer und oft ungenutzter KI-Fähigkeiten, die bereits in die Anwendungen eingebettet sind, die von Mitarbeitern täglich genutzt werden. Durch das einfache Aktivieren dieser Features können Unternehmen von Beginn an einen Mehrwert schaffen und die Risiken und Herausforderungen des Aufbaus maßgeschneiderter KI-Tools mindern. Gerade das Onboarding von Mitarbeitern auf neue Systeme zählt zu den größten und häufig übersehenen Kostenfaktoren bei der Transformation.

Die Produktivitätssteigerungen durch die Einführung einzelner Mikro-KI-Features sind mitunter relativ bescheiden. Für sich genommen sind das kleine Veränderungen, denn jedes Tool kann die Effizienz nur um ein bis zwei Prozent verbessern. Wenn sie aber über den typischen Arbeitsablauf eines Nutzers hinweg kombiniert werden, sind signifikante Produktivitätsverbesserungen von mehr als 20 Prozent realistisch erreichbar. Ein Bild dafür: ein Team von 100 Praktikanten, das bereitsteht, in jedem Bereich des Unternehmens zu unterstützen. Werden Zeitfresser und Reibungsverluste in verschiedenen Prozessen reduziert, können sich Mitarbeiter verstärkt auf wertschöpfende Aufgaben konzentrieren, die das Geschäftsergebnis beeinflussen.

Praxisbeispiel: The Very Group

Ein Beispiel für eine erfolgreiche Umsetzung lässt sich bei The Very Group finden, einem der größten Online-Händler Großbritanniens. Mit nur einem Klick aktivierte das Unternehmen KI-gestützte Zielsetzungsfunktionen in Oracle Fusion Cloud Human Capital Management (HCM) – und stellte sie damit 2.500 Mitarbeitern zur Verfügung. Die KI-Fähigkeiten helfen Managern beim Erstellen von SMART-Zielen und unterstützen Mitarbeiter mit personalisierten Vorschlägen, um das „Blank-Screen-Syndrom“ zu überwinden. Damit ist die typische Blockade gemeint, wenn Mitarbeiter vor einer leeren Maske sitzen und nicht wissen, wo sie anfangen sollen. Seit der Aktivierung wurde die Funktion zehntausendmal genutzt. Sie hat die Art und Weise, wie das Unternehmen Leistungsziele verwaltet, mit minimalem Aufwand und ohne zusätzliche Kosten transformiert.

Kleine Schritte, große Wirkung

Bei der KI-Implementierung lauern unabhängig vom Erfahrungsstand ähnliche Stolperfallen. Häufig blockiert das Warten auf die optimale Strategie den ersten Schritt. Zudem überschätzen viele den Aufwand: KI muss nicht zwangsläufig große Budgets oder komplexe Projekte bedeuten. Mikro-KI-Lösungen sind oft schon integriert und aktivierungsbereit. Gleichzeitig neigen dynamische Unternehmen dazu, ihre Kapazitäten zu überschätzen und Ressourcen auf zu viele parallele Initiativen zu verteilen. Große Organisationen wiederum implementieren KI häufig in isolierten Bereichen ohne übergreifende Strategie oder konsistente Vision.

Große KI-Transformationen wirken verlockend, doch den Erfolg bringen meist eher viele kleine, praktikable Schritte. Diese zeigen schnell messbare Ergebnisse, erzielen unmittelbaren Nutzen und minimieren Risiken. Gleichzeitig bereiten sie den Boden für größere Projekte. Erfolgreiche Unternehmen bevorzugen daher pragmatische Ansätze mit sichtbaren Fortschritten anstelle riskanter Großvorhaben. Der Mikro-KI-Ansatz könnte der Schlüssel sein, um endlich den erhofften Return on Investment zu erreichen. Denn manchmal ist der beste erste Schritt nicht der größte, sondern der nächstmögliche.

Many companies rely on huge projects when implementing artificial intelligence (AI). Big ideas and budgets are supposed to solve big problems. However, despite their ambitions, very little of this actually goes into live operation. According to McKinsey, 90 percent of all AI pilot projects fail to be adopted for everyday use. This points to a growing gap between enthusiasm in the boardroom and practical implementation.

There are several reasons for the lack of momentum in application. First, implementing AI is a complex process in which companies must navigate a minefield of different domains. Whether it’s managing compliance, assessing technical capabilities, improving integration, or proving ROI (return on investment), each step requires significant resources and cross-departmental collaboration.

The problem with moonshots

The fixation on large, transformative AI initiatives further contributes to the lack of progress. These ambitious projects, referred to as „moonshots“ in reference to the elaborate Apollo moon landing involving 400,000 people, have the potential to deliver massive productivity gains and significant competitive advantages. That’s tempting. When implemented correctly, they can help achieve market leadership. However, the necessary resources are often underestimated.

Moonshots require a lot of people to work together to get off the ground. This is easier said than done, and companies that bet everything on large projects quickly find themselves stuck in a cycle of endless proofs of concept. Welcome to „pilot purgatory“ — the limbo of pilot projects. Here, promising ideas disappear not because they are unfeasible but because they lack a link to business objectives. Without clear responsibilities and a connection to the company, innovative approaches often fall by the wayside, leaving their potential untapped.

Micro AI: Less can be more

But there is another way. In recent years, Oracle has helped dozens of companies introduce and implement AI technology with varying degrees of success. The successful cases follow a clear pattern. Companies quickly put AI tools and capabilities in the hands of users. „Micro-AI“ in action: Rather than waiting for a major breakthrough, they rely on many small, targeted AI functions. This approach enables innovation in small steps.

A wealth of new, often unused, AI capabilities are now embedded in the applications that employees use daily. Companies can create added value right from the start and reduce the risks and challenges of building customized AI tools by simply activating these features. Onboarding employees to new systems is one of the most significant and overlooked cost factors in transformation.

The productivity gains from introducing individual micro-AI features are sometimes modest. Taken individually, these changes are small, as each tool can only improve efficiency by one to two percent. However, when combined across a user’s typical workflow, significant productivity improvements of more than 20 percent are achievable. For example, imagine a team of 100 interns ready to provide support in every area of the company. By eliminating time wasters and friction losses in various processes, employees can focus more on tasks that add value and impact the bottom line.

Success story: The Very Group

One example of successful implementation can be found at The Very Group, one of the UK’s largest online retailers. The company activated AI-powered goal-setting capabilities in Oracle Fusion Cloud Human Capital Management (HCM) with just one click, making them available to 2,500 employees. These capabilities help managers create SMART goals and provide employees with personalized suggestions to overcome „blank screen syndrome.“ This refers to the mental block that occurs when employees sit in front of a blank screen and don’t know where to start. Since its activation, the feature has been used tens of thousands of times. It has transformed the way the company manages performance goals, requiring minimal effort and incurring no additional costs.

Small steps, big impact!

Regardless of experience level, similar pitfalls lurk in AI implementation. Often, waiting for the optimal strategy prevents taking the first step. Additionally, many people overestimate the effort involved. AI does not necessarily require large budgets or complex projects. Micro-AI solutions are often already integrated and ready to activate. At the same time, dynamic companies tend to overestimate their capabilities and allocate resources to too many parallel initiatives. Large organizations, on the other hand, often implement AI in isolated areas without an overarching strategy or consistent vision.

While large AI transformations are tempting, success usually comes from many small, practical steps. These steps quickly show measurable results, achieve immediate benefits, and minimize risks. At the same time, they pave the way for larger projects. Successful companies therefore prefer pragmatic approaches with visible progress over risky large-scale projects. The micro-AI approach could be the key to finally achieving the hoped-for return on investment. Sometimes, the best first step is not the biggest one, but the next possible one.