KI skaliert Chaos: Warum ihr ohne Decision-Governance in 12 Monaten vor die Wand fahrt

Warum KI ohne Governance zum Brandbeschleuniger wird

Kaum ein Vorstandsvortrag kommt 2025 ohne das Wort Künstliche Intelligenz aus. Use-Cases sind schnell skizziert: bessere Prognosen, automatisierte Routinen, smarte Assistenten. Was seltener auf der Folie steht: Wer entscheidet eigentlich was mit den Ergebnissen passiert? Wer trägt die Verantwortung, wenn eine Empfehlung falsch ist? Und wer kann eine KI-gestützte Entscheidung stoppen?

Genau hier liegt das Problem: Viele Organisationen führen KI in einem entscheidungsblinden System ein. Es gibt zwar Daten, Modelle und Tools – aber keine klare Antwort auf die Frage: Wer entscheidet, wann entschieden wird?

Realitäts-Check aus einem aktuellen Mandat: Ich saß vor einigen Wochen mit einem CDO (Chief Digital Officer) zusammen. Er zeigte mir stolz seine diversen KI-Piloten. Als ich fragte: 'Und wer entscheidet bei Pilot Nr. 12, ob das Budget für den Rollout freigegeben wird?', herrschte Stille. Das ist kein Einzelfall. Wir bauen digitale Ferraris (KI), setzen aber niemanden ans Steuer (Governance)."

1. Die Illusion: „Mit KI werden Entscheidungen schneller“

Auf dem Papier klingt es logisch: Mehr Daten, bessere Auswertungen, schnellere Entscheidungen. In der Praxis sehen wir oft das Gegenteil:

• Teams bekommen mehr Reports als je zuvor – aber niemand priorisiert, was wirklich wichtig ist.
• KI liefert Vorschläge, die in Gremien-Schleifen landen, weil sich niemand alleine traut zu entscheiden.
• Es entstehen Parallel-Wahrheiten: das, was das Fachteam glaubt, und das, was das Modell „sagt“.

Die Folge: Entscheidungen werden nicht schneller, sondern langsamer. Die gefühlte Sicherheit steigt, die tatsächliche Umsetzungsgeschwindigkeit sinkt.

2. Der eigentliche Engpass ist nicht die Technik, sondern die Entscheidungskette

Wenn Projekte festhängen, liegt es selten an fehlenden Daten oder Tools. Es hakt an Stellen wie:

• Unklaren Entscheidungsrechten – wer darf bis zu welcher Höhe entscheiden?
• Fehlenden Ownern – wer trägt die Verantwortung für das Thema bis zum Ergebnis?
• Aufgeblasenen Gremien – alle wollen mitreden, niemand will entscheiden.
• Keinem klaren Review-Takt – wann schauen wir gemeinsam auf Fortschritt und Blocker?

KI verstärkt diese Probleme: Sie erzeugt mehr Optionen, mehr Datenpunkte, mehr Varianten. Wenn die Entscheidungskette vorher wackelig war, bricht sie jetzt unter der Last zusammen.

3. Was Decision-Governance konkret bedeutet

Decision-Governance ist kein weiteres Buzzword, sondern ein sehr praktischer Rahmen. In unserer Arbeit mit Decision-OS nutzen wir drei Leitfragen:

• Wer entscheidet was? (Decision-Owner, DoA, Eskalationspfad)
• Worauf stützt sich die Entscheidung? (Daten, KI-Output, Erfahrungswissen)
• Wann und in welchem Takt entscheiden wir? (Cadence, Gremien, Review-Slots)

Damit wird aus „Wir schauen mal, was die KI sagt“ ein klarer Rahmen: welche Entscheidung wird getroffen, auf Basis welcher Evidenz und durch wen verantwortet.

4. Die typischen Risiken ohne klaren Rahmen

Ohne explizite Governance sehen wir in Projekten immer wieder dieselben Muster:

• Verantwortungsdiffusion: Wenn etwas schiefgeht, war es „die KI“ – niemand fühlt sich verantwortlich.
• Entscheidungsprokrastination: Kritische Entscheidungen werden immer weiter vertagt, weil „wir erst noch mehr Daten brauchen“.
• Intransparente Entscheidungen: Niemand kann später nachvollziehen, warum etwas entschieden wurde – und wer zugestimmt hat.
• Frust im Team: Expertinnen und Experten erleben, dass gute Hinweise versanden, während KI-Auswertungen überbewertet werden.

Alle diese Effekte kosten Zeit, Geld und Vertrauen. Und sie eskalieren, je mehr KI-Use-Cases gleichzeitig laufen.

5. Wie ein Decision-OS KI-Projekte absichert

Ein leichtgewichtiges Decision-OS sorgt dafür, dass KI nicht ins Leere läuft, sondern auf ein stabiles System trifft. In der Praxis heißt das:

• Decision-Log: Wichtige Entscheidungen werden mit Kontext, Owner, Termin und Status festgehalten.
• Klare Rollen: RACI/DRI definieren, wer die Entscheidung vorbereitet, wer sie trifft und wer informiert wird.
• Cadence: Regelmäßige Reviews (z. B. Weekly/QBR), in denen KI-Ergebnisse, Risiken und Blocker auf den Tisch kommen.
• Grenzen: DoA (Delegation of Authority) definiert, was KI-gestützt automatisiert entschieden werden darf – und was nicht.

Das Ergebnis: KI wird vom Chaos-Verstärker zur Entscheidungs-Hilfe. Sie liefert Input – aber der Entscheidungsprozess bleibt in der Verantwortung des Unternehmens.

6. Was das für euch konkret bedeutet

Wenn ihr in den nächsten 12 Monaten KI-Use-Cases pilotiert oder ausrollt, solltet ihr euch eine Frage stellen: Skalieren wir Wirkung oder skalieren wir Chaos?

Ein klarer Decision-Governance-Rahmen ist kein Luxus, sondern eine Risikoversicherung und ein Geschwindigkeits-Booster. Er macht euch handlungsfähig, wenn KI-Ergebnisse ambivalent sind, und schützt davor, dass kritische Entscheidungen im Nebel verschwinden.

Genau hier setzt Decision-OS an: als Betriebssystem für Entscheidungen, das eure bestehende Tool-Landschaft und eure KI-Initiativen nutzbar macht – statt sie zu Bremsern werden zu lassen.