banKIng³ – Folge 19: Von Piloten zu Profiten: Wie KI Banken wirklich verändert

banKIng³ – Drei Generationen, eine Vision

Die Finanzbranche steht vor einem Generationenwechsel – nicht nur in der Führung, sondern auch in der Technologie. banKIng³ zeigt, wie künstliche Intelligenz das Banking neu definiert und welche Rolle verschiedene Generationen in dieser Transformation spielen. Experten diskutieren über innovative KI-Anwendungen, regulatorische Herausforderungen und den Balanceakt zwischen Erfahrung und technologischer Disruption.

Unabhängig davon, ob Sie Teil der jungen Generation im Banking sind oder auf bewährtes Wissen setzen – banKIng³ liefert Ihnen die Insights, mit denen Sie die Zukunft aktiv mitgestalten können.

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Von Piloten zu Profiten: Wie KI Banken wirklich verändert

Warum scheitern angeblich 95 % der KI-Projekte? In dieser Folge ordnen wir die vielzitierte Zahl ein und sprechen über die tatsächlichen Erfolgsfaktoren der KI-Transformation in Banken. Wir diskutieren die Bedeutung von Piloten, erste Spezial-Use-Cases, den Umgang mit Corporate GPT und die Frage, wie Mitarbeitende in den Wandel eingebunden werden. Außerdem werfen wir einen Blick auf neue Rollenbilder und geben einen Ausblick auf kommende Themen im Podcast.

Der Mythos vom gescheiterten KI-Projekt

Die oft zitierte Zahl, dass 95 % aller KI-Projekte scheitern, wird häufig falsch interpretiert: Meist handelt es sich um Pilotprojekte, deren Ziel nicht sofortiger Return on Investment, sondern Lernen, Experimentieren und das Erschließen neuer technologischer Möglichkeiten ist. Ein Pilot ist kein fertiges Produkt, sondern eine Brücke in Richtung Transformation. Banken, die KI strategisch einsetzen wollen, benötigen solche Experimentierräume, um Teams an neue Technologien heranzuführen, reale Prozessprobleme zu testen und messbare Wirkung zu entfalten.

Gleichzeitig zeigt sich, dass der kulturelle Wandel in Banken entscheidend dafür ist, ob KI langfristig im Tagesgeschäft Fuß fasst. Piloten bilden damit nicht nur die technische, sondern auch die menschliche Grundlage für spätere Skalierung und machen den vermeintlichen „Misserfolg“ erst zu einem entscheidenden Baustein der Zukunft.

Von Corporate GPT bis Spezial-Use-Case

Viele Banken starten mit einem internen GPT als erster Schritt in die KI-Welt. Doch häufig bleibt unklar, wie der tatsächliche Mehrwert zu messen ist, wenn die Technologie über viele kleine Aufgaben verteilt arbeitet.

In dieser Folge beleuchten wir, warum dies normal ist – und weshalb spezialisierte KI-Anwendungen oft der größere Hebel sind. Besonders dort, wo Prozesse eng getaktet sind oder regulatorische Vorgaben hohe manuelle Aufwände erzeugen, entfaltet KI ihren wirklichen Effekt. Hier entscheidet nicht die Größe des Modells, sondern die Präzision der Anwendung.

Die neue Rolle der Mitarbeitenden

Eine KI-Transformation ist kein Top-down-Befehl, sondern ein verändertes Rollenverständnis. Mitarbeitende müssen die Chance bekommen, Aufgaben neu zu denken und die eigenen Arbeitsabläufe durch KI zu erweitern. Gleichzeitig braucht es ein klares Management-Commitment, um Technologien, Infrastruktur und Schulungen bereitzustellen.

Die Folge ist ein natürlicher Kompetenzaufbau, bei dem Teams entdecken, wie KI sie entlastet und befähigt – statt sie zu ersetzen. Dieser Wandel gelingt nur dort, wo Führungskräfte Orientierung schaffen und Vertrauen aufbauen.

Transformation statt Optimierung

Viele Banken nutzen KI heute noch iterationweise: hier fünf Minuten gespart, dort ein Dokument schneller verarbeitet. Doch der wirkliche Sprung entsteht erst, wenn ganze Prozessketten neu gedacht werden.

Wir geben Beispiele, wie KI aus einer Woche Arbeit fünf Minuten macht und damit eine völlig neue Leistungsfähigkeit freisetzen kann. Die Zukunft der Banken entsteht nicht durch kleine Effizienzgewinne, sondern durch mutige Schritte hin zu völlig neuen Arbeitsweisen. Transformation bedeutet, Gewohnheiten zu hinterfragen – nicht nur Werkzeuge auszutauschen.

Der Blick nach vorn: Von Experimenten zu echtem Fortschritt

Entscheidend für die kommenden Jahre wird sein, wie Banken die vielen kleinen und großen Experimente zusammenführen. KI-Technologien entwickeln sich schneller als klassische Organisationsstrukturen – doch genau hier liegt die Chance. Wer frühzeitig eine klare Vision formuliert und gleichzeitig strukturierte Lernräume schafft, wird mittelfristig einen deutlichen Vorsprung erzielen.

KI wird dabei nicht nur Prozesse effizienter machen, sondern neue Formen der Zusammenarbeit ermöglichen. Am Ende entsteht ein Banking, das flexibler, moderner und deutlich resilienter ist als heute.