Episode 358 Put the title Right Here

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Summary

Host Dr. Darren sits down with Michael Chavira, co-founder and managing partner of Axiologic, to unpack the real reasons AI projects fail. From AI governance and workflow redesign to training, adoption, and ROI, this conversation shows why successful AI implementation is rarely a plug-and-play solution—and why people, process, policy, and technology all have to move together.

Key Takeaways

  • AI amplifies existing systems: If your workflows are broken, AI will usually make the problems bigger, not better.
  • Start with AI maturity assessment: Before buying tools, determine where your organization is actually ready for AI adoption.
  • Fix the process first: Many AI failures come from outdated workflows, poor training, and disconnected tools.
  • Governance matters: Clear AI policies, data protection rules, and shadow AI controls are essential for organizations.
  • Pilot before scaling: Choose one use case, prove value, and measure ROI before rolling AI out across the business.
  • Use AI to support people, not replace thinking: The best results come from practical, specialized AI tools that fit real work.

Chapters

  • 00:00 Intro and the 95% AI failure problem
  • 01:40 Michael Cervera’s origin story
  • 05:10 Why AI projects struggle to deliver ROI
  • 09:30 People, process, policy, and technology
  • 13:05 Workflow problems and the JIRA example
  • 17:20 AI governance, shadow AI, and data leakage
  • 22:15 Choosing the right AI pilot
  • 26:10 Building vs. buying AI tools
  • 30:00 Vibe coding, prototypes, and operationalizing AI
  • 34:00 Dissertation research and what’s next
  • 37:10 How to connect with Michael and Axios Logic Solutions

Das eigentliche Problem ist nicht die KI – es ist alles drumherum.

KI steht im Rampenlicht, aber der wahre Grund, warum so viele Projekte stagnieren, ist einfacher: Die meisten Organisationen versuchen, KI an beschädigte Arbeitsabläufe anzubringen. Wenn Führungskräfte Schulungen auslassen, Governance ignorieren und es versäumen, das Prozessdesign neu zu überdenken, verstärken selbst die besten Werkzeuge nur das Chaos.

Die zentrale Botschaft aus einem systemischen Gespräch über die Adaption von KI, insbesondere in der Regierung, im Verteidigungsbereich und in großen Unternehmen, lautet: Der takeaway ist für Führungskräfte und Technologen gleichermaßen wichtig: Erfolg mit KI hängt weniger vom Kauf von Software ab, sondern vielmehr davon, wie die Arbeit tatsächlich neu gestaltet wird.

KI versagt, wenn Organisationen sie wie ein Plug-in behandeln.

Es ist verlockend zu glauben, dass KI wie eine neue App eingesetzt werden kann. Lizenzen kaufen, den Rollout ankündigen und darauf warten, dass die Produktivität steigt. Doch in der Praxis verhält sich KI mehr wie ein Multiplikator — sie verstärkt, was bereits vorhanden ist, ob gut oder schlecht.

Wenn Ihre Teams weiterhin verstreute Tabellen, E-Mail-Threads und manuelle Umgehungslösungen verwenden, wird das Modell das Chaos nicht magisch beheben. Tatsächlich könnte es das Vertrauen noch verschlechtern, wenn die Ergebnisse unvollständig oder ungenau erscheinen.

Was Führungskräfte zuerst überprüfen sollten:

  • Sind die Arbeitsabläufe klar definiert?

Haben die Mitarbeiter Schulungen zu den neuen Werkzeugen erhalten?

  • Sind die Daten, die in KI-Systeme eingehen, zuverlässig?

  • Wissen die Teams, was niemals in öffentliche Modelle eingegeben werden sollte?

  • Gibt es eine Governance-Richtlinie?

Klein anfangen: KI-Reife und Pilotanwendungsfälle

Statt KI überall einzuführen, sollten Sie zunächst die KI-Reife im gesamten Unternehmen bewerten. Einige Teams könnten bereits intensiv experimentieren, während andere möglicherweise überhaupt nicht bereit sind. Das ist wichtig, weil die Adoptionsstrategie der tatsächlichen Umgebung entsprechen sollte und nicht dem Hype-Zyklus.

Der klügste Ansatz besteht darin, einen Workflow mit geringem Aufwand und hoher Rendite auszuwählen, dann den Wert nachzuweisen, bevor man ihn ausweitet. Betrachten Sie es als ein Pilotprojekt mit einem Geschäftsnutzen, nicht als einen umfassenden Transformationsauftrag. Dies hilft, Vertrauen aufzubauen, frühzeitig Reibungen sichtbar zu machen und aufzuzeigen, wo KI tatsächlich Zeit und Aufwand reduzieren kann.

Governance, Sicherheit und Schatten-KI dürfen nicht ignoriert werden.

Eines der größten Risiken bei der Einführung von KI ist Shadow AI – Mitarbeiter verwenden ihre bevorzugten Tools außerhalb der Unternehmensrichtlinien. Wenn Führungskräfte einfach einen Standardassistenten bereitstellen und erwarten, dass alle umsteigen, werden viele Benutzer weiterhin das verwenden, was sie bereits kennen.

Das schafft echte Governance-Probleme, insbesondere wenn sensible Daten, geistiges Eigentum oder Personalakten betroffen sind. Richtlinien, Schulungen und sogar Geheimhaltungsvereinbarungen (NDAs) müssen möglicherweise aktualisiert werden, um widerzuspiegeln, wie Menschen tatsächlich KI-Tools nutzen. Ohne diese Struktur laufen Organisationen Gefahr, Datenlecks, Verwirrung und eine unzureichende Akzeptanz zu erleben.

Die Quintessenz: KI ist eine Chance zur Prozessoptimierung.

KI funktioniert am besten, wenn sie dabei hilft, einen bereits verbesserungswürdigen Prozess zu optimieren. Das Ziel ist nicht „KI überall“. Das Ziel sind bessere Ergebnisse, schnellere Arbeitsabläufe und messbarer Wert.

Das bedeutet, Menschen, Prozesse, Richtlinien und Technologien aufeinander abzustimmen. Wenn diese vier Elemente synchron zusammenarbeiten, wird KI zu einem praktischen Vorteil anstatt zu einem kostspieligen Experiment.

Hören Sie sich das gesamte Gespräch an.

Wenn Sie eine KI-Initiative leiten, ist diese Episode Ihre Zeit wert. Hören Sie sich das gesamte Gespräch an, teilen Sie es mit Ihrem Team und nutzen Sie es als Checkliste vor Ihrer nächsten KI-Einführung.