Viele KI-Tool-Einführungen enden in Enttäuschung statt Produktivitätssteigerung. Teams lehnen die Tools ab, die Codequalität leidet, der Return on Investment bleibt negativ. Erfolgreiche Implementierungen zeigen ein klares Muster: Sie beginnen mit Architekturstandards und Context Engineering, nicht mit Tool-Rollouts. KI-Coding-Tools erfordern Change-Management und systematisches Wissensmanagement, nicht nur Lizenz-Budgets. CTOs, die diese Unterscheidung missachten, riskieren Akzeptanz und Investition gleichermaßen.