Vom KI-Experiment zum skalierbaren Wert
Viele Organisationen experimentieren derzeit mit KI. Oft fängt es klein an. Ein Mitarbeiter testet ein neues Tool, entwickelt einen Agenten oder untersucht, wie KI einen Teil seiner Arbeit unterstützen kann. Doch wann wird aus etwas ein echtes Experiment? Und wie stellt man sicher, dass erfolgreiche Experimente letztendlich auch in großem Umfang Mehrwert schaffen?
Ein Experiment findet typischerweise in einem kleineren Rahmen statt, dessen Ausgang noch ungewiss ist. Ein gutes Beispiel hierfür ist ein Anbieter von arbeitsmedizinischen Dienstleistungen, bei dem ein Betriebsarzt mit KI experimentierte. Die Idee war einfach: Könnte KI Beratungsgespräche mithören, automatisch Zusammenfassungen erstellen, eine Fallakte anlegen und sogar Folgebriefe entwerfen?
Rein formal war die Antwort ja. Aber das ist erst der Anfang.
Definieren Sie zunächst den Wert, den Sie suchen.
Viele Organisationen konzentrieren sich auf die Technologie, bevor sie das Ergebnis definieren, das sie erreichen wollen.
Das kennen wir alle: Man probiert ein neues KI-Tool aus, generiert Bilder oder testet, ob ein Tool selbstständig eine Website erstellen kann. Das ist interessant, aber was genau haben Sie getestet?
Ein Experiment wird erst dann sinnvoll, wenn es mit einem Geschäftsprozess und einem klaren Ziel verknüpft ist. Nur dann lässt sich bestimmen, was „gut genug“ bedeutet.
Nehmen wir Besprechungszusammenfassungen als Beispiel. Eine Zusammenfassung für persönliche Notizen unterliegt ganz anderen Anforderungen als ein Brief an Arbeitgeber oder Arbeitnehmer. Dieselbe KI-Funktion kann mehrere Anwendungsfälle unterstützen, jeder mit seinen eigenen Qualitätsstandards.
Zeit sparen ist nicht dasselbe wie Wert schaffen.
Viele KI-Initiativen beginnen mit dem Fokus auf Effizienz: Reduzierung des Verwaltungsaufwands, Eliminierung manueller Aufgaben und Zeitersparnis.
Doch was geschieht mit der eingesparten Zeit?
Das ist oft eine weitaus interessantere Diskussion als die Zeitersparnis selbst. Ein Finanzchef denkt vielleicht sofort an Kostensenkung oder zusätzliche Einnahmen. Andere Fachkräfte sehen darin möglicherweise die Chance, mehr Zeit mit Kunden, Klienten oder Patienten zu verbringen.
Die Realität ist oft differenzierter. Angenommen, ein Experte spart während einer dreißigminütigen Beratung drei Minuten Verwaltungsaufwand. Können diese drei Minuten tatsächlich genutzt werden? Schafft dies Raum für einen zusätzlichen Termin? Oder verbessert es in erster Linie die Qualität des Gesprächs?
Dies sind Fragen, die viele Organisationen bei ihren ersten KI-Experimenten nicht vollständig beantworten können.
Experimente erfordern eine Anfangsinvestition
Ein weit verbreiteter Irrglaube ist, dass KI sofortige Ergebnisse liefern sollte.
In der Praxis kostet das Experimentieren zunächst oft zusätzlichen Zeitaufwand. Mitarbeiter müssen lernen, neue Tools zu nutzen, ihre Arbeitsweisen anzupassen und herauszufinden, welche Anwendungen wirklich einen Mehrwert bieten. Daher kann sich die anfängliche Investition höher anfühlen als der anfängliche Nutzen.
Das ist völlig normal. Jede neue Technologie erfordert eine gewisse Einarbeitungszeit. Die anfänglich investierte Zeit sollte sich jedoch mit der Zeit auszahlen, sobald Unternehmen Erfahrung sammeln und die wertvollsten Anwendungsfälle identifizieren.
Moving from one experiment to one hundred
Mit der zunehmenden Verbreitung von KI-Initiativen in Unternehmen entsteht eine neue Herausforderung: Wie lassen sich die erfolgreichen Initiativen skalieren?
Technologie spielt hier eine entscheidende Rolle. Was auf dem Laptop eines Mitarbeiters funktioniert, funktioniert nicht automatisch im gesamten Unternehmen. Deshalb sollten Unternehmen frühzeitig über die KI-Plattform und die Infrastruktur nachdenken, die für eine breitere Anwendung erforderlich sind.
Hier bleiben Organisationen oft stecken. An Ideen mangelt es nicht, doch häufig fehlt die Grundlage für deren großflächige Umsetzung.
Sobald Dutzende oder gar Hunderte von Experimenten laufen, müssen Organisationen Entscheidungen treffen. Welche Initiativen liefern den größten Nutzen? Welche stimmen mit den strategischen Prioritäten überein? Welche sollten in das Gesamtportfolio aufgenommen werden?
In vielen Fällen lässt sich unterscheiden zwischen Lösungen, die Mitarbeiter selbst entwickeln und nutzen können, und Lösungen, die eine zentrale Entwicklung und Steuerung erfordern, weil sie umfassendere Organisationsprozesse unterstützen.
Nicht alles benötigt KI.
Der Fokus der KI entwickelt sich ständig weiter. Die Diskussion begann mit KI-generierten Texten, verlagerte sich dann hin zu KI-generierten Videos und konzentriert sich nun zunehmend auf KI-Agenten.
Gleichzeitig macht sich bei vielen Menschen eine gewisse KI-Müdigkeit breit. Man denke nur an die Flut von LinkedIn-Nachrichten und automatisierten Verkaufs-E-Mails, die sich alle auffallend ähneln. Sobald alle dieselben Tools nutzen, wird die Differenzierung immer schwieriger.
Dies wirft eine grundsätzlichere Frage auf: Wollen wir KI wirklich überall?
Ein hilfreicher Vergleich ist Kunstrasen. Kunstrasen ist praktisch, pflegeleicht und eignet sich gut für bestimmte Umgebungen. Ihn jedoch vor einem alten Bauernhaus mitten auf dem Land zu verlegen, wirkt dort seltsam deplatziert.
Dasselbe gilt für KI. Es gibt zahlreiche Prozesse, bei denen der menschliche Faktor relativ unbedeutend ist und KI einen erheblichen Mehrwert schaffen kann. Gleichzeitig gibt es viele Situationen, sowohl beruflich als auch privat, in denen menschliche Interaktion unerlässlich bleibt.
The human factor continues to matter
Auch die Beratungsbranche verändert sich mit der zunehmenden Leistungsfähigkeit von KI. Die Erstellung von Dokumenten, Analysen und Präsentationen wird immer stärker durch KI-Tools unterstützt.
Der eigentliche Wert einer Beratung liegt jedoch selten im Dokument selbst. Er ergibt sich vielmehr aus der Schaffung von Übereinstimmung, der Begleitung von Organisationsveränderungen und der Unterstützung bei der Verankerung von Lösungen im Unternehmen.
Da die KI immer besser darin wird, Inhalte zu generieren, könnten diese menschlichen Fähigkeiten noch wichtiger werden.
Keep experimenting, but do it with purpose
Organisationen sollten unbedingt weiterhin mit KI experimentieren. Durch Experimente entdecken Menschen neue Möglichkeiten und lernen, wo Technologie Mehrwert schaffen kann.
Die Organisationen, die letztendlich am meisten von KI profitieren, sind nicht unbedingt diejenigen, die die meisten Experimente durchführen. Es sind vielmehr die Organisationen, die den angestrebten Nutzen verstehen, bewusste Entscheidungen hinsichtlich der Skalierung treffen und kritisch hinterfragen, wo KI tatsächlich einen sinnvollen Beitrag leistet.
Denn letztendlich geht es beim Erfolg nicht um die KI selbst, sondern darum, was man mit ihr erreicht.
