KI: Wo fangen wir an, wenn wir noch gar nichts haben?
Wie fange ich mit KI an? Ein Einstieg für kleine und mittlere Unternehmen
Die meisten Betriebe beginnen bei der "offiziellen Einführung" von KI mit der Werkzeugfrage. Das ist oft die einzige Frage, auf die es sicht- und greifbare Antworten gibt. Damit beginnt man aber am falschen Ende: Wer zuerst ein Werkzeug wählt, sucht anschließend eine Aufgabe dafür. Daraus resultiert Mehrarbeit, falsche Investition und Ernüchterung
Kurz gesagt
Der belastbare Einstieg in nützliche KI beginnt bei einem Prozess, den Sie gut kennen, der oft vorkommt und dessen Ergebnis Sie selbst beurteilen können. Erst wenn dieser Prozess beschrieben ist, lässt sich sinnvoll entscheiden, ob und womit KI dabei hilft. Die Werkzeugwahl ist der letzte Schritt, nicht der erste.
Auf dieser Seite
Der Leitgedanke
Es gibt eine Faustregel, die die meisten Fehlschläge im Voraus erklärt: KI hilft dort, wo Sie die Antwort nicht kennen, das Problem aber gut verstehen. Wo das Problem selbst unklar ist, liefert KI zwar eine Antwort, aber keine, auf die Sie sich verlassen können. Gleichzeitig ist es schwer zu erkennen, weil die Antwort überzeugend klingt.
Das ist auch der Grund, warum „Wir sollten mal was mit KI machen“ nie zu etwas führt. Der Satz beschreibt kein Problem, also kann es keine belastbare Lösung geben.
Die Darreichungsformen: KI ist nicht gleich Chatfenster
Für die meisten Menschen ist KI ein Eingabefeld, in das man eine Frage tippt. Das ist eine von vielen Formen, aber für betriebliche Zwecke oft nicht die interessanteste. Wer die anderen kennt, ist deutlich flexibler in der Analyse von Anwendungsfällen.
Das Chatfenster
Gut für Entwürfe, Umformulierungen, Erklärungen und das Durchdenken eines Problems. Schwach überall dort, wo es auf verlässlich gleiche Ergebnisse ankommt, denn dieselbe Frage liefert nicht verlässlich zweimal dieselbe Antwort.
Suche über die eigenen Unterlagen
Fragen an den eigenen Bestand statt an das Weltwissen: Verträge, Handbücher, Protokolle, Angebote. Häufig der Fall mit dem besten Verhältnis von Nutzen zu Risiko, weil die Antwort belegbar aus einem eigenen Dokument stammt.
Automatisierte Abläufe
KI als ein Schritt in einer Kette, die von selbst läuft: Eingehende Nachricht einordnen, Daten übernehmen, Entwurf vorbereiten, Mensch bestätigt. Hier entsteht der messbare Zeitgewinn, und hier steckt zugleich der meiste Bauaufwand. Hierfür eignen sich Automatisierungsframeworks sehr gut, mit dem Vorteil, dass auch ohne KI automatisiert werden kann.
Vorhersage und Klassifikation
Das klassische maschinelle Lernen, das es lange vor den Sprachmodellen gab: Ausschussraten, Absatzmengen, Wartungsbedarf. Braucht zwingend viele Daten aus der Vergangenheit, dafür sind die Ergebnisse prüfbar und stabil. Mit der größte Aufwand im Eigenbau aus den dargestellten Fällen.
Eingebaute Funktionen
KI, die in Software steckt, die Sie längst haben. Die häufigste Form im Mittelstand, und die einzige, die auch dann im Einsatz ist, wenn niemand sie eingeführt hat.
Woran Sie einen guten ersten Anwendungsfall erkennen
Für den ersten Fall zählt nicht die potenzielle Länge des Hebels, sondern die Wahrscheinlichkeit, dass er gelingt und dass das Ergebnis im Haus sichtbar wird. Fünf Kriterien, die zusammen erfüllt sein sollten:
- Die Aufgabe kommt oft vor; Mehrmals pro Woche, nicht mehrmals pro Jahr.
- Jemand im Beitrieb kann belastbar beurteilen, ob das Ergebnis gut ist, ohne es neu zu erarbeiten.
- Ein Fehler fällt zwingend auf, bevor er nach außen wirkt.
- Die nötigen Eingangsdaten liegen bereits vor und sind einigermaßen geordnet bzw. strukturiert.
- Es gibt jemanden, der das Ergebnis wirklich haben und nutzen will.
Das letzte Kriterium wird am häufigsten übersehen und entscheidet am meisten. Ein technisch gelungener Anwendungsfall, den niemand angefordert hat, wird nach drei Wochen nicht mehr benutzt und verschwendet damit Zeit und Geld.
Die Falle, die am meisten Geld kostet
Der teure Teil einer KI-Lösung ist seltenst die Entwicklung. Ein funktionierender erster Entwurf entsteht heutzutage in Tagen, und genau das führt zu der Fehlkalkulation, die oft zu einem stillen Projektende führt: Man plant den Aufwand, den man sieht, und übersieht den, der danach dauerhaft anfällt.
Über die Laufzeit dominieren Betrieb, Anpassung und Pflege. Der Anbieter ändert sein Modell, das Ergebnis verschiebt sich, ein Format im Vorsystem ändert sich, eine Person, die den Ablauf kannte, verlässt das Unternehmen. Wer das nicht einplant, hat eine Verbindlichkeit gebaut statt einer Lösung.
Die praktische Konsequenz ist unspektakulär: Fragen Sie sich bei jedem Vorhaben, wer es in achtzehn Monaten betreut und was passiert, wenn diese Person nicht mehr da ist. Wenn es darauf keine Antwort gibt, ist das Vorhaben noch nicht fertig geplant.
Fünf Fragen vor der Festlegung auf einen Anbieter
Die Abhängigkeit von einem Anbieter entsteht in dem Moment, in dem Arbeitsabläufe und Daten nur noch dort funktionieren. Diese Fragen sind vorher billig und nachher teuer.
- Kommen wir immer an unsere Daten heran, und in welchem Format?
- Lässt sich das zugrundeliegende Modell austauschen, oder hängt alles an einem Anbieter?
- Was kostet es, wieder aufzuhören: An Zeit, nicht nur an Gebühren?
- Was passiert, wenn der Dienst eingestellt oder grundlegend verändert wird?
- Läuft die Verarbeitung dort, wo sie für unsere Datenklassen laufen darf?
Wann Sie noch nicht anfangen sollten
Es gibt Situationen, in denen der ehrliche Rat lautet, zu warten. Wenn im Betrieb niemand Zeit hat, sich in den nächsten Monaten regelmäßig damit zu befassen, wird auch ein guter erster Fall versanden. Wenn die Daten, die hineingehen müssten, in keinem brauchbaren Zustand sind, ist Aufräumen der wirksamere erste Schritt. Und wenn die Erwartung ist, dass KI Entscheidungen abnimmt, die bisher niemand treffen wollte, wird sie enttäuscht werden.
Nichts davon ist ein Argument gegen KI selbst, sondern dafür, den Einstieg dann zu machen, wenn er tragfähig ist.
Der nächste Schritt
Wenn Sie das nicht allein machen wollen: KI-Startklar-Workshop
Genau diese Denkweise ist der Inhalt des Workshops — angewendet auf Ihre eigenen Abläufe, mit konkreten Anwendungsfällen aus Ihrem Haus als Ergebnis.
Vor Ort
Was das in der Region bedeutet
Der erste tragfähige Anwendungsfall findet sich immer dort, wo der Prozess tatsächlich läuft, und selten im Besprechungsraum. Bei den spezialisierten Betrieben in der Region — Fertigung, Medizintechnik, Kanzleien, Praxen — ist der Gang durch den Ablauf der Moment, in dem klar wird, welcher Fall der interessanteste und vielversprechendste ist.
Vor Ort im Zollernalbkreis, in Rottweil, Tuttlingen, Freudenstadt, Tübingen und Reutlingen — und im gesamten Großraum Stuttgart.
Häufige Fragen
Was dazu am häufigsten gefragt wird
Wie fängt ein kleines Unternehmen am besten mit KI an?
Welche Prozesse eignen sich für den KI-Einsatz?
Was kostet die Einführung von KI in einem mittelständischen Betrieb?
Brauchen wir neu erhobene Daten oder eigene Server für KI?
Woran scheitern KI-Projekte im Mittelstand am häufigsten?
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Die Überlegungen dahinter
Vertiefende Informationen, weiterführende Impulse und Meinungen zum Thema im Blog.
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