Künstliche Intelligenz beschäftigt längst nicht mehr nur Technologieunternehmen. In vielen Branchen, von der Produktion über den Einzelhandel bis hin zu Finanzwesen und Logistik, setzen Unternehmen KI ein, um ihre Abläufe zu beschleunigen, Kosten zu senken und ihre Kunden besser zu bedienen.
Dennoch bleibt die zentrale Frage, vor der Unternehmen stehen, dieselbe:
„Wo sollen wir mit KI anfangen?“
Den Ausgangspunkt allein anhand der einzusetzenden Technologie festzulegen, führt oft nicht zum gewünschten Ergebnis. Ein erfolgreiches KI-Projekt erfordert, dass das zu lösende Geschäftsproblem, die verfügbaren Daten, der erwartete Nutzen und die Umsetzungskosten gemeinsam betrachtet werden.
In diesem Leitfaden stellen wir eine praxistaugliche Roadmap vor, an der sich Unternehmen bei der Entwicklung von KI-Lösungen für Unternehmen orientieren können.
Starten Sie ein KI-Projekt mit dem Geschäftsproblem, nicht mit der Technologie
Einer der häufigsten Fehler von Unternehmen besteht darin, zuerst eine KI-Technologie auszuwählen und erst danach ein passendes Problem dafür zu suchen.
Die richtige Reihenfolge ist jedoch genau umgekehrt:
- Das Geschäftsproblem wird identifiziert.
- Die Kosten des Problems für das Unternehmen werden gemessen.
- Es wird bewertet, ob KI dieses Problem lösen kann.
- Die am besten geeignete Technologie und das passende Umsetzungsmodell werden ausgewählt.
„Wir wollen generative KI in unserem Unternehmen einsetzen“ ist beispielsweise ein sehr weit gefasstes Ziel. Die folgenden Ziele sind dagegen deutlich besser umsetzbar:
- Die Zeit bis zur ersten Antwort auf Kundenanfragen verkürzen
- Wiederkehrende Dokumentenprozesse automatisieren
- Die Angebotserstellung im Vertrieb beschleunigen
- Wartungsbedarf vorhersagen, bevor Ausfälle entstehen
- Die Quote nicht verfügbarer Artikel im Lager senken
- Mitarbeitenden schnelleren Zugriff auf interne Informationen ermöglichen
Wenn das Geschäftsproblem klar definiert ist, lassen sich auch Umfang, Kosten und Erfolgskriterien des Projekts leichter festlegen.
1. Geeignete Anwendungsfälle für KI identifizieren
In der ersten Phase sollten Sie nicht versuchen, sämtliche Prozesse des Unternehmens umzugestalten, sondern Bereiche bestimmen, in denen KI kurz- oder mittelfristig Mehrwert schaffen kann.
In kurzen Gesprächen mit den Abteilungen lassen sich Prozesse erkennen, die Zeit kosten, Fehler verursachen oder viel manuelle Arbeit erfordern.
Anwendungsfälle in Vertrieb und Marketing
- Lead-Scoring
- Kundensegmentierung
- Personalisierte Produktempfehlungen
- Absatzprognosen
- Erstellung von Angebots- und Kampagnentexten
- Vorhersage des Abwanderungsrisikos von Kunden
- Zusammenfassung von Gesprächs- und Meetingnotizen
Anwendungsfälle im Kundenservice
- KI-gestützte Chatbots
- Automatische Klassifizierung eingehender Anfragen
- Antwortvorschläge für Support-Mitarbeitende
- Zusammenfassungen von E-Mails und Anrufen
- Erkennung von Unzufriedenheitsrisiken bei Kunden
- Wissensassistent, der anhand von Unternehmensdokumenten antwortet
Anwendungsfälle im operativen Betrieb
- Bedarfs- und Kapazitätsprognosen
- Bestandsoptimierung
- Qualitätskontrolle
- Routen- und Lieferplanung
- Risikoanalyse von Lieferanten
- Datenextraktion aus Rechnungen, Formularen und Verträgen
- Automatisierung wiederkehrender operativer Vorgänge
Anwendungsfälle im Personalwesen
- Interner Assistent, der Fragen von Mitarbeitenden beantwortet
- Personalisierung von Schulungsinhalten
- Erstellung von Stellenanzeigen und Aufgabenbeschreibungen
- Analyse von Mitarbeiterfeedback
- Klassifizierung von Lebensläufen nach festgelegten Kriterien
In Bereichen wie dem Personalwesen, die Menschen unmittelbar betreffen, sollte KI nicht als Entscheider, sondern als Werkzeug zur Unterstützung der menschlichen Beurteilung positioniert werden.
2. Anwendungsfälle nach Geschäftswert priorisieren
Nicht jede KI-Idee ist gleich wertvoll oder gleich gut umsetzbar. Bei der Bewertung der Anwendungsfälle sollten zwei grundlegende Fragen im Mittelpunkt stehen:
- Wie viel Mehrwert kann diese Lösung für das Unternehmen schaffen?
- Wie einfach lässt sich diese Lösung umsetzen?
Für die Priorisierung können die folgenden Kriterien herangezogen werden:
| Kriterium | Bewertungsfrage |
|---|---|
| Finanzieller Nutzen | Senkt die Lösung die Kosten oder steigert sie den Umsatz? |
| Zeitersparnis | Wie viel Zeit gewinnen die Mitarbeitenden zurück? |
| Datentauglichkeit | Sind die erforderlichen Daten vorhanden, zugänglich und von ausreichender Qualität? |
| Umsetzungsaufwand | Wie komplex sind Integration und Entwicklung? |
| Risiko | Bestehen Sicherheits-, Datenschutz- oder regulatorische Risiken? |
| Messbarkeit | Lässt sich die Wirkung des Projekts anhand konkreter Kennzahlen messen? |
| Skalierbarkeit | Kann das Pilotprojekt auf andere Abteilungen übertragen werden? |
Für das erste Projekt sollten Sie in der Regel einen Anwendungsfall wählen, der einen hohen Geschäftswert bietet, auf zugängliche Daten zurückgreift und ein begrenztes Umsetzungsrisiko birgt.
Dieser Ansatz sorgt dafür, dass das Unternehmen in kurzer Zeit konkrete Ergebnisse sieht und für weitere KI-Investitionen Rückhalt im Unternehmen entsteht.
3. Daten- und Technologiebereitschaft bewerten
Der Erfolg von KI-Lösungen für Unternehmen hängt maßgeblich von der Qualität der verwendeten Daten ab. Dennoch müssen für den Start eines KI-Projekts nicht alle Unternehmensdaten perfekt sein.
Entscheidend ist, zu verstehen, ob die Daten für den gewählten Anwendungsfall ausreichen.
Bei der Bewertung können folgende Fragen gestellt werden:
- In welchen Systemen liegen die benötigten Daten?
- Kann sicher auf die Daten zugegriffen werden?
- Sind die Daten aktuell und korrekt?
- Gibt es fehlende oder doppelte Datensätze?
- Enthalten sie personenbezogene oder geschäftlich sensible Informationen?
- Wird die Lösung in bestehende ERP-, CRM- oder andere Geschäftssysteme integriert?
- Welche Fachleute bewerten die Richtigkeit der KI-Ergebnisse?
Insbesondere bei generativen KI-Anwendungen, die mit internen Dokumenten arbeiten, müssen Zugriffsberechtigungen sorgfältig konzipiert werden. Es muss verhindert werden, dass Mitarbeitende über den KI-Assistenten auf Dokumente zugreifen, auf die sie normalerweise keinen Zugriff haben.
4. Ein kleines, aber reales Pilotprojekt starten
Das erste KI-Projekt muss kein monatelanges, umfassendes Transformationsprogramm sein. Ein klar abgegrenztes Pilotprojekt ermöglicht es, Annahmen zu geringeren Kosten zu testen.
Ein gutes Pilotprojekt:
- Konzentriert sich auf ein einziges Geschäftsproblem.
- Umfasst eine bestimmte Nutzergruppe.
- Arbeitet mit realen Prozessen und Daten.
- Legt Erfolgskennzahlen im Voraus fest.
- Enthält menschliche Kontrolle.
- Lässt sich nach einem festgelegten Zeitraum bewerten.
Anstatt beispielsweise den gesamten Kundenservice auf einmal umzustellen, kann ein Assistent entwickelt werden, der nur bestimmte Kategorien häufig gestellter Fragen beantwortet.
Ebenso kann statt eines Systems, das sämtliche Unternehmensdokumente abdeckt, zunächst ein interner Wissensassistent aufgebaut werden, der mit den Prozessbeschreibungen und Handbüchern einer einzelnen Abteilung arbeitet.
Das Ziel des Piloten ist nicht, ein perfektes Endprodukt zu schaffen, sondern belastbare Belege für Geschäftswert, Genauigkeit und Nutzerakzeptanz der Lösung zu gewinnen.
5. Die richtigen Kennzahlen zur Erfolgsmessung festlegen
„Wir setzen jetzt KI ein“ ist für sich genommen keine Erfolgskennzahl. Die Ergebnisse des Projekts müssen messbar sein.
Zu den verwendbaren Kennzahlen gehören:
- Reduzierung der pro Vorgang aufgewendeten Zeit
- Monatlich eingesparte Arbeitsstunden
- Veränderung der Stückkosten pro Vorgang
- Rückgang der Fehlerquote
- Verbesserung der Antwortzeit gegenüber Kunden
- Veränderung der Vertriebs-Konversionsrate
- Prognosegenauigkeit
- Anteil automatisch abgeschlossener Vorgänge
- Nutzungsquote der Lösung durch die Mitarbeitenden
- Akzeptanz- oder Korrekturquote der KI-Ergebnisse
- Kunden- oder Mitarbeiterzufriedenheit
Vor Beginn des Piloten sollte die aktuelle Leistung gemessen werden. Ohne Kenntnis des Ausgangswerts lässt sich die durch KI erzielte Verbesserung nicht zuverlässig berechnen.
Dauert ein Dokumentenprozess beispielsweise bisher durchschnittlich 15 Minuten und sinkt mit der KI-Lösung auf 4 Minuten, lässt sich die Zeitersparnis konkret belegen. Multipliziert man diese Zeit mit der monatlichen Vorgangszahl, kann die finanzielle Wirkung abgeschätzt werden.
6. Die Gesamtkosten richtig berechnen
Die Kosten eines KI-Projekts bestehen nicht allein aus dem Preis des verwendeten Modells oder der Softwarelizenz.
In die Gesamtkostenbetrachtung sollten folgende Posten einbezogen werden:
- Analyse und Beratung
- Softwareentwicklung
- Modell- oder API-Nutzung
- Cloud und Infrastruktur
- Datenaufbereitung
- Systemintegrationen
- Sicherheit und Berechtigungsmanagement
- Tests und Qualitätskontrolle
- Schulung der Nutzer
- Wartung und Monitoring
- Nutzungskosten, die mit dem Wachstum der Lösung steigen können
Die Lösung mit den niedrigsten Anfangskosten ist langfristig nicht immer die wirtschaftlichste Option. Auch die Kosten, die mit wachsendem Nutzungsvolumen entstehen, sowie die Abhängigkeit vom Anbieter sollten berücksichtigt werden.
Die richtige Frage lautet nicht nur: „Was kostet dieses Projekt?“ Die entscheidende Frage ist vielmehr:
„Welchen Wert schafft diese Investition, und in welchem Zeitraum amortisiert sie sich?“
7. Sicherheit und menschliche Kontrolle als Teil des Designs verankern
Bei KI-Anwendungen im Unternehmen darf Sicherheit keine nachträglich ergänzte Kontrolle sein. Sie sollte von Projektbeginn an als Bestandteil der Lösung behandelt werden.
Die wichtigsten Themen für Sicherheit und Governance sind:
- Welche Daten an das KI-System übermittelt werden dürfen
- Auf welche Informationen die Nutzer zugreifen können
- Wie Vorgänge protokolliert werden
- Welches Vorgehen bei falschen oder irreführenden Ergebnissen gilt
- Welche Entscheidungen eine menschliche Freigabe erfordern
- Wie personenbezogene Daten geschützt werden
- Wie die Leistung von Modell und System überwacht wird
- Wie die eingesetzten externen Dienste mit den Daten umgehen
Insbesondere bei finanziellen, rechtlichen oder gesundheitsbezogenen Entscheidungen sowie bei Entscheidungen, die Mitarbeitende betreffen, muss die menschliche Kontrolle erhalten bleiben.
8. Auf Grundlage des Pilotergebnisses skalieren
Am Ende des Pilotprojekts sollte nicht nur die technische Leistung bewertet werden. Es muss auch geprüft werden, ob die Nutzer die Lösung angenommen haben und ob sich im Arbeitsablauf eine echte Verbesserung ergeben hat.
Nach einem erfolgreichen Piloten kann die Lösung auf folgende Weise skaliert werden:
- Sie kann für mehr Nutzer geöffnet werden.
- Neue Datenquellen können hinzugefügt werden.
- Sie kann auf andere Abteilungen übertragen werden.
- Eine tiefere Integration in bestehende Geschäftssysteme kann umgesetzt werden.
- Für ähnliche Prozesse können neue Automatisierungen entwickelt werden.
Auch Piloten, die nicht das erwartete Ergebnis liefern, sind wertvoll. Es lässt sich untersuchen, ob die Ursache in der Datenqualität, im falschen Anwendungsfall, in der Nutzererfahrung oder in technologischen Grenzen liegt. So werden die nötigen Lehren gezogen, bevor eine größere Investition getätigt wird.
Beispielhafte 90-Tage-Roadmap für KI
Unternehmen können den Einstieg wie folgt strukturieren:
Erste 30 Tage: Exploration und Priorisierung
- Bedarfsgespräche mit den Abteilungen werden geführt.
- Mögliche Anwendungsfälle werden gesammelt.
- Geschäftswert und Umsetzbarkeit werden bewertet.
- Datenquellen werden geprüft.
- Pilotprojekt und Erfolgskennzahlen werden ausgewählt.
Tage 31–60: Entwicklung des Piloten
- Datenzugriffe und Sicherheitsregeln werden vorbereitet.
- Die erste Lösung wird entwickelt.
- Die erforderlichen Integrationen mit den relevanten Systemen werden eingerichtet.
- Es wird mit einer begrenzten Nutzergruppe getestet.
- Nutzerfeedback wird gesammelt.
Tage 61–90: Messung und Entscheidung
- Die Pilotergebnisse werden mit den Ausgangswerten verglichen.
- Zeit- und Kosteneinsparungen werden berechnet.
- Genauigkeit und Nutzerakzeptanz werden bewertet.
- Risiken und Verbesserungsbedarf werden ermittelt.
- Es wird entschieden, ob fortgesetzt, überarbeitet oder skaliert wird.
Warum ist der richtige Start bei KI-Lösungen für Unternehmen so wichtig?
Der entscheidende Erfolgsindikator bei KI-Investitionen ist nicht die Größe des verwendeten Modells, sondern der geschaffene Geschäftswert.
Unternehmen, die mit dem richtigen Anwendungsfall beginnen:
- Begrenzen das Investitionsrisiko.
- Erzielen in kürzerer Zeit messbare Ergebnisse.
- Erleichtern es den Mitarbeitenden, der Technologie zu vertrauen.
- Erkennen Sicherheits- und Datenprobleme frühzeitig.
- Können erfolgreiche Lösungen kontrolliert skalieren.
Eine wirksame KI-Roadmap muss daher Technologieauswahl, Prozessanalyse, Datenaufbereitung, Sicherheit, Nutzererfahrung und finanzielle Messung gemeinsam berücksichtigen.
Fazit
Unternehmen müssen für den Einstieg in KI nicht alle Prozesse umkrempeln oder darauf warten, eine perfekte Ddateninfrastruktur aufzubauen.
Der beste Start besteht darin, ein messbares Geschäftsproblem auszuwählen, ein Pilotprojekt mit begrenztem Umfang zu entwickeln und die Ergebnisse anhand realer Daten zu bewerten. Sobald der Erfolg belegt ist, kann die Lösung kontrolliert erweitert werden.
CodeStup unterstützt Unternehmen dabei, passende Anwendungsfälle für ihre Anforderungen zu identifizieren, die technische Machbarkeit zu bewerten und KI-Lösungen für Unternehmen zu entwickeln, die messbaren Geschäftswert schaffen.
Vereinbaren Sie ein kostenloses Erstgespräch mit den CodeStup-Experten für Ihren Bedarf an KI-Lösungen.
Häufig gestellte Fragen
Wo sollte ein KI-Projekt im Unternehmen beginnen?
Zunächst sollte ein Geschäftsproblem identifiziert werden, das für das Unternehmen messbare Kosten oder Zeitverluste verursacht. Anschließend sind die erforderlichen Daten, die technische Machbarkeit, die Risiken und der erwartete Geschäftswert zu bewerten.
Wie umfangreich sollte das erste KI-Projekt sein?
Das erste Projekt sollte mit einem einzigen Prozess und einer begrenzten Nutzergruppe beginnen. Der Umfang sollte so eng sein, dass sich die Ergebnisse in kurzer Zeit messen lassen, und zugleich so aussagekräftig, dass der tatsächliche Geschäftswert sichtbar wird.
Wie wird der Return on Investment einer KI-Investition gemessen?
Verglichen werden Kennzahlen vor und nach dem Projekt, etwa Bearbeitungszeit, Fehlerquote, Personalbedarf, Stückkosten, Umsatz, Konversionsrate oder Kundenzufriedenheit.
Sollte jedes Unternehmen ein eigenes KI-Modell entwickeln?
Nein. In vielen Anwendungsfällen kann es schneller und wirtschaftlicher sein, bestehende Modelle sicher in die Daten und Systeme des Unternehmens zu integrieren. Ob ein eigenes Modell nötig ist, sollte anhand der Anforderungen an Daten, Leistung, Sicherheit und Kosten beurteilt werden.
Sind KI-Lösungen für Unternehmen sicher?
Mit den richtigen Datenrichtlinien, Zugriffskontrollen, Protokollierungsmechanismen und menschlicher Kontrolle ist ein sicherer Einsatz möglich. Die Sicherheitsanforderungen sollten bereits zu Projektbeginn konzipiert werden.
