Der Erste Schritt - Wo beginnt man mit der Analyse?
Unternehmen verfügen bereits über eine Vielzahl etablierter Softwaresysteme. Produktionssysteme, Buchhaltungslösungen, Dokumentationsplattformen, Qualitätssicherungssysteme oder regulatorische Werkzeuge bilden die operativen Abläufe seit Jahren ab. Diese Systeme funktionieren – aber sie wurden selten mit dem Ziel gebaut, Entscheidungen zu unterstützen, Wissen zugänglich zu machen oder repetitive Tätigkeiten systematisch zu reduzieren.
Die Folge ist ein bekanntes Bild: Mitarbeiter arbeiten täglich mit leistungsfähigen Systemen, verbringen aber dennoch einen erheblichen Teil ihrer Zeit mit Tätigkeiten wie:
- Prüfen von Daten
- Nachvollziehen von Dokumentationen
- Wiederholtem Erfassen ähnlicher Informationen
- Vergleichen von Informationen aus verschiedenen Systemen
- oder dem Suchen nach relevanten Informationen
Viele Organisationen spüren daher intuitiv, dass KI hier helfen könnte. Gleichzeitig entsteht ein neues Problem: Sobald man beginnt darüber nachzudenken, entstehen plötzlich dutzende Ideen gleichzeitig.
Qualitätsprüfung automatisieren. Dokumentation verbessern. Fehler früher erkennen. Reports automatisch erstellen. Wissenszugriff erleichtern... usw.
Je länger man darüber nachdenkt, desto größer wird die Liste – und desto schwerer fällt der erste Schritt.
Genau an diesem Punkt scheitern viele KI-Initiativen.
Der häufigste Fehler: Mit Technologie statt mit Problemen beginnen
Ein zusätzlicher, in der Praxis häufig beobachteter Anti-Pattern verstärkt dieses Problem: Unternehmen starten KI-Initiativen oft dort, wo Prozesse bereits gut funktionieren, statt dort, wo echter Bedarf besteht. Das führt zu erzwungenen Use-Cases ohne klaren Mehrwert für Anwender oder Kunden.
"KI wird eingeführt, weil sie verfügbar ist – nicht weil sie ein Problem löst."
Typische Fehlmuster aus der Praxis
1. Chatbot ersetzt funktionierende Formulare
Ein etabliertes Kunden-Onboarding per Web-Formular wird durch einen Chatbot ersetzt.
- Ziel des Prozesses: präzise, vollständige und standardisierte Datenerfassung
- Realität: ein Formular ist schneller, eindeutiger und besser validierbar
- Problem des Chatbots:
- höhere Interaktionszeit
- mehr Interpretationsspielraum
- geringere Datenqualität
- eingeschränkte Übersicht über erfasste Daten
- komplizierte Anpassungen wenn sich Vorgaben oder Anforderungen bei der Datenerfassung ändern
Ergebnis: Mehr Komplexität, kein zusätzlicher Nutzen.
2. KI für Statusabfragen statt klarer Visualisierung
Systemzustände werden über eine KI-Schnittstelle abgefragt.
- Ziel des Nutzers: schneller Überblick
- bessere Lösung: Dashboard mit klaren Zuständen und Alerts
- Problem der KI:
- liefert nur Beschreibung, keine Lösung
- erhöht Latenz
- erschwert schnelles Erfassen
- teure Abfrage
- keine Echtzeit-Visualisierung
Ergebnis: Höherer Aufwand bei schlechterer Usability.
Warum solche Projekte scheitern
Diese Beispiele haben eine gemeinsame Ursache:
- Der Prozess ist bereits deterministisch und standardisierbar
- Es gibt keinen Interpretationsbedarf
- Der Nutzer benötigt Geschwindigkeit und Klarheit, nicht Flexibilität
KI bringt hier keinen Vorteil – sondern zusätzliche Komplexität.
Entscheidende Leitfrage
Bevor KI eingesetzt wird, sollte immer geprüft werden:
"Verbessert KI diesen Prozess messbar – oder ersetzt sie nur eine bereits funktionierende Lösung?"
Diese einfache Prüfung verhindert einen Großteil ineffizienter KI-Projekte und lenkt den Fokus auf Bereiche, in denen tatsächlich Wert entsteht. Viele Unternehmen starten ihre KI-Reise mit einer Technologieperspektive. Sie testen Chatbots, integrieren generative Modelle oder experimentieren mit einzelnen Tools. Das Problem dabei ist nicht die Technologie selbst. Das Problem ist der Startpunkt. KI wird dadurch zu einer Sammlung isolierter Experimente, die zwar interessant sind, aber selten eine nachhaltige Verbesserung operativer Prozesse erzeugen.
Ein stabilerer Ansatz beginnt nicht mit der Frage:
"Wo können wir KI einsetzen?"
Sondern mit einer deutlich grundlegendere Frage:
"Wo verlieren unsere Prozesse heute Zeit, Qualität oder Klarheit?"
Diese Perspektive verschiebt den Fokus weg von der Technologie – hin zu den realen Reibungsverlusten im Betrieb.
Reibungsverluste sind der beste Einstiegspunkt
In fast jedem Unternehmen lassen sich typische Muster beobachten, in denen operative Reibung entsteht. Dazu gehören unter anderem:
- Medienbrüche zwischen Systemen (z. B. E-Mail Reporting vs. Fehler Erfassung vs. Support Ticket vs. User Story)
- Manuelle Prüfprozesse
- wiederholte Dateneingaben
- komplexe Freigabeprozesse (z. B. Artefakt Release vs. SDLC Prozess)
- inkonsistente Dokumentationen (z. B. jedes Projekt Team dokumentiert anders)
- schwer auffindbares Wissen (z. B. Microsoft Sharepoint vs. Confluence vs. Git / Markdown)
- oder Entscheidungen, die immer wieder neu bewertet werden müssen
Solche Situationen sind besonders interessant, weil sie oft drei Eigenschaften gemeinsam haben:
- Sie treten regelmäßig auf
- Sie binden Zeit von qualifizierten Mitarbeitern
- Sie erzeugen Fehler oder Unsicherheit
Genau hier entstehen die größten Potenziale für Standardisierung, Automatisierung oder KI-Unterstützung.
Fünf typische Problemklassen in produktiven Unternehmen
Wenn man operative Abläufe genauer betrachtet, lassen sich viele Herausforderungen in fünf grundlegende Problemtypen einordnen.
Standardisierungsprobleme
Prozesse sind uneinheitlich. Unterschiedliche Mitarbeiter dokumentieren oder bearbeiten ähnliche Vorgänge unterschiedlich.
Automatisierungsprobleme
Klar definierte Tätigkeiten werden regelmäßig manuell durchgeführt, obwohl sie technisch automatisierbar wären.
Prüfprobleme
Daten, Dokumente oder Ergebnisse müssen kontrolliert werden, bevor sie weiterverarbeitet werden können.
Entscheidungsprobleme
Vorgänge müssen bewertet, priorisiert oder klassifiziert werden.
Wissensprobleme
Relevante Informationen existieren bereits im Unternehmen, sind aber schwer zugänglich oder nicht im richtigen Kontext verfügbar.
Alle fünf Kategorien treten sowohl in industriellen Umgebungen als auch in Banken, Versicherungen oder anderen regulierten Branchen auf. Der entscheidende Punkt: Nicht jedes dieser Probleme benötigt KI. Viele lassen sich bereits durch bessere Prozessgestaltung oder klassische Automatisierung lösen.
Die AI Opportunity Map
Eine hilfreiche Denkstruktur besteht darin, Probleme entlang zweier Dimensionen zu betrachten:
- Wie komplex ist der Prozess?
- Wie strukturiert sind die Informationen?
Wenn Informationen stark strukturiert sind und der Prozess klar definiert ist, genügt häufig klassische Automatisierung. Sobald jedoch unstrukturierte Informationen ins Spiel kommen – etwa Dokumente, Texte oder komplexe Zusammenhänge – wird KI deutlich interessanter. Die sogenannte AI Opportunity Map hilft dabei, diese Unterscheidung sichtbar zu machen.
Typische Muster sehen dabei so aus:
- Strukturierte Daten + niedrige Prozesskomplexität → klassische Automatisierung
- Strukturierte Daten + hohe Komplexität → regelbasierte Entscheidungslogik
- Teilstrukturierte Informationen → Kombination aus Automatisierung und KI
- Unstrukturierte Informationen → KI-Unterstützung sinnvoll
Der Nutzen dieses Modells liegt nicht in mathematischer Präzision, sondern darin, Diskussionen zu strukturieren. Teams erkennen schnell, welche Themen tatsächlich KI benötigen – und welche nicht.
Mini-Workshop: Die Problem-Landkarte erstellen
Eine einfache Methode, um diese Perspektive im Unternehmen anzuwenden, ist ein kurzer interner Workshop mit Fachverantwortlichen.
Der gesamte Ablauf benötigt meist nicht mehr als 90 Minuten.
Ziel des Workshops
Am Ende steht eine priorisierte Problem-Landkarte, die zeigt:
- wo Prozesse standardisiert werden können
- wo klassische Automatisierung sinnvoll ist
- wo KI echten Mehrwert liefern könnte
Modul 1 – Prozesse auswählen
Zunächst werden drei bis fünf zentrale operative Prozesse ausgewählt.
Typische Beispiele sind:
- Dokumentationsprozesse
- Qualitätskontrollen
- Freigabeprozesse
- Reporting
- Bearbeitung operativer Vorgänge
Wichtig ist, dass diese Prozesse regelmäßig stattfinden und mehrere Mitarbeiter betreffen.
Modul 2 – Reibungsverluste identifizieren
Für jeden Prozess werden drei einfache Fragen gestellt:
- Wo entsteht heute manueller Aufwand?
- Wo passieren regelmäßig Fehler oder Nacharbeiten?
- Wo verbringen Mitarbeiter Zeit mit Prüfen statt mit Entscheiden?
Die Antworten werden gesammelt, ohne sofort Lösungen zu diskutieren.
Modul 3 – Problemklassifikation
Alle identifizierten Punkte werden anschließend in drei Kategorien eingeordnet:
Standardisieren
Der Prozess sollte vereinheitlicht werden.
Automatisieren
Der Prozess kann durch Regeln, Workflows oder Integrationen automatisiert werden.
KI unterstützen
Der Prozess erfordert Interpretation, Klassifikation oder Mustererkennung.
Modul 4 – Priorisierung
Zum Abschluss werden die wichtigsten Themen bewertet nach:
- Häufigkeit
- Zeitaufwand
- Fehlerrisiko
- fachlicher Kritikalität
Die Kombination dieser Kriterien zeigt schnell, welche Themen den größten Hebel besitzen.
Das Ergebnis: Eine Problem-Landkarte
Nach diesem Workshop besitzen Unternehmen meist erstmals eine klare Übersicht über ihre tatsächlichen Verbesserungspotenziale. Anstelle einer unübersichtlichen Liste von KI-Ideen entsteht eine strukturierte Problem-Landkarte.
Sie zeigt:
- welche Themen sofort lösbar sind
- welche Automatisierungsprojekte sinnvoll sind
- wo KI tatsächlich einen Unterschied machen kann
Dieser Schritt ist entscheidend, weil er verhindert, dass KI zu einer Sammlung isolierter Experimente wird. Stattdessen entsteht eine fundierte Grundlage für eine langfristige Architekturstrategie.
Ausblick
Im nächsten Schritt stellt sich eine noch wichtigere Frage:
Welche dieser Probleme brauchen überhaupt KI – und welche nicht?
Denn die wirtschaftlich beste Lösung ist oft kleiner, präziser und technischer einfacher als viele erwarten.
Im nächsten Artikel dieser Serie betrachten wir daher, wie Unternehmen systematisch entscheiden können zwischen:
- Standardisierung
- Automatisierung
- und echtem KI-Einsatz
Und warum diese Unterscheidung der wichtigste Erfolgsfaktor für nachhaltige KI-Initiativen ist.
Wenn Sie dieses Thema in Ihrem Unternehmen strukturiert angehen möchten, lässt sich der beschriebene Mini-Workshop auch als vertiefter Strategie-Workshop durchführen. Ziel ist es dabei, aus der Problem-Landkarte eine konkrete Automatisierungs- und KI-Architektur für Ihr Unternehmen zu entwickeln.
Treffen sie direkt eine Entscheidung und sprechen sie mich einfach dazu an. Noch heute!
Kategorie: AI Engineering |
Tags: KI im Unternehmen KI Softwareplattform KI Architektur Unternehmen KI Strategie KI Use Cases
