Letzte Aktualisierung: 1. Juli 2025
Einmal erstellen, überall wiederverwenden — Das Potenzial von KI-Apps
19. Dezember 25
Reinhard Kurz
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Die meisten KI-Initiativen in Unternehmen folgen einem schmerzlich vertrauten Muster: ein vielversprechender Machbarkeitsnachweis, begeisterte Stakeholder und dann Stagnation. Das Pilotprojekt funktioniert, aber um es zu skalieren, muss es von Grund auf neu erstellt werden. Ein anderes Team will etwas Ähnliches, also starten sie ihr eigenes Projekt. Es dauert nicht lange, bis das Unternehmen Dutzende von unzusammenhängenden KI-Experimenten durchführt, von denen jedes Ressourcen verbraucht und keines einen dauerhaften Wert bietet.
Das ist das AI-Shelfware-Problem. Es kostet Unternehmen mehr als gescheiterte Projekte. Es führt zu einer Übermüdung der KI, was die zukünftige Einführung erschwert.
Es gibt eine Alternative. Behandeln Sie KI-Apps nicht als Einweg-Experimente, sondern als wiederverwendbare Bausteine, deren Wert im Laufe der Zeit steigt.
Die versteckten Kosten eigenständiger KI-Projekte
Die typische KI-Reise für Unternehmen verläuft wie folgt:
- Phase 1: Aufregung. Ein Team identifiziert einen Anwendungsfall, erstellt einen Machbarkeitsnachweis und demonstriert beeindruckende Ergebnisse in einer kontrollierten Umgebung.
- Phase 2: Reibung. Die Skalierung erfordert Integrationsarbeiten, Sicherheitsüberprüfungen, Schulungen und laufende Wartung. Die ursprünglichen Entwickler gehen zu anderen Prioritäten über.
- Phase 3: Aufgabe. Der Pilot sitzt unbenutzt. Wenn ein anderes Team vor einer ähnlichen Herausforderung steht, fängt es von vorne an, anstatt technische Schulden zu erben, die es nicht versteht.
- Phase 4: Wiederholung. Der Zyklus wiederholt sich in allen Abteilungen, Geschäftsbereichen und Regionen.
Die Grundursache ist nicht technisch. Es ist architektonisch. Die meisten KI-Projekte werden als eigenständige Lösungen und nicht als zusammensetzbare Komponenten entwickelt. Sie lösen ein Problem für ein Team zu einem bestimmten Zeitpunkt.
Für Betriebsleiter, die mehrere Standorte, Produktlinien oder Regionen verwalten, verschärft sich das Problem. Jeder Standort erfindet Lösungen neu, die es anderswo bereits gibt. Wissen bleibt isoliert. Best Practices verbreiten sich nie.
Die Ökonomie der Wiederverwendbarkeit
Wenn KI-Apps für die Wiederverwendung konzipiert sind, ändert sich die Mathematik. Grundlegend.
Einweg-KI-Projekte erfordern für jede Bereitstellung volle Investitionen: Entwicklungszeit, Integrationsarbeiten, Schulung, Dokumentation und Wartung. Wenn zehn Teams ähnliche Fähigkeiten benötigen, müssen Sie mit ungefähr dem Zehnfachen der Kosten rechnen.
Wiederverwendbare KI-Apps laden die Investition in den Vordergrund. Die erste Bereitstellung ist mit den vollen Kosten verbunden, nachfolgende Bereitstellungen erfordern jedoch nur Konfiguration und Anpassung. Bei der dritten oder vierten Wiederverwendung sinken die Kosten pro Bereitstellung drastisch.
Ziehen Sie eine Onboarding-Workflow-App in Betracht. Eine, die neuen Mitarbeitern hilft, sich in den Unternehmensprozessen zurechtzufinden, relevante Unterlagen zu finden und häufig gestellte Fragen zu beantworten.
Es wurde als Einweglösung für eine Abteilung entwickelt und bietet allein für dieses Team einen Mehrwert. Als wiederverwendbare App konzipiert, kann dieselbe Kernfunktionalität geklont und angepasst werden für:
- Verschiedene Abteilungen mit eigenen Prozessen
- Verschiedene Standorte mit regionalen Unterschieden
- Verschiedene Rollen mit speziellen Wissensanforderungen
- Verschiedene Sprachen für globale Teams
Die zugrundeliegende Architektur bleibt konsistent. Die Wissensebene passt sich an. Jeder Einsatz verstärkt das organisatorische Lernen darüber, was funktioniert.
Das ist keine theoretische Effizienz. Es ist der Unterschied zwischen KI, die experimentell bleibt, und KI, die zur Infrastruktur wird.
Von isolierten Tools zu vernetzten Funktionen
Bei der Wiederverwendbarkeit geht es nicht nur um Kosteneinsparungen. Es geht darum, Fähigkeiten aufzubauen, die sich zusammensetzen.
Isolierte KI-Tools lösen Punktprobleme. Sie stellen keine Verbindung zueinander her, geben keine Erkenntnisse weiter und geben keinen Impuls für eine breitere Akzeptanz.
Vernetzte KI-Funktionen bauen aufeinander auf. Eine gut funktionierende App zur Zusammenfassung von Dokumenten wird zur Grundlage für einen Arbeitsablauf zur Vertragsprüfung. Ein Leitfaden zur Fehlerbehebung für eine Produktlinie erstreckt sich auf das gesamte Portfolio. Bei jeder erfolgreichen Bereitstellung werden Vorlagen und Muster für die nächste erstellt.
Für Organisationen mit verteilten Abläufen ist dies noch wichtiger. Wenn ein Produktionsstandort in einer Region einen effektiven Arbeitsablauf für die Qualitätsprüfung entwickelt, sollte dieses Wissen weitergegeben werden. Wenn ein Kundenservice-Team einen Reaktionsassistenten einrichtet, der die Lösungszeiten verkürzt, sollten andere Teams nicht wieder denselben Ansatz finden müssen.
Die praktische Architektur dafür sieht aus wie drei Ebenen:
- Einsatzbereite Apps bewältigen gängige Arbeitsabläufe, die die meisten Teams benötigen: Dokumente zusammenfassen, Bilder analysieren, Audio transkribieren, Daten aus Dateien extrahieren. Diese müssen nicht angepasst werden. Sie arbeiten sofort und sorgen für grundlegende KI-Kompetenz im gesamten Unternehmen.
- Maßgeschneiderte Apps für Unternehmen erfassen Prozesse und Wissen, die für Ihr Unternehmen spezifisch sind: Onboarding-Abläufe, Anleitungen zur Fehlerbehebung, Verkaufsbegleiter, Compliance-Checklisten. Einmal erstellt, können diese geklont und an Teams, Standorte und Geschäftsbereiche angepasst werden.
- Maßgeschneiderte Deep-Tech-Projekte befassen sich mit hochwertigen Herausforderungen, die spezielle Fähigkeiten erfordern: visuelle KI für die Qualitätsprüfung, multimodale Workflows für komplexe Analysen, branchenspezifische Anwendungen für spezielle betriebliche Anforderungen.
Der Schlüssel ist, dass jede Stufe die andere ernährt. Einsatzbereite Apps bieten Komfort mit KI. Benutzerdefinierte Apps erfassen organisatorisches Wissen. Deep-Tech-Projekte lösen die schwierigsten Probleme. Sie alle können wiederverwendet, angepasst und skaliert werden.
Wie misst man, worauf es ankommt
Die richtigen Metriken unterscheiden zwischen KI-Aktivität und KI-Wert.
Die Wiederverwendungsrate misst, wie oft Apps geklont oder für neue Anwendungsfälle angepasst werden. Eine hohe Wiederverwendungsrate deutet darauf hin, dass sich die Anfangsinvestitionen erhöhen. Eine niedrige Rate deutet darauf hin, dass Apps als Einzelstücke entwickelt werden.
Die Zeit bis zur Bereitstellung neuer Anwendungsfälle sollte sich verkürzen, da sich wiederverwendbare Komponenten ansammeln. Wenn die fünfte Bereitstellung genauso lange dauert wie die erste, ermöglicht die Architektur keine Wiederverwendung.
Die teamübergreifende Einführung verfolgt, ob sich KI-Fähigkeiten organisch verbreiten. Wenn Teams in verschiedenen Abteilungen oder Standorten unabhängig voneinander dieselben Apps verwenden, signalisiert das eher einen echten Nutzen als eine vorgeschriebene Nutzung.
Der Wartungsaufwand pro aktiver App sollte überschaubar bleiben, wenn das Portfolio wächst. Wenn mit jeder neuen App ein proportionaler Wartungsaufwand entsteht, wird die Skalierung unhaltbar.
Die Wissenserfassung misst, ob organisatorische Prozesse und Fachwissen in wiederverwendbaren Apps kodiert werden. Dies ist schwieriger zu quantifizieren, zeigt sich aber darin, ob institutionelles Wissen personelle Veränderungen übersteht.
Das Ziel besteht nicht darin, die Anzahl der KI-Apps zu maximieren. Es geht darum, den Wert pro Investitionseinheit zu maximieren. Wiederverwendbarkeit ist der Multiplikator.
Die eigentliche Frage: Was hält dich auf?
Der Unterschied zwischen Organisationen, die mit der Einführung von KI zu kämpfen haben, und solchen, die erfolgreich sind, besteht oft in einer Frage: Bauen Sie Einwegexperimente oder wiederverwendbare Infrastrukturen?
Wenn Ihre Teams es leid sind, das Rad neu zu erfinden, wenn Sie zusehen, wie gute KI-Piloten nicht skalieren, ist der Weg nach vorne klar. Einmal bauen. Überall wiederverwenden.
Erfahren Sie, wie Blinkin wiederverwendbare KI-Apps ermöglicht
Wichtige Erkenntnisse
- KI-Shelfware ist ein Architekturproblem, kein Technologieproblem.
- Die Wirtschaft befürwortet die Wiederverwendung dramatisch.
- Drei Stufen sorgen für eine vollständige Kapazität.
- Die Messung sollte sich auf den zusammensetzenden Wert konzentrieren.
- Organisatorisches Wissen wird durch wiederverwendbare Apps dauerhaft nutzbar.
