Letzte Aktualisierung: 1. Juli 2025
Vom Hype zur Wirkung: Warum es besser ist, bei der Auswahl von KI-Anwendungsfällen zu viel nachzudenken
22. August 25
Reinhard Kurz
.avif)
Wir sind weder bereit noch verpflichtet, an Streitbeilegungsverfahren vor einer Verbraucherschlichtungsstelle teilzunehmen.
In diesem Blog wird untersucht, warum Maßnahmen bei der Einführung von KI durchweg besser sind als Analysen und wie der Übergang von der Planung zum Bau gelingt.
Die aktuelle Herausforderung verstehen
Der typische Unternehmensansatz zur Einführung von KI folgt einer vorhersehbaren und vorhersehbar langsamen Reihenfolge:
- Beziehen Sie Berater ein, um jeden Prozess abzubilden
- Verbringen Sie Wochen damit, Chancen nach prognostiziertem ROI zu bewerten
- Diskutieren Sie, ob Sie mit Vertrieb, Service oder Betrieb beginnen sollen
- Produziere ein Strategie-Deck statt einer funktionierenden Anwendung
Dieses Muster, „KI-Theater“ genannt, fühlt sich methodisch an. Es stellt Interessengruppen zufrieden, die vor Investitionen Strenge erwarten. Aber es fehlt etwas Grundlegendes: KI ist keine einmalige Kapitalentscheidung. Es handelt sich um eine sich schnell entwickelnde Fähigkeit. Lernen entsteht durch Anwendung, nicht durch Planung.
Die Kosten des Wartens sind unsichtbar, aber real. Während ein Team über die Rangfolge der Anwendungsfälle debattiert, hat ein anderes bereits drei Prototypen gebaut, zwei verworfen und einen skaliert. Das zweite Team weiß jetzt, was seine Daten können und was nicht. Das erste Team hat eine PowerPoint-Präsentation.
Überdenken führt zu drei spezifischen Problemen:
- Momentum-Verlust. Verlängerte Planungszyklen verbrauchen die Energie des Unternehmens. Im vierten Monat haben sich die ursprünglichen Sponsoren anderen Prioritäten zugewandt.
- Falsche Präzision. ROI-Prognosen für KI-Anwendungsfälle sind von Natur aus spekulativ. Wenn Sie sie auf zwei Dezimalstellen einordnen, entsteht eine Illusion von Gewissheit, die es nicht gibt.
- Ich habe das Lernen verpasst. Die wertvollsten Erkenntnisse über KI-Anwendungen ergeben sich aus der tatsächlichen Nutzung, nicht aus theoretischen Analysen.
Kleine, echte Startpunkte sind besser als große Strategien
Das effektivste Muster der KI-Einführung ist kontraintuitiv. Beginnen Sie mit etwas Kleinem und Realem, nicht mit Strategischem und Ehrgeizigem.
So sieht „klein und echt“ aus:
- Laden Sie ein Produkthandbuch, ein Richtliniendokument oder ein Schulungsvideo hoch
- Verbinde diesen Inhalt mit einem KI-Agenten
- Veröffentlichen Sie eine einfache Anwendung, mit der Benutzer damit interagieren können
- Zugriff per Link oder QR-Code teilen
Dieser Ansatz funktioniert, weil er die Zeit zwischen Idee und Feedback verkürzt. Sie hören auf, darüber zu theoretisieren, was Benutzer möglicherweise benötigen. Sie beobachten, was sie tatsächlich tun.
Die Lernschleife beschleunigt sich:
- Erstellen Sie eine Anwendung in Minuten, nicht in Monaten
- Testen Sie sofort mit einer kleinen Gruppe
- Holen Sie sich Feedback darüber, was funktioniert und was fehlt
- Iteriere auf der Grundlage von realem Verhalten, nicht auf Annahmen
Wenn die Kosten für den Versuch gegen Null gehen, ändert sich das Risikokalkül vollständig. Sie können Prototypen erstellen, testen und verwerfen, ohne dass dabei Kosten verloren gehen. Die Frage wechselt von „Ist das der richtige Anwendungsfall?“ zu „Was werden wir aus diesem Experiment lernen?“
Mit jeder Anwendung, die Sie erstellen, erfahren Sie etwas über Ihre Daten, Ihre Benutzer und Ihre Workflows. Dieses Wissen verstärkt sich. Teams, die zehn kleine Anwendungen erstellen, lernen mehr als Teams, die eine große planen, selbst wenn acht dieser Anwendungen verworfen werden.
Anwendungsfälle ergeben sich aus der Nutzung, nicht aus der Analyse
Traditionelles Denken geht davon aus, dass Sie vor dem Erstellen den richtigen Anwendungsfall identifizieren müssen. Der handlungsorientierte Ansatz kehrt dies um. Baue zuerst. Die richtigen Anwendungsfälle werden sich von selbst zeigen.
So funktioniert Emergenz in der Praxis:
Stellen Sie sich ein Team vor, das Personalrichtlinien und Onboarding-Materialien hochlädt, um einen einfachen Q & A-Assistenten für neue Mitarbeiter zu erstellen. Innerhalb einer Woche verwenden die Mitarbeiter ihn für Fragen am ersten Tag. Das Feedback zeigt jedoch etwas Unerwartetes: Die Benutzer wünschen sich auch Hilfe bei Compliance-Schulungen. Das Team erweitert die Anwendung. Einen Monat später hat sie sich zu einem umfassenden Onboarding-Begleiter entwickelt — ein Anwendungsfall, den niemand bei einer Planung vorhergesagt hätte.
Oder ziehen Sie ein Vertriebsteam in Betracht, das mit einem Produktkatalog und einem FAQ-Dokument beginnt. Die Mitarbeiter verwenden die resultierende Anwendung zur Vorbereitung von Anrufen. Das Feedback zeigt, dass sie die Wettbewerbspositionierung mit einbeziehen möchten. Dann fordern sie automatisch generierte E-Mail-Antworten an. Innerhalb weniger Wochen wurde das Angebot um einen Pre-Sales-Coach mit einer Roadmap für weitere Verbesserungen erweitert, die alle auf den tatsächlichen Bedürfnissen der Nutzer basieren.
Das gleiche Muster wiederholt sich kontextübergreifend:
- Ein Bot zur Fehlerbehebung für einen Gerätetyp wird auf mehrere Produktlinien ausgeweitet, nachdem die Außendienstmitarbeiter seinen Wert unter Beweis gestellt haben
- Ein Kundendienstassistent deckt Lücken in der Dokumentation auf, die die zugrunde liegende Wissensbasis verbessern
- Ein internes Recherchetool zeigt Fragen auf, die die Denkweise von Teams über ihren Bereich verändern.
Hier ist die Erkenntnis: Sie können diese Entwicklungen nicht von einem Konferenzraum aus vorhersagen. Sie entstehen nur, wenn die KI in den Händen der Menschen ist und man beobachtet, was passiert.
Wie misst man, worauf es ankommt
Wenn die Einführung handlungsorientiert erfolgt, verschiebt sich auch die Messung — von der prognostizierten Rendite zum beobachteten Verhalten.
Kennzahlen, die bei der Einführung von KI in der Frühphase von Bedeutung sind:
Ob die Anwendung ein echtes Problem löst
Was Nutzer tatsächlich benötigen (oft anders als angenommen)
Wo die Bewerbung zu kurz kommt
Welche angrenzenden Anwendungsfälle haben Nachfrage
Wie schnell finden Benutzer die Anwendung nützlich
Was Sie vermeiden sollten, zu früh zu messen:
- Präzise ROI-Berechnungen (die Daten sind noch nicht aussagekräftig)
- Vergleich mit Benchmarks auf Unternehmensebene (Sie befinden sich im Lernmodus)
- Prozentsätze der Akzeptanz in der gesamten Organisation (Sie testen mit einer kleinen Gruppe)
Die Denkweise der Messung: In der Anfangsphase beweisen Sie keinen Wert. Sie entdecken es. Kennzahlen sollten als Grundlage für die Iteration dienen und nicht als Rechtfertigung für Investitionen dienen. Die Begründung kommt später, nachdem Sie gelernt haben, was funktioniert.
Die eigentliche Frage: Was hält dich auf?
Die meisten Teams haben bereits das, was sie brauchen. Dokumente. Videos. Anleitungen. Prozesse. Der Blocker ist keine Technologie. Es ist Zögern.
Der Weg in die Zukunft ist einfach:
- Wählen Sie einen Prozess
- Baue etwas Kleines
- Teile es
- Lerne aus dem, was passiert
- Verbessern und wiederholen
KI-Erfolg entsteht nicht durch endlose Planung. Er entsteht nicht dadurch, dass man auf den perfekten Moment wartet. Es entsteht durch Tun: Experimentieren, Lernen, Verbessern, Skalieren. Hör auf, auf KI zu warten. Fangen Sie an, damit zu bauen.
Blinkin ermöglicht es Teams, bestehende Inhalte innerhalb von Minuten in KI-gestützte Anwendungen umzuwandeln. Wenn die Erstellung schnell voranschreitet, fühlt sich die Lernkurve wie eine Dynamik an, nicht wie ein Risiko.
Wichtige Erkenntnisse
- Überdenken ist der Hauptblocker. Verlängerte Planungszyklen nehmen Dynamik ab und führen zu Strategiedokumenten, nicht zu funktionierenden Anwendungen.
- Beginne mit etwas Kleinem und Realem. Laden Sie vorhandene Inhalte (Handbücher, Richtlinien, Schulungsmaterialien) hoch und erstellen Sie eine einfache Anwendung. Die Kosten für einen Versuch liegen nahe Null.
- Lernen wird durch Handeln miteinander verbunden. Jeder Prototyp lehrt Sie etwas über Ihre Daten, Ihre Benutzer, Ihre Arbeitsabläufe. Teams, die mehr bauen, lernen mehr.
- Messen Sie Verhalten, keine Prognosen. Beobachten Sie in der Anfangsphase der Einführung, was Benutzer tatsächlich tun. Genaue ROI-Berechnungen erfolgen später.
- Momentum ist wichtig. Kleine Erfolge wecken Begeisterung, was Strategiedokumente nicht können
- Anwendungsfälle ergeben sich aus der Nutzung. Die beste nächste Anwendung wird sich durch Feedback und Verhalten herausstellen, nicht durch theoretische Analyse.
