Braucht Ihr Unternehmen wirklich einen KI-Agenten? Oder wäre eine einfache Automatisierung vielleicht die bessere Lösung?
Künstliche Intelligenz eröffnet Unternehmen neue Möglichkeiten. Sie kann Wissen schneller zugänglich machen, Mitarbeitende entlasten und komplexe Abläufe unterstützen. Doch nicht jede Herausforderung braucht KI.
In Projekten beobachten wir häufig denselben Denkfehler: Unternehmen entdecken eine beeindruckende Technologie und suchen anschließend nach einem passenden Anwendungsfall. Dabei sollte die entscheidende Frage nicht lauten:
„Wo können wir diese KI-Lösung einsetzen?“
Sondern:
„Welches Problem wollen wir lösen?“
Wer mit dieser Frage beginnt, erhöht die Chance, eine Lösung zu entwickeln, die im Arbeitsalltag tatsächlich einen Mehrwert schafft.
Kurz zusammengefasst: Starten Sie nicht mit der Technologie. Beginnen Sie mit dem Problem, prüfen Sie die vorhandenen Prozesse und Daten und wählen Sie erst danach die passende Lösung.
Warum der technologiegetriebene Ansatz häufig scheitert
Viele KI-Initiativen beginnen mit Aussagen wie:
- „Wir brauchen einen Chatbot.“
- „Wir müssen etwas mit KI machen.“
- „Unsere Konkurrenz setzt bereits Copilot ein.“
- „Wir möchten einen eigenen KI-Agenten entwickeln.“
Diese Aussagen beschreiben jedoch noch kein konkretes Problem. Sie legen lediglich eine Technologie fest.
So entstehen Pilotprojekte, die technisch interessant sind, aber im Arbeitsalltag kaum genutzt werden. Mitarbeitende erkennen den Nutzen nicht. Prozesse bleiben unverändert. Gleichzeitig steigen Aufwand, Kosten und Erwartungen. Eine technisch beeindruckende Lösung ist nicht automatisch eine wirtschaftlich sinnvolle Lösung.
Stellen Sie sich beispielsweise ein Unternehmen vor, das seinen Kundenservice verbessern möchte. Die erste Idee lautet: ein neuer Chatbot.
Bei einer genaueren Analyse zeigt sich jedoch, dass die eigentliche Herausforderung an einer anderen Stelle liegt. Produktinformationen befinden sich in mehreren Systemen, Dokumente sind nicht aktuell und Verantwortlichkeiten sind unklar.
Ein Chatbot allein löst dieses Problem nicht. Er greift weiterhin auf eine unvollständige oder widersprüchliche Datenbasis zu.
Die passendere Lösung könnte daher zuerst darin bestehen, Informationen zu strukturieren, Zuständigkeiten zu klären und die Datenqualität zu verbessern. Erst danach lässt sich sinnvoll bewerten, ob ein Chatbot zusätzlichen Nutzen bringt.
Jedes Unternehmen braucht eine individuelle Lösung statt One-Size-Fits-All
Ein Unternehmen bearbeitet täglich eine große Anzahl wiederkehrender Kundenanfragen. Ein anderes kämpft mit Wissenssilos. Ein drittes verliert Zeit durch komplexe Freigabeprozesse oder manuelle Dateneingaben. Obwohl Unternehmen derselben Branche ähnliche Produkte anbieten, benötigen sie nicht dieselbe Lösung.
Der konkrete Bedarf hängt unter anderem von folgenden Faktoren ab:
- den bestehenden Geschäftsprozessen,
- der Qualität und Verfügbarkeit der Daten,
- den eingesetzten Systemen,
- den Anforderungen der Mitarbeitenden,
- den geltenden Sicherheits- und Governance-Vorgaben,
- den strategischen Zielen des Unternehmens.
Bei KI gibt es deshalb kein One-Size-Fits-All.
Eine erfolgreiche Lösung muss zu dem Unternehmen passen, das sie später nutzt. Sie muss sich in bestehende Abläufe integrieren und ein relevantes Problem lösen.
KI ist ein Werkzeug und kein Selbstzweck
Ein bekanntes Sprichwort bringt den technologiegetriebenen Ansatz auf den Punkt: „Wer nur einen Hammer hat, für den sieht jedes Problem wie ein Nagel aus.“
Genau das passiert aktuell in vielen KI-Initiativen. Sobald eine neue Technologie verfügbar ist, beginnt die Suche nach möglichst vielen Anwendungsfällen. Plötzlich soll jeder Prozess durch einen Copilot, einen Agenten oder einen Chatbot verbessert werden. Dabei gerät die wichtigste Frage in den Hintergrund: Braucht dieser Prozess überhaupt KI?
KI ist ein leistungsfähiges Werkzeug. Sie ist aber nur eines von mehreren Werkzeugen. Je nach Herausforderung kann die passende Lösung auch eine der folgenden sein:
- eine Anpassung des bestehenden Prozesses,
- ein klassischer Workflow,
- eine einfache Automatisierung,
- eine bessere Integration vorhandener Systeme,
- eine strukturierte Datenbasis,
- eine klare Such- und Wissenslösung,
- eine Kombination aus Automatisierung und KI.
Das Ziel sollte nicht darin bestehen, möglichst viel KI einzusetzen. Das Ziel sollte sein, die beste Lösung für das konkrete Problem zu finden.
In 5 Schritten vom Pain Point zur passenden Lösung
In unseren Workshops beginnen wir daher nicht mit einer bestimmten Technologie. Wir starten mit den Herausforderungen des Unternehmens.
1. Das tatsächliche Problem verstehen
Zuerst betrachten wir den Arbeitsalltag der betroffenen Personen. Dabei helfen konkrete Fragen:
- Welche Prozesse verursachen besonders viel Aufwand?
- Wo entstehen regelmäßig Wartezeiten?
- An welchen Stellen kommt es zu Medienbrüchen?
- Welche Tätigkeiten empfinden Mitarbeitende als mühsam?
- Wo entstehen Fehler oder Qualitätsprobleme?
- Welche Aufgaben kosten viel Zeit, schaffen aber wenig Wert?
Diese Fragen machen sichtbar, wo ein relevanter Handlungsbedarf besteht.
2. Prozesse statt Symptome analysieren
Ein sichtbares Problem ist nicht immer die eigentliche Ursache. Lange Bearbeitungszeiten können beispielsweise durch fehlende Informationen entstehen. Häufige Rückfragen können auf unklare Zuständigkeiten hinweisen. Manuelle Tätigkeiten können die Folge nicht verbundener Systeme sein.
Deshalb betrachten wir nicht nur einzelne Aufgaben. Wir analysieren den gesamten Prozess. Dabei prüfen wir:
- Welche Schritte gehören zum Prozess?
- Welche Personen und Systeme sind beteiligt?
- Wo werden Daten manuell übertragen?
- Wo entstehen Unterbrechungen?
- Welche Informationen fehlen?
- Welche Regeln und Freigaben müssen berücksichtigt werden?
So lässt sich vermeiden, dass eine neue Technologie lediglich ein Symptom überdeckt.
3. Daten und Rahmenbedingungen bewerten
KI benötigt eine geeignete Grundlage. Dazu gehören verfügbare, verständliche und möglichst verlässliche Daten. Vor der Auswahl einer Lösung sollten Unternehmen deshalb prüfen:
- Wo liegen die benötigten Informationen?
- Sind die Daten aktuell und vollständig?
- Wer darf auf die Daten zugreifen?
- Welche Inhalte sind vertraulich?
- Welche Systeme müssen angebunden werden?
- Welche Governance- und Sicherheitsvorgaben gelten?
Eine gute KI-Lösung kann eine ungeeignete Datenbasis nicht automatisch ausgleichen. Fehlen wichtige Informationen oder sind Inhalte widersprüchlich, muss möglicherweise zuerst die Datenbasis verbessert werden.
4. Lösungsoptionen technologieoffen vergleichen
Erst wenn Problem, Prozess und Datenlage verstanden sind, beginnt die Bewertung möglicher Lösungen. Dabei sollte KI nicht automatisch die erste Wahl sein. Stattdessen vergleichen wir verschiedene Ansätze:
- Lässt sich der Prozess vereinfachen?
- Können unnötige Schritte entfernt werden?
- Reicht eine regelbasierte Automatisierung?
- Muss der Zugriff auf Wissen verbessert werden?
- Kann KI unstrukturierte Inhalte verarbeiten?
- Ist eine Kombination verschiedener Technologien sinnvoll?
Technologieoffen zu denken, bedeutet nicht, auf KI zu verzichten. Es bedeutet, KI dort einzusetzen, wo sie einen nachvollziehbaren Vorteil bietet.
5. Nutzen und Umsetzbarkeit priorisieren
Nicht jeder interessante Anwendungsfall sollte sofort umgesetzt werden. Eine erste Priorisierung kann sich an vier Fragen orientieren:
- Welchen Nutzen schafft die Lösung?
- Wie häufig tritt das Problem auf?
- Welche Daten und Systeme werden benötigt?
- Wie aufwendig ist die Umsetzung?
Ein geeigneter erster Anwendungsfall verbindet einen erkennbaren Nutzen mit realistischer Umsetzbarkeit. So entsteht kein isoliertes KI-Experiment, sondern ein gezieltes Vorhaben mit Bezug zu einem echten Geschäftsproblem.
Wann KI einen echten Mehrwert schaffen kann
KI eignet sich besonders für Aufgaben, bei denen klassische Regeln an Grenzen stoßen. Dazu gehören beispielsweise Prozesse mit großen Mengen an Informationen oder wechselnden Formulierungen.
Mögliche Einsatzbereiche sind:
- Informationen aus Dokumenten zusammenfassen,
- Inhalte aus verschiedenen Wissensquellen auffindbar machen,
- Anfragen nach Inhalt einordnen,
- Textentwürfe auf Basis vorhandener Informationen erstellen,
- Mitarbeitende bei komplexen Prozessschritten unterstützen,
- Daten aus Dokumenten, Nachrichten oder Bildern extrahieren.
Ob KI dabei tatsächlich die beste Wahl ist, hängt immer vom konkreten Prozess ab. Ein Anwendungsfall ist besonders interessant, wenn er ein relevantes Problem löst, regelmäßig auftritt und auf einer ausreichenden Datenbasis aufbauen kann.
Fazit: Erst das Problem, dann die Technologie
Unternehmen sollten nicht nach Problemen suchen, die sie mit KI lösen können. Sie sollten nach Problemen suchen, die es wert sind, gelöst zu werden. Erst danach lässt sich entscheiden, welcher Ansatz am besten passt.
Manchmal ist die Antwort KI, manchmal ist es eine Automatisierung. Manchmal braucht es eine Prozessanpassung, eine bessere Systemintegration oder eine verlässlichere Datenbasis.
Der eigentliche Mehrwert entsteht nicht durch den Einsatz von KI allein, sondern wenn eine Lösung den Arbeitsalltag verbessert und ein reales Problem löst.
