In der heutigen schnelllebigen Arbeitswelt sehen sich viele Fachkräfte mit einem stetig wachsenden Aufgabenberg konfrontiert. Die Lösung scheint offensichtlich: Künstliche Intelligenz (KI) – sie könnte dabei helfen, Prozesse zu automatisieren und den Arbeitsalltag effizienter zu gestalten. Doch bei der Vielzahl an verfügbaren KI-Tools stellt sich die Frage: Welches Tool löst mein spezifisches Problem?

KI als „Enablement-Technologie“

Der größte Fehler, den viele Unternehmen beim Einstieg in die Welt der KI machen, ist die Denkweise, dass KI nur ein weiteres Tool ist, das es zu kaufen gilt. Doch KI ist weit mehr als das. Sie stellt eine Technologie dar, die dazu dient, menschliche Limitierungen zu überwinden und uns dabei hilft, Aufgaben schneller und präziser zu erledigen. KI ist nicht einfach ein „Werkzeug“, sondern eine Ermöglichungstechnologie.
Jensen Huang, CEO von Nvidia, bringt es auf den Punkt: „KI wird nicht nur neue Tools schaffen, sondern die Art verändern, wie wir arbeiten und denken.“

Problem-first statt Tool-first

Ein häufiges Problem beim Einstieg in KI ist die Fokussierung auf das Tool anstatt auf das Problem. Zu oft suchen Fachkräfte und Unternehmen nach dem perfekten KI-Tool, ohne vorher ihre eigenen Arbeitsprozesse zu verstehen und zu definieren. Das führt zu Investitionen in Lizenzen, die kaum genutzt werden. Der Schlüssel liegt darin, die echten Probleme zu identifizieren und dann das passende Tool auszuwählen.
Die 3-Fragen-Methode zur Identifikation relevanter Anwendungsfälle:
  1. Was wiederhole ich täglich oder wöchentlich?
    Wiederkehrende Aufgaben sind ideale Kandidaten für Automatisierung.
  2. Wo wandle ich Informationen in andere Formate um?
    KI kann dabei helfen, Daten zu transformieren und zu strukturieren.
  3. Wo treffe ich Entscheidungen nach erkennbaren Mustern?
    KI kann erlernen, Entscheidungen nach festgelegten Mustern zu treffen.
Prozessoptimierung mit KI – Der Weg zum Erfolg
Die Einführung von KI erfordert eine systematische Herangehensweise, um den größten Nutzen daraus zu ziehen. Die Methodik, die sich als erfolgreich erwiesen hat, basiert auf einer klaren Prozessanalyse, bevor ein Tool ausgewählt wird. In einem gemeinsamen Workshop sollten Ziele und Aufgaben in Teams erfasst werden, und mithilfe von Verfahren wie Wardley Mapping und der Pain/Gain Matrix können relevante Use Cases priorisiert werden.

KI-Tools im Überblick

Um die Wahl des richtigen KI-Tools zu erleichtern, kann es hilfreich sein, diese in verschiedene Kategorien zu unterteilen:
  • Inhaltserstellung: Generieren von Texten, Bildern und Videos für Marketing und kreative Prozesse.
  • Datenanalyse: Verarbeitung von Datenmengen, Mustererkennung und Erstellung von Berichten.
  • Automatisierung: Automatisierung wiederkehrender Prozesse wie E-Mail-Management und Kundenservice.
  • Assistenz: Unterstützung bei der Organisation, Terminplanung und Informationsrecherche.
  • Spezialanwendungen: Nischenlösungen für spezifische Branchen oder komplexe Aufgaben.
Die Wahl des richtigen KI-Tools – Für den Einstieg
Zu den beliebtesten und vielseitigsten KI-Tools gehören:
  • ChatGPT: Ideal für Textgenerierung und allgemeine Anfragen.
  • Gamma: Für die Erstellung beeindruckender Präsentationen und Dokumente.
  • Notebook LM: Zur Organisation und Analyse von Recherche und Dokumenten.
Diese Tools bieten eine solide Grundlage, die als Enabler in nahezu jedem Prozess eingesetzt werden kann.
Von der nervigen Aufgabe zur KI-Lösung – Wie Sie Prozesse optimieren
Ein typisches Beispiel ist die Automatisierung der E-Mail-Verarbeitung. Bei 20 E-Mails täglich könnte die manuelle Bearbeitung mehrere Stunden in Anspruch nehmen. Mit einem KI-Setup kann dieser Prozess auf 30-45 Minuten täglich reduziert werden, bei gleichbleibend hoher Qualität und markengerechter Kommunikation.

Fehler vermeiden – Der Weg zum Erfolg

Aus zahlreichen Implementierungen von KI haben sich fünf typische Fehler herauskristallisiert, die es zu vermeiden gilt:
  1. Tool kaufen ohne Prozess zu verstehen
    Zuerst den Prozess analysieren, dann das passende Tool finden.
  2. Zu komplexe erste Projekte
    Starten Sie mit einer einfachen Aufgabe und skalieren Sie dann.
  3. Keine Iteration einplanen
    Erwartungsgemäß müssen Sie mit mehreren Iterationen rechnen, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen.
  4. Daten ohne Struktur füttern
    Datenaufbereitung spart Zeit und Kosten bei der Nachbearbeitung.
  5. Allein kämpfen statt Community nutzen
    Nutzen Sie die Erfahrung anderer, um Zeit und Mühe zu sparen.

Ausblick – KI, die selbst Aufgaben erledigt

Die nächste Entwicklungsstufe von KI ist die Fähigkeit, selbstständig Software zu bedienen. Künftig könnte Ihre KI nicht nur Text generieren oder Daten analysieren, sondern eigenständig Programme öffnen, Excel-Dateien formatieren oder sogar Browser steuern – ein wahrer Game-Changer für die Automatisierung im Arbeitsalltag.

Der Aufbauworkshop zu diesem Thema findet am 02.Dezember von 10.00 bis 11.30 Uhr statt. 

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Über den Referenten

Fabian Ulitzka ist Gründer und Geschäftsführer von Klickkonzept und Managing Director DACH der internationalen Cosmo5-Gruppe. Sein Ziel: Unternehmen für eine digitale Realität
zu befähigen, in der KI nicht nur Effizienz schafft, sondern echte Wirkung entfaltet. Klickkonzept ist eine führende Digitalagentur für den deutschen Mittelstand mit Standorten in
Frankfurt und Wien. Als Teil von Cosmo5 verbindet sie regionale Nähe mit einem AI- und Data-first Full-Service-Ansatz und globaler Innovationskraft.