Antworten zu internen Abläufen erhalten, Helpdesk-Fälle schneller lösen, Mitarbeitende von wiederkehrenden Aufgaben entlasten, KI-Unterstützung bei der Erstellung von Berichten und vieles mehr. In Unternehmen und Behörden gibt es zahlreiche Ideen, an welchen Stellen KI helfen könnte, um effizienter zu arbeiten. Aber wie genau vorgehen? Hier die Schritte:
„Wir brauchen jetzt auch KI“ als Managementvorgabe ist ein denkbar schlechter Einstieg für die Einführung Generativer KI. Überlegen Sie sich vor Projektstart: Welches konkrete Problem wollen Sie lösen? Geht es um Zeitersparnis bei der Informationsrecherche, Schutz vor Know-how-Verlust oder bessere Kundenkommunikation? Je klarer Sie den Use Case definieren, desto gezielter können Sie Anforderungen ableiten und priorisieren.
Praxis-Tipp: Analysieren Sie bestehende Prozesse und identifizieren Sie die größten Effizienzpotentiale. So schaffen Sie eine belastbare Grundlage für alle weiteren Schritte.
Auch der beste Use Case scheitert, wenn er an den Bedürfnissen der Nutzer vorbeigeht. Binden Sie deshalb von Anfang an die Menschen ein, die später mit der Lösung arbeiten werden und die Menschen in Ihrer Organisation, die auch formal eingebunden werden müssen, wie Betriebs- bzw. Personalrat, Datenschutz und HR. Nicht alle freuen sich über KI – Mitarbeitende sollten daher sensibilisiert, einbezogen und ihre eventuellen Ängste ernst genommen werden. Das Projekt sollte als Beginn eines erforderlichen Kulturwandels im Unternehmen gesehen werden, das neben der technischen und fachlichen Umsetzung auch interne Kommunikations- und Koordinationsaufgaben mit sich bringt.
Praxis-Tipp: Klären Sie: Was erwarten diese Nutzergruppen und was sind ihre größten Pain Points? Was kostet heute am meisten Zeit? Starten Sie eine kleine Umfrage oder Workshops, um Anforderungen und Wünsche zu sammeln. So sichern Sie Akzeptanz und vermeiden spätere Überraschungen.
Ein Projekt kann nur erfolgreich sein, wenn vorher klar ist, was Erfolg bedeutet. Definieren Sie, woran Sie den Erfolg des Projekts messen. Sind es KPIs wie reduzierte Suchzeiten, mehr beantwortete Anfragen pro Tag oder eine höhere Nutzerzufriedenheit?
Praxis-Tipp: Definieren Sie auch klare „Showstopper“: Zum Beispiel, dass die KI nicht halluziniert und klar kommuniziert, wenn es keine passenden Informationen gibt oder dass die Lösung DSGVO-konform arbeitet. So schaffen Sie Transparenz – intern und gegenüber Ihrem Implementierungspartner.
Ein Proof of Concept (PoC) ist ratsam – also eine Methode, um die Umsetzbarkeit zu überprüfen, bevor weitere Ressourcen investiert werden. Ein PoC ist aber nur sinnvoll, wenn er echte Szenarien abbildet und der erwartete Nutzen auch bewertet wird.
Praxis-Tipp: Bereiten Sie konkrete Anwendungsfälle vor, die im PoC geprüft werden sollen, z.B. typische Support-Anfragen, die ein Chatbot beantworten soll. Welche Fälle sollen zwingend erfüllt werden, was wäre ein nice to have?
Bei internen Suchlösungen und Chatbots darf ja nicht jeder Mitarbeiter alle Informationen sehen. Deshalb sollte von Beginn an geklärt werden:
Praxis-Tipp: Klären Sie intern, welche Daten verarbeitet werden dürfen, welche Schutzmaßnahmen nötig sind und wie Rechte- und Rollenkonzepte technisch umgesetzt werden können. So vermeiden Sie Verzögerungen im Projektverlauf und schaffen Vertrauen bei den Stakeholdern.
Denken Sie auch an die Infrastruktur. Wo soll das System später laufen? On‑Premises - also auf eigener Dateninfrastruktur - für maximale Datenkontrolle, in der Cloud für mehr Skalierbarkeit oder als Hybridlösung?
Lassen Sie sich zudem beraten, welches Large Language Model (LLM) am besten zu Ihrem Anwendungsfall passt. Nicht jedes Modell eignet sich für jede Branche. Datenschutz, Integrationsfähigkeit und Kosten spielen hier eine große Rolle.
Praxis-Tipp: Mehr dazu finden Sie in unserem Blog „Leitfaden zur LLM-Auswahl“
Nach dem PoC beginnt das Projekt, das erst mit einem erfolgreichen Rollout abgeschlossen ist. Planen Sie frühzeitig ausreichend Ressourcen für Schulungen, Support und die interne Kommunikation ein, damit alle Beteiligten die neue Lösung verstehen und aktiv nutzen.
Praxis-Tipp: Denken Sie schon jetzt an zukünftige Erweiterungen. KI kann nicht nur in der Suche unterstützen, sondern auch E‑Mail‑Antworten generieren, Texte übersetzen oder Bildinhalte analysieren. Gehen Sie dabei schrittweise vor und bauen Sie die Möglichkeiten gezielt aus.
Ein KI-Projekt ist kein Sprint, auch kein Marathon, sondern ein gut geplanter Weg. Mit einer klaren Vision, den richtigen Fragen und einem starken Partner wird daraus ein nachhaltiger Erfolg. Ob Sie mit organisationseigenen Daten oder direkt mit dem LLM chatten wollen - mit unseren digitalen Helfern iAssistant und iHub ist beides smart und sicher möglich.
Sie möchten wissen, wie ein PoC in Ihrem Unternehmen aussehen könnte? Wir begleiten Sie Schritt für Schritt.
