KI-Beratung

KI-Strategie heißt nicht „wir bauen einen Chatbot“

Viele Unternehmen starten mit einem Chatbot, weil es greifbar wirkt. Das kann sinnvoll sein, ist aber selten die beste erste Maßnahme. Eine KI-Strategie klärt zuerst drei Dinge:

• Welche Geschäftsprobleme sollen gelöst werden?
• Welche Daten und Systeme sind dafür nötig?
• Wie messen wir Erfolg, Risiko und Aufwand?

Erst danach wird entschieden, ob es um Chat, Automatisierung, Vorhersagen, Suche, Personalisierung oder interne Assistenten geht.

Was umfasst KI-Beratung konkret?

KI-Beratung ist die strukturierte Begleitung von der Idee bis zur Umsetzung. Typische Bausteine:

• Analyse von Prozessen, Systemen und Datenquellen
• Use Case Auswahl nach Nutzen und Machbarkeit
• Zielbild und Roadmap (Pilot bis Rollout)
• Architektur und Tooling (Build vs Buy)
• Datenschutz, Sicherheit, Rollen und Governance
• Enablement: Team, Prozesse, Schulung, Betrieb

Typische Anwendungsbereiche von KI

1) Automatisierung und Entlastung im Alltag

• automatische Klassifikation von E-Mails und Tickets
• Zusammenfassungen von Gesprächsnotizen und Protokollen
• Extraktion von Daten aus Dokumenten (Rechnungen, Angebote)
• interne Wissenssuche mit Quellen

2) Analyse und Vorhersagen

• Forecasting (Nachfrage, Kapazitäten, Bestände)
• Churn- oder Lead-Scoring (je nach Datenlage)
• Anomalie-Erkennung (z. B. Betrug, Ausfälle, Kosten-Spikes)

3) Personalisierung und Content

• Produkt- oder Content-Empfehlungen
• Content-Varianten für unterschiedliche Zielgruppen
• Übersetzungen und Lokalisierung mit Freigabeprozess

Der typische Ablauf einer KI-Strategie

1) Discovery: Ziele, Constraints, Reifegrad

In einem Kickoff werden Ziele und Grenzen klar gezogen:

• Welche KPIs sollen beeinflusst werden?
• Welche Systeme sind gesetzt (CRM, ERP, CMS, Helpdesk)?
• Welche Daten sind verfügbar und in welcher Qualität?
• Was darf aus Datenschutz- oder Sicherheitsgründen nicht passieren?

2) Use Cases sammeln und priorisieren

Use Cases werden nicht nach „cool“ priorisiert, sondern nach Wirkung und Risiko.

3) Datenbasis und Integrationen klären

Viele KI-Projekte scheitern nicht am Modell, sondern an:

• unklaren Datenquellen
• fehlenden Berechtigungen
• schlechter Datenqualität
• fehlenden Schnittstellen
• fehlenden Prozessen für Aktualität

4) Pilot bauen und testen

Ein Pilot ist klein, aber real:

• klarer Scope
• echte Nutzergruppe
• messbare Ziele
• Logging und Feedback-Schleifen

5) Rollout und Betrieb

Spätestens im Rollout werden diese Themen entscheidend:

• Monitoring (Qualität, Ausfälle, Kosten)
• Rollen und Verantwortlichkeiten
• Änderungsprozess (Prompts, Regeln, Datenquellen)
• Sicherheitskonzept und Zugriffskontrolle

Beispiele für messbare Ziele

Damit KI nicht „gefühlt gut“ bleibt, sollten Ziele konkret sein:

• Ticket-Bearbeitungszeit um 20 Prozent senken
• First Response Time im Support halbieren
• interne Suche: 30 Prozent weniger Rückfragen an Spezialisten
• Angebotserstellung: 40 Minuten auf 15 Minuten reduzieren
• Content-Produktion: Durchlaufzeit pro Landingpage um 30 Prozent senken

Praxisbeispiel: Interner Wissensassistent mit Quellen

Ein sehr sinnvoller Einstieg ist oft ein interner Assistent, der Antworten nur aus freigegebenen Quellen liefert. Das reduziert Risiko und erhöht Vertrauen.

Minimaler Ablauf (vereinfacht)

1) Nutzer stellt Frage
2) System sucht passende interne Dokumente (Knowledge Base, PDFs, Wiki)
3) Modell erstellt Antwort mit Quellenverweisen
4) Nutzer sieht Antwort + Links zu den verwendeten Stellen

Wichtig ist dabei die Regel: Ohne passende Quellen lieber „nicht sicher“ als frei erfinden.

Risiken und wie man sie in den Griff bekommt

Halluzinationen und falsche Aussagen

Gegenmaßnahmen:

• Quellenpflicht (Retrieval statt reines „Wissen“)
• klare Antwortformate (Fakten, Annahmen, nächste Schritte)
• Tests mit realen Fällen
• Freigabeprozess für externe Inhalte

Datenschutz und sensible Informationen

Gegenmaßnahmen:

• Datenklassifizierung (was ist intern, vertraulich, personenbezogen)
• Zugriffskontrolle nach Rollen
• Logging und Audit-Trails
• klare Regeln für Prompts und Uploads

Schatten-IT

Wenn Teams heimlich Tools nutzen, wird es teuer und riskant. Besser:

• ein freigegebenes Setup anbieten
• klare Guidelines
• schnelle, praktische Pilot-Erfolge liefern

Checkliste: KI-Beratung sauber starten

• Ziele und KPIs sind klar definiert
• Use Cases sind priorisiert (Nutzen, Aufwand, Risiko)
• Datenquellen und Systeme sind dokumentiert
• Pilot-Scope ist klein und messbar
• Verantwortlichkeiten sind geklärt (Owner, IT, Datenschutz)
• Feedback und Monitoring sind eingeplant
• Rollout-Plan und Betriebskonzept existieren

Fazit

Eine gute KI-Strategie startet bei Geschäftsproblemen, nicht bei Tools. KI-Beratung hilft, Use Cases richtig zu wählen, die Datenbasis zu klären, Piloten sauber zu testen und KI anschließend stabil und sicher zu betreiben. So entsteht ein Ergebnis, das im Alltag wirklich hilft und nicht nur eine Demo bleibt.