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Eindhoven (ots) - ChatGPT-Lizenzen kaufen, Mitarbeiter schulen und auf
Produktivität hoffen: So sieht der KI-Einstieg in vielen Unternehmen aus. Doch
ein Chatbot allein automatisiert noch keinen einzigen Geschäftsprozess. Die
Wahrheit ist: Wenn ein Mitarbeiter ChatGPT öffnet, einen Prompt eingibt und das
Ergebnis anschließend selbst in drei andere Systeme kopiert, ist das noch lange
keine Automatisierung.
In diesem Beitrag lesen Sie, warum viele KI-Projekte bereits an fehlenden
Schnittstellen und ungeeigneten IT-Strukturen scheitern, weshalb ChatGPT allein
noch keine KI-Strategie ist und was Unternehmen technisch schaffen müssen, damit
aus einzelnen KI-Tools tatsächlich funktionierende Automatisierung entsteht.
Wenn der Mensch die wichtigste Schnittstelle bleibt
KI-Programme haben mittlerweile in viele Unternehmen Einzug gehalten und die
Nutzung fühlt sich vertraut an. Meist gibt es zusätzlich eine
Mitarbeiterschulung oder sogar interne Prompt-Leitfäden, die die Arbeit mit der
künstlichen Intelligenz erleichtern sollen. Doch nicht immer bedeutet der
Einsatz von KI eine wirkliche Produktivitätssteigerung. Das zeigt sich an einem
einfachen Beispiel: Um ein Angebot zu erstellen, öffnet Mitarbeiter X das
CRM-System. Dort kopiert er die relevanten Kundendaten, fügt sie in ChatGPT ein,
lässt einen Text formulieren, überträgt das Ergebnis anschließend in Word,
formatiert das Dokument, speichert es als PDF und verschickt es über Outlook.
Gewiss kann ChatGPT in einem solchen Ablauf Zeit sparen. Der eigentliche
Geschäftsprozess ist dadurch jedoch nicht automatisiert. Nach wie vor ist ein
Mitarbeiter notwendig, der Informationen zwischen den einzelnen Anwendungen hin-
und herträgt. Der Mensch fungiert dann als Schnittstelle zwischen Systemen, die
technisch nicht miteinander verbunden sind.
Problematisch ist diese Art der KI-Nutzung vor allem, weil niemand messen kann,
inwiefern KI tatsächlich hilft. Hinzu kommt, dass Wissen schnell an einzelnen
Personen hängt. Ist die Mitarbeiterin, die besonders effektiv mit ChatGPT
arbeitet, eine Woche in Urlaub, sinkt womöglich auch die Produktivität. Eine
echte Automatisierung funktioniert dagegen unabhängig davon, wer gerade am
Schreibtisch sitzt.
Warum KI-Projekte häufig am System scheitern
Bringt ein KI-Projekt nicht das erhoffte Ergebnis, liegt dies im Übrigen nicht
am gewählten KI-Modell. In den meisten Fällen entstehen Probleme bereits an der
Wurzel - der IT- und Prozesslandschaft. Viele Unternehmen arbeiten mit älteren
Branchenlösungen, die keine geeignete API anbieten. Daten lassen sich dadurch
weder automatisiert auslesen noch zurückschreiben. Selbst wenn eine KI einen
Arbeitsschritt übernehmen kann, bleibt am Ende der Mitarbeiter für das
Copy-and-paste zuständig.
Das zweite Problem ist die fehlende, einheitliche Datenbasis.
Kundeninformationen liegen im CRM, in Excel-Listen, E-Mail-Postfächern oder
ausschließlich in den Köpfen der Vertriebler. Greift eine KI auf unvollständige
oder widersprüchliche Informationen zurück, werden zwangsläufig auch ihre
Ergebnisse unzuverlässiger. Schnell entsteht dann der Eindruck, die KI
funktioniere nicht, obwohl die eigentliche Schwachstelle in der Datenstruktur
liegt.
Die dritte Hürde sind Prozesse, die nie eindeutig definiert wurden. Wenn mehrere
Mitarbeiter denselben Vorgang unterschiedlich bearbeiten, fehlt eine Grundlage
für die Automatisierung. Automatisieren lässt sich nur, was vorher klar
beschrieben wurde. Deshalb sollte ein KI-Projekt nicht mit der Auswahl eines
Tools beginnen, sondern mit einer strukturierten Aufnahme der bestehenden
Prozesse.
KI-Tool ist nicht gleich KI-Strategie
Der Unterschied zwischen einem KI-Tool und einer KI-Strategie liegt vor allem in
der Fragestellung. Ein Tool beantwortet die Frage: Womit wird gearbeitet? Eine
Strategie beschäftigt sich damit, welches Geschäftsproblem gelöst werden soll
und woran sich der Erfolg messen lässt. ChatGPT kann für einzelne
Wissensarbeiter ein leistungsfähiges Werkzeug sein. Isoliert eingesetzt, kennt
es jedoch weder die Kunden eines Unternehmens noch dessen Preise oder offene
Aufträge, solange ihm diese Informationen nicht übermittelt werden.
Ebenso stößt es keine Prozesse an, wenn es lediglich darauf wartet, dass ein
Mitarbeiter einen Prompt eingibt. Eine KI-Strategie denkt deshalb in
Geschäftsprozessen: Wo geht besonders viel Arbeitszeit verloren? Welche Abläufe
wiederholen sich häufig? Welche Daten werden benötigt und wo befinden sie sich?
Erst danach sollte entschieden werden, ob ein Sprachmodell, eine klassische
Automatisierung oder eine Kombination aus beiden die passende Lösung ist.
Die KI ist dabei häufig nur ein Baustein innerhalb eines größeren Konzepts.
Daten können beispielsweise automatisch aus dem CRM abgerufen, durch ein
Sprachmodell verarbeitet und anschließend wieder in das benötigte System
zurückgespielt werden. Der Kauf von ChatGPT-Lizenzen ist damit zunächst eine
Beschaffungsentscheidung. Eine KI-Strategie ist eine Unternehmensentscheidung.
Gute KI-Strategien beginnen bei den Prozessen
Eine funktionierende KI-Strategie beginnt mit einer Bestandsaufnahme: Welche
Prozesse existieren, wo entstehen Wartezeiten, Fehler oder Doppelarbeit und
welche Abläufe bieten das größte Automatisierungspotenzial? Geeignete Use Cases
lassen sich anhand weniger Kriterien priorisieren: Wie häufig tritt der Prozess
auf? Wie viel Zeit kostet er? Wie gut sind die benötigten Daten verfügbar? Und
wie groß ist das Risiko eines Fehlers? Gerade zu Beginn eignen sich klar
abgegrenzte Anwendungsfälle wie automatisiertes Onboarding, die
Vorqualifizierung von Leads, Angebotsentwürfe oder die automatische
Zusammenfassung von Kundengesprächen.
Statt sofort eine unternehmensweite KI-Plattform aufzubauen, ist es sinnvoller,
einen solchen Use Case innerhalb weniger Wochen produktiv umzusetzen, den Nutzen
zu messen und anschließend zu skalieren. Dafür braucht es allerdings ein solides
Datenfundament und eine Integrationsschicht, die unterschiedliche Anwendungen
miteinander verbindet. Plattformen wie n8n können beispielsweise dafür sorgen,
dass Informationen automatisiert zwischen Systemen ausgetauscht werden.
Der Mensch muss deshalb nicht vollständig aus dem Prozess verschwinden. An
kritischen Stellen braucht es immer den Mitarbeiter, der Ergebnisse kontrolliert
und Entscheidungen trifft. Die Rolle verschiebt sich vom Ausführenden zum
Kontrollierenden. Wichtig ist, die Mitarbeiter frühzeitig einzubinden.
Fachkräfte, die einen Prozess täglich bearbeiten, kennen Ausnahmen und
Sonderfälle, die in keinem Prozesshandbuch stehen. Dieses Wissen muss in die
Automatisierung einfließen. Ferner gehören Datenschutz und Datenhoheit von
Beginn an zur technischen Architektur. Gerade im DACH-Raum müssen DSGVO,
Security, Hosting-Standort und Zugriffsrechte frühzeitig berücksichtigt werden.
Fazit: Der größte Hebel liegt zwischen den Anwendungen
ChatGPT und andere Sprachmodelle können wichtige Aufgaben übernehmen - etwa
Informationen verarbeiten, Texte erstellen oder Gespräche zusammenfassen. Ihr
Nutzen bleibt jedoch begrenzt, wenn Mitarbeiter die benötigten Daten weiterhin
manuell zusammensuchen und Ergebnisse anschließend selbst in andere Systeme
übertragen.
Die entscheidende Frage lautet daher nicht, wie viele Mitarbeiter bereits
ChatGPT verwenden. Entscheidend ist, wie viele manuelle Arbeitsschritte noch
notwendig sind, damit die richtigen Daten zur richtigen Zeit im richtigen System
landen. Erst wenn Daten automatisiert fließen, Systeme miteinander kommunizieren
und Mitarbeiter nur dort eingreifen, wo ihre Kontrolle oder Entscheidung
tatsächlich erforderlich ist, wird aus dem Einsatz eines KI-Tools ein
automatisierter Geschäftsprozess.
Über Jousef Murad
Jousef Murad ist Gründer, Geschäftsführer und leitender Ingenieur bei APEX
Consulting sowie Experte für Digitalisierung & künstliche Intelligenz. Seit über
sieben Jahren beschäftigt er sich mit der Automatisierung und künstlicher
Intelligenz in Unternehmen und unterstützt sie beim Aufbau digitaler Strategien.
Seine Schwerpunkte liegen auf Business Automatisierung, KI-getriebenem
Consulting, und der Digitalisierung von Unternehmen, Automatisierung und dem
Einsatz künstlicher Intelligenz. Weitere Informationen unter:
https://apex-consulting.ai/de/
Pressekontakt:
Jousef Murad
Email: mailto:support@jousefmurad.com
Webseite: https://apex-consulting.ai/de/
Weiteres Material: http://presseportal.de/pm/174510/6375050
OTS: APEX Consulting
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