Der 7 Punkte Plan

• Sieben Punkte Plan als Einstieg in die KI Lernreise

  
  

  Relevantes Problem identifizieren

  Findet eine Herausforderung, die Euch und Eure Kunden wirklich bewegt.

  Der Anfang jedes erfolgreichen KI-Projekts liegt darin, ein wirklich relevantes Problem zu identifizieren. Setzt Euch dafür mit allen Betroffenen an einen Tisch: Produktmanager, Support-Teams, Key-Accounts und idealerweise auch Endkund:innen. In moderierten Interviews (jeweils 30 Minuten) gilt es, offene Fragen zu stellen wie „Wo verlieren Sie im Tagesgeschäft am meisten Zeit?“ oder „Welche wiederkehrenden Aufgaben würden Sie am liebsten automatisieren?“. Parallel dazu könnt Ihr eine kurze Online-Umfrage an eine Auswahl Eurer Top-20-Kunden schicken – mit fünf bis sieben präzise formulierten Fragen zu ihren größten Pain-Points. Anschließend visualisiert Ihr gemeinsam in einem 2-stündigen Customer-Journey-Workshop, an welchen Stellen es hakt: Dort, wo mehrere
  
  

  
  

  KI-Potenzial erkennen

  Hinterfragt die Annahme: Lässt sich das Problem gezielt und effizient mit KI lösen?

  Sobald das Problem klar umrissen ist, steht der Machbarkeits-Check an: Kann KI hier wirklich Abhilfe schaffen? Erstellt dafür einen Use-Case-Canvas, in dem Ihr Problemstellung, geplante Lösung, KI-Komponenten und messbare Erfolgskriterien (z. B. „30 % schnellere Ticket-Bearbeitung“ oder „95 % Erkennungsgenauigkeit“) festhaltet. Prüft die Datenlage: Gibt es ausreichend historische Support-Tickets oder Produkt-Nutzungsdaten, und in welcher Qualität? Nutzt eine kurze Proof-of-Concept-Studie (z. B. ein zweiwöchiges Pilotprojekt), um mit einem Basismodell erste Textklassifizierungen oder Vorhersagen zu testen. Dokumentiert die Erkenntnisse in einem Lessons-Learned-Report, damit Ihr bei größeren Prototypen nicht dieselben Stolpersteine übersieht.

  
  

  Management-Go sichern

  Holt Euch grünes Licht und aktiven Support aus der Führungsebene. Allen muss klar sein, dass dies ein gewolltes Experiment ist, Problemen mal anders zu begegnen.

  Bevor Ihr jedoch in die Umsetzung geht, holt Euch das Management-Go. Bereitet eine prägnante Business-Case-Präsentation vor: Skizziert das Problem, beschreibt kurz Eure KI-Lösung und stellt eine grobe Aufwandsschätzung (Stunden × Stundensatz) gegenüber den erwarteten Einsparungen oder Zusatzverkäufen. Plant eine Q&A-Session mit den Führungskräften, in der Ihr offene Fragen klärt – etwa zu Datenschutz, Compliance oder Budgetrahmen. Ein Beispiel für ein KPI-Ziel könnte sein: „Reduktion manueller Nachbearbeitung um 40 % innerhalb von drei Monaten.“ Sobald die Ressourcen bewilligt sind und alle wissen, dass dies ein bewusst experimenteller Ansatz ist, könnt Ihr loslegen.
  
  

  
  

  Freiwilliges Team zusammenstellen

  Engagierte Kolleg:innen, die Lust darauf haben das Problem anzugehen und KI als Lösungsmechanismus entdecken wollen. Bürdet dem Team aber keine Doppelbelastung auf.

  Parallel dazu stellt Ihr ein freiwilliges, interdisziplinäres Team zusammen: Idealerweise eine Data Engineer in, eine ML-Entwickler in, ein*e DevOps-Spezialist in sowie Fachbereichsexpert:innen und einen UX-Designer oder eine UX-Designerin. Ruft dazu eine kurze Info-Session in Eurem Collaboration-Tool aus, in der Ihr das Projekt vorstellt und Freiwillige motiviert. Achtet darauf, dass niemand mehr als 20 % Kapazität investiert, um Überlastung zu vermeiden. In einem Kick-off-Meeting definiert Ihr Rollen und Verantwortlichkeiten, legt Kommunikationskanäle fest (z. B. eigenes Slack-Channel) und vereinbart feste wöchentliche Abstimmungstermine.
  
  
  

  Team befähigen

  Schult das Team in den notwendigen KI Grundlagen, testet Tools, stelle KPIs auf, macht Dinge anders und etabliert neue Muster.

  Damit Euer Team handlungsfähig wird, müsst Ihr es befähigen: Organisiert interne Workshops zu den Grundlagen von Machine Learning, Natural Language Processing und Prompt Engineering, moderiert von erfahrenen Kolleg:innen oder externen Trainer:innen. Stellt eine Sandbox-Umgebung bereit – mit API-Keys, Testdatensätzen und einer strukturierten Wiki-Dokumentation, in der Ihr Best Practices und Coding-Guidelines sammelt. Definiert klare KPIs, etwa eine Baseline für die Antwortgenauigkeit des Prototyps (z. B. 80 %) und maximale Entwicklungszeiten für einzelne Module (z. B. zwei Wochen für den ersten Chatbot-Proof-of-Concept).
  
  
  

  Am Problem arbeiten

  Iteriert schnell: Problem begegnen, Prototypen bauen, Feedback einholen und optimieren.

  Nun geht es ans Eingemachte: Arbeitet in kurzen Sprints (eine Woche) nach Scrum-Prinzipien. Plant in jedem Sprint ein kleines, nutzbares Inkrement – etwa einen rudimentären Chatbot, der drei Standardanfragen beantwortet, oder eine automatische Datenbereinigungs-Pipeline. Haltet tägliche Stand-ups ab, um Blocker zu identifizieren, und führt nach jedem Sprint eine Retrospektive durch: Was lief gut? Wo gibt es Verbesserungsbedarf? Parallel testet Ihr Prototypen mit internen Pilot-Usern, sammelt Feedback in Form von Issue-Tickets und optimiert Eure Modelle und Prompts kontinuierlich.
  
  
  

  Erkenntnisse teilen & nächste Schritte planen

  Macht Ergebnisse für andere transparent, bekommt ein Gespür ob KI auch bei anderen Problemen hilfreich sein kann und leitet daraus Eure KI-Strategie ab.

  Abschließend stellt Ihr Eure Ergebnisse transparent im Unternehmen vor. Erstellt einen ausführlichen Abschlussbericht mit KPI-Auswertung, ROI-Berechnung und Empfehlungen für den Roll-out. Organisiert ein „Brown Bag Lunch“, in dem Ihr in 30 Minuten Eure Learnings präsentiert und Fragen aus dem Publikum beantwortet. Dokumentiert alle Best Practices in Eurem internen Wiki, damit andere Teams ähnliche Projekte schneller starten können. Plant aus den gewonnenen Erkenntnissen Eure nächste Roadmap: Welche weiteren Use Cases eignen sich, welches Budget wird benötigt und wann ist der richtige Zeitpunkt für die produktive Skalierung?