Der häufigste Fehler bei KI-Projekten ist, mit einem Modell statt mit einem Prozess zu beginnen. Für Unternehmen ist nicht entscheidend, welches Modell aktuell die besten Benchmarks erreicht, sondern welche wiederkehrende Arbeit zuverlässig unterstützt oder automatisiert werden kann.
1. Prozesse mit hohem Wiederholungsanteil suchen
Gute Kandidaten sind Tätigkeiten, die häufig vorkommen und einem vergleichbaren Muster folgen: Anfragen kategorisieren, Informationen aus Dokumenten extrahieren, Inhalte zusammenfassen, Antworten vorbereiten oder Daten zwischen Systemen übertragen.
2. Datenqualität und Zugriff klären
Ein Assistent kann nur so gut arbeiten wie die Informationen, die er erhält. Unternehmenswissen sollte strukturiert, aktuell und zugriffsseitig kontrolliert sein. Bei RAG-Systemen sind Quellen, Berechtigungen und Aktualisierung mindestens so wichtig wie das Sprachmodell.
3. Risiko bestimmt den Automatisierungsgrad
Niedrigrisiko-Aufgaben können vollständig automatisiert werden. Bei finanziellen, rechtlichen oder kundenkritischen Entscheidungen ist häufig ein Human-in-the-loop sinnvoll: Die KI bereitet vor, ein Mensch gibt frei.
4. Erfolg technisch messbar machen
Vor dem Start sollten Kriterien feststehen: Bearbeitungszeit, Fehlerquote, Anzahl manueller Schritte oder Reaktionszeit. So lässt sich beurteilen, ob eine Automatisierung tatsächlich Nutzen bringt.
5. Klein starten, sauber integrieren
Ein abgegrenzter Workflow mit echten Daten ist meist wertvoller als ein großer „AI Transformation“-Plan ohne konkrete Integration. Wenn Logging, Rollen und Schnittstellen von Beginn an sauber geplant sind, kann der erfolgreiche Baustein später erweitert werden.