Warum KI-Projekte in Unternehmen scheitern

KI-Projekte in Unternehmen scheitern selten an der Software. Seit 2023 lesen Sprachmodelle wie ChatGPT oder Gemini E-Mails und PDFs und schreiben daraus Entwürfe. Die Projekte, die wir haben scheitern sehen, sind an fünf Stellen davor hängen geblieben: Es fehlte eine klar umrissene Aufgabe, die Daten lagen nicht lesbar vor, niemand war für die Prüfung zuständig, nach dem Test war nichts geplant, oder die Erwartung an die KI war falsch.

Eine Aufgabe, die heute jemand von Hand erledigt

Viele Projekte beginnen mit dem Satz „Wir müssen auch etwas mit KI machen“. Dann wird ein Werkzeug gekauft, und die Suche nach einer Aufgabe beginnt hinterher. Brauchbar wird eine KI dort, wo ein Mensch immer wieder dieselbe Vorarbeit leistet. In einer Steuerkanzlei, für die wir gearbeitet haben, war das die Aufnahme neuer Mandanten: Termin bestätigen, Fragebogen verschicken, Antworten in die Kanzleisoftware übertragen. Diese Aufgabe ließ sich genau beschreiben, und ihr Aufwand ließ sich vorher und nachher vergleichen: Nach Rechnung der Inhaberin sind aus 45 Minuten Verwaltung pro neuem Mandanten 3 Minuten geworden.

Die Daten liegen nicht dort, wo die KI sie lesen kann

Eine KI arbeitet mit dem, was man ihr gibt. In vielen Unternehmen steckt das nötige Wissen in eingescannten Unterlagen, in persönlichen Postfächern oder im Kopf einer einzelnen Mitarbeiterin. Vor dem ersten Ablauf lohnt deshalb der Blick, wo die Unterlagen liegen und in welchem Format. Ein eingescanntes Dokument ohne Texterkennung ist für ein Sprachmodell nur ein Bild, der Text muss erst herausgelöst werden.

Niemand ist für die Prüfung zuständig

Eine KI macht Fehler. Sie verwechselt Namen oder erfindet eine Angabe, die plausibel klingt. Vor dem Start sollten deshalb drei Namen feststehen: wer fachlich entscheidet, ob ein Ergebnis stimmt, wer bei einem Fehler geradesteht und wer das System danach betreut. In den Abläufen, die wir einrichten, verlässt keine E-Mail das Haus, bevor jemand aus dem Team sie freigegeben hat. Das kostet pro Nachricht einen Klick. Fehler, die auch die prüfende Person übersieht, fängt diese Freigabe allerdings nicht ab.

Nach dem Test ist nichts geplant

„Wir testen das erst mal“ klingt vorsichtig. Oft läuft der Test dann aus, und niemand hat festgelegt, wer das System übernimmt und was der laufende Betrieb kostet. Beides gehört vor den Start, zusammen mit einer Zahl, an der sich der Erfolg ablesen lässt. Bei einer Kanzlei, für die wir die Vorbereitung von Kundenterminen mit einer KI eingerichtet haben, ist das die Zeit pro Termin. Nach Angabe der Inhaberin sank sie von vier auf zwei Stunden.

Die Erwartung an die KI ist falsch

Zwei Erwartungen hören wir oft. Die erste lautet, die KI wisse alles über das eigene Unternehmen. Ein Sprachmodell kennt aber nur, was in seinen Trainingsdaten stand und was man ihm im Gespräch mitgibt. Interne Preislisten oder Vertragsbedingungen kennt es erst, wenn man sie anbindet. Die zweite Erwartung lautet, die KI mache keine Fehler. Sie wird welche machen, deshalb ist die Freigabe aus dem vorigen Abschnitt kein Misstrauen gegenüber der Technik, sondern Teil des Ablaufs.

Wo wir anfangen würden

Ein guter erster Kandidat ist eine Aufgabe, die jede Woche wiederkehrt und deren Dauer sich in Minuten messen lässt. Wie wir solche Abläufe aufbauen, steht bei unserer Leistung KI-Automatisierung. Wenn Sie eine solche Aufgabe im Kopf haben, schreiben Sie uns an info@fast-hofmann.de. Lohnt sich eine KI dafür nicht, sagen wir Ihnen das im ersten Gespräch.