KI-Potenziale erkennen

Die blinden Flecken in der Digitalisierung

Warum fällt es uns so schwer, das transformative Potenzial neuer Technologien zu erkennen? Die Antwort liegt oft in unserer menschlichen Natur. Wir neigen dazu, bestehende Probleme als unvermeidlich zu akzeptieren – besonders, wenn „es schon immer so war“.

In meiner Beratungspraxis höre ich regelmäßig Aussagen wie:

• „So machen wir das seit Jahren, und es funktioniert.“
• „Unsere Branche ist zu speziell für KI-Lösungen.“
• „Wir sind zu klein, um von KI zu profitieren.“

Diese Annahmen bilden blinde Flecken, die Unternehmen daran hindern, Innovationspotenziale zu erkennen. Oft sehen wir die größten Chancen nicht, weil wir sie gar nicht als Chancen wahrnehmen, sondern als unveränderliche Gegebenheiten.

Verstärkt wird dieser Effekt durch einen weiteren Aspekt der „Imagination Gap“: Was wir uns nicht konkret vorstellen können, halten wir für unrealistisch oder nicht umsetzbar. Während viele Entscheider abstrakt verstehen, dass KI Prozesse verbessern kann, fehlt ihnen oft die konkrete Vorstellung, wie diese Technologie in ihrem spezifischen Unternehmenskontext funktionieren könnte.

Von Symptomen zu Ursachen: Die Kunst des tieferen Fragens

Um Innovationspotenziale zu identifizieren, müssen wir lernen, hinter die offensichtlichen Symptome zu blicken. Oft behandeln Unternehmen lediglich die sichtbaren Probleme, ohne deren eigentliche Ursachen zu verstehen. Genau hier liegt jedoch das größte Potenzial für transformative Veränderungen.

Meine Erfahrung zeigt: Die wirksamsten KI-Lösungen setzen nicht an oberflächlichen Symptomen an, sondern an den zugrundeliegenden strukturellen Problemen. Doch wie können wir diese identifizieren?

Ein entscheidender erster Schritt besteht darin, die richtigen Fragen zu stellen. Dabei helfen uns systematische Methoden, die oberflächliche Problembeschreibungen durchbrechen und zu den Kernursachen vordringen.

Die 5-Warum-Methode in der Praxis: Zwei Fallbeispiele

Eine der effektivsten Methoden zur Ursachenanalyse ist die „5-Warum-Methode“, die ursprünglich vom japanischen Automobilhersteller Toyota entwickelt wurde. Das Prinzip ist denkbar einfach: Bei einem identifizierten Problem fragt man fünfmal „Warum?“, um von der Oberfläche (dem Symptom) zur eigentlichen Ursache vorzudringen.

Fallbeispiel 1: Kundenservice eines Versicherungsunternehmens

Ein mittelständisches Versicherungsunternehmen klagte über zu lange Reaktionszeiten im Kundenservice. Anstatt einfach mehr Personal einzustellen, haben wir die 5-Warum-Methode angewandt:

1. Problem: Unsere Reaktionszeiten auf Kundenanfragen sind zu lang. Warum?
2. Weil unsere Mitarbeiter zu viel Zeit mit der Suche nach Informationen verbringen. Warum?
3. Weil die relevanten Informationen über verschiedene Systeme verstreut sind. Warum?
4. Weil historisch unterschiedliche Abteilungen ihre eigenen Systeme implementiert haben. Warum?
5. Weil es keinen einheitlichen Ansatz für das Wissensmanagement im Unternehmen gibt.

Diese Analyse führte vom ursprünglichen Symptom (lange Reaktionszeiten) zur Kernursache (mangelhaftes Wissensmanagement). Die Lösung war nicht einfach „mehr Personal“ oder „schnellere Bearbeitung“, sondern ein KI-gestütztes Wissensmanagementsystem, das Informationen aus verschiedenen Quellen intelligent zusammenführt und kontextbezogen bereitstellt.

Fallbeispiel 2: Rechtsanwaltskanzlei

Eine mittelständische Rechtsanwaltskanzlei hatte das Problem, dass die Erstellung von Standarddokumenten unverhältnismäßig viel Zeit in Anspruch nahm. Auch hier half die 5-Warum-Methode:

1. Warum dauert die Dokumentenerstellung so lange? – Weil Anwälte viel Zeit mit dem Formulieren von Standardpassagen verbringen.
2. Warum verwenden sie nicht mehr vorgefertigte Textbausteine? – Weil jeder Fall spezifische Anpassungen erfordert.
3. Warum können diese Anpassungen nicht effizienter vorgenommen werden? – Weil die Auswahl und Modifikation aus hunderten von Bausteinen komplex ist.
4. Warum ist dieser Prozess so komplex? – Weil die Entscheidung, welcher Baustein passend ist, juristisches Fachwissen erfordert.
5. Warum kann dieser Entscheidungsprozess nicht unterstützt werden? – Das kann er – und hier liegt das Potenzial für KI!

Die Lösung war ein KI-gestütztes System, das basierend auf Fallinformationen passende Textbausteine vorschlägt und erste Anpassungen vornimmt, die dann von den Anwälten nur noch überprüft und finalisiert werden müssen. Das Ergebnis: Eine Zeitersparnis von über 40% bei der Dokumentenerstellung, ohne Kompromisse bei der juristischen Qualität.

Beide Beispiele zeigen, wie durch systematisches Hinterfragen von offensichtlichen Problemen die wahren Ursachen identifiziert werden können – und genau dort bietet KI oft die größten Hebel zur Verbesserung.

Die drei häufigsten Missverständnisse bei KI-Projekten

Auf dem Weg zur Identifikation und Umsetzung von KI-Potenzialen begegnen uns immer wieder ähnliche Missverständnisse, die Unternehmen am Erfolg hindern. Hier sind die drei häufigsten:

Missverständnis 1: „KI ist gleich Automatisierung“

Viele Unternehmen setzen KI mit reiner Prozessautomatisierung gleich. Tatsächlich kann KI weit mehr: Sie kann menschliche Fähigkeiten ergänzen und verstärken, nicht nur ersetzen. Während Automatisierung sich auf die Ausführung definierter Prozesse konzentriert, kann KI darüber hinaus lernen, sich anpassen und sogar kreative Aspekte der Arbeit unterstützen.

Missverständnis 2: „KI ist ein Zauberstab“

Der „magische Knopf“-Mythos führt zu unrealistischen Erwartungen. KI-Implementierung ist kein einmaliges Projekt, sondern ein Prozess, der schrittweise erfolgt und kontinuierliches Lernen erfordert. Erfolgreiche Unternehmen beginnen klein, lernen aus frühen Erfolgen und skalieren dann schrittweise.

Missverständnis 3: „Technologie steht im Mittelpunkt“

Der häufigste Fehler ist ein technologiezentrierter Ansatz, bei dem die menschlichen Faktoren vernachlässigt werden. Die erfolgreichsten KI-Projekte stellen Menschen in den Mittelpunkt – ihre Bedürfnisse, ihre Akzeptanz und ihr Feedback sind entscheidend für den Erfolg.

Das Verständnis dieser Missverständnisse ist ein wichtiger Schritt, um realistische Erwartungen zu setzen und einen pragmatischen Ansatz für KI-Projekte zu entwickeln.

Vom Zeitgewinn zur Transformation: Das wahre Potenzial von KI

Während Zeitersparnis und Kostenreduktion häufig als erste Vorteile von KI genannt werden, liegt das wahre transformative Potenzial oft auf einer tieferen Ebene. KI kann Geschäftsmodelle grundlegend verändern und neue Möglichkeiten eröffnen, die zuvor undenkbar waren.

Ein anschauliches Beispiel liefert eine Grafikagentur, mit der wir zusammengearbeitet haben. Anfänglich bestand die Sorge, dass KI-gestützte Bildgenerierung das traditionelle Geschäftsmodell bedrohen würde. Durch die Potenzialanalyse erkannten wir jedoch eine völlig neue Geschäftschance: Statt nur fertige Designs zu liefern, konnte die Agentur nun „Prompt-Styling“ entwickeln – also maßgeschneiderte Anweisungen für KI-Bildgeneratoren, die es Kunden ermöglichen, selbst im unverwechselbaren Stil der Agentur Inhalte zu erstellen.

Dieses Beispiel zeigt, wie KI nicht nur bestehende Prozesse optimieren, sondern ganz neue Geschäftsfelder erschließen kann. Die Transformation geht weit über reine Effizienzsteigerung hinaus und ermöglicht fundamentale Neuausrichtungen – wenn man das Potenzial erkennt.

Branchenspezifische Potenziale im Überblick

KI-Potenziale existieren in praktisch jeder Branche, jedoch mit unterschiedlichen Schwerpunkten und Ausprägungen. Hier ein kurzer Überblick über typische Anwendungsbereiche in verschiedenen Sektoren:

Handwerk und technische Dienstleister:

• Automatisierte Angebotserstellung
• Intelligente Terminplanung und Routenoptimierung
• Vorhersage von Wartungsbedarf
• Digitale Unterstützung bei Fehlerdiagnose

Gesundheitswesen:

• Optimierung administrativer Prozesse
• Unterstützung bei der Dokumentation
• Patientenkommunikation
• Wissensmanagement für medizinisches Personal

Rechtsberatung:

• Dokumentenanalyse und -erstellung
• Rechercheunterstützung
• Fallvorhersage und Risikoanalyse
• Automatisierte Vertragsüberprüfung

Versicherungen:

• Intelligente Schadenbearbeitung
• Personalisierte Kundenberatung
• Risikoanalyse und -bewertung
• Betrugserkennungs- und Präventionssysteme

Marketingagenturen:

• Content-Erstellung und -Optimierung
• Zielgruppenanalyse
• Kampagnenoptimierung
• Personalisierte Kommunikation

Die Beispiele zeigen: Es geht nicht darum, ob KI in Ihrer Branche relevant ist, sondern wie Sie diese Technologie am besten für Ihre spezifischen Herausforderungen nutzen können.

Der erste Schritt: Die strukturierte Potenzialanalyse

Wie aber geht man nun konkret vor, um die relevanten KI-Potenziale im eigenen Unternehmen zu identifizieren? Die Antwort liegt in einer strukturierten Potenzialanalyse, idealerweise in Form eines geleiteten Workshops.

Ein solcher Workshop umfasst typischerweise folgende Elemente:

1. Wissensvermittlung: Grundlagen und Möglichkeiten von KI verständlich machen
2. Ist-Situation analysieren: Aktuelle Prozesse und Herausforderungen systematisch erfassen
3. Potenziale identifizieren: Mögliche Anwendungsbereiche für KI erarbeiten
4. Priorisieren: Die vielversprechendsten Use Cases auswählen
5. Roadmap erstellen: Konkrete nächste Schritte definieren

Der entscheidende Vorteil eines solchen strukturierten Ansatzes liegt in der Methodenkompetenz. Statt wahllos nach Einsatzmöglichkeiten zu suchen, werden systematisch die Bereiche identifiziert, in denen KI den größten Mehrwert bieten kann.

Ein weiterer wichtiger Aspekt: Die frühzeitige Einbindung der Mitarbeitenden im Rahmen des Workshops fördert die spätere Akzeptanz der Lösungen erheblich und reduziert Widerstände bei der Implementierung.

Vom Workshop zum Erfolg: Der Weg zur Umsetzung

Die Potenzialanalyse ist nur der erste Schritt auf dem Weg zur erfolgreichen KI-Implementierung. Um sicherzustellen, dass die identifizierten Potenziale auch tatsächlich realisiert werden, ist ein strukturierter Umsetzungsprozess entscheidend.

Nach dem Workshop beginnt typischerweise eine Phase der konkreten Planung, in der die ausgewählten Use Cases weiter spezifiziert werden. Hier geht es um Fragen wie:

• Welche technischen Lösungen eignen sich am besten?
• Müssen bestehende Prozesse angepasst werden?
• Welche Mitarbeitenden müssen eingebunden werden?
• Wie integrieren wir die Lösung in die bestehende IT-Landschaft?

Für die Umsetzung empfiehlt sich in den meisten Fällen ein agiler Ansatz mit schnellen, iterativen Entwicklungszyklen. So können Sie frühzeitig Feedback einholen und die Lösung kontinuierlich verbessern.

Besonders wichtig: Betrachten Sie die Begleitung bei der Umsetzung als integralen Bestandteil des Gesamtprozesses. Die Erfahrung zeigt, dass viele vielversprechende Initiativen im Sande verlaufen, wenn nach der Potenzialanalyse die Begleitung fehlt.

Fazit: Die Chance ergreifen

Die „Imagination Gap“ – die Schwierigkeit, sich die transformativen Möglichkeiten von KI konkret vorzustellen – ist eine der größten Hürden bei der Digitalisierung von Unternehmen. Doch mit den richtigen Methoden und einer strukturierten Herangehensweise lässt sich diese Lücke überbrücken.

Die gute Nachricht: Sie müssen diesen Weg nicht allein gehen. Als TÜV-zertifizierter KI-Berater mit jahrzehntelanger Erfahrung in der internationalen technischen Kommunikation unterstütze ich Sie dabei, die relevanten KI-Potenziale in Ihrem Unternehmen zu identifizieren und erfolgreich zu realisieren.

Der erste Schritt ist ein unverbindliches Erstgespräch, in dem wir gemeinsam erkunden, wie eine Potenzialanalyse für Ihr Unternehmen aussehen könnte. Nutzen Sie diese Chance, um herauszufinden, welche „Koffer auf Rädern“ – welche offensichtlichen, aber transformativen Innovationen – in Ihrem Unternehmen nur darauf warten, entdeckt zu werden.

Über den Autor: Stefan Weimar ist TÜV-zertifizierter KI-Consultant und Diplom-Ingenieur mit über 30 Jahren Erfahrung in der technischen Kommunikation. Als Gründer von PRODOC begleitet er mittelständische Unternehmen bei der digitalen Transformation ihrer internationalen Kommunikation.