KI ist Neuland! Und dafür braucht es einen Fahrplan.
Die meisten Unternehmen stehen beim Thema Künstliche Intelligenz (KI) heute am Anfang eines neuen Weges. Trotz gehyptem Potenzial und spektakulärer Technologie fehlt oft das Wissen über konkrete Schritte, Stolperfallen und wie sich die Chancen mit gesundem Pragmatismus wirklich heben lassen. Wer einen klaren, realistischen KI-Fahrplan entwickelt, schafft die Grundlage für nachhaltigen Unternehmenserfolg und bringt Innovation praxisnah ins Rollen.
Viele Fragen bleiben zunächst offen: Wo starten? Welche Daten kann ich nutzen? Wie verhindere ich, dass KI-Initiativen im Pilotstadium stecken bleiben? Die Antwort: Mit einer pragmatischen Strategie, die das Neuland systematisch erschließt.
Warum der KI-Fahrplan so wichtig ist:
- KI-Projekte berühren Prozesse, Kultur, IT und Organisation. Somit ist Chaos vorprogrammiert, wenn der Weg fehlt.
- Ohne Datenstrategie keine tragfähigen KI-Ergebnisse.
- Planlosigkeit führt zu Frust, Fehlinvestitionen und Demotivation.
Was macht einen realisierbaren KI-Fahrplan aus?
Künstliche Intelligenz braucht Klarheit: die meisten Fehlschläge resultieren aus mangelnder Zieldefinition, schwankender Datenbasis, fehlender Nutzerakzeptanz oder Überforderung der Teams. Ein KI-Fahrplan sorgt für Übersicht statt Aktionismus:
- Strukturierter Einstieg statt blindem Technologiekauf
- Abgestimmte Ziele und messbare Kriterien als Leitplanke
- Passende Use Cases mit echten Daten & nachvollziehbarem Mehrwert
- Kompetente Partner & Tools: Von Open Source bis Speziallösungen
- Datenstrategie: Ohne Datengrundlage keine Wertschöpfung durch KI
- Change Management: Mitarbeitende einbinden, Ängste abbauen
Wichtiger Merksatz: KI-Einführung ist (wie Digitalisierung insgesamt) Chefsache, aber ohne breites Team-Backing und strategisches Vorgehen kaum skalierbar.
6 Schritte zur Einführung von Künstlicher Intelligenz im Unternehmen
Wo stehst du, wo soll es hingehen und wie ist dein langfristiger Plan?
Schritt 1: Ausgangslage & Potenziale analysieren
Wo stehst du heute? Analysiere deine Prozesse, Datenlandschaft und bereits laufende Digitalisierungsprojekte. Nutze Workshops mit den Fachbereichen und IT, um typische Reibungspunkte und grobe Chancenbereiche zu identifizieren.
Typische Fehler in der Praxis:
- Start ausschließlich von der IT oder nur aus Hype motiviert
- Datenqualität oder -zugänglichkeit wird erst spät überprüft
- Keine Priorisierung: Es wird zu breit oder mit zu vielen Insellösungen begonnen
Beginne mit überschaubaren, sinnvoll abgegrenzten Pilotbereichen, wie etwa Dokumentenmanagement, Vertragsmanagement oder im Kundenservice.
Schritt 2: Ziele definieren und klar machen, was KI leisten soll
Stelle dir und deinem Team die Fragen: Was erwarte ich konkret? Will ich Bearbeitungszeiten halbieren, Kosten sparen, neue Services schaffen oder Compliance stärken? Definiere Quick Wins genauso wie langfristige Zielgrößen, bliebe dabei aber realistisch.
Erfolgsfaktor: Ziele müssen messbar, erreichbar und für Stakeholder nachvollziehbar sein. Nutze z.B. KPIs zu Durchlaufzeiten, Automatisierungsgrad, Fehlerreduktion oder Kundenzufriedenheit.
→ Vertiefe das Thema Zieldefinition im Beitrag KI-Software: Wie sie Routinen killt und Unternehmen nach vorn katapultiert (inkl. Whitepaper-Download!)
Schritt 3: Use Cases auswählen – die besten Anwendungsfälle finden
Setze auf Use Cases, die ein echtes Problem lösen, gut strukturierten Datenzugang bieten und zunächst überschaubar bleiben. Typische Einstiegsszenarien sind Dokumentenklassifikation, Prozessautomatisierung im Backoffice, intelligente Workflows (siehe Papierstapel scannen & Dokumente automatisiert sortieren - jetzt mit KI-Power) oder KI-basierte Vertragsprüfung.
Priorisiere die Fälle, die mit bestehenden Kompetenzen und deiner IT-Landschaft realisierbar sind – und überfordere weder dein Team noch deine Budgetplanung.
ProTipp:
- Notiere für jeden potenziellen Use Case: Was ist der Mehrwert?
- Welche Daten stehen zur Verfügung?
- Wie sehen messbare Ergebnisse aus?
Schritt 4: Datenstrategie aufbauen - das Fundament für jede KI
Die wichtigsten KI-Initiativen stehen und fallen mit der Verfügbarkeit, Qualität und Sicherheit der Daten. Ohne gepflegte, strukturierte Daten funktioniert keine KI – keine Ausnahme!
- Stammdaten, Transaktionsdaten, unstrukturierte Dokumente: Woher kommen deine Daten, wie oft werden sie gepflegt?
- Datenqualität & Governance: Welche Standards gelten bei dir? Gibt es einen Datenverantwortlichen?
- Zugriffsrechte, Datenschutz, Compliance (z.B. DSGVO): Wer darf was und wie werden personenbezogene Daten geschützt?
Nutze dazu praxiserprobte Tools wie ALBERT | AI oder spezielle DMS- und Workflow-Lösungen (siehe Revisionssicher archivieren nach GoBD mit agorum core).
Schritt 5: Infrastruktur wählen - von Cloud bis KI-Toolbox
Ob KI aus der Cloud oder On-Premises: Die Infrastruktur muss zu deinem Datenschutz, der Planungssicherheit und den Integrationszielen passen. Prüfe dabei auch Partner und Dienstleister auf Erfahrung im KI-Segment. Eine flexible, offene Architektur erleichtert die spätere Erweiterung.
- Hybride Ansätze (lokal und Cloud-KI) ermöglichen den Start mit sensiblen und weniger sensiblen Daten.
- ALBERT | AI Operating System ist ein Baukastensystem für modulare KI-Integration im Unternehmen (Mehr erfahren).
- Auto-Scaling, Monitorings, Authentifizierung und Anbindung an Bestandssysteme (ERP, DMS) sind Pflicht.
Schritt 6: Umsetzung starten, dranbleiben und kontinuierlich verbessern
Jetzt wird es konkret: Starte mit einem klar abgegrenzten, iterativen Pilotprojekt – setze dabei auf schnelle Ergebnisse und sichtbare Erfolge. Baue ein interdisziplinäres Team aus Prozess-, IT- und Datenkompetenz auf, entweder intern oder gemeinsam mit erfahrenen Partnern.
Wichtige Erfolgsfaktoren:
- Fehler als Lernchance nutzen: Iteriere und passe Zielsetzung sowie Methoden flexibel an.
- Schnell erste Erfolge (Quick Wins) sichtbar machen – so steigt die Akzeptanz im Unternehmen.
- Erfolge kommunizieren: Erzähle Geschichten aus der Praxis, schaffe Anreize und mache Mut zum Mitmachen.
Nützliche Tipps rund um Rollout und Akzeptanzsteigerung findest du hier: DMS-Einführung: Tipps für den erfolgreichen Start
Praxisbeispiel: KI-Einführung im Mittelstand – so lief das Projekt ab
Ein mittelständisches Fertigungsunternehmen hat im Rahmen seiner Digitalstrategie einen KI-Fahrplan entwickelt. Ausgangspunkt war der Wunsch, die Bearbeitung von Lieferscheinen und Eingangsrechnungen zu automatisieren (siehe Referenz).
- Im ersten Schritt wurden manuelle Prozesse katalogisiert und der Datenbestand analysiert. Ergebnis: Viele Daten waren auf Papier, aber nur teilweise elektronisch verfügbar und uneinheitlich erfasst.
- In Workshops definierten Fachbereiche und IT konkrete Ziele: Durchlaufzeiten halbieren, Fehler reduzieren und Compliance verbessern.
- Die Entscheidung fiel auf ein KI-basiertes DMS mit intelligenten Dokumentenerkennungsmodulen (z.B. ALBERT | AI Dienste).
- Nach der Aufbereitung der Daten und Migration ins neue System startete das Team mit einem Pilotprojekt, das klare KPIs für Zeitaufwand, Fehlerquote und Nutzerakzeptanz vorsah.
- Innerhalb von sechs Monaten konnten über 70% der eingehenden Dokumente automatisiert digitalisiert und verarbeitet werden – inklusive automatischer Rechnungsfreigabe und digitaler Aktenführung.
- Mit internen Schulungen und offenen Feedback-Runden wurde der Change Management-Prozess flankiert. Lessons Learned: Die Datenbasis muss stimmen, Mitarbeitende müssen von Anfang an eingebunden werden – nur so klappt die nachhaltige Skalierung.
Mehr Praxisberichte findest du im Beitrag Volltextsuche mit dem DMS agorum core.
Serviceangebote, Tools & Downloads
- ALBERT | AI Universum: Dein modulares KI-Werkzeug für die Praxis
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Weitere Checklisten, Praxisleitfäden und Demo-Termine findest du jederzeit auf unserer Website oder in der agorum® Blogwelt.
Dein KI-Fahrplan: Checkliste & Roadmap
- Potenziale identifizieren und priorisieren
- Klare Ziele und KPIs festlegen
- Machbare Use Cases auswählen
- Datenstrategie und Bereinigung starten
- Passende Infrastruktur aufbauen
- Pilotprojekt umsetzen, kontinuierlich lernen & optimieren
Jeder Schritt ist ein kleiner Sprint – mach dich bereit, Feedback zu nutzen, Fehler zu akzeptieren und gemeinsam zu wachsen!
Fazit: Mit System und Mut zum Start - so wird KI zum echten Treiber
Künstliche Intelligenz ist nicht die Zukunft, sondern das Werkzeug, um dein Unternehmen weiterzubringen, solange du strukturiert und realitätsnah vorgehst. Neuland darf keine Ausrede für Stillstand sein: Mit dem richtigen KI-Fahrplan, einer tragfähigen Datenbasis und Teamarbeit entwickelst du Schritt für Schritt echte Mehrwerte. Lass dich beraten, diskutiere im Team, nutze Checklisten und Tools wie ALBERT | AI: Dann gelingt KI und wird zum Teil deiner Erfolgsgeschichte.
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