Warum du erst deinen Ist-Zustand kennen musst, bevor du über KI nachdenkst
Viele greifen heute zur Künstlichen Intelligenz, als wäre sie ein Zauberstab. Ein Klick, und schon laufen Prozesse von allein. Die Realität sieht oft anders aus.
KI ist kein Allheilmittel, sondern ein Werkzeug. Und wie jedes Werkzeug wirkt sie nur, wenn die Grundlagen stimmen.
In diesem Artikel bekommst du Impulse, wann KI Sinn macht und warum eine schonungslose Aufnahme deiner Ist-Situation der entscheidende Schritt ist.
1. Analoge Prozesse ohne Grundlage
Gefahr:
Wer versucht, eine KI auf analoge Abläufe zu setzen, baut ein Kartenhaus auf Sand. Ohne Digitalisierung hat die beste Technik keinen Halt.
Praxisbeispiel:
Ein Unternehmen wollte mit KI die Ablage automatisieren. Doch die Akten lagen immer noch in Papierordnern, verteilt über mehrere Abteilungen. Bevor die Daten überhaupt digital erfasst waren, lief die KI ins Leere.
Erkenntnis:
Wenn du deine Prozesse nicht digital hast, bringt dir KI nichts. Digitalisiere zuerst das, was analog ist. So schaffst du eine stabile Grundlage.
2. Falsche Hoffnung: KI statt einfacher Automatisierung
Gefahr:
Viele erwarten von KI Wunder, die eine einfache Automatisierung längst leisten könnte. Das kostet Zeit, Geld und Nerven.
Praxisbeispiel:
Ein Team wollte mit KI Rechnungen prüfen. Nach langer Schulung, teuren Lizenzen und komplexer Einführung stellte sich heraus, dass ein einfacher Workflow mit festen Regeln gereicht hätte.
Erkenntnis:
Bevor du an KI denkst, prüfe, ob ein einfacher digitaler Ablauf schon reicht. Automatisierung ist oft der bessere erste Schritt.
3. Fehlende Ist-Aufnahme: Der blinde Fleck
Gefahr:
Wer nicht weiß, wo er heute steht, kann kein klares Ziel setzen. Die Folge sind Insellösungen, die selten zusammenpassen.
Praxisbeispiel:
Ein Unternehmen wollte KI nutzen, um Kundenanfragen vorherzusagen. Niemand hatte geprüft, ob die Daten dazu sauber genug waren oder ob es klare Prozesse gab, die diese Anfragen überhaupt korrekt erfassten.
Erkenntnis:
Nimm deine Ist-Situation schonungslos auf. Wo liegen Lücken? Was fehlt? Nur so findest du heraus, ob KI wirklich die richtige Lösung ist.
4. Schlechte Daten verderben das Ergebnis
Gefahr:
KI lebt von Daten. Wenn sie unvollständig, fehlerhaft oder alt sind, entstehen falsche Ergebnisse.
Praxisbeispiel:
Ein Unternehmen setzte KI für die Lagerplanung ein. Doch die Bestandsdaten waren veraltet, weil niemand regelmäßig kontrollierte. Die KI traf Vorhersagen, die das Lager voll laufen ließen, statt es zu optimieren.
Erkenntnis:
Hier kommt Lean Management ins Spiel. Kläre erst die Ursache, warum Daten schlecht sind. Sorge für verlässliche Abläufe, die deine Daten aktuell und korrekt halten. So legst du die Basis für eine wirksame KI.
5. Keine klare Zieldefinition
Gefahr:
Ohne Ziel wird jede Technik zum Selbstzweck. Dann entsteht Spielerei, aber kein Mehrwert.
Praxisbeispiel:
Ein Team führte KI ein, um Kundenfeedback auszuwerten. Doch niemand wusste, was mit den Ergebnissen passieren sollte. Das Feedback lag schön aufbereitet da, doch niemand leitete Maßnahmen ab.
Erkenntnis:
Setze ein klares Ziel. Kläre, was du verbessern willst, welche Daten du brauchst und was am Ende besser sein soll.
Meine Empfehlung an Dich:
KI wirkt nur, wenn der Boden vorbereitet ist. Stell dir vor, du willst Gemüse anbauen. Du kannst die besten Samen kaufen, aber wenn der Boden voller Steine ist, wächst nichts. So ist es auch mit KI.
Meine Empfehlung: Starte immer mit einer ehrlichen Ist-Aufnahme. Nutze dein Lean-Wissen, um Prozesse zu verschlanken, Daten zu säubern und Verantwortlichkeiten zu klären. So kannst du sicher sein, dass die KI am Ende nicht nur effizient, sondern auch wirksam ist.
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KI braucht einen stabilen, digitalen Boden. Analoge Prozesse müssen erst digitalisiert werden.
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Manchmal reicht eine einfache Automatisierung, bevor KI ins Spiel kommt.
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Lean Management hilft dir, deine Datenqualität und Prozesse so zu verbessern, dass KI am Ende spürbaren Nutzen bringt.
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Im Gespräch mit Alexander Pokorny berichtet er, wie ein Zwei-Tages-Seminar ihn zum KI-Potenzial brachte, daraus ein Buch entstand – und warum er heute mit 19 KI-Avataren arbeitet.
