Ich war neulich auf einer Messe und kam ins Gespräch mit einem Geschäftsführer aus dem produzierenden Mittelstand.
Er erzählte mir, dass er sich ums Budget für KI keine Sorgen macht. Er hatte großzügig geplant, weil er davon ausging, dass die Implementierung der notwendigen KI-Tools teuer werden wird.
Seine Sorge war eine ganz andere. Er wollte wissen, wie lange es dauert, bis überhaupt jemand im Haus etwas davon merkt. Ein halbes Jahr? Ein Jahr?
Ich habe ihm zwei Dinge gesagt. 1. Das Budget wird mit ziemlicher Sicherheit reichen. 2. Die ersten sichtbaren Ergebnisse kommen deutlich früher, als er denkt — vorausgesetzt, er setzt an der richtigen Stelle an.
Über genau diese Stelle möchte ich heute schreiben. Also nicht über das Aufsetzen eines KI-Projekts, sondern über den Schritt davor: Woran erkennen Sie, welche Aufgabe sich für einen Quick Win überhaupt eignet?
Was ein Quick Win ist
Ein Quick Win ist eine Aufgabe, die es in Ihrem Haus schon lange gibt und die mit einem vorhandenen KI-Werkzeug spürbar schneller wird. Jeder sieht den Unterschied, ohne dass man ihn erst ausrechnen muss.
Wichtig ist mir dabei eine Abgrenzung: Ein Quick Win ist nicht der Ertrag. Er ist der Nachweis, dass etwas geht.
Er beantwortet die Frage „Bringt das bei uns überhaupt etwas?" und erst diese Antwort macht die größeren Schritte möglich, bei denen KI dann tatsächlich in Ihre Kernprozesse hineinwächst. Wer den ersten Schritt überspringt, diskutiert den zweiten oft monatelang.
Sieben Punkte, die bei einem Quick Win helfen
Aber in der Praxis ist das wie immer nicht ganz leicht umzusetzen. Deshalb hier meine 7 Kriterien, die helfen, genau diesen Quick Win zu definieren:
1. Die Aufgabe kommt oft vor.
Eine Aufgabe, die zweimal im Jahr anfällt, kann noch so mühsam sein — sie eignet sich trotzdem nicht. Es muss etwas sein, das jemand jede Woche macht, besser noch jeden Tag: wiederkehrende Kundenanfragen, Standardberichte, Protokolle.
2. Ein einzelner Durchgang kostet heute spürbar Zeit.
Häufig allein reicht nicht, es muss auch aufwendig sein. Nehmen Sie die Angebotserstellung: Daten zusammensuchen, Textbausteine anpassen, Formulierungen prüfen, ins Layout bringen.
In einer randomisierten Studie von 2023, in Science erschienen, bearbeiteten 453 Fachkräfte solche Schreibaufgaben mit KI-Unterstützung rund 40 Prozent schneller. Die Studie lief noch mit einer alten Modellgeneration und die Autoren selbst weisen darauf hin, dass die Prüfzeit den Gewinn in der Praxis etwas schmälert. Als Größenordnung finde ich sie trotzdem hilfreich.
3. Vorher und nachher lassen sich nebeneinanderlegen.
Sie brauchen kein Messkonzept, aber Sie brauchen einen Vergleich, den jeder sofort versteht. Zwei Angebote nebeneinander. Die Bearbeitungszeit für zehn Tickets vorher und nachher. Wenn Sie nach vier Wochen erklären müssen, warum es besser geworden ist, war es der falsche Fall.
4. Die Aufgabe rührt kein Kernsystem an.
Hier liegt das größte Missverständnis, das mir begegnet: Viele glauben, KI beginne mit einer Schnittstelle ins ERP. Die Fälle, die ich zuerst angehen würde, brauchen davon nichts. Ein Angebotstext wird nicht im Warenwirtschaftssystem geschrieben. Eine Wettbewerbsübersicht auch nicht.
5. Das Werkzeug ist schon im Haus.
Der zweite große Irrtum ist der, dass man erst etwas Eigenes bauen müsse, das genau zum Unternehmen passt. Ich verstehe den Impuls gut. Etwas Eigenes fühlt sich nach einer richtigen Antwort an.
Der MIT-Bericht „The GenAI Divide" von 2025 kommt allerdings zu dem Ergebnis, dass zugekaufte Standardlösungen etwa doppelt so häufig in den Produktivbetrieb kommen wie Eigenentwicklungen. Er deckt sich mit dem, was ich sehe: In den meisten Unternehmen liegen die passenden Lizenzen längst da.
6. Ein Mensch kann das Ergebnis in Minuten prüfen.
Das ist mein wichtigstes Kriterium und es wird am häufigsten übersehen. KI liefert eine Wahrscheinlichkeitsrechnung, kein geprüftes Ergebnis. Ein Angebotsentwurf lässt sich in fünf Minuten gegenlesen. Eine Wettbewerbsübersicht auch, wenn die Quellen danebenstehen. Eine Aufgabe, deren Ergebnis niemand in vertretbarer Zeit beurteilen kann, ist deshalb kein Einstieg, sondern eher ein Risiko.
7. Die Daten dürfen da rein.
Ich würde empfehlen, am Anfang bei Aufgaben ohne sensible Daten zu bleiben: Entwürfe, Zusammenfassungen, öffentlich verfügbare Informationen. Nicht, weil alles andere verboten wäre, sondern weil Sie sonst neben der Sachfrage gleich noch eine Datenschutzfrage klären müssen. Und dann dauert es wieder ein halbes Jahr.
Wenn eine Aufgabe alle sieben Punkte erfüllt, würde ich sie nehmen. Bei fünf oder sechs meist auch. Fehlt Punkt 6, sollten sie es weglassen.
Womit das geht und womit noch nicht
Für den Anfang genügen die allgemeinen Sprachwerkzeuge: ChatGPT, Claude, Gemini oder Microsoft 365 Copilot. Sie arbeiten mit dem, was Sie hineingeben, und brauchen keine Anbindung an Ihre Systeme. Genau deshalb eignen sie sich.
Liegen lassen würde ich am Anfang die KI-Agenten und die Automatisierungsplattformen, die Aufgaben selbstständig abarbeiten, und alles, was an ERP oder CRM andocken muss. Das kann später sehr viel bringen. Am Anfang schaffen Sie sich damit aber genau das Projekt, das Sie eigentlich vermeiden wollen.
Zurück zu der Frage, die mir der Geschäftsführer in unserem Gespräch gestellt hat: Wie lange dauert es, bis wir etwas sehen?
Ich habe ihm damals natürlich keine Wochenzahl nennen können und ich würde es auch heute nicht tun. Die ehrliche Antwort ist, dass es weniger an der Technik hängt als daran, welche Aufgabe man sich zuerst vornimmt. Die sieben Kriterien oben sind nichts anderes als eine Hilfe bei einer entsprechenden Auswahl.
Was Sie mit dem Budget machen, das Sie dafür nicht gebraucht haben, ist dann eine ganz andere Frage.
P.S. Wenn Sie gerade überlegen, wo Sie anfangen sollen, und die Kandidatenliste nicht kürzer wird: Melden Sie sich gern, dann schauen wir gemeinsam drauf.
P.P.S Alle bisherigen KI-Briefings finden Sie hier: https://ki-briefing.kit.com
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KI-Kompetenz für Geschäftsführer:innen
Eine Unterstützungshilfe für die oberste Leitungsebene, die ihre KI-Einführung konkret angehen wollen
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Hinweis: Dieser Beitrag ist in enger Zusammenarbeit mit KI geschrieben worden und persönlich von Dr. Beate Freuding, Geschäftsführerin von The Digital Leader, kuratiert. Der Beitrag dient der allgemeinen Information und Orientierung. Er stellt keine Rechtsberatung dar und kann eine individuelle juristische Prüfung im Einzelfall nicht ersetzen. Für Entscheidungen, die auf Basis dieses Beitrags getroffen werden, übernimmt die Autorin keine Haftung.