7 Anfängerfehler beim KI-Einstieg – und wie es richtig geht

Nach der ersten Begeisterung über neue KI-Anwendungen zieht bei vielen Berufstätigen eine gewisse Ernüchterung ein: So gross ist die Arbeitserleichterung doch nicht; manches Werkzeug darf am Arbeitsplatz offiziell gar nicht verwendet werden – oder bald taucht schon das nächste Alternativangebot auf, das ebenfalls interessant erscheint. Häufig stehen bestimmte Anfängerfehler beim KI-Einstieg dahinter, sowohl bei den einzelnen Nutzerinnen und Nutzern wie bei Unternehmen insgesamt. Die zielorientierte Auswahl und geplante Implementierung in den betrieblichen Alltag hilft, sie zu verhindern.

Xebia unterstützt Fachleute und Organisationen in allen Facetten der Digitalisierung und insbesondere im Bereich der Datenanwendungen und Künstlichen Intelligenz (KI) und hilft ihnen damit, zukunftsfähig zu werden. Dabei hat sich gezeigt, dass Einsteiger ohne professionelle Beratung mit typischen Schwierigkeiten kämpfen. Viele Projekte liefern nicht die erwarteten Effizienzgewinne oder überschreiten die Budgets. Besonders im B2B-Bereich stellt sich die Frage, wie Unternehmen KI sinnvoll einsetzen können, um wirtschaftlichen Mehrwert zu generieren. Die folgenden Strategien helfen dabei..

1. Nicht von gerade populären KI-Tools ausgehen
   Regelmässig erscheinen neue Listen mit angesagten KI-Tools, die jedoch meist auf den Consumer-Markt oder generative KI-Werkzeuge wie ChatGPT oder Midjourney fokussiert sind. Unternehmen sollten sich nicht von allgemein populären Trends leiten lassen, sondern ihren spezifischen Bedarf klären: Welche Herausforderungen bestehen im Unternehmen und auf Kundenseite, welche Prozesse könnten optimiert werden? Erst nach dieser Analyse sollte gezielt nach passenden KI-Lösungen gesucht werden.

2. KI als Werkzeug sehen, nicht als Wundermittel
   Der Begriff «Künstliche Intelligenz» weckt oft überzogene Erwartungen oder sogar Ängste. In Wahrheit handelt es sich um mathematische Modelle, die Wahrscheinlichkeiten berechnen und Muster erkennen. KI sollte weder als revolutionäre Technologie mystifiziert noch als Spielerei abgetan werden. Unternehmen wählen besser einen pragmatischen Ansatz: KI ist ein leistungsfähiges Werkzeug, das innerhalb definierter Grenzen Prozesse verbessern kann – aber kein Allheilmittel für alle geschäftlichen Herausforderungen, dass Arbeiten zukünftig quasi von selbst erledigt.

3. Wirklich relevante Business-Probleme angehen
   Viele Unternehmen neigen dazu, neue KI-Technologien zu testen und erst danach nach Anwendungsmöglichkeiten zu suchen. Dies führt oft zu Fehlinvestitionen. Der bessere Ansatz: Zuerst betriebliche Herausforderungen identifizieren und anschließend prüfen, ob und wie KI zur Lösung beitragen kann. Beispielsweise können KI-gestützte Systeme bei der Nachfrageprognose, im Kundenservice oder in der Qualitätssicherung erhebliche Effizienzgewinne bringen – aber nur, wenn sie gezielt implementiert werden.

4. Generative KI oft nicht die beste Lösung
   Während generative KI häufig im kreativen Bereich eingesetzt wird, bietet analytische KI für Unternehmen vielfach einen deutlich höheren Mehrwert. Sie kann grosse Mengen an Geschäftsdaten auswerten, Muster erkennen und fundierte Entscheidungsgrundlagen schaffen. Anwendungsfälle sind beispielsweise die Optimierung von Lieferketten, prädiktive Instandhaltung (Predictive Maintenance) oder die Analyse des Kundenverhaltens zur gezielten Marktbearbeitung. Hierbei sollte die Unternehmensstrategie als Leitlinie für den KI-Einsatz dienen.

5. Geeignete Verantwortliche bestimmen
   Um den maximalen Nutzen aus KI-Anwendungen zu ziehen, ist es entscheidend, die richtigen Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter einzubeziehen. Besonders Fachkräfte aus Bereichen wie Controlling, Sales oder Logistik bringen oft bereits Erfahrung im Umgang mit Daten und Wahrscheinlichkeiten mit. Diese Teams können realistische Einsatzmöglichkeiten besser einschätzen als beispielsweise kreative oder redaktionelle Abteilungen, die oft eher mit generativer KI experimentieren.

6. Kompetenzen gezielt entwickeln
   Führungskräfte benötigen ein fundiertes Verständnis für die Möglichkeiten und Grenzen von KI. Reine Anwenderkurse sind oft zu oberflächlich, während tief technische Schulungen für viele Entscheider nicht relevant sind. Empfehlenswert sind für sie betriebswirtschaftlich fokussierte Formate wie «Analytics Translation» (2 Tage), die kompakt Methoden zur Identifikation und Umsetzung von KI-Projekten im eigenen Unternehmen vermitteln. Damit können Führungskräfte fundierte strategische Entscheidungen treffen.

7. Pilotprojekte mit Perspektive planen
   Grosse Konzerne können sich Experimentierphasen mit KI oft leisten, ohne direkten wirtschaftlichen Druck. Mittelständische Unternehmen sollten jedoch gezielt und mit realistischen Budgets planen. Pilotprojekte sollten von Anfang an so angelegt sein, dass sie sich in den regulären Geschäftsbetrieb überführen lassen. Ein sinnvoller Richtwert für den Budgetrahmen liegt bei mindestens 50’000 Fr., um erste Anwendungsfälle wirtschaftlich tragfähig zu machen. Nur so entsteht echter geschäftlicher Mehrwert.

Fazit: KI mit strategischem Fokus einsetzen

Für Profi-Anwender und Unternehmen liegt der Schlüssel zum Erfolg von KI-Projekten in einem strategischen, problemorientierten Ansatz. Statt auf Trends zu setzen, sollten Führungskräfte gezielt betriebliche Herausforderungen identifizieren und prüfen, welche KI-Anwendungen echten Mehrwert bringen. Analytische KI bietet dabei oft mehr Potenzial als generative Modelle. Mit den richtigen Verantwortlichen, gezielter Weiterbildung und durchdachter Budgetierung können Unternehmen sicherstellen, dass ihre KI-Projekte nicht nur Experimente bleiben, sondern langfristige Wettbewerbsvorteile schaffen.

Zu KI-Einsatz im Unternehmen beraten lassen

Wie sich die Datenbestände im Unternehmen erschliessen und mittels KI nutzen können, sagt Ihnen Jonas Dischl, CTO und Head of Data, Architecture & Engineering Xebia Schweiz. Sie erreichen ihn über: jonas.dischl@xebia.com