Vom KI-Tool zum neuen Arbeitsprozess
Viele Unternehmen experimentieren inzwischen mit KI. Sie schreiben Texte, fassen Meetings zusammen und generieren Grafiken. Aber richtig spannend, sind nicht einzelne Aufgaben, sondern eine veränderte Zusammenarbeit dank KI.
Die neue Fragestellung
Was 2023 bei mir mit ersten Texten und Bildern begann, ist heute ein ziemlich eingespielter Arbeitsprozess. Dabei haben sich auch meine Fragen verändert: Nicht mehr nur Was kann dieses Tool?
Vielmehr müssen wir jetzt definieren, welche Arbeiten wir künftig anders machen können dank KI. Dies betrifft alle Prozesse einer Unternehmung.
Nicht beim Tool anfangen
Viele Unternehmen starten verständlicherweise beim Tool. Sie testen ChatGPT, Copilot oder eine Fachlösung und suchen danach nach möglichen Anwendungen. Ich empfehle den umgekehrten Weg:
Einen echten Prozess nehmen, der heute Zeit kostet, viele Personen bindet oder immer wieder für Reibung sorgt. Und dann prüfen, was KI darin tatsächlich besser machen könnte. Dies ermöglicht eine konkrete Beurteilung, was sich mit KI im Arbeitsalltag verbessert.
Vom Tool zum Prozess
Ein neues KI-Tool ist schnell ausprobiert. Man schreibt einen Prompt, lässt zusammenfassen und generiert ein paar Entwürfe. Das kann Zeit sparen. Aber das alleine verändert noch keine internen Prozesse.
Gerade in Unternehmen arbeiten mehrere Personen und Systeme an gemeinsamen Fragestellungen und Aufgaben. Jemand liefert neue Informationen, Fachpersonen prüfen, andere entscheiden und am Schluss muss jemand dafür geradestehen und es freigeben.
Die Zwischenschaltung von KI-Tools macht den bestehende Prozess leider nicht automatisch besser.
Erst verstehen, dann automatisieren
Darum würde ich bei einem neuen KI-Prozess zuerst ziemlich klassisch anfangen: Wer macht heute was? Wo entstehen Schleifen und wie lange dauern diese? Wo wird Wissen immer wieder neu zusammengesucht? Was braucht wirklich Fachwissen und wo steckt vor allem Fleissarbeit?
Erst dann wird interessant, was KI übernehmen oder vorbereiten kann.
Das kann beispielsweise Recherche sein, ein erster Entwurf, das Strukturieren vorhandener Informationen oder das Vergleichen unterschiedlicher Dokumente oder Daten.
Hier muss genau geprüft werden, wo bringt KI viel und wo wenig. Auch das Ausschliessen einer KI-Automatisierung gehört zum Lernprozess. Aktuell verbessern sich die KI-Tools schneller, als wir testen können.
Wo bleibt der Mensch?
„Human in the loop“ klingt inzwischen fast wie ein Pflichtbegriff. Die wichtige Frage ist natürlich, wo genau brauchen wir zwingend Menschen im Prozess und deren Urteil, Prüfung und Entscheid.
Muss die Fachperson wirklich jede einzelne Zwischenstufe kontrollieren? Oder reicht es, wenn sie an einem entscheidenden Punkt prüft und korrigiert? Was würden Stichproben bringen? Natürlich hängt das alles stark von Regulatorien und der Governance ab.
Wo braucht es Erfahrung? Wo Kontext? Wo Verantwortung? Und wo kann ein System ziemlich selbständig vorarbeiten? Diese Überlegungen sind wichtiger als die Wahl der Tools.
Einen echten Prozess testen
Statt gleich einen grossen KI-Rollout zu planen, empfehle ich mit einem überschaubaren Piloten starten. Die Fachpersonen müssen ausprobieren können, korrigieren und verstehen, warum etwas funktioniert oder eben nicht.
Als erfahrene IT-Projektleiterin verbinde ich Fach und IT. Ich unterstütze beim Setup, kläre Anforderungen und begleite die Umsetzung zwischen Entwicklung, Product Owner und deinem Team.
3 Tipps
KI in Prozesse integrieren
Nimm eine Aufgabe, die heute tatsächlich Zeit und Ressourcen bindet. Nicht einen künstlichen KI-Use-Case.
Zeit, Qualität, Fachaufwand und Ergebnis nebeneinanderstellen. Erst dadurch wird sichtbar, ob der neue Prozess wirklich besser ist.
Fachpersonen nicht erst am Schluss informieren. Gemeinsam testen, korrigieren und daraus eine Arbeitsweise entwickeln, die sie später selbst weiterführen können.
Der grösste Hebel entsteht, wenn wir KI und Prozess gleichzeitig neu denken.
