Viele Unternehmen testen derzeit künstliche Intelligenz: Ein Team erstellt Texte mit einem Sprachmodell, ein anderes lässt Besprechungen zusammenfassen, ein drittes erprobt einen Assistenten für internes Wissen. Nach einigen Wochen heißt es oft: „Das funktioniert erstaunlich gut.“ Für eine Managemententscheidung reicht das allerdings nicht.
Ein Pilot ist nicht schon dann erfolgreich, wenn die Technik Ergebnisse liefert. Er ist erfolgreich, wenn das Unternehmen danach begründet entscheiden kann: ausrollen, anpassen oder beenden. Dafür muss der Versuch von Beginn an als Entscheidungsprozess angelegt sein – nicht als unverbindliches Ausprobieren.
Mit einem Arbeitsproblem beginnen
Am Anfang sollte nicht die Frage stehen: „Welches KI-Tool wollen wir einsetzen?“ Besser ist: „Welche wiederkehrende Aufgabe kostet viel Zeit, verursacht Rückfragen oder führt häufig zu Nacharbeit?“ Erst danach wird geprüft, ob KI überhaupt das geeignete Mittel ist. Manchmal sind ein klarerer Ablauf, eine bessere Vorlage oder herkömmliche Automatisierung die einfachere Lösung.
Für einen ersten Piloten eignet sich ein eng abgegrenzter Prozess mit genügend vergleichbaren Fällen. Beispiele sind die Vorbereitung wiederkehrender Kundenanfragen, die Zusammenfassung umfangreicher Unterlagen, die Erstellung von Besprechungsprotokollen oder die Aufbereitung interner Informationen. Die Ergebnisse sollten fachlich gut prüfbar sein, mögliche Fehler überschaubare Folgen haben.
Die Ausgangslage festhalten
Wer den Nutzen später belegen will, braucht vor dem Start eine Ausgangsbasis. Wie lange dauert die Aufgabe heute? Wie häufig fällt sie an? Wo entstehen Fehler, Rückfragen oder Wartezeiten? Welche Qualität wird erwartet?
Dafür ist keine monatelange Prozessanalyse nötig. Oft reichen zehn bis 20 typische Fälle und eine pragmatische Erhebung des heutigen Aufwands. Ohne diese Basis bleibt nach acht Wochen nur ein Eindruck. Ein gelungenes Einzelbeispiel sagt wenig über den Nutzen im Arbeitsalltag aus.
Ein Pilot braucht Grenzen
Vor dem Start sollte auf einer Seite festgehalten werden, was getestet wird: Ziel, Beteiligte, Daten, zugelassene Werkzeuge, Prüfschritte und Erfolgskriterien. Ebenso wichtig sind Grenzen: Was darf die KI vorbereiten? Was bleibt menschliche Aufgabe? Welche Fehler sind inakzeptabel? Wann wird der Test unterbrochen?
Ein Pilot kann über acht Wochen laufen. In Woche eins und zwei werden Ausgangslage, Fälle, Regeln und Zuständigkeiten geklärt. In den Wochen drei bis sechs wird mit realen Fällen getestet und dokumentiert. Woche sieben dient der Auswertung und Nachbesserung. In Woche acht trifft die Geschäftsführung die Entscheidung.
Fünf Kriterien für die Auswertung
Messbarer Nutzen: Wurde Bearbeitungszeit eingespart, die Qualität verbessert oder ein bislang liegen gebliebener Arbeitsschritt möglich? Zeitgewinn ist allerdings nicht automatisch eine Kostenersparnis. Das Unternehmen sollte klären, wofür die frei werdende Kapazität genutzt wird.
Tatsächlicher Aufwand: Lizenz- und Einführungskosten sind nur ein Teil. Hinzu kommen Schulung, Datenaufbereitung, fachliche Prüfung, Korrekturen, Betreuung und gegebenenfalls technische Anpassungen. Spart die KI zehn Minuten, verursacht aber zwölf Minuten Nacharbeit, ist wenig gewonnen.
Akzeptanz und Nutzung: Entscheidend ist nicht, ob einige besonders Interessierte das Werkzeug mögen. Entscheidend ist, ob die vorgesehenen Mitarbeitenden es im vereinbarten Prozess zuverlässig nutzen. Widerstand kann auf fehlende Kompetenz hindeuten – aber auch auf einen schlecht gewählten Anwendungsfall.
Qualität und Risiko: Wie häufig treten Fehler auf? Werden wichtige Informationen übersehen oder Inhalte erfunden? Können Mitarbeitende Fehler sicher erkennen? Je größer die Folgen eines Fehlers, desto strenger müssen Prüfung, Freigabe und Datenschutz gestaltet sein.
Übertragbarkeit: Ein Pilot kann im kleinen Kreis funktionieren und dennoch nicht skalierbar sein. Vor dem Ausbau ist zu prüfen, ob genügend geeignete Daten vorhanden sind, andere Bereiche vergleichbare Abläufe haben und Betrieb, Support sowie Verantwortlichkeiten geklärt werden können.
Drei legitime Entscheidungen
Nach acht Wochen sollte nicht automatisch der Roll-out folgen. „Ausrollen“ ist richtig, wenn Nutzen und Qualität belegt sind und der Prozess stabil betrieben werden kann. „Anpassen“ ist sinnvoll, wenn der Ansatz trägt, aber etwa Datenbasis, Prüfschritte oder Rollen verbessert werden müssen. „Beenden“ ist geboten, wenn Aufwand oder Risiko den Nutzen übersteigen. Auch das ist ein gutes Pilotergebnis: Das Unternehmen verhindert eine größere Fehlinvestition und hat seine Anforderungen besser verstanden.
Nicht nur ein IT-Projekt
Technische Partner können Werkzeuge einrichten, Systeme anbinden, Berechtigungen vergeben und den Betrieb gewährleisten. Die Managementfragen bleiben im Unternehmen: Welches Problem soll gelöst werden? Wer verantwortet den Prozess? Was gilt als ausreichende Qualität? Welcher Nutzen rechtfertigt den Ausbau?
Gerade KMU verfügen intern nicht immer über Zeit und Erfahrung, um diese Fragen zugleich fachlich, organisatorisch und technisch zu strukturieren. Spezialisierte externe Beratende können einen unabhängigen Blick einbringen, die Beteiligten zusammenführen und den Piloten so aufsetzen, dass am Ende tatsächlich eine Entscheidung möglich ist. Sie sollten dabei weder ein bestimmtes Tool um jeden Preis durchsetzen noch dem Unternehmen die Verantwortung abnehmen.
Der eigentliche Wert eines KI-Piloten liegt daher nicht in einer eindrucksvollen Demonstration. Er liegt in belastbaren Erkenntnissen über Nutzen, Aufwand und Voraussetzungen. Wer klein beginnt, sauber misst und eine klare Entscheidung trifft, kann erfolgreiche Anwendungen gezielt ausbauen – und ungeeignete beenden, bevor sie unnötig Zeit und Geld binden.
Der Autor
Alois Sillaber ist Unternehmensberater, Organisationsentwickler und Gründer von Kleos. Als KI-Transformationsberater begleitet er KMU und öffentliche Einrichtungen bei der Auswahl geeigneter KI-Anwendungsfälle, der strukturierten Umsetzung von Pilotprojekten und der verantwortbaren Verankerung im Arbeitsalltag. Sein Schwerpunkt liegt auf Prozessen, Organisation, Verantwortlichkeiten und Kompetenzaufbau.