KI-Beratung: auf Qualität achten

Du suchst nach KI-Lösungen für dein Unternehmen? Dann stehst du vor einem Dickicht aus täglich neuen Hypes, talentierten Verkäufern und echten Sensationen.

Also ist Nachdenken erforderlich:

Welche Prozessoptimierungen möchtest du erreichen?
Gibt es sinnvolle KI-Lösungen für diese Optimierungen?
Oder gibt es Optimierungen, die du a) nicht kennst, aber für die es b) super KI-Tools gibt?
Kann man einen Testlauf starten, der später zur produktiven Lösung aufgewertet wird?

Der Schlüssel: kompetente Dienstleister

Für eine Business-KI-Lösung solltest du dir eine Fachfirma suchen, die sich nachweislich mit deinem Typ IT-Infrastruktur, deiner Branche und mit den entsprechenden KI-Tools auskennt. Lasst euch mehrere Angebote geben. Fünf- bis sechsstellig ist die Budget-Untergrenze. Eine vernünftige Website kostet ja schon initial 100k aufwärts, und da wird nur ein „bisschen“ Web-Programmierung und -Design zusammengenagelt.

Voraussetzungen:
- Die Fachfirma hat plausible Referenzen, die man selbst abtelefonieren kann – oder die als Case Study gut aufbereitet sind
- Die Firma kann Lösungen selbst implentieren (= eigene Programmierer, nicht nur PowerPoint-Jockeys und Offshoring-Hickhack)
- Die Firma bietet SLAs an
Start: Chemistry-Meeting und Workshop
2. Schritt: User Stories entwickeln, ranken und Lösungen vordenken – und mit einem Preis hinterlegen
3. Schritt: Prototyp bauen
4. Schritt: Learnings sammeln und einbauen
5. Schritt ff.: Weiter verfeinern, Mitarbeiter schulen, weiter verfeinern etc.

Warum der Aufriss? Passende Enterprise-Produkte (SaaS) als Business-Suites, sagen wir mal „ein Officepaket für die KI-Welt im Abomodell“ gibt es noch nicht so richtig. Geschäftsprozesse sind einfach stark unterschiedlich, und es sind – man sieht es an anderen geschäftskritischen IT-Projekten – nicht wenige Unternehmen während einer verbockten ERP-System-Implementierung durch Fachfirmen in die Insolvenz gerutscht.

Manchmal ist KI nicht die Lösung

Ein Beispiel für Nicht-KI-Einsatz ist das Onboarding von neuen Mitarbeitern: Da ist keine Kreativität gefragt, sondern das Gegenteil. Denn in der Verwaltung ist Exaktheit oberstes Gebot. Das ist das Feld von Automatisierungen (RPA) – da laufen vordefinierte Tasks ab: Stammdaten anlegen sollte ohne Halluzinationen erfolgen. Ein wenig KI gibt’s da mittlerweile, z.B. „Wenn neuer Mitarbeiter -> leg ihm Accounts an, bestell das neueste iPhone mit 2 Kameras, schau nach was noch an Laptops rumliegt oder bestell einen neuen 13-Zoll Dell“.

Um Kunden(service)-E-Mails zu beantworten, ein beliebtes Thema, gibt es viele Lösungen: Die Hauptfrage ist allerdings, wohin die Mails gehen. Sensible Kundendaten einfach so an die KI abkippen, Server irgendwo? Puh.

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Über den Autor

Stefan Golling, Köln. Seit 2011 Freelance Creative Director, freier Texter, Creative Consultant und Online-Marketing-Berater mit Kunden von Mittelstand bis S&P 500. Erfahrung: 1998 mit Radiowerbung in Stuttgart gestartet, 2000 als Junior-Werbetexter zu Publicis München, 2001 Counterpart Köln, 2002 als Copywriter zu Red Cell Düsseldorf (heißt heute Scholz & Friends), dort ab 2007 Creative Director.

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Was ist KI-Beratung?

KI-Beratung ist eine Dienstleistung an der Schnittstelle zwischen Unternehmensberatung, IT-Beratung, Organisationsentwicklung und Kreativberatung. Im Rahmen eines KI-Beratungsmandats werden durch den KI-Berater Softwarelösungen aus den Bereichen Prozessautomatisierung, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz ausgewählt und im Unternehmen implementiert.

KI, also künstliche Intelligenz, wird oft als Buzzword missbraucht – um KI-Produkte zu verkaufen. Wichtiger ist aber, welches Ziel man mittels Software erreichen will. Hier sind Big Data, Machine Learning, Automatisierungen und generative KI (Gen AI) Mittel zum Zweck, aber sie sollten kein Selbstzweck sein.

Ein Beispiel: Ein Konsumgüter-Unternehmen hat Daten aus einem eigenen Online-Shop, aus dem Amazon-Shop und aus Bestellungen vom (stationären) Handel. KI-Tools können bei der übergreifenden Datenanalyse helfen und beim Forecasting unterstützen. Generative KI wird dann dazu genutzt, um mit den Zahlen zu „sprechen“. Die KI-Beratung kann hier die Auswahl der Tools und die technische Implementierung umfassen, aber auch kreativen Support zum richtigen Prompting umfassen.

Und was ist mit Künstliche Intelligenz Beratung?

Wer nach Künstliche Intelligenz Beratung sucht, macht sich viel Tipparbeit. Denn: KI Beratung würde es ja auch tun. Warum verwendet man also nicht die Abkürzung? Weil man entweder a) weniger im Thema ist oder b) bei der Suche nach KI Beratung viel Schrott in der Suche auftaucht. In jedem Fall ist der Bedarf dringender und zielgerichteter. Deshalb sollte der Beratungssansatz zu Beginn noch mehr in die Breite gehen, um alle Aspekte im Unternehmen abzudecken – also KI-Strategieberatung, KI-Managementberatung, Prozessananalyse und vor allem ein intensiver Austausch mit den Fachabteilungen in der Umsetzung (IT) und in der Anwendung (User).

KI Experten: Entertainer, Berater und Verkäufer

KI Berater sollten KI Experten sein. Die Frage ist: Wo liegt die Expertise? Das weiß man nie so genau. Deshalb empfehle ich, an die Experten-Auswahl wissenschaftlich-experimentell heranzugehen: Lasst euch für einen halben Tag oder Tag beraten, im Rahmen eines Workshops o.ä. Dann seht ihr recht schnell, in welche Richtung das KI-Beratungsprojekt gehen wird:

Reine Entertainer werden euch high-level ChatGPT-Gedöns etc. vorstellen, oder riesige Charts mit Massen an Logos von Tools, bei denen kein Mensch durchblickt.
Reine Berater werden euch am Ende mit einem Man-könnte-man-müsste-Deck zurücklassen.
Reine KI-Verkäufer werden euch alternativlos ihre Tools verkaufen.

KI-Strategieberatung

Größere Mandate sind schon eher KI-Strategieberatung, wo sich dann herausstellen kann, dass die ein oder andere Abteilung künftig nicht mehr so groß sein muss – oder dass man einen kompleten Geschäftsbereich besser verkauft. Mögliche Gründe:

Dokumentenverarbeitung: Das bekommt die KI hin, auch – Beispiel Buchhaltung – den Abgleich von Vertragsinhalten, Aufträgen, Lieferscheinen und Rechnungen. Da gibt’s Anbieter. Auch der Staat wird Sachbearbeiter-Jobs wegrationalisieren.
Kundensupport: Inbound Call Center kann die KI ziemlich gut. Stellen wir uns mal das nächste Level vor, nämliche Retail. Die Baumarkt-App (oder der physische Bot), die du nach Artikel XY fragen kannst und dann das Regal genannt bekommst? Nicht schlecht. Scheitern wird es daran, dass 80 % der Regalzuordnungen falsch sind.
Außendienst: Field Service Management¹ ist vorhersagbarer, wodurch a) weniger Leute gebraucht werden und b) höhere Margen möglich sind. Die KI-Strategieberatung kann ergeben, dass der Geschäftsbereich umgebaut werden kann / muss.

KI-Beratung kann auch IT-Beratung sein

Größere KI-Beratungsmandate spielen sich im Bereich der IT-Beratung ab: Um beispielsweise eine ERP- oder CRM-Software mit KI-Werkzeugen aufzurüsten, sind durchaus echte Coding-Leistungen erforderlich. Ähnliches gilt beispielsweise für den Aufbau eines Kundenservice-Chatbots, der auf Katalogdaten zurückgreifen soll.

Ein aussichtsreiches Zwischending sind No Code / Low Code Anwendungen wie die Microsoft Power Apps² oder spezielle Chatbots wie Microsoft Copilot for Finance³. Dadurch wird Business Intelligence dank generativer KI im Hintergrund mit natürlicher Sprache nutzbar. In der Salesforce-Welt klappt sowas tendenziell über die Einbettung von Tableau (was zu Salesforce gehört) und Slack. Das Ziel der Anbieter ist natürlich, dass letztlich jeder Mitarbeiter im Unternehmen ein Cloud-Abo für ein paar hundert Euro im Monat braucht.

KI im Unternehmen: 4 große Anwendungen

KI für Maschinen: „Industrial Artificial Intelligence“ und „AI in Manufacturing“ kann man als Weiterentwicklung der Industrie 4.0 bzw. dem „Internet of Things“ sehen. Das Versprechen der „Smart Factory“ könnte damit wahr werden. Die intelligente Fabrik bestand bisher darin, dass beispielsweise Kundenaufträge direkt per CAD / CAM in die Fertigung laufen. Die noch schlauere KI-Fabrik der Zukunft braucht dann gar keine spezifischen Anweisungen mehr, sondern kommt mit High-Level-Bestellungen zurecht, wie „Hier ist das Foto meiner Werkshalle, baue mir einen voll bestückten Schaltschrank“.
Ein Beispiel aus Endanwendersicht wäre beispielsweise ein Auto, das durch Sensorik den Wartungsbedarf (oder die Defekte) selbst erkennt und darauf basierend einen Werkstatttermin für nötig erachtet, diesen ins Leben des Nutzers passend vereinbart und die benötigten Teile im Warenwirtschaftssystem bestellt. Zugleich wird in der Talent-Management-Software geprüft, ob das Werkstattteam für das konkrete Problem geschult ist. Wenn nein, bekommt das Team einen Online-Kurs in den Schichtplan eingestellt.
Lesetipp: Ins Industrial Artificial Intelligence Journal von Springer kann man durchaus mal reinlesen. Da geht es unter anderem auch um die Optimierung von (menschlichen) Arbeitsabläufen, mittels genetischer Algorithmen⁴.
KI für die automatisierte Verwaltung: Sachbearbeiter-Tasks automatisieren? Dokumentenmanagement? Schichtpläne erstellen? CRM individualisieren? Dafür gibt es zahlreiche Angebote in einem nahezu undurchschaubaren Markt, Stichwort Robotic Process Automation (RPA). Das nächste große Ding werden mit hoher Wahrscheinlichkeit Inbound- und Outbound-Callcenter, bei denen man flüssig mit ChatGPT-Style-Voice-Chatbots plaudert. Einsatzweck: Terminvereinbarung und (Self) Service, also First und ggf. Second Level Support.
No Code / Low Code als KI-Vereinfacher: Mit Lösungen wie der Microsoft Power Platform, UiPath o.ä. kann man schon ansatzweise mit wenig (oder ohne) Programmierung kleine Softwarelösungen fürs Geschäft bauen. Dokumentenhandling und Fotoverschlagwortung sind hier Beispiele. Den Markt muss man beobachten. Zusätzlich gibt es noch Prozessverknüpfungsdienste wie Make und Zapier, die die Schlüssel zu universalen Baukastensystemen sind. Die Frage ist immer: Welche Daten habe ich? Wo liegen sie? Welche Software verarbeitet sie?