KI-Beratung: mit neutralem Blick

KI-Beratung ist vor allem eines: ein Geschäft. Als Unternehmen auf der Suche nach KI-Beratung oder nach einem KI-Berater ist man häufig mit Verkäufern konfrontiert, die ihre eigenen Lösungen vermarkten möchten – oder die sich nur mit einem kleinen Teil des Spektrums auskennen. Der ganzheitliche Blick fehlt dann schon mal.

Die Lösung: Mit externer Hilfe – also einem KI-Freelancer – auf einem weißen Blatt Papier anfangen, im Rahmen eines KI-Workshops. Dabei ist es besonders wichtig, mit User Stories zu arbeiten: Welche Prozessoptimerung möchte ich erreichen? Erst dann kann man KI-Systeme auswählen, die man im nächsten Schritt evaluiert.

Mein Angebot: KI-Beratung mit Schwerpunkt Marketing, Vertrieb, Büroautomatisierung und Organisation

Als kreativer KI-Freelancer unterstütze ich Sie im Rahmen einer KI-Beratung dabei, KI-Tools und KI-gestützte Prozesse im Unternehmen einführen. Das beginnt mit einer Bestandsaufnahme der Anforderungen Ihrer Teams, aber auch mit den Fähigkeiten. Anschließend erfolgt eine Evaluierung der aktuellen Prozesse und der möglichen Tools. In einem Pilotprogramm werden die ersten Key User geschult und auf die neue Software losgelassen. Dann muss man sehen, ob sich die Lösung bewährt. Eigentlich ist das also KI-Unternehmensberatung, und zwar mit Sinn und Verstand.

Beispiel: Adobe Express bzw. das Adobe GenStudio ist eine Art “Werbeagentur als Desktop-App”, aber um damit tolle Ergebnisse hinzubekommen, sollte man Art Director / Mediengestalter / Content Creator sein. Für “normale” Projektmanager in Marketing-Abteilungen könnte der Funktionsumfang zu groß sein. Die brauchen vielleicht eher ein Tool, um schneller bessere Briefings zu schreiben.

Und vielleicht braucht man auch einfach nur Support, um neue Sprachversionen der Marketingmaterialien zu erstellen. Das klappt auch mit externen Dienstleistern, beispielsweise globalen Transcreation-Agenturen oder Übersetzern.

Mein Ansatz als KI-Berater

Wie immer gilt: Man sollte den ersten Schritt zuerst machen. Auch in der KI-Beratung sollte deshalb die erste Frage sein: “Was wollen wir denn eigentlich erreichen?”. Das klappt über User Stories, also kleine Wunschzettel. Als Sichtweise nimmt man die des internen (Marketing-)Teams ein, und die des Endkunden / der Zielgruppen. Im Rahmen eines Workshops klappt das besonders gut, da ein wenig Moderations-Feingefühl erforderlich ist – und externe KI-Sachkenntnis. Im nächsten Schritt matcht man dann die Wunsch-Playlist mit KI-Angeboten am Markt und sortiert nach Wichtigkeit fürs Unternehmen. Anschließend testet man die Werkzeuge mit Key-Usern. Das sollten nicht nur die fitten Überflieger sein, sondern auch Traditionalisten. Dann wird der Test bewertet, bevor es zum – möglichen – großen Roll-out kommt. Mit einplanen sollte man a) Schulungen für die Teams und b) Verstetigungen und Reviews. Vielleicht sind die Tools in 3 Monaten schon wieder veraltet, da muss man am Ball bleiben.

KI-Beratung: Mein Ansatz als KI-Berater. Erst User Stories, dann KI-Tools auswählen, evaluieren, Kosten und Nutzen bewerten und dann ausrollen
KI-Beratung als Prozess: Wichtig ist es, den Nutzen in den Vordergrund zu stellen

Was ist der große Vorteil dieses Consulting-Ansatzes? Man umgeht Bias. Typischer Fall: Irgendwer im Team sagt “Tool XY ist toll, ich liebe es, das führen wir ein”. Blöderweise ist die Software vergurkt und liefert nur gute Ergebnisse für einen speziellen Use Case, und nur, wenn man ein Händchen dafür hat. Für einen großen Roll-out kommt es vielleicht auf andere Use Cases an, und die Bedienung muss einfach sein. Ebenso ist, speziell beim Thema KI-Bildern, das Urheberrecht ein unterschätztes Thema.

KI-Evaluierung

Einen Einblick in Evaluierungsergebnisse sehen Sie in den Artikeln über KI-Marketing-Tools, KI-Videogenerierung, KI-Bildgenerierung und Prompt Engineering.

Es kann sich im Rahmen der KI-Beratung auch herausstellen, dass generative KI nicht die Lösung ist. Vielleicht sind Automatisierungen – Machine Learning – besser geeignet, um Teams zu entlasten. Ein Beispiel ist das Freistellen von Bildern: Wenn das eine Hauptaufgabe ist, kann man die auch über APIs von verschiedenen Anbietern automatisieren.

Da ich als Creative Director schnell erkenne, ob Kreativergebnisse gut oder suboptimal sind, kann ich Sie bei der Auswahl von Tools unterstützen, die wirklich gute Ergebnisse abliefern. Das Problem an der KI-Beratung ist nämlich durchaus ein gewisser Anteil an Verkoofe und Scharlatanerie, im Sinne von “unbrauchbare Software wird als Heilsbringer stilisiert.” Da kommen dann gern mal Bilder, Texte und Videos raus, die man a) lizenzrechtlich nicht verwenden sollte und die b) qualitativ nicht benutzbar sind.

Stefan Golling Konzepte, Köln

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.

Inhalt

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.

Welchen Umfang hat eine KI-Beratung?

Der Umfang einer KI-Beratung kann minimal sein, beispielsweise im Rahmen von KI-Workshops. Die im Rahmen des Workshops gewonnenen Erkenntnisse werden im Anschluss von der Belegschaft des Unternehmens selbst in KI-Lösungen überführt. Im weiteren Verlauf der Einführung von KI-Werkzeugen sind dann zusätzlich KI-Schulungen hilfreich, um die Nutzung der neuen Tools in der Belegschaft einzuüben. 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.

Was macht ein KI-Berater?

Ein KI-Berater bzw. KI-Consultant oder AI Consultant ist ein Unternehmensberater, IT-Consultant – oder auch ein kreativer Freelancer. Er kann im Rahmen eines KI-Projekts beim Screening des KI-Marktes helfen, eine Roadmap erstellen, bei der Auswahl von Tools helfen oder bei entsprechender IT-Qualifikation auch (Cloud-)Tools implementieren. Ebenso gehören Schulungen zu den neuen Softwarelösungen zum Leistungsspektrum eines KI-Beraters.

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 Apps1 oder spezielle Chatbots wie Microsoft Copilot for Finance2. 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: 3 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 Algorithmen3.
  • KI für die automatisierte Verwaltung: Sachbearbeiter-Tasks automatisieren? Dokumentenmanagement? Schichtpläne erstellen? CRM individualisieren? Dafür gibt es zahlreiche Angebote in einem nahezu undurchschaubaren Markt. Das nächste große Ding werden mit hoher Wahrscheinlichkeit Inbound- und Outbound-Callcenter, bei denen man flüssig mit ChatGPT-Voice-Chatbots plaudert. Einsatzweck: Terminvereinbarung und (Self) Service, also First und ggf. Second Level.
  • No Code / Low Code als KI-Vereinfacher: Mit Lösungen wie der Microsoft Power Platform kann man schon ansatzweise mit wenig 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.
  • 4KI für Anwender: Themenbereiche recherchieren? Marketing verbessern? Bewerbungen sichten und zusammenfassen? Präsentationen erstellen? Warenkatalog-Chatbots für Kunden anbieten? Dabei hilft Generative KI. Die Vielfalt ist erdrückend.
    Und erst so langsam lichtet sich der Nebel im Bezug auf Urheberrecht und Ethik: Manche “Text-Generatoren” wie Chat GPT wurden unter anderem mit Millionen von YouTube-Videos trainiert5, ohne die Urheber zu fragen, wodurch die generierten Texte voller urheberrechtlich geschütztem Material stecken könnten. Überprüfen kann man das nicht. Auch Wikipedia-Texte eignen sich nicht als “lizenzfreie” Trainingsdaten, da diese unter CC BY-SA 4.0 veröffentlicht sind – das bedeutet, dass bei uns der Urheber genannt werden muss. Im Rechtskreis USA sieht das anders aus, da dort durch “Fair Use” Regelungen deutlich weichere Vorschriften gelten.
    Ich gehe aber davon aus, dass die Branche der Plagiats-Scanner-Anbieter hier einen Markt wittern wird und entsprechende Angebote entwickeln wird. Auf KI-Anbieterseite wird man dann zur Abwehr die großen Sprachmodelle (LLMs) darauf trainieren, dass sie entweder kein Copy & Paste aus den Daten machen, sondern gewieft umformulieren, oder sauber zitieren, nach wissenschaftlicher Art (Copilot macht das schon ansatzweise). Vor allem aber wird das “Lehrmaterial” für die KIs auf lizensiertes Material umgestellt werden, beispielsweise über (teure) Kooperationen mit (Zeitungs-)Verlagen.
    Und bei KI-Bildgeneratoren sieht es ähnlich aus; erst so langsam kommt die Branche auf den Trichter, dass man Trainingsdaten vorher lizensieren muss – Adobe, Getty / iStock, Bria und Apple machen das schon.

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Artikel zu ähnlichen Themen

  1. https://www.microsoft.com/de-de/power-platform/products/power-apps?market=de ↩︎
  2. https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-copilot/microsoft-copilot-for-finance ↩︎
  3. Gozali, A.A. Modified genetic algorithm to solve worker assignment problem with time windows. Industrial Artificial Intelligence 2, 1 (2024). https://doi.org/10.1007/s44244-024-00015-9 ↩︎
  4. https://www.heise.de/news/Neue-Deals-Big-AI-Tech-zahlt-Millionen-fuer-Trainingsdaten-9677447.html ↩︎
  5. https://www.theverge.com/2024/4/6/24122915/openai-youtube-transcripts-gpt-4-training-data-google ↩︎
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