1. Schritt: Ausgangslage und Ziele klären
Bevor Sie starten, sollten Sie festhalten:
- Was ist unser Ziel? (z. B. Zeit sparen, Qualität erhöhen, Kosten senken)
- In welchem Bereich sehen wir das größte Potenzial?
- Welche Daten und Systeme haben wir bereits?
Ein klar formuliertes Ziel ist die Grundlage für alle weiteren Entscheidungen.
Für ein gemeinsames Grundverständnis im Team lohnt sich ein kompaktes Grundlagen‑Training, z. B.:
Einführung in Künstliche Intelligenz
2. Schritt: Geeignete Use‑Cases auswählen
Nicht jede Idee eignet sich für den Einstieg. Gute Pilot‑Use‑Cases sind:
- klar abgegrenzt
- in ihrer Wirkung gut messbar
- mit vertretbarem Risiko verbunden
Beispiele: KI‑gestützte Textentwürfe im Marketing, Prognosen in einem abgegrenzten Produktbereich, interne Wissenssuche.
Vertiefung für konkrete Anwendungsfälle:
Praktische Anwendung von KI – ideal, um eigene Use‑Cases praxisnah auszuarbeiten.
3. Schritt: Daten prüfen und vorbereiten
Ohne passende Daten keine KI. Prüfen Sie:
- Welche Daten stehen zur Verfügung?
- In welchem Zustand sind sie (vollständig, aktuell, strukturiert)?
- Welche Daten dürfen aufgrund von Datenschutz/Compliance genutzt werden?
Gegebenenfalls ist ein vorgelagerter Schritt zur Datenbereinigung nötig.
Für alle, die in Daten und Modelle tiefer einsteigen wollen:
4. Schritt: Team und Rollen festlegen
Ein KI‑Pilotprojekt braucht meist mehrere Rollen:
- Fachbereich (Problemverständnis, Erfolgskriterien)
- IT/Data (Technik, Umsetzung)
- Management (Priorisierung, Ressourcen)
Definieren Sie klar, wer wofür verantwortlich ist, und sorgen Sie dafür, dass alle Beteiligten ein gemeinsames Verständnis von Zielen und Rahmenbedingungen haben.
Führung & HR einbinden:
- HR, Führung & Management mit Künstlicher Intelligenz. – um Führungskräfte und HR fit für die Begleitung von KI‑Projekten zu machen.
5. Schritt: Pilot umsetzen und evaluieren
In der Umsetzung geht es darum, schnell ein funktionierendes „Minimalprodukt“ zu erstellen:
- kleines, funktionales Modell oder Prototyp
- vorher definierte Erfolgskriterien (KPIs)
- Feedbackschleifen mit Nutzenden
Am Ende sollte eine klare Bewertung stehen: Lohnt sich der nächste Schritt – oder nicht?
Praxis-Tipp:
Nutzen Sie Schulungen mit Praxisübungen, in denen die Teilnehmenden eigene Use‑Cases durchspielen – z. B. im Kurs
6. Schritt: Lernen und skalieren
Auch wenn ein Pilot nicht perfekt war, liefert er wertvolles Lernen:
- Was hat funktioniert, was nicht?
- Wo fehlen noch Kompetenzen oder Daten?
- Welche Bereiche könnten als Nächstes profitieren?
Auf dieser Basis lassen sich weitere Projekte planen – oder ein erfolgreicher Use‑Case schrittweise ausrollen. Sprechen Sie uns gerne direkt an.