Die Illusion der sofortigen Produktivitätssteigerung
Wir beobachten immer wieder, dass Unternehmen von KI eine sofortige Produktivitätssteigerung erwarten. Die Stanford-Studie zur Produktivitäts-J-Kurve zeigt jedoch, dass dies oft nicht der Fall ist. Viele Unternehmen erleben zunächst keinen messbaren Effekt, da die Implementierung von KI häufig mit operativen Herausforderungen verbunden ist.
Operative Engpässe als Hauptursache
Ein wesentlicher Engpass, den wir identifiziert haben, liegt in der Implementierung der KI-Lösungen. Oft werden Tools eingeführt, ohne dass klar ist, wie sie in bestehende Prozesse integriert werden können. Dies führt zu einem Phänomen, das wir als 'Workslop' bezeichnen: KI-generierte Inhalte, die mehr Arbeit verursachen, als sie einsparen.
Warum wir bestimmte KI-Lösungen bewusst nicht empfehlen
Wir haben bewusst entschieden, keine generischen KI-Tools zu empfehlen, die nicht auf spezifische Geschäftsprozesse abgestimmt sind. Stattdessen setzen wir auf maßgeschneiderte Lösungen, die nachweislich einen positiven Business-Impact haben. Der Fokus liegt auf der Priorisierung von Potenzialen, die operativ relevant und messbar sind.
Trade-offs bei der Einführung von KI
Ein häufiger Trade-off bei der Einführung von KI ist die Balance zwischen Innovation und operativer Stabilität. Während neue Technologien verlockend sind, kann ihre Einführung ohne klare Prozessintegration zu mehr Problemen als Lösungen führen. Wir raten dazu, den ersten KI-Use-Case so nah wie möglich am bestehenden Prozess zu halten.
Entscheidungsregel für den erfolgreichen KI-Einsatz
Entscheiden Sie sich für KI-Lösungen, die bestehende Prozesse messbar verbessern, statt auf vage Versprechen zu setzen. Priorisieren Sie Potenziale nach Business-Impact und operativer Relevanz, um echte Produktivitätssteigerungen zu erzielen.