Seit Kurzem bringe ich KI in ein gewachsenes Software-Haus. Nicht in der Theorie, sondern im echten Betrieb. Das ist etwas anderes als ein Prototyp am Wochenende.
Was mir schnell klar geworden ist: Die Technik ist selten das Problem. Das Modell, das Tool, der Prototyp, das ist der einfache Teil. Schwer wird es an den Fragen daneben.
Die eigentlichen Fragen
- Wo spart KI wirklich Zeit, und wo kostet sie nur welche?
- Wer darf welche Daten wohin geben?
- Wie nimmt man Menschen mit, die KI eher als Bedrohung sehen als als Werkzeug?
Auf keine dieser Fragen antwortet ein besseres Modell. Sie sind organisatorisch, nicht technisch.
Mein Ansatz
Erst zuhören, dann bauen. Klein anfangen, an einem echten Schmerzpunkt, nicht am spektakulärsten Use Case. Und ehrlich bleiben, auch da, wo KI nichts bringt.
Das klingt unspektakulär, und genau das ist der Punkt. Im Mittelstand entsteht Vertrauen nicht durch das nächste Buzzword, sondern durch jemanden, der auch sagt, wo die Grenze liegt und der etwas baut, das nach der Demo noch läuft.
Ich nehme hier mit, was funktioniert und was nicht. Kein Hochglanz, sondern die ehrliche Version.