Wenn Fragen zur Technik plötzlich zu Fragen zum Arbeiten werden
An Veranstaltungen über Künstliche Intelligenz erwartet man oft Diskussionen über Modelle, Daten oder Tools. Natürlich gab es dazu einige aktuelle Inputs von Tobias Bitzi. Doch viel wichtiger war das Thema wie KI uns konkret im Arbeitsalltag unterstützen kann – weitaus mehr als ein Content- und Konzept-Assistent. Darum gab es im zweiten Teil vom Event mit allen Teilnehmenden eine Workshop-Session im Design-Thinking-Ansatz. Ziel: Herausforderungen im Arbeitsalltag mit Hilfe von KI verbessern.
«Wenn KI nur Content produziert, den andere mit KI zusammenfassen,
verschenken wir ihr Potenzial.»
Interessant wird KI also dann, wenn sie nicht nur Content verschiebt, sondern Teile der Arbeit wirklich übernimmt.
Eng gefasste Aufgaben funktionieren besser als grosse Ambitionen
Sprachmodelle sind Generalisten. Sie werden erst dann zu Expertinnen, wenn man sie klar einbettet: begrenzter Handlungsspielraum, nachvollziehbare Prozessschritte, eine klare Aufgabe. Das funktioniert wie folgt:
- Retrieval-Agenten liefern Informationen.
- Task-Agenten führen Schritte aus.
- Autonome Agenten planen und orchestrieren.
Klingt komplex, ist im Alltag aber erstaunlich bodenständig: Es geht darum, Arbeitsschritte aufzuteilen – planen, ausführen, prüfen – und KI dort einzusetzen, wo sie verlässliche Artefakte liefern kann.
Die Erfahrung zeigt: Kleine Use Cases sind ein guter Einstieg. Sobald Ergebnisse sichtbar werden, wächst das Verständnis fast von selbst.
Ein komprimierter Realitätstest
Im zweiten Teil des Events probierten die Teilnehmenden genau das aus. Ein kurzer Discovery-Workshop mit Personen aus unterschiedlichen Branchen, der sehr befruchtend war. Manche Aufgaben wirkten zunächst wie klassische KI-Themen und entpuppten sich dann als organisatorische Baustellen. Andere Herausforderungen wurden erst durch den Austausch greifbar.
Der Reality Check am Schluss war schlicht formuliert:
Was lässt sich mit KI verbessern, und was muss durch bessere Strukturen, Rollen oder Kultur im Unternehmen angegangen werden?
Dieses Unterscheiden schafft Orientierung im Durcheinander aus Erwartungen und Möglichkeiten.
Der ROI von KI entsteht oft indirekt
Ein Punkt, der im Umgang mit KI häufig unterschätzt wird: Die Wertschöpfung entsteht nicht immer durch Zeitersparnis, sondern durch weniger Fehler, weniger Nacharbeit, bessere Dokumentation, schnellere Entscheidungen.
Wer tiefer in KI-Lösungen einsteigen möchte:
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