KI-Beratung: Der Nebel lichtet sich

Als Unternehmen auf der Suche nach KI-Beratung oder nach einem KI-Berater steht man vor einem Dickicht aus täglich neuen Hypes, talentierten Verkäufern und echten Sensationen.

Also ist Nachdenken erforderlich. Welche Prozessoptimerung möchte ich erreichen? Erst dann kann man KI-Systeme auswählen, die man im nächsten Schritt evaluiert.

Nach bspw. einem KI-Workshop kann man anfangen, simple Prototypen für den Alltagseinsatz in einem fitten Testteam zu bauen. Das können Prompts sein, GPTs, fertig zugekaufte Lösungen oder etwas Selbstgebasteltes. Und danach kann man mal weitersehen.

Inhalt

Über den Autor
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KI-Beratung mit Schwerpunkt Marketing, Vertrieb, Büroautomatisierung und Organisation
Mein Ansatz in der KI-Beratung
KI-Berater für die KI-Evaluierung
KI-Beratungsprojekte sind langwierig
KI-Beratung anfragen
Was ist KI-Beratung?
Welchen Umfang hat eine KI-Beratung?
KI-Strategieberatung
KI-Beratung kann auch IT-Beratung sein
KI im Unternehmen: 4 große Anwendungen

KI-Beratung mit Schwerpunkt Marketing, Vertrieb, Büroautomatisierung und Organisation

Als KI-Berater mit dem Background eines kreativen Freelancers unterstütze ich dich bzw. euch im Rahmen einer KI-Beratung dabei, KI-Tools und KI-gestützte Prozesse im Unternehmen einführen. Das beginnt mit einer Bestandsaufnahme der Anforderungen der Teams, aber auch mit den Fähigkeiten. Anschließend erfolgt eine Evaluierung der aktuellen Prozesse und der möglichen Tools.

In einem Pilotprogramm werden die ersten Nutzer 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.

Mein Ansatz in der KI-Beratung

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.

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 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-Berater für die KI-Evaluierung

Einen Einblick in Evaluierungsergebnisse siehst du 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 – mittels Machine Learning und/oder Robotic Process Automation (RPA) – besser geeignet, um Teams zu entlasten.

Ein Beispiel ist das Onboarding von neuen Mitarbeitern: Da ist keine Kreativität gefragt, sondern das Gegenteil. Denn in der Verwaltung ist Exaktheit oberstes Gebot. Welches technische Setup für dich optimal ist, muss man im Detail anschauen. Wenn du 2 Leute im Monat onboardest, und dein Steuerberater mit seiner Lohnbuchhaltung die meiste Arbeit macht und alles ins Datev reinhackt, reicht was Kleines (da gibt’s was). Bei 10 Standorten in 5 Ländern sieht das anders aus, gerade wenn du dann noch Workday oder sowas hast. Dann könnte UiPath richtig sein – oder wenn du SAP hast: SAP Build Process Automation.
Oder wenn du Salesforce-Fan bist: Dann kennst du Mulesoft. Oder man nimmt Camunda; die Auswahl ist groß, und die Produkte werden immer besser.
Mit RPA – oder Workflow-Automatisierung – ist möglich, den kompletten Kladderadatsch wegzuautomatisieren, von der Stammdatenanlage bis zur Smartphonebestellung. Generative KI ist dann ein kleiner Teil, nämlich zum Anstoßen des Prozesses bzw. zum Aussenden von E-Mails / Nachrichten (“Hallo XY, hier sind deine Onboarding-Infos”). Manche RPA-Tools lassen sich u.a. an Microsoft Copilot anflanschen.
Eine Minimal-RPA-plus-GenAI-Lösung hat auch HubSpot eingebaut, mit dem “Breeze Copilot”. Da kann man z.B. auf den Namen eines Kontakts gehen, den Breeze-Button drücken und “Setze auf SQL” eintippen – und HubSpot ändert die Kontakteigenschaft auf “Sales Qualified Lead”. Das spart viele Klicks, und darum geht es ja.

Ein völlig banales Beispiel ist das Freistellen von Bildern: Wenn das eine Hauptaufgabe ist, kann man die auch über APIs von verschiedenen Anbietern automatisieren. Oder, da wird es noch spezieller, man nutzt Tools, die manche Digitalagenturen nutzen: Tools wie Smartly beherrschen das Freistellen & Ändern von Produktfotohintergründen, aber eingebettet in eine Performance-Marketing-Lösung.

Um Kunden(service)-E-Mails zu beantworten, ein beliebtes Thema, gibt es viele Lösungen: Nutzt man ein CRM-Tool? Laufen die E-Mails in Outlook auf? Soll zuerst eine automatisierte Analyse der (schlechten) Laune des Kunden erfolgen (das geht u.a. mit der Microsoft Power Platform oder mit fast jeder KI mittels Sentiment-Analyse)? Oder reicht eine Lösung, die auf Copy & Paste basiert? Oder hat man Lust, sich eine kleine App mit Python zu bauen, um damit GenAI zu füttern (geht u.a. mit Anthropic oder mit OpenAI Platform)? Fragen über Fragen!

Und Chat-Bots für die Website? Das ist mittlerweile unüberschaubar. Oft sieht man moinAI, manchmal Kauz AI, und und und. Auch Zendesk hat sowas.

Und der Elefant im Raum, bzw. Porzellanladen, ist da noch die tückische Kombination aus KI-Gesetz der EU und DSGVO. Plus Urheberrecht. Plus weiteren Gesetzen, bspw. Mitspracherechte durch Betriebs-/Personalrat. Ich habe mir dazu ein paar Gedanken gemacht, und es verwundert nicht, dass da selbst IT-Weltkonzerne nervös zusammenzucken – und die können New Yorker Großkanzlei-Partner-Stundensätze von 3.000 Dollar stemmen.

Da ich als Creative Director schnell erkenne, ob Kreativergebnisse gut oder suboptimal sind, kann ich euch 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, bei GenAI gern mal Bilder, Texte und Videos raus, die man a) lizenzrechtlich nicht verwenden sollte und die b) qualitativ nicht benutzbar sind. Und über den harten Verkäufermarkt in der B2B-SaaS-Cloud-etc.-Welt brauchen wir gar nicht erst reden.

KI-Beratungsprojekte sind langwierig

Hier ist ein extrem beispielhaftes Gantt-Chart, das Machine Learning, Generative KI und RPA als zeitliche Abfolge darstellt. Das ist nicht One-Size-Fits-All, da jedes Unternehmen andere Voraussetzungen und Ziele hat – und manche Tools ohnehin alle Elemente beinhalten.

Außerdem sind “wasserfallige” Gantt-Charts zwar super für einen Überblick, aber natürlich nicht ideal für agiles Projektmanagement. Als Real-World-Projekt würde man im Rahmen der Bedarfsanalyse, mit Workhop, anhand von User Stories die nächsten Schritte planen.

gantt
    title Einführung eines ML/GenAI/RPA Stacks in der Marketing-Abteilung
    dateFormat  YYYY-MM-DD
    axisFormat  %d-%m-%Y
    
    section Vorbereitung
    Bedarfsanalyse               :a1, 2024-10-01, 14d
    Stakeholder-Identifikation   :a2, after a1, 7d
    Budget-Planung               :a3, after a2, 14d
    Team-Schulung (Grundlagen)   :a4, after a3, 21d
    
    section ML-Implementierung
    Datenerfassung und -bereinigung :b1, after a4, 30d
    ML-Modellauswahl               :b2, after b1, 14d
    ML-Modelltraining              :b3, after b2, 30d
    ML-Modellvalidierung           :b4, after b3, 14d
    ML-Integration in Workflows    :b5, after b4, 21d
    
    section GenAI-Implementierung
    Use-Case-Definition GenAI    :c1, after b5, 14d
    GenAI-Tool-Auswahl           :c2, after c1, 14d
    GenAI-Integration            :c3, after c2, 30d
    Content-Erstellung-Tests     :c4, after c3, 21d
    
    section RPA-Implementierung
    Prozessanalyse für RPA       :d1, after c4, 21d
    RPA-Tool-Auswahl             :d2, after d1, 14d
    Bot-Entwicklung              :d3, after d2, 30d
    RPA-Tests und Optimierung    :d4, after d3, 21d
    
    section Abschluss
    Gesamtsystem-Integration     :e1, after d4, 30d
    Mitarbeiterschulung          :e2, after e1, 21d
    Pilotphase                   :e3, after e2, 30d
    Evaluation und Anpassung     :e4, after e3, 14d
    Vollständige Implementierung :e5, after e4, 7d

Der rote Strich im Chart ist übrigens in der Tat das aktuelle Datum – denn das Chart ist “live” (basierend auf Mermaid, gebaut mit Hilfe von Claude).

Über den Autor

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.

KI-Beratung anfragen

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.

KI-Strategieberatung

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. Mögliche Gründe:

Dokumentenverarbeitung: Das bekommt die KI hin, auch – Beispiel Buchhaltung – den Abgleich von Vertragsinhalten, Aufträgen, Lieferscheinen und Rechnungen. Da gibt’s Anbieter. Auch der Staat wird Sachbearbeiter-Jobs wegrationalisieren.
Kundensupport: Inbound Call Center kann die KI ziemlich gut. Stellen wir uns mal das nächste Level vor, nämliche Retail. Die Baumarkt-App (oder der physische Bot), die du nach Artikel XY fragen kannst und dann das Regal genannt bekommst? Nicht schlecht. Scheitern wird es daran, dass 80 % der Regalzuordnungen falsch sind.
Außendienst: Field Service Management¹ ist vorhersagbarer, wodurch a) weniger Leute gebraucht werden und b) höhere Margen möglich sind. Die KI-Strategieberatung kann ergeben, dass der Geschäftsbereich umgebaut werden kann / muss.

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 Apps² oder spezielle Chatbots wie Microsoft Copilot for Finance³. 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: 4 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 Algorithmen⁴.
KI für die automatisierte Verwaltung: Sachbearbeiter-Tasks automatisieren? Dokumentenmanagement? Schichtpläne erstellen? CRM individualisieren? Dafür gibt es zahlreiche Angebote in einem nahezu undurchschaubaren Markt, Stichwort Robotic Process Automation (RPA). Das nächste große Ding werden mit hoher Wahrscheinlichkeit Inbound- und Outbound-Callcenter, bei denen man flüssig mit ChatGPT-Style-Voice-Chatbots plaudert. Einsatzweck: Terminvereinbarung und (Self) Service, also First und ggf. Second Level Support.
No Code / Low Code als KI-Vereinfacher: Mit Lösungen wie der Microsoft Power Platform, UiPath o.ä. kann man schon ansatzweise mit wenig (oder ohne) 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. Die Frage ist immer: Welche Daten habe ich? Wo liegen sie? Welche Software verarbeitet sie?