KI-Beratung: Der Nebel lichtet sich

Du suchst nach KI-Lösungen für dein Unternehmen? Dann stehst du auf der Suche nach KI-Angeboten, KI-Beratung oder nach einem KI-Berater vor einem Dickicht aus täglich neuen Hypes, talentierten Verkäufern und echten Sensationen.

Also ist Nachdenken erforderlich:

• Welche Prozessoptimierungen möchtest du erreichen?
• Gibt es sinnvolle KI-Lösungen für diese Optimierungen?
• Oder gibt es Optimierungen, die du a) nicht kennst, aber für die es b) super KI-Tools gibt?

Erst dann kann man KI-Systeme auswählen, die man im nächsten Schritt evaluiert.

Nach einem gemeinsamen KI-Workshop können wir (oder ihr intern) anfangen, simple Prototypen (oder MVPs) für den Alltagseinsatz zu bauen. Das können fertige Lösungen sein (also „Standardsoftware“), simple Prompts, GPTs, „robotische“ Workflow-Automatisierungen oder etwas Selbstgebasteltes.

Kleines Beispiel: Ihr seid jeck auf einen KI-Chatbot, der eure FAQs kennt? Sowas ist mit Zapier ratzfatz gebaut, man wundert sich. Dann kann man testen, ob so ein Ding von euren Kunden (oder von euch intern) überhaupt genutzt wird.

Und danach kann man mal weitersehen.

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Inhalt

• Über den Autor
• Artikel zu ähnlichen Themen
• Kostenfreie Erstberatung anfragen
• KI-Beratung mit Schwerpunkt Marketing, Vertrieb, Büroautomatisierung und Organisation
• Mein Ansatz in der KI-Beratung
• KI-Berater für die KI-Evaluierung
• KI-Beratung anfragen
• Was ist KI-Beratung?
  • Und was ist mit Künstliche Intelligenz Beratung?
• Welchen Umfang hat eine KI-Beratung?
• KI Experten: Entertainer, Berater und Verkäufer
• 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.

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 „von früher“ Mulesoft und als Update „Agentforce“. Oder man nimmt Camunda; die Auswahl ist groß, und die Produkte werden immer besser. „Computer Use“ von Anthropic (und Ähnliches von Microsoft, Meta und sonstwem) wird alles per LLM automatisieren können, was per Maus und Tastatur bedienbar ist.
Mit RPA – oder Workflow-Automatisierung – ist möglich, den kompletten Kladderadatsch wegzuautomatisieren, von der Stammdatenanlage bis zur Smartphonebestellung.
Zapier kann auch viel in dieser Richtung, aber es kommt aus der Step-by-Step-Welt, da muss man trotz KI-Copilot-Tool sehr strukturiert arbeiten.
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“. Oder: Man legt einen Mailingstrecken-Workflow per Sprachbefehl an, statt ihn sich mühsam zusammenzubasteln. 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.

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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.

Und was ist mit Künstliche Intelligenz Beratung?

Wer nach Künstliche Intelligenz Beratung sucht, macht sich viel Tipparbeit. Denn: KI Beratung würde es ja auch tun. Warum verwendet man also nicht die Abkürzung? Weil man entweder a) weniger im Thema ist oder b) bei der Suche nach KI Beratung viel Schrott in der Suche auftaucht. In jedem Fall ist der Bedarf dringender und zielgerichteter. Deshalb sollte der Beratungssansatz zu Beginn noch mehr in die Breite gehen, um alle Aspekte im Unternehmen abzudecken – also KI-Strategieberatung, KI-Managementberatung, Prozessananalyse und vor allem ein intensiver Austausch mit den Fachabteilungen in der Umsetzung (IT) und in der Anwendung (User).

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 Experten: Entertainer, Berater und Verkäufer

KI Berater sollten KI Experten sein. Die Frage ist: Wo liegt die Expertise? Das weiß man nie so genau. Deshalb empfehle ich, an die Experten-Auswahl wissenschaftlich-experimentell heranzugehen: Lasst euch für einen halben Tag oder Tag beraten, im Rahmen eines Workshops o.ä. Dann seht ihr recht schnell, in welche Richtung das KI-Beratungsprojekt gehen wird:

• Reine Entertainer werden euch high-level ChatGPT-Gedöns etc. vorstellen, oder riesige Charts mit Massen an Logos von Tools, bei denen kein Mensch durchblickt.
• Reine Berater werden euch am Ende mit einem Man-könnte-man-müsste-Deck zurücklassen.
• Reine KI-Verkäufer werden euch alternativlos ihre Tools verkaufen.

Was ist ideal? Ein Mix. Ich bin ein Freund von a) Technologieoffenheit, b) Pragmatismus bei der Wahl der Lösungen und c) die Kunst der Geduld, um nicht voreilig einen fetten Roll-out mit bald veralteter Software zu machen.

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 für den Mittelstand: internes Team zusammenstellen

Denken wir mal vom Ende her: Am Ende einer KI-Beratung steht eine KI-Implementiertung. Das ist ein Change-Projekt. Das gelingt – vor allem in mittelständischen Unternehmen – nur gemeinsam mit der „Basis“.

Warum? Im Großkonzern hat man gewaltige Möglichkeiten, um a) eigene Lösungen zu bauen, b) um diese Lösungen per Schulung, Intranet & Co. „an den Mann zu kriegen“, und c) dank einer großen IT-Abteilung (und genug Geld für Kontingente bei IT-Beratungen) diese Lösungen laufend zu verbessern und d) Selbst kleine Alltagsvorteile (Jeder Mitarbeiter spart 5 Minuten am Tag) summieren sich dank Economy of Scale zu messbaren Wow-Vorteilen auf.

Im Mittelstand ist man hier im Nachteil (und im Vorteil):

• Der Nachteil sind die fehlenden personellen Ressourcen (und teils auch das Geld, man kann einfach nicht ein paar Mio. auf den Tisch legen, weil sich die Kosten nur auf 1.000 Mitarbeiter statt auf 100.000 Mitarbeiter verteilen lassen)
• Der Vorteil ist die Flexibilität, gepaart mit der (örtlichen) Nähe der verschiedenen Teams und Abteilungen. Das bedeutet, dass du a) sehr gut ein Querbeet-Superhero-/KI-Botschafter-Team zusammenstellen kannst. Diese Leute könnten die Use Cases an der „Basis“ ermitteln und die Umsetzung begleiten; b) bist du tendenziell dazu gezwungen, Standard-Tools einzusetzen. Das ist cool, denn das Testen und der Roll-out gehen viel schneller als über eine Spezialprogrammierung. Die Hauptfrage ist dann, wie man Prozesse & Automatisierungen aufsetzt. Bekommt man aber hin!

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?

1. https://www.cio.de/a/sap-baut-mehr-ki-in-seine-scm-loesungen-ein,3698657 ↩︎
2. https://www.microsoft.com/de-de/power-platform/products/power-apps?market=de ↩︎
3. https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-copilot/microsoft-copilot-for-finance ↩︎
4. Gozali, A.A. Modified genetic algorithm to solve worker assignment problem with time windows. Industrial Artificial Intelligence 2, 1 (2024). https://doi.org/10.1007/s44244-024-00015-9 ↩︎