"Wir brauchen auch AI!". Dieser Satz fällt in fast jedem Board-Meeting. Die Frage ist: Warum? Und vor allem: Womit anfangen?
Das Problem mit AI-Projekten
Die meisten AI-Initiativen scheitern nicht an der Technologie, sondern an:
- Fehlenden Business Cases: "AI machen" ist kein Ziel
- Chatbot-Syndrom: Der einzige Use Case ist ein interner Chatbot
- Vendor-Lock: Vollständige Abhängigkeit von OpenAI & Co.
- Governance-Chaos: Keine klaren Rules für Daten, Security, Compliance
Meine Erfahrung: Die besten Strategien entstehen nicht im Elfenbeinturm. Bei einem Handelsunternehmen haben wir die KI-Vision gemeinsam mit Lagermitarbeitern entwickelt. Ihre Insights zu Prozess-Ineffizienzen waren Gold wert.
Der ROI-fokussierte Ansatz
1. Business Case First. Technologie Second
Falsch: "Wir integrieren GPT-4 in unser Produkt"
Richtig: "Wir reduzieren Customer-Support-Kosten um 30% durch AI-gestützte Ticket-Klassifizierung"
Die entscheidenden Fragen:
- Welches konkrete Problem lösen wir?
- Was ist die messbare Metrik?
- Was ist der Break-even-Point?
- Geht es auch ohne AI?
2. Die "Low-Hanging Fruit"-Matrix
Nicht jeder Use Case ist gleich sinnvoll. Priorisierung nach:
Quick Wins (Start here):
- Automatisierung repetitiver Wissensarbeit
- Dokumenten-Klassifizierung
- Code-Assistenz für Entwickler
- E-Mail/Ticket-Routing
Strategic Bets (3-6 Monate):
- Produkt-Features mit AI-Kern
- Personalisierung at Scale
- Predictive Analytics
- Domain-spezifische Assistenten
Long-term Moonshots (12+ Monate):
- Komplett neue Business-Modelle
- AI-first-Produkte
- Multi-Agent-Systeme
3. Technologie-Stack: Build, Buy oder Hybrid?
OpenAI/Anthropic direkt (Buy):
- Schnell, einfach, sofort nutzbar
- Vendor-Lock, Kosten skalieren, keine Kontrolle
Open-Source-LLMs (Build):
- Volle Kontrolle, Data Privacy, kosteneffizienter bei Scale
- Setup-Aufwand, Modell-Management, Expertise nötig
Hybrid-Ansatz (pragmatisch):
- Prototyping mit Commercial APIs
- Production mit Fine-tuned Open-Source-Modellen
- Kritische Daten on-premise, Rest Cloud
Die 4 Phasen der AI-Integration
Phase 1: Discovery (2-4 Wochen)
- Use-Case-Mapping
- Feasibility-Assessment
- Kosten-Nutzen-Kalkulation
- Output: Priorisierte Roadmap + Business Cases
Phase 2: Pilot (4-8 Wochen)
- Ein konkreter Use Case
- Schnelles Prototyping
- Echte Nutzer-Tests
- Output: Proof of Concept + Learnings
Phase 3: Production (8-12 Wochen)
- Skalierbare Architektur
- Security & Governance
- Monitoring & Evaluation
- Output: Produktiv-System mit Metriken
Phase 4: Scale (ongoing)
- Weitere Use Cases
- Optimierung & Fine-tuning
- Team-Enablement
- Output: AI als Teil der DNA
Häufige Fehler (und wie man sie vermeidet)
"Wir bauen unseren eigenen ChatGPT"
Nein. Nicht Ihr Kerngeschäft. Nutzen Sie bestehende Modelle, fokussieren Sie auf Domänen-Wissen und Integration.
"Unser Entwickler macht das nebenbei"
AI-Integration braucht Architektur, Security, Governance. Das ist nicht "mal eben" gemacht.
"Wir starten mit dem komplexesten Use Case"
Start simple. Lernen. Iterieren. Dann komplex werden.
"Die AI wird schon irgendwie besser"
Ohne Evaluation-Pipeline, Feedback-Loops und Monitoring wird nichts besser. Messbarkeit ist Pflicht.
Security & Governance von Tag 1
Non-negotiable:
- Klare Data-Classification (was darf ins LLM?)
- API-Key-Management & Rate-Limiting
- Input/Output-Filtering (Prompt Injection!)
- Audit-Trails für alle AI-Requests
- Fallback-Strategien bei API-Ausfällen
DSGVO-Konformität:
- Keine personenbezogenen Daten in Commercial APIs (oder Vertrag prüfen!)
- Transparency: Nutzer müssen wissen, wann AI im Spiel ist
- Right to Explanation: Wie kommt die AI zu Ergebnissen?
Kosten-Realität: Was AI wirklich kostet
Entwicklung:
- 4-8 Wochen Engineering für simplen Use Case
- 40.000 - 80.000€ für Pilot-Phase
Laufende Kosten:
- API-Kosten: 0,01-0,50€ pro Request (je nach Modell)
- Infrastructure: 500-5.000€/Monat (bei Self-Hosting)
- Monitoring & Evaluation: Nicht vergessen!
Break-even: Meist bei 1.000-10.000 Requests/Tag, abhängig vom Use Case.
Fazit: AI ist ein Tool, kein Ziel
Die Frage ist nicht: "Wie integrieren wir AI?"
Sondern: "Welche Business-Probleme haben wir, die AI wirtschaftlich sinnvoll lösen kann?"
AI-Strategie = Business-Strategie mit AI als Werkzeug.
Starten Sie hier:
- Ein konkretes Problem identifizieren
- ROI-Kalkulation machen
- Pilot in 4-8 Wochen
- Messen, lernen, skalieren