AI Assistenten richtig einführen - die 6 Phasen.

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Letzte Woche ging es um den AI Assistenten als wichtigsten Use Case. Heute zeige ich Dir, wie Du das konkret angehst.

Der AI Assistent wird zum Basis Tool-Stack eines Unternehmens gehören. Ähnlich wie ein CRM oder ERP.

Er wird Zugriff auf Unternehmenswissen, Systeme, E-Mails, Nachrichten, das Internet und Weltwissen haben. Das macht jeden Nutzer schneller und besser.

Wie Du es schaffst, dass euer AI Assistent nicht nur Geld kostet, sondern auch produktiv in der Breite genutzt wird - darum geht's in den nächsten 5 Minuten.

Denn eins ist klar: ein paar Lizenzen ins Team werfen, wird nicht funktionieren.

Let's go.

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Phase 1: Auswahl

Das sind die wichtigsten Dimensionen, die ich mit meinen Kunden betrachte:

1. Modelle: Welche AI-Modelle stehen zur Verfügung? Assistenten wie ChatGPT bieten eine hohe Abhängigkeit eines Modell-Anbieters.
2. UI/UX: Wie benutzerfreundlich ist die Oberfläche?
3. Sicherheit: Wie steht es um Datenschutz und Vertraulichkeit?
4. Feature Set: Welche Funktionen bietet der Assistent über das reine Chat-Fenster hinaus?
5. Integrationen: Lässt sich der Assistent in eure bestehende Infrastruktur einbinden?

Wichtig: Gewichtet diese Dimensionen entsprechend eurer Priorität! Mal steht Sicherheit an Nr. 1, mal ist die UX für eine hohe Nutzungsrate wichtiger.

Und denkt dran: Es muss nicht immer Copilot oder ChatGPT sein!

Drei Alternativen, die Du Dir anschauen solltest:

1. Zive
2. Langdock
3. meinGPT

Alle 3 Anbieter kommen aus Deutschland, verarbeiten Daten ausschließlich in der EU, binden diverse Modelle wie GPT4o, Claude 3.5 oder Mistral an und bringen zudem weitere Features wie zB Datenanbindungen, Workflow Builder oder Wissensmanagement.

Unten findest Du noch eine Auswertung des Wall Street Journal zu bekannten AI Assistenten:

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Phase 2: Pilot

Favoriten gefunden? Dann geht's in den Piloten.

So kannst Du die Pilotphase strukturieren:

Definiere klare Ziele und KPIs.

• Zeitersparnis
• Qualitätssteigerung
• Nutzerzufriedenheit

Wähle eure Teilnehmer sorgfältig aus.

• Ein echter Game Changer in meinen Projekten war die Einführung einer Bewerbungsphase. Anstatt Teilnehmer aus den Teams auszuwählen, können sie sich jetzt bewerben warum sie dabei sein wollen und wie sie das Unternehmen mit AI voranbringen wollen.

Plane den Ablauf.

• Dauer (Empfehlung ca. 2 Monate)
• Erforderliche Schulungen
• Kommunikation
• Auswertung

Ein Beispielablauf könnte so aussehen:

1. Woche 0: Bereitstellung der Lizenzen
2. Woche 1: Kickoff & Schulungen (siehe "Enablement")
3. Woche 2-7: Testing & Feedback mit wöchentl. Check-Ins
4. Woche 7-8: Auswertung und Entscheidung über weiteres Vorgehen

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Phase 3: Enablement

Der Erfolg eures AI-Assistenten steht und fällt mit der Befähigung eurer Mitarbeiter.

Zum Start mache ich deswegen ein 3-stufiges Training.

Theorie

• Was ist AI überhaupt?
• Welche Potenziale hat AI?
• Wie funktionieren Sprachmodelle?
• Welche Risiken müssen bewusst sein?

Praxis

• Funktionen des AI Assistenten
• Prompt Engineering
• Workflows
• Erarbeitung einer gemeinsamen Case Study

Fokus (pro Fachbereich)

• Umsetzung von speziellen Use Cases
• Integration in den eigenen Arbeitsalltag

Tipp: Erstellt ein Handbuch mit Best Practices und häufig gestellten Fragen.

Ich richte außerdem einen wöchentlichen Call ein, um Impulse zu geben (Wiederholung, neue Möglichkeiten zeigen, andere Use Cases anbringen) und Erfahrungen aus der Gruppe zu sammeln.

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Phase 4: Use Cases

Ich halte es für extrem wichtig eine Phase von 1-2 Wochen zu haben in der einfach ausprobiert und Erfahrung gesammelt werden kann.

Nur durch die Praxis werden die Fähigkeiten von AI Assistenten wirklich klar.

Auf diesem Wissen kannst Du mit konkreten Use Cases aufbauen.

Mein Vorgehen dafür: (ca. 2 Stunden digitales Whiteboard oder vor Ort)

1. Die Fähigkeiten von AI aufgliedern: Lesen, schreiben, analysieren, ... (das muss vorbereitet werden).
2. Teilnehmer schreiben die Top 3-5 Aktivitäten aus ihrer Arbeit auf (Rechnungen prüfen, Kundentermine führen, ...)
3. Jetzt werden die Fähigkeiten auf die Aktivitäten geschlüsselt (zB kann der AI Skill "Dokumente lesen" bei der Prüfung von Rechnungen helfen)
4. Anschließend ergänzen, welche Daten benötigt werden (zB Rechnung) und wo diese herkommen (E-Mail vom Lieferanten).
5. Zum Schluss jede Aktivität nach Machbarkeit (Zugang zu Daten, Schnittstelle zu System, ...) und Einfluss (Zeitersparnis, Qualitätsgewinn, besseres Kundenerlebnis) bewerten.

Daraus priorisierst Du 3-5 Use Cases und baust dafür im AI Assistenten jeweils ein Template (Custom Assistent / GPT) auf. Das Template soll genau auf die Bearbeitung dieser Aufgabe zugeschnitten sein.

Bonus-Tipp: Organisiere einen AI-Hackathon, um konkrete Lösungen mit eurem AI Assistenten zu bauen.

Mein AI Hackathon Framework:

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Phase 5: Auswertung

Zeit, Bilanz zu ziehen.

Schaue Dir an:

#1: Welche messbaren Effekte auf Zeitersparnis oder Qualität gibt es?

Meist bietet sich dafür ein Vorher/Nachher Vergleich bei den vorab definierten Use Cases an.

#2: Wie sieht es mit Nutzungsdauer und -frequenz aus?

Diese Zahlen bekommst Du meist aus dem Admin-Bereich der Tools:

#3: Wie ist das Feedback der Pilotgruppe?

• Beste Anwendungsfelder
• Schlechte Anwendungsfelder
• Empfundene Vorteile und Nachteile
• Start/Stop/Continue für die Pilotphase

Das sind wichtige Erfahrungswerte, die für die Bewertung aber auch den weiteren Rollout hilfreich sind.

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Phase 6: Rollout

Wenn der Pilot erfolgreich war, sollten die Vorteile in die Breite getragen werden.

In Unternehmen >100 Mitarbeiter passiert das schrittweise. So kannst Du eine ausreichende Adoption und Qualität sicherstellen.

Die Teilnehmer aus der Pilotphase können beim Rollout als Enabler fungieren und zB Trainings oder Support für die weiteren Gruppen übernehmen.

Meine Tipps für einen reibungslosen Ablauf:

1. Rolle schrittweise aus: Nach Team, Land oder Geschäftsbereich.
2. Entwickele ein Playbook basierend auf euren Erfahrungen aus der Pilotphase (Training, Unterlagen, Templates im Tool, Kommunikationsformate, Support)
3. Passe euer Vorgehen an die Unterschiede in verschiedenen Bereichen an.
4. Setze Formate auf für kontinuierlichen Austausch und Weiterentwicklung, zB Hackathons oder "Use Case der Woche".

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Fazit

AI Assistenten werden zu einem Basis-Tool.

Die Auswahl und Einführung darf deshalb nicht dem Zufall überlassen werden. Außerdem ist AI zu komplex, um "einfach mal loszulegen" und auf Ergebnisse zu hoffen.

6 Takeaways:

1. Es gibt mehr und bessere Assistenten als ChatGPT oder Copilot.
2. Mit Pilotgruppe lernen, Teilnehmer bewerben lassen.
3. Ohne Training geht nichts.
4. Erst Fähigkeiten verstehen, dann erste Use Cases definieren, Templates aufbauen.
5. Quantitative und qualitative Auswertung.
6. Schritt für Schritt ausrollen.

Mein wichtigstes Learning:

Bleib dran! Die ersten Wochen mögen holprig sein, aber mit der Zeit ändern sich Gewohnheiten und Du wirst die Vorteile deutlich spüren.

Irgendwann kommt der Punkt, wo niemand mehr ohne AI arbeiten will.

Der erste Schritt zur AI-First Kultur.

Bis nächsten Sonntag,

Felix