„Führt KI in unserem Unternehmen ein." Aber wo fängt man
eigentlich an?
Genau diese Frage beantworten Julian und Fabian in Folge
40 von KI & Tonic — mit einem kompletten,
praxisnahen Fahrplan von Schritt 0 bis zum erfolgreichen Rollout.
Keine Buzzwords, keine Theorie-Show, sondern konkrete Dos and
Don'ts für alle, die vor der Aufgabe stehen, KI wirklich in ihrer
Organisation zu verankern.
Der erste und wichtigste Schritt: das Warum
klären. Denn „jeder macht doch was mit KI" ist keine Strategie —
es ist der sichere Weg zum Scheitern. Julian und Fabian erklären,
warum eine klare Prozessanalyse vor jeder Tooleinführung stehen
muss, wie eine durchdachte Daten- und Digitalisierungspyramide
aussieht, und warum man trotzdem nicht in German-Overengineering
verfallen sollte, sondern pragmatisch mit kleinen, sauberen
Datensätzen starten kann.
Die Folge liefert außerdem eine klare Orientierung im
Tool-Dschungel: Was unterscheidet Modelle wie ChatGPT, Gemini,
Claude und Mistral von Plattformen wie Langdock oder Microsoft
Copilot? Und warum ist der Plattformgedanke oft klüger als die
Bindung an ein einzelnes Modell?
Das Herzstück der Folge ist die konkrete Einführungsstrategie.
In dieser Folge erfährst du:
warum das Warum vor jeder KI-Einführung
geklärt sein muss
wie die Digitalisierungspyramide aus
Standardisierung, Prozessgestaltung und Digitalisierung
funktioniert
warum ihr trotzdem nicht zu
perfektionistisch starten solltet
welche LLMs und Plattformen (ChatGPT,
Gemini, Claude, Mistral, Langdock, Microsoft Copilot) sich
unterscheiden — und warum der Plattformgedanke wichtig ist
wie ihr mit einer kleinen Pilotgruppe
startet und Leuchttürme aufbaut, die in die
Organisation ausstrahlen
wie die Impact-Effort-Matrix euch hilft,
Quick Wins von Zeitverschwendern zu unterscheiden
warum der Weg von Allgemeinwissen zu spezifischem
internem Wissen führen sollte
warum eine Kultur des Experimentierens
unverzichtbar ist — Scheitern inklusive
den Merksatz TKKG: Technologie, Kompetenz,
Kultur, Governance
Eine Pflichtfolge für alle, die vor der Aufgabe stehen, KI im
eigenen Unternehmen strukturiert und nachhaltig einzuführen —
ohne sich im Klein-Klein zu verlieren.
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