„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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