Shift

Der typische Fehlstart ist unspektakulär. Er beginnt mit einem Satz im Meeting, der wie Entschlossenheit klingt und doch vor allem Unsicherheit verrät: Ein Chatbot für den Support, das machen jetzt alle. Der Mitbewerber berichtet von 80 Prozent weniger Aufwand. Dann geht es schnell. Das Vorhaben wandert in die IT, der After-Sales-Bereich bekommt es „hingestellt“, und irgendjemand soll es in den Alltag drücken. Von außen wirkt das wie Handlungsfähigkeit. Innen entsteht etwas a

In vielen mittelständischen Unternehmen beginnt die Debatte über KI mit einem Satz, der in Meetings zuverlässig fällt, er klingt in etwa wie folgt: "Ein Chatbot für die Projektleitung wäre doch cool. Der Mitbewerber hat so etwas auch schon." Dahinter steckt selten böser Wille. Es ist eher eine Mischung aus Enthusiasmus, Erwartungsdruck, Neugier und dem Wunsch, etwas Sichtbares vorzeigen zu können. Genau an dieser Stelle kippt das Thema oft in „Happy Engineering“: Technik wird

In wachsenden KMU entstehen die teuersten Verluste selten durch große Fehlentscheidungen. Sie entstehen durch alltägliche Verwaltungsarbeit, die unbemerkt zäh wird: Rückfragen, Korrekturen, fehlende Übergaben, doppelte Pflege. Viele Teams gewöhnen sich daran. Reibung wird zum Grundrauschen. Erst wenn etwas sichtbar kippt – eine Reklamation, ein verpasster Kunde, eine ausbleibende Rechnung – wird klar, dass hier kein Einzelfall vorliegt, sondern ein Muster. Das Muster ist schl

In vielen kleinen und mittleren Unternehmen ist KI weniger ein Technologiethema als ein Einordnungsthema. Nicht, weil es an Interesse fehlt, sondern weil im Alltag selten Raum entsteht, um Begriffe, Wirkungen und Konsequenzen in Ruhe zu klären. Zwischen Aufträgen, Reklamationen, Personalfragen und Lieferterminen bleibt KI ein Wort, das überall auftaucht und dennoch nicht greifbar wird. Daraus entsteht Orientierungslosigkeit: Wo anfangen, wenn nicht einmal klar ist, was KI im

Von der Idee zum Test: So nutzen Unternehmen KI praktisch

KI im Alltag: Diese Routinen lohnen sich

Wer heute über KI spricht, spricht oft über Tools. Über Modelle, Plattformen und Funktionen. Doch diese Gespräche beantworten selten die entscheidende Frage: Wofür brauchen wir KI eigentlich und wofür nicht? KI beginnt nicht mit Technologie. KI beginnt mit besseren Fragen. Wer KI verstehen will, muss sie nicht programmieren können. Er muss sie einordnen können. KI‑Kompetenz bedeutet nicht, technische Details zu kennen, sondern beurteilen zu können, wo KI sinnvoll unterstützt,

Viele Unternehmen beginnen ihren KI‑Weg mit Tools und Plattformen. Sie vergleichen Funktionen, testen Möglichkeiten und starten Pilotprojekte. Was dabei oft fehlt, ist eine einfache, aber entscheidende Frage: Wo genau soll KI im Alltag tatsächlich entlasten? Wer mit Tools beginnt statt mit Problemen, produziert selten Einsparungen. Er produziert vor allem Komplexität. Die Folge sind Pilotprojekte ohne Wirkung, Experimente ohne Priorität und Investitionen ohne klare wirtschaft

KI wird in vielen KMU noch immer wie ein klassisches IT‑Projekt behandelt. Man spricht von Einführung, Rollout, Schulung und Strategie. Doch genau hier beginnt das eigentliche Problem. KI lässt sich nicht einfach einführen. KI muss erlebt werden. Erst die Erfahrungen mit KI ermöglichen die nächsten Schritte. Die Auswahl an KI‑Tools ist heute unüberschaubar. Für nahezu jede Aufgabe gibt es dutzende Lösungen. Gleichzeitig fehlt vielen Menschen eine klare Vorstellung davon, was

"Don’t plan, prototype."  Dieser Leitsatz bringt auf den Punkt, worum es bei " Use vor Case"  geht: Viele Unternehmen verharren in der Analysephase, versuchen Business Cases zu rechtfertigen, bevor sie KI überhaupt ausprobiert haben. Doch genau das ist der Fehler. Das Problem mit dem „Case first“-Ansatz Klassisch denken Unternehmen so: „Wir brauchen einen klaren Business Case, bevor wir KI einsetzen.“ Das klingt vernünftig – ist in der Realität aber oft ein Innovationskiller.