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Die AI Welt hat sich wieder weiter gedreht. OpenAI bietet das neue Modell GPT-4o mini an, das 100x günstiger ist als das beste Modell vor 2 Jahren. Das mag kein großes Update sein im Vergleich zu anderen Quantensprüngen.
Es beweist aber:
AI wird immer besser und günstiger.
Use Cases die in der Vergangenheit nicht (wirtschaftlich) umsetzbar waren, werden es jetzt.
Und damit sind wir beim Thema für heute: Use Cases.
Unklare Use Cases bleiben eine der größten Hürden bei der Einführung von AI. In einer Umfrage von IDC unter 2053 Unternehmen stimmten 50,8% dieser Aussage zu.
Mich wundert das nicht.
Die Technologie ist komplex und die Möglichkeiten schier endlos. Verständlich, dass viele Unternehmen sich schwertun, den richtigen Einstieg zu finden.
Warum der klassische Use Case Ansatz bei GenAI nicht funktioniert und wie es besser geht, darum geht's in den nächsten 5 Minuten.
Let's go.
Das Problem des klassischen Ansatzes
Ich kenne den Prozess zur Definition von Use Cases so:
Das mag funktionieren bei der Einführung bestimmter Tools, aber nicht für GenAI.
Warum?
Grund 1: Der Ansatz ist zu theoretisch.
In endlosen Workshops und Meetings werden potenzielle Anwendungsfälle definiert. Doch dabei können sich die meisten Menschen die Möglichkeiten von AI noch gar nicht konkret vorstellen. Praxiserfahrungen fehlen.
Grund 2: Mangelnde Einbindung der Mitarbeiter.
Allzu oft werden Teams zu spät oder gar nicht in den Prozess einbezogen. Dies führt unweigerlich zu Widerständen und blockiert den notwendigen Wandel. Wir fühlen uns übergangen und sehen AI eher als Bedrohung denn als Chance.
Das Resultat:
Eine Liste mit 273 potenziellen Use Cases, wo niemand weiß, ob das überhaupt funktioniert und wie konkret weitergemacht werden soll.
Es fehlt an Priorisierung, an konkreten nächsten Schritten und an der notwendigen Begeisterung in den Teams.
Nicht selten versandet die Initiative an diesem Punkt, und die anfängliche Euphorie weicht Ernüchterung und Frustration.
Horizontale vs vertikale Use Case
Ich teile Use Cases in horizontal und vertikal auf.
Horizontale Use Cases steigern die Produktivität und Qualität aller Mitarbeiter im Arbeitsalltag.
Vertikale Use Cases verbessern Effizienz, Entscheidungsfindung oder Ergebnisqualität in bestimmten Fachbereichen.
In jedem Unternehmen gibt es hunderte davon.
Also wo ansetzen?
Der wichtigste AI Use Case
Der wichtigste Use Case ist ein AI-Assistent für jeden Mitarbeiter.
Jeder Mitarbeiter muss lernen mit einem AI-Assistenten produktiv zu arbeiten.
Mit AI-Assistent meine ich einen Multifunktions-Chatbot à la ChatGPT, obwohl es bessere Lösungen als ChatGPT gibt - aber dazu ein anderes mal.
Warum ist das der beste Ansatz?
Spielerisches Lernen: Deine Teams entdecken auf natürliche Weise die Möglichkeiten und Grenzen von AI.
Natürliche Ideenfindung: Statt in theoretischen Workshops über potenzielle Use Cases zu spekulieren, entwickeln sich Anwendungsfälle organisch aus der täglichen Nutzung.
Sofortige Einbindung: Mit diesem Ansatz sind deine Teams von Tag 1 involviert. Sie sind nicht passive Empfänger einer von oben diktierten Strategie, sondern aktive Gestalter von AI in ihrem Arbeitsbereich.
Praxisnahe Bewertung: Use Cases werden direkt im Arbeitskontext auf ihre Tauglichkeit geprüft.
Und nicht nur das.
Mit einem AI-Assistenten kann ein Großteil der erarbeiteten Use Cases direkt in den Arbeitsalltag integriert werden.
Ohne komplexe Entwicklung, hohe Budgets und langwierige Implementierung.
Wichtiger Nebeneffekt: Du schaffst eine sichere Umgebung für den Einsatz von AI und beugst dem Aufbau einer Schatten AI (Mitarbeiter nutzen private AI Tools) vor.
Um den AI Assistent erfolgreich einzuführen, solltest du folgende Punkte beachten:
Vom AI-Assistenten zu vertikalen Use Cases
Sobald der AI-Assistent in deinem Unternehmen etabliert ist und deine Mitarbeiter erste Ergebnisse sehen, kannst du gezielt vertikale Use Cases entwickeln.
Hier ist ein einfacher Ansatz, wie du dabei in jedem Bereich vorgehen kannst:
Funktionierende Beispiele:
Mehr zu vertikalen Use Cases kommt in einer anderen Ausgabe!
Listen mit 273 potenziellen Use Cases, die am Ende nie umgesetzt werden, helfen Dir nicht.
Du brauchst ein Team, das:
Dieser Ansatz ist über das gesamte Unternehmen skalierbar.
Deine Teams werden zu aktiven Teilnehmern in der AI-First Transformation. Sie entdecken selbst, wie AI ihre tägliche Arbeit verbessern kann, und entwickeln eine positive Einstellung gegenüber der Technologie.
Von dieser Grundlage aus kannst du organisch und fundiert spezifische Use Cases entwickeln, die Mehrwert für dein Unternehmen bieten.
Der Schlüssel dafür ist die Nutzung eines AI-Assistenten von allen Mitarbeitern.
Das ist der wichtigste Use Case.
Nächste Woche lernst Du anhand von Praxisbeispielen, wie Du einen AI Assistenten in Dein Unternehmen einführst.
Du hast Fragen oder Feedback? Schreib' mir!
Danke, dass Du dabei bist!
Bis nächsten Sonntag,
Felix
