Warum viele KI-Initiativen an der falschen Stelle starten: People first

Viele Unternehmen starten ihre KI-Initiativen an der falschen Stelle. Sie beginnen mit Tools, Prototypen oder einzelnen Use Cases.

Nichts gegen Tools und einzelne Use-Cases (die machen wir auch). Aber entscheidend ist nicht die Technologie oder einzelne Leuchtturmprojekte – sondern die Menschen, die sie nutzen. Daher meine Empfehlung:

1️⃣ People first

KI verändert Arbeitsweisen. Ohne Verständnis, Vertrauen und AI-Kompetenz bleibt sie ein Experiment. Erfolgreiche Unternehmen investieren deshalb zuerst in AI Literacy, Austauschformate und echte Beteiligung der Mitarbeitenden.

2️⃣ Data als Fundament

KI funktioniert nur mit verlässlichen Daten. Saubere Stammdaten, klare Verantwortlichkeiten und integrierte Systeme sind Voraussetzung für Skalierung.

3️⃣ Platform statt Tool-Zoo

Einzelne KI-Tools erzeugen schnelle Effekte. Nachhaltiger Nutzen entsteht erst, wenn Daten, Prozesse und Anwendungen auf einer gemeinsamen Plattform zusammenlaufen.

Erst danach folgen Agile Scaling und Value Focus – also die systematische Skalierung erfolgreicher Ansätze und die Priorisierung nach Business-Impact.

Unser Ansatz: eine #Werkstatt:

Bei STI-Consulting haben wir eine #AI-Werkstatt aufgebaut. Dort arbeiten Kolleginnen und Kollegen aus unterschiedlichen Bereichen gemeinsam an konkreten Fragen:

Welche Aufgaben lassen sich sinnvoll mit KI unterstützen

Welche Tools funktionieren im Arbeitsalltag wirklich

Welche Daten oder Prozesse müssen vorher verbessert werden

Ein erstes Ergebnis ist unser STI Prompt Coach (ein Custom GPT). Bevor ein Prompt ausgeführt wird, unterstützt unser AI-Coach die Mitarbeiter bei der Formulierung eines treffenden Prompts. Konkret hilft der Prompt Coach:

Ziel und Kontext sauber zu formulieren

relevante Daten oder Rollen zu ergänzen

den Prompt so zu strukturieren, dass bessere Ergebnisse entstehen.

Das klingt simpel – hat aber enorme Wirkung. Viele Mitarbeitende lernen dadurch sehr schnell, wie sie mit KI arbeiten müssen, um wirklich gute Ergebnisse zu bekommen. Der Effekt: Mitarbeitende lernen voneinander, entwickeln eigene Ideen – und KI wird Schritt für Schritt Teil der täglichen Arbeit.

Genau hier zeigt sich der People-first-Gedanke in der Praxis: nicht ein zentrales KI-Projekt treibt die Veränderung – sondern viele kleine Lernschritte im Unternehmen.

Wenn man einen Blick in die Studie von Bernhard Steimel und mir wirf, sieht man auch dass es wirkt: dort berichten 64 % der Unternehmen von messbaren Effizienzgewinnen durch KI, teilweise sogar bis zu 80 %. Und genau das gelingt nur mit "People First