Die Kette der Fragen
Das Diagramm arbeitet sich durch fünf Stationen. Bei jeder gibt es einen Ausgang, der von KI wegführt.
Wissen Sie, welches Problem Sie lösen wollen? Wenn nein, brauchen Sie Klarheit. Funktionieren Ihre Abläufe? Wenn nein, brauchen Sie bessere Abläufe. Sind Ihre Daten sauber? Wenn nein, brauchen Sie Datenqualität. Kann ein Mensch die Aufgabe in fünf Minuten erledigen? Wenn ja, brauchen Sie Automatisierung. Erst wer durch alle Fragen kommt – und zusätzlich echte Mustererkennung benötigt – ist bei einem Punkt, an dem KI tatsächlich Sinn ergibt.
Vier von fünf Wegen enden also vorher.
Warum die Reihenfolge zählt
Der entscheidende Satz auf der Serviette steht klein am Rand: KI auf kaputten Abläufen macht kaputte Abläufe schneller. KI auf schlechten Daten liefert schlechte Ergebnisse schneller.
Das ist kein Wortspiel, sondern eine technische Tatsache. Ein Modell verstärkt, was Sie ihm geben. Wenn die Stammdaten lückenhaft sind, wenn niemand weiss, welche Excel-Liste die aktuelle ist, wenn ein Ablauf von drei Sonderfällen lebt, die nur eine Person im Kopf hat – dann automatisieren Sie mit KI das Chaos. Nur schneller und teurer.
Deshalb fragen wir bei jedem Projekt zuerst nach dem Kern. Fünf Mal warum, bis die Antwort lautet: «Weil wir das schon immer so gemacht haben.» Genau dort fängt die Arbeit an. Nicht beim Werkzeug.
Sechs Monate für ein Excel-Problem
Es gibt Unternehmen, die monatelang an einer KI-Lösung bauen – für ein Problem, das eine einfache Tabelle ebenso gelöst hätte.
Im Kern sind viele Aufgaben, die heute nach KI rufen, Fragen der Organisation. Eine Mitarbeiterin überträgt Zahlen aus einer Liste in die nächste. Ein Sachbearbeiter stellt zum dritten Mal dieselbe Rückfrage, weil ein Datenfeld fehlt. Das braucht keine Mustererkennung. Das braucht ein sauberes Feld, eine Regel, eine Schnittstelle.
Wann KI wirklich passt
Damit kein falscher Eindruck entsteht: KI hat ihren Platz. Wenn es um echte Mustererkennung geht – Texte einordnen, Bilder prüfen, Prognosen aus grossen Datenmengen – dann ist sie das richtige Mittel. Das Diagramm bestreitet das nicht. Es stellt die Frage nur an die richtige Stelle: ans Ende, nicht an den Anfang.
Die Reihenfolge ist die ganze Botschaft. Erst das Problem verstehen. Dann die Abläufe ordnen. Dann die Daten sauber halten. Dann automatisieren, wo ein Mensch nichts dazulernt. Und erst, wenn nach all dem noch ein Rest bleibt, der Muster erkennen muss – dann KI.
Bestehendes verstehen. Mit Augenmass verändern. Das gilt für Abläufe. Es gilt auch für die Frage, ob Sie KI brauchen.