Es gibt Geschäftsprobleme, bei denen die Einführung eines KI-Modells variable Kosten, Latenz, Unsicherheit und einen zusätzlichen Governance-Aufwand mit sich bringt, ohne einen Mehrwert zu bieten, der nicht bereits durch eine schriftliche Regelung abgedeckt ist. In solchen Fällen „Nein“ zu sagen, ist kein Konservatismus: Es ist dieselbe technische Disziplin, die in anderen Fällen zu einem „Ja“ führt.
Ein Unternehmen, das einen Anwendungsfall für KI nie ausgeschlossen hat, evaluiert wahrscheinlich nicht nur, sondern setzt ihn ein.
Wenn die Regel deterministisch und schriftlich festgehalten ist. Eine Provisionsberechnung, eine Steuerprüfung, eine Rabattschwelle. Wenn es sich als Bedingung ausdrücken lässt, wird es als Bedingung ausgedrückt. Ein Modell führt hier nur dann Variabilität ein, wo zuvor Gewissheit herrschte.
Wenn die Fehlerkosten hoch und das Fehlervolumen gering sind. Zehn Entscheidungen pro Monat mit einem sechsstelligen Betrag lassen sich nicht automatisieren: Sie erfordern sorgfältige Planung und werden von einem Menschen getroffen. Die potenziellen Einsparungen sind gering, das Risiko jedoch nicht.
Wenn keine firmeneigenen Daten vorliegen, die einen Vorteil verschaffen. Lässt sich ein Fall mit allgemein zugänglichem Wissen genauso gut lösen, schafft das keine Differenzierung. Es mag als individuelles Werkzeug nützlich sein, aber nicht als Projekt.
Wenn der Prozess nicht definiert ist. Die Automatisierung vor der Kartierung führt zur Automatisierung von Mehrdeutigkeiten, wie wir bereits besprochen haben. KI wird ein schlecht konzipiertes Unternehmen nicht retten..
Wenn die Stückkosten nicht aufgehen. Wenn die Bearbeitung eines Falles mehr kostet als das derzeitige Verfahren, sobald Wiederholungsversuche, Überwachung und Fehlerkorrektur einbezogen werden, dann entscheiden die Zahlen.
Wenn die Verpflichtung zur ordnungsgemäßen Unternehmensführung den Nutzen überwiegt. Bei Anwendungsfällen, die gemäß der europäischen KI-Verordnung in die Hochrisikokategorie fallen, kann der Aufwand für Dokumentation, Überwachung und Rückverfolgbarkeit in keinem Verhältnis zu den geringen Einsparungen stehen. Es empfiehlt sich, dies im Vorfeld zu berechnen.
Problem | KI-gestützte Lösung | Günstigere Alternative |
|---|---|---|
Dokumente nach Typ klassifizieren | Sprachmodell | Regeln für Metadaten und Struktur |
Daten aus Rechnungen von Stammlieferanten extrahieren | Multimodales Modell | Vorlagen vom Anbieter |
Doppelte Clients erkennen | Ähnlichkeitsmodell | Normalisierungs- und deterministische Regeln |
Antworten auf häufig gestellte Fragen | Konversationsassistent | Durchsuchen Sie eine übersichtliche Datenbank gründlich. |
Vorfälle priorisieren | Vorhersagemodell | Explizite Geschäftsregeln |
Keine der Alternativen auf der rechten Seite ist glamourös, und alle haben drei nachweisbare Vorteile: Fixkosten, reproduzierbares Verhalten und einfache Rückverfolgbarkeit.
Als Faustregel wenden wir Folgendes an: Wenn sich das Problem mit einer Regel lösen lässt, dann wird es mit einer Regel gelöst.. Das Modell ist für Fälle reserviert, in denen echte Mehrdeutigkeit herrscht – freie Sprache, hohe Variabilität, unvorhersehbare Fälle.
Die Ablehnung eines schlecht definierten Anwendungsfalls führt zu Reibungsverlusten, wenn sie als direkte Verweigerung erfolgt. Eine Weiterleitung ist in diesem Fall besser.
Nennen Sie, was das Problem löst. «Dafür braucht es kein Modell, sondern nur die Kundendaten an einem Ort.» Das Gespräch verlagert sich von negativ zu diagnostisch.
Quantifizieren Sie den Unterschied. Die Kosten der Alternative im Vergleich zu den Kosten des KI-Projekts, einschließlich Betrieb und Verwaltung. Die Zahl ist überzeugender als die Argumentation.
Die Tür sollte diskret offen bleiben. Laut Stanford HAI sanken die Kosten für Schlussfolgerungen zwischen Ende 2022 und Ende 2024 um mehr als das 280-Fache. Ein Fall, der heute nicht rentabel ist, könnte es nächstes Jahr sein. Es lohnt sich, die Berechnung zu dokumentieren und zu überprüfen, anstatt sie für immer zu verwerfen.
Bieten Sie eine schnelle Alternative an. Die Energie, die hinter dem Vorschlag steht, ist in der Regel positiv. Indem man sie auf etwas umlenkt, das in wenigen Wochen umgesetzt werden kann, erhält man die Dynamik aufrecht.
Organisationen, die dies gut handhaben, verfügen über etwas, das andere nicht haben: eine dokumentierte Liste der geprüften und verworfenen Fälle mit Angabe des Grundes und des Datums.
Diese Liste erfüllt drei Zwecke: Sie verhindert, dass dieselbe Diskussion jedes Quartal mit unterschiedlichen Beteiligten wiederholt wird. Sie ermöglicht die Überprüfung von Entscheidungen bei veränderten wirtschaftlichen oder technischen Rahmenbedingungen. Und sie zeigt einem Gremium, einem Kunden oder einem Wirtschaftsprüfer, dass das Unternehmen Trends nicht nur verfolgt, sondern diese auch bewertet.
Eine Bestandsaufnahme der KI-Governance ohne verworfene Fälle ist in der Praxis eine Bestandsaufnahme aller jemals vorgeschlagenen Maßnahmen.
Es gibt einen Folgeeffekt, der die anfänglichen Reibungspunkte ausgleicht. Wenn eine Organisation Fälle aufgrund fundierter Beurteilung ablehnt, genießen die von ihr genehmigten Fälle im Ausschuss deutlich mehr Glaubwürdigkeit. Interne Unterstützung wird so nicht länger zu einer bloßen Frage des Enthusiasmus, sondern zu einer nachvollziehbaren Entscheidung.
Und es gibt auch eine geschäftliche Seite. Ein Lieferant, der von einem Projekt abrät, wenn die Zahlen nicht stimmen, hat ein wertvolles Urteilsvermögen. Wir ziehen es vor, dieses Projekt zu verlieren und das nächste, meist lukrativere, zu gewinnen.
Die entscheidende Frage bei jeder Bewertung ist nicht, ob es mit KI möglich ist. Fast alles ist möglich. Sondern ob sollte „Wie man KI nutzen kann“ ist eine andere und viel nützlichere Frage.
In sechs Situationen: wenn die Regel deterministisch und schriftlich festgelegt ist, wenn die Fehlerkosten hoch und das Volumen gering ist, wenn keine firmeneigenen Daten vorliegen, die einen Vorteil bieten, wenn der Prozess nicht definiert ist, wenn die Stückkosten nicht rentabel sind und wenn der Verwaltungsaufwand den erwarteten Nutzen übersteigt.
Explizite Geschäftsregeln, Datennormalisierung, herstellerspezifische Vorlagen, eine gut strukturierte Suche und deterministische Validierungen bieten drei Vorteile: fixe statt variable Kosten, reproduzierbares Verhalten und triviale Rückverfolgbarkeit.
Als Faustregel gilt: Lässt sich ein Problem als Bedingung formulieren, wird es mit einer Bedingung gelöst. Dieses Modell ist Fällen echter Mehrdeutigkeit vorbehalten – etwa bei freier Sprache, hoher Variabilität oder unvorhersehbaren Situationen.
Das sollte nicht so sein. Laut Stanford HAI sind die Kosten für Schlussfolgerungen zwischen Ende 2022 und Ende 2024 um mehr als das 280-Fache gesunken. Ein Fall, der heute noch nicht realisierbar ist, könnte also in einem Jahr profitabel sein. Es empfiehlt sich, die Berechnung und das Datum zu dokumentieren, damit sie überprüft werden kann.
Weil dadurch vermieden wird, die gleiche Diskussion jedes Quartal erneut aufzurollen, Entscheidungen bei sich ändernden wirtschaftlichen oder technischen Bedingungen überprüft werden können und einem Ausschuss oder Wirtschaftsprüfer gezeigt wird, dass die Organisation Entscheidungen mit Urteilsvermögen trifft und nicht einfach standardmäßig übernimmt.
Benennen der Lösungsansätze für das Problem, Beziffern der Kostenunterschiede zwischen den Alternativen, Festhalten der Berechnung zur späteren Überprüfung und Anbieten einer Alternative, die innerhalb weniger Wochen umgesetzt werden kann, um die Dynamik aufrechtzuerhalten.
Lohnt es sich, das mit KI zu machen? Wir analysieren Ihren konkreten Fall und teilen Ihnen mit, ob sich eine Überprüfung lohnt, welche günstigere Alternative es gibt und wann der richtige Zeitpunkt dafür wäre. Sollte die Antwort „Nein“ lauten, teilen wir Ihnen das ebenfalls mit. Lass uns reden →
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