In 30 Tagen zur ersten KI-Lösung

Ziel: Klarheit über Nutzen, Risiken und Umfang; grünes Licht für einen begrenzten Pilot; Basis-Enablement.

Checkliste:

• Ziele definieren: 2–3 messbare Ziele wählen (z. B. E-Mail-Erstellung um 30 % beschleunigen, Meeting-Notizen halbieren, Recherche um 40 % verkürzen).

• Einfache KI-Nutzungsrichtlinie entwerfen: Umgang mit Daten (keine sensiblen Daten in öffentlichen Tools), Mensch-in-der-Schleife, Transparenz, Quellenangabe, Eskalation.

• Toolset freigeben: Microsoft 365 Copilot, Azure OpenAI oder Äquivalent; Lizenz und Datenrahmen mit IT klären.

• Datenquellen festlegen: Erlaubte Inhalte für KI (Richtlinien, Vorlagen, Intranet, Produktdokumente); persönliche/sensible Daten ausschliessen.

• Rollen benennen: Executive Sponsor, Product Owner, IT-/Security-Kontakt, 2–3 Pilot-Champions.

• Risikoregister erstellen: Rechtliche/Datenschutz-Aspekte (revDSG), Schutz geistigen Eigentums, Halluzinationsrisiken; Massnahmen und Freigabekriterien definieren.

• Zugang ermöglichen: Pilot-Nutzer freischalten, Teams-/SharePoint-/OneDrive-Struktur für sichere Nutzung prüfen.

Mini-Vorlagen:

• KI-Nutzungsrichtlinie (1 Seite): Zweck, erlaubte Nutzung, Regeln für sensible Daten, Review/Updates, Kontakt.

• Pilot-Charter: Problem, Erfolgskriterien, Umfang, Zeitplan, Rollen, Risiken, Exit-Kriterien.

Ziel: Priorisierte Liste von KI-Anwendungsfällen und 1–2 produktive Quick Wins.

Schritte:

1. Workflows erfassen: 3 Rollen wählen (z. B. Verkauf, Kundenservice, Backoffice); je 5 repetitive Aufgaben auflisten.

2. Aufgaben bewerten: Wirkung (1–5) × Aufwand (1–5) × Risiko (1–5); hohe Wirkung, mittleres Risiko bevorzugen.

3. 1 Use Case auswählen, z. B.:

   • E-Mails und Angebote verfassen/verbessern

   • Meetings, Tickets oder PDFs zusammenfassen

   • Produkt-FAQs oder Wissensartikel erstellen

   • Prompt-Vorlagen für wiederkehrende Aufgaben bauen

4. Quick Wins liefern:

   • Gemeinsame Prompt-Bibliothek in OneNote oder SharePoint erstellen

   • 5–10 Prompts standardisieren (Inputs, Ton, Einschränkungen, Beispiele, Review-Checkliste)

   • „Human-in-the-loop“-Prüfungen dokumentieren (Fakten, Zahlen, juristische Sprache)

Beispiel Prompt-Vorlage:

• Ziel: Kundenantwort mit nächsten Schritten formulieren

• Inputs: Kunden-E-Mail, unsere Richtlinien-Zusammenfassung, gewünschter Ton: professionell, freundlich

• Einschränkungen: max. 150 Wörter, 3 Bulletpoints mit nächsten Schritten, 1 Rückfrage

• Output-Format: Betreffzeile + E-Mail-Text

• Review: Fakten, Daten und Zahlen prüfen; keine Zusagen ohne Freigabe

Ziel: Ein funktionierendes Pilotprojekt mit Testnutzern und Basis-Training.

Beispiele für Piloten:

• Meeting-Zusammenfassungs-Assistent in Teams mit Qualitätscheckliste

• Dokument-Q&A-Bot auf Richtlinien-PDFs (sicher, begrenzter Corpus) mit Quellenangabe

• Verkaufs-E-Mail-/Angebots-Assistent mit eigenen Vorlagen und Ton

Checkliste:

• Tools konfigurieren: Zugang, Konnektoren, Logging, Aufbewahrung

• Evaluationsset erstellen: 10 echte Aufgaben je Use Case; Akzeptanzkriterien definieren

• Mit 5–10 Nutzern testen: Genauigkeit, Zeitersparnis, Zufriedenheit (CSAT 1–5), Probleme erfassen

• Training: 60-minütige Session zu Prompt-Mustern, Dos/Don’ts, Beispielen, Richtlinien

• Iterieren: Prompt-Muster verbessern, Leitplanken ergänzen, Anleitungen optimieren

Qualitätschecks gegen Halluzinationen:

• Quellenmaterial bereitstellen; Zitate verlangen

• Aufgabe und Output-Format eingrenzen

• Retrieval bevorzugen statt Websuche bei firmeninternen Themen

• Kritische Inhalte (Recht, Finanzen, HR) immer prüfen

Ziel: Kontrollierter Rollout auf 20–50 Nutzer und datenbasierte Entscheidung zur Skalierung.

Checkliste:

• Rollout-Umfang: 10–25 Nutzer in 1–2 Teams; Champions pro Team benennen

• Leitplanken aktiv: Richtlinie, Regeln für sensible Daten, klare „rote Linien“, Meldekanal für Probleme

• Messung:

  • Produktivität: Minutenersparnis je Aufgabe, wöchentliche Zeitersparnis je Nutzer

  • Qualität: Akzeptanzrate der KI-Outputs, Fehlerquote

  • Adoption: Wöchentliche aktive Nutzer, Prompt-Anzahl je Nutzer

• Feedback-Schleife: Monatliche Office Hours; Verbesserungs-Backlog mit ROI-Schätzung

• Entscheidung: Pilot fortsetzen, auf weitere Teams skalieren oder pausieren und Blocker beheben