KI-Projekte scheitern selten an der Technik, sondern an fehlender Fokussierung. Wer mit dem Satz „Wir wollen KI einsetzen” startet, verbrennt Zeit. Wer mit dem Satz „Wir verlieren jede Woche 20 Stunden beim Suchen in Arbeitsanweisungen” startet, löst ein konkretes Problem.

Schritt 1: Anwendungsfall identifizieren

Der erste Schritt ist die Identifikation eines konkreten, abgrenzbaren Anwendungsfalls. Gute Kandidaten haben drei Merkmale: Sie lösen ein messbares Problem (Zeitersparnis, Qualitätsverbesserung, Fehlerreduktion), sie nutzen vorhandene Dokumente oder Daten, und sie sind in der Regel klein genug, um in wenigen Monaten ein Ergebnis zu zeigen.

Schritt 2: Bestandsaufnahme

Welche Dokumente sind für den Anwendungsfall relevant? Wie aktuell sind sie? Wer pflegt sie? Welche Freigabeprozesse existieren? Welche Systeme müssen angebunden werden? Diese Fragen werden oft unterschätzt. Ein KI-System ist nur so gut wie seine Datengrundlage — wenn die Grundlage nicht stimmt, liefert das beste Modell schlechte Ergebnisse.

Schritt 3: Pilot mit messbarem Ziel

Statt alles auf einmal, ein klar umrissener Pilot: eine Abteilung, ein Dokumentenbestand, ein Messparameter. Beispiel: „Wir wollen, dass Mitarbeiter in der Qualitätssicherung die benötigten Prüfanweisungen in unter 60 Sekunden finden — statt aktuell durchschnittlich zehn Minuten.” Der Pilot hat ein definiertes Ende und ein klares Erfolgskriterium.

Schritt 4: Rollout nach Pilot-Erfolg

Erst nach erfolgreicher Pilotphase erfolgt der Ausbau — weitere Abteilungen, weitere Dokumentenbestände, weitere Anwendungsfälle. Diese Reihenfolge schützt vor teuren Fehlinvestitionen und baut organisatorische Erfahrung auf, die bei späteren Ausbaustufen wertvoll ist.

Unterstützung im Einführungsprozess

Viele Unternehmen wollen diesen Prozess nicht allein durchlaufen. Externe Beratung hilft bei der Anwendungsfallfindung, der Bestandsaufnahme, der Pilotdefinition und der technischen Umsetzung. Haberstroh Systems begleitet diese Phasen strukturiert und liefert am Ende ein produktives System — oder die Empfehlung, warum KI für diesen Anwendungsfall nicht die richtige Lösung ist. Beides ist ein wertvolles Ergebnis.