Das Projekt beginnt lange vor der Wahl des Anbieters.

Reihe «KI verstehen», Notiz 6 von 12. Die ersten fünf erklärten die Technologie. Von hier an spricht die Reihe über Ihr Unternehmen: wie man sie integriert, was sie kostet, warum sie scheitert, was das Gesetz verlangt und was die Geschäftsleitung wissen muss.

Freitag, 12.00 Uhr, eine Privatklinik mit drei Standorten im Kanton Aargau. Im Januar kaufte der Informatikverantwortliche Lizenzen für einen KI-Assistenten für die sechzig Personen in der Administration. Es gab eine einstündige Schulung. Jetzt ist Oktober: Vier Personen nutzen ihn, zwei davon, um Mails auf Französisch zu schreiben. Die Direktorin schliesst in der Geschäftsleitungssitzung, «die KI hat hier nicht funktioniert», und legt das Budget für das nächste Jahr auf Eis. Unterdessen fügt am Empfang eine Sachbearbeiterin jeden Tag die Patientenberichte in ein Gratiskonto eines anderen Assistenten ein, vom Handy aus, um sie schneller zusammenzufassen.

Die Szene ist fiktiv. Beide Hälften geschehen in echten Unternehmen, und oft im selben. Die erste Hälfte ist das, was passiert, wenn man das Werkzeug kauft, bevor man den Prozess wählt. Die zweite ist das, was passiert, wenn man nichts wählt: Die Leute wählen selbst. Diese Notiz ist die Reihenfolge, die ich verwende, damit keines von beidem passiert. Es sind neun Schritte. Die ersten drei kosten kein Geld, und es sind die, die fast alle überspringen.

KI wird nicht eingeführt. Eingeführt wird ein Prozess, und die KI ist eines seiner Teile. Wo kein Prozess ist, sind ungenutzte Lizenzen.

Schritt 1. Ein Prozess, kein Werkzeug.

Alles beginnt mit der Landkarte aus der Notiz 4. Von den zweiundvierzig Vorschlägen wird einer gewählt, und zwar nach drei Kriterien: Er wiederholt sich oft, der Fehler ist erkennbar, und das Ergebnis lässt sich in Stunden oder Geld messen. Die Lieferantenrechnungen erfüllen alle drei. «Die interne Kommunikation verbessern» erfüllt keines. Ein Prozess mit Namen, mit einer verantwortlichen Person, die darunter leidet, und mit einer Zahl, die heute schlecht ist. Das ist ein Projekt. Alles andere ist eine Lizenz.

Eine Zahl sollte man bei der Wahl vor sich haben. Im August 2025 kam ein Bericht des NANDA-Projekts des MIT, gestützt auf 150 Interviews mit Führungskräften, 350 Umfragen unter Angestellten und die Analyse von 300 öffentlichen Einführungen, zum Schluss, dass 95 Prozent der Piloten mit generativer KI in Unternehmen keine messbare Wirkung auf die Erfolgsrechnung hatten. Derselbe Bericht beobachtete zwei Dinge, die einen Teil dieser Zahl erklären: Die Budgets flossen vor allem in Verkauf und Marketing, während die klarsten Erträge im Hintergrund auftauchten, in Administration und Betrieb; und die bei spezialisierten Anbietern gekauften Werkzeuge gelangten etwa doppelt so oft in den Betrieb wie die intern von Grund auf gebauten, rund zwei von drei gegenüber einem von drei. Es sind Zahlen aus einem Bericht, nicht aus einem kontrollierten Experiment, aber sie decken sich mit dem, was ich sehe: Der langweilige, klar abgegrenzte Prozess ist der, der am Ende funktioniert.

Schritt 2. Schauen Sie Ihre Daten an, bevor das Modell sie anschaut.

Das Modell wird Ihre Dokumente lesen und daraus antworten. Sind die Dokumente alt, widersprüchlich oder in sieben verschiedenen Formaten, wird das System schnell und falsch sein. Im September 2017 veröffentlichte die Harvard Business Review eine Studie, in der 75 Führungskräfte verschiedener Unternehmen eine Stichprobe der Daten prüften, mit denen sie täglich arbeiteten: Nur 3 Prozent der Datensätze erfüllten grundlegende Qualitätsstandards, und fast die Hälfte der neuen Einträge hatte mindestens einen schweren Fehler. Das war vor der generativen KI. Die generative KI behebt das nicht: Sie verstärkt es, denn sie schreibt aus einer guten Angabe mit derselben Flüssigkeit wie aus einer schlechten.

Die Arbeit dieses Schritts ist bescheiden und entscheidend. Die Dokumente sammeln, die der Prozess braucht, entscheiden, welches die gültige Version von jedem ist, ihnen Datum und Verantwortliche geben und den Rest zurückziehen. Für die Rechnungen: die bereinigte Lieferantenliste, die geltenden Zahlungsbedingungen, die offenen Bestellungen. Das ist das Archiv, von dem ich in der Notiz 5 sprach. Ohne es bringt der Archivar ins Büro, was er findet.

Schritt 3. Die fünfzig goldenen Fälle.

Bevor man eine einzige Vorführung sieht, sammelt man fünfzig echte Fälle des Prozesses, mit der richtigen Antwort daneben: fünfzig Rechnungen mit ihrer Verbuchung, fünfzig Mails mit ihrer Klassierung und der Antwort, fünfzig Anrufe mit ihrer freigegebenen Zusammenfassung. Ausgewählt werden sie von den Personen, die die Arbeit machen, und sie enthalten absichtlich die seltenen Fälle: die Rechnung auf Italienisch, die Mail, die zwei Bestellungen vermischt, den Kunden, der ohne Satzzeichen schreibt.

Diese Liste ist das wertvollste Stück des Projekts, und sie bleibt es, wenn das Projekt vorbei ist. Sie dient dazu, zwei Anbieter mit demselben Massstab zu vergleichen, zu entscheiden, ob das System bereit ist, zu prüfen, dass es bei einem Versionswechsel des Modells nicht schlechter geworden ist, und mit Zahlen statt mit Eindrücken zu diskutieren. Würde ein Unternehmen nur eine Sache aus dieser Notiz tun, sollte es diese sein. Sie kostet nichts als einen Nachmittag der richtigen Leute.

Schritt 4. Das Einfachste, das den Fall löst.

Mit dem gewählten Prozess, den bereinigten Dokumenten und den fünfzig Fällen in der Hand entscheidet man, was gebaut oder gekauft wird, und die Regel der Notiz 5 gilt: ein erweitertes Modell mit Retrieval und ein oder zwei Berechtigungen, in einem Workflow mit wenigen Schritten. Keine Agenten, bis ein Workflow bewiesen hat, dass er nicht genügt. Gebaut wird in Wochen, nicht in Monaten, und geprüft gegen die fünfzig Fälle, bevor man es jemandem zeigt. Die erste Zahl, die die Geschäftsleitung sehen sollte, ist keine Vorführung: Es ist «46 von 50 richtig, und das sind die vier, die danebenliegen».

Schritt 5. Schattenmodus.

Hier ist der Schritt, der die meisten Projekte rettet. Zwei bis vier Wochen lang arbeitet das System parallel zu den Menschen, aber es handelt nicht: Es klassifiziert, extrahiert, schlägt vor, und alles wird neben dem festgehalten, was die Menschen tatsächlich getan haben. Nichts geht hinaus, nichts wird verbucht, keine Kundin erhält etwas. Am Ende werden die beiden Spalten verglichen, Fall für Fall.

Der Schattenmodus lehrt drei Dinge, die keine Vorführung lehrt: wie das System im echten Ablauf scheitert, wie viele von hundert Fällen eine Person brauchen und ob das Team den Vorschlägen vertraut oder sie grundsätzlich korrigiert. Und er löst nebenbei den Einwand des Qualitätsverantwortlichen aus der Notiz 4: «Und wer prüft, was sie tut?» Während des Schattens: alle.

Schritt 6. Einschalten mit Prüfung im Verhältnis zum Risiko.

Beim Übergang in den Betrieb wird nicht alles eingeschaltet. Es wird stufenweise eingeschaltet, nach dem Risiko des Fehlers. Bei den Rechnungen: Die, die mit der Bestellung übereinstimmen und unter einem Betrag liegen, werden mit einer Stichprobenprüfung verbucht; die, die nicht übereinstimmen, gehen zu einer Person mit dem Vorschlag des Systems vor Augen; die eines neuen Lieferanten immer zu einer Person. Die Regel ist die aus der Notiz 2: Die Prüfung ist proportional zu dem, was ein Irrtum kostet, und wo er kostet, unterschreibt jemand mit Namen.

Schritt 7. Jede Woche messen, was am ersten Tag gemessen wurde.

Die Zahl, die in Schritt 1 schlecht war, wird nun jede Woche gemessen: Stunden, Tage bis zum Zahlungseingang, Fehler, an Personen übergebene Fälle. Und die fünfzig goldenen Fälle werden jedes Mal neu durchlaufen, wenn sich etwas ändert: Der Modellanbieter veröffentlicht eine neue Version, ein Dokument kommt hinzu, ein Schritt wird angefasst. Die Anbieter ziehen Versionen ihrer Modelle mit gewisser Regelmässigkeit zurück; Anthropic etwa dokumentiert einen Lebenszyklus seiner Modelle und verpflichtet sich, mindestens sechzig Tage im Voraus zu warnen, bevor eines zurückgezogen wird. Sechzig Tage sind mehr als genug Zeit, die fünfzig Fälle neu durchlaufen zu lassen. Tut es niemand, ändert das System eines Nachts sein Verhalten, und niemand weiss es, bis ein Kunde es sagt.

Schritt 8. Diejenigen schulen, die es nutzen, denn das ist zudem Pflicht.

Die einstündige Sitzung der Klinik war keine Schulung: Es war eine Präsentation. Schulen heisst, jeder Person beizubringen, was das System tut, was es nicht tut, wie es scheitert und was sie prüfen muss, bevor sie einen Vorschlag annimmt. Es sind der Zentaur und der Cyborg aus der Notiz 4, auf den konkreten Arbeitsplatz gebracht. Und in der Europäischen Union ist es seit dem 2. Februar 2025 zudem eine gesetzliche Pflicht: Artikel 4 der KI-Verordnung verlangt von denen, die KI-Systeme in ihrer Tätigkeit nutzen, dass ihr Personal über ein ausreichendes Mass an KI-Kompetenz verfügt, unter Berücksichtigung seiner Ausbildung und des Kontexts, in dem die Systeme eingesetzt werden. Sie legt weder eine Stundenzahl noch ein Zertifikat fest. Sie legt eine Verantwortung fest. Ich führe das in der Notiz über Recht und Daten aus.

Schritt 9. Dem, was bereits geschieht, einen Kanal geben.

Zurück zur Sachbearbeiterin am Empfang. Das ist kein Einzelfall; es ist die Regel. Die Umfrage von Microsoft und LinkedIn vom Mai 2024, die ich in der Notiz 4 zitierte, fand, dass 78 Prozent der Personen, die KI bei der Arbeit nutzten, dies mit eigenen Werkzeugen taten, und dass 52 Prozent es ungern zugaben, aus Angst, entbehrlich zu wirken. Die Antwort ist nicht ein Verbot, das die Nutzung nur versteckt. Es ist ein Unternehmenswerkzeug mit geschützten Daten, eine zweizeilige Regel darüber, was nie eingefügt wird, und ein Ort, an dem neue Einsatzideen vorgeschlagen werden. Die besten Vorschläge für den zweiten Prozess kommen meist von dort.

Kaufen oder bauen.

Die Frage taucht in Schritt 4 auf und verdient einen eigenen Absatz. Ein Werkzeug zu kaufen, das für einen konkreten Einsatz gemacht ist, Rechnungen, Kundendienst, Transkription, ist meist schneller und gelangt laut dem zitierten MIT-Bericht öfter in den Betrieb. Massgeschneidert zu bauen ist sinnvoll, wenn der Prozess das Herz Ihrer Unterscheidung ist, wenn es kein Werkzeug für Ihren Fall gibt oder wenn die Daten das Haus nicht verlassen dürfen. In der Praxis ist fast alles eine Mischung: Das Modell wird bei einem grossen Anbieter gekauft, für das Standardmässige wird ein fertiges Werkzeug genutzt, und die Verbindung zu Ihren Systemen und Ihren Regeln wird massgeschneidert gebaut. Was sich nicht lohnt, ist, zu bauen, was es schon gibt, oder zu kaufen, was nicht passt. Und in beiden Fällen gehören die fünfzig goldenen Fälle Ihnen.

Eine von Microsoft gesponserte und von IDC im November 2024 unter mehr als 4000 Führungskräften durchgeführte Studie lieferte freundliche Zahlen: Die Unternehmen brauchten weniger als acht Monate für die Einführung und rund dreizehn, um Wert zu sehen, mit einem erklärten Ertrag von 3,7 Dollar pro Dollar. Ich zitiere sie, weil sie viel zitiert wird, und mit einer Warnung: Ein Anbieter hat sie in Auftrag gegeben, und sie misst, was Führungskräfte sagen, nicht, was die Bücher zeigen. Legen Sie sie neben die 95 Prozent des MIT und ziehen Sie Ihren eigenen Schluss: Der Ertrag existiert, und er kommt nicht vom Kaufen, sondern vom Durchlaufen der neun Schritte.

1. Diese Woche

   Wählen Sie einen Prozess nach den drei Kriterien

   Wiederholt, mit erkennbarem Fehler und mit einer Zahl, die heute schlecht ist. Schreiben Sie die Zahl auf.

2. Diese Woche

   Sammeln Sie die Dokumente und entscheiden Sie, welche Version die gültige ist

   Datum und Verantwortliche auf jedem. Ziehen Sie die übrigen zurück.

3. Ein Nachmittag

   Stellen Sie die fünfzig goldenen Fälle zusammen

   Mit den Personen, die die Arbeit machen, einschliesslich der seltenen Fälle. Bewahren Sie sie als das Kapital auf, das sie sind.

4. Vor jeder Vorführung

   Verlangen Sie, das System gegen Ihre fünfzig Fälle zu sehen

   Die Zahl der Treffer und die Fehler einzeln. Es ist die einzige Vorführung, die zählt.

5. Zwei bis vier Wochen

   Schattenmodus

   Das System schlägt vor, die Menschen handeln, die beiden Spalten werden verglichen. Nichts geht hinaus.

6. Beim Einschalten

   Stufen nach Risiko und eine Wochenzahl

   Das Sichere mit Stichprobe, das Zweifelhafte mit Person, das Neue immer mit Person. Und die fünfzig Fälle bei jeder Änderung erneut.

Wie ich es angehe.

Meine Automati­sierungs­analyse ist im Kern die Schritte 1 bis 3, in einer Woche mit dem Kunden gemacht: der gewählte Prozess mit seinen Zahlen, das Inventar der Dokumente und die fünfzig Fälle. Damit sagt der Bericht, was zu bauen, was zu kaufen ist und was es kostet, mit festen Preisen. Danach immer Schattenmodus, und nichts wird ohne die stufenweise Prüfung eingeschaltet. Das ist keine übertriebene Vorsicht. Es ist der Unterschied zwischen den 95 Prozent und den anderen 5 Prozent.

Eine Frage für die nächste Geschäftsleitungssitzung, bevor über Anbieter gesprochen wird: Wer in Ihrem Unternehmen könnte heute die fünfzig goldenen Fälle des Prozesses schreiben, den Sie automatisieren wollen? Nicht wer es sollte. Wer es könnte, mit dem, was er weiss, und der Zeit, die er hat.

Wenn Ihnen kein Name einfällt, hat das Projekt noch nicht begonnen, auch wenn es schon ein Budget hat. Und wenn Ihnen einer einfällt, fragen Sie sich, ob diese Person weiss, dass das Projekt von ihr abhängt.

Nächste Notiz: was KI wirklich kostet, Posten für Posten, und woher der Ertrag kommt. Mit den öffentlichen Tarifen der Modelle, dem Preis, den niemand in die Offerte schreibt, und der Rechnung, die Sie vor der Unterschrift machen sollten.