{"id":13840,"date":"2026-07-20T05:48:45","date_gmt":"2026-07-20T05:48:45","guid":{"rendered":"https:\/\/www.exporis.ch\/when-ai-is-not-the-better-business-decision\/"},"modified":"2026-07-20T07:08:20","modified_gmt":"2026-07-20T07:08:20","slug":"wenn-ki-nicht-die-bessere-geschaftliche-entscheidung-ist","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.exporis.ch\/de\/wenn-ki-nicht-die-bessere-geschaftliche-entscheidung-ist\/","title":{"rendered":"Wenn ein KI-Tool mehr kostet, als es einspart"},"content":{"rendered":"

Ein Kommunikationsteam stellt ein KI-Agent<\/a> um die Medienberichterstattung zu \u00fcberwachen, einen morgendlichen Bericht zu erstellen und Antwortvorschl\u00e4ge zu formulieren. Das Tool erstellt z\u00fcgig eine erste Fassung. Ein leitender Mitarbeiter entfernt anschlie\u00dfend irrelevante Erw\u00e4hnungen, \u00fcberpr\u00fcft die Quellen, passt den Ton an und \u00fcberarbeitet die Empfehlungen, bevor der Bericht an die Gesch\u00e4ftsleitung weitergeleitet wird. Das Unternehmen hat diese Aufgabe nicht automatisiert, sondern eine neue Produktionsstufe hinzugef\u00fcgt.<\/p>\n

\u00c4hnliche Berechnungen tauchen mittlerweile in den Bereichen Marketing, Kommunikation, Forschung und professionelle Dienstleistungen auf. KI wurde urspr\u00fcnglich eingef\u00fchrt, weil sie geringere Kosten und schnellere Ergebnisse versprach. Viele Unternehmen stellen nun fest, dass die direkten Technologiekosten nur einen Teil der Ausgaben ausmachen. Die \u00dcberpr\u00fcfung durch Menschen, doppelte Abonnements, minderwertiges Quellenmaterial, unn\u00f6tige Inhalte und zus\u00e4tzliche Genehmigungsrunden k\u00f6nnen die erwarteten Einsparungen zunichte machen.<\/p>\n

In manchen F\u00e4llen l\u00e4sst sich das Problem mit einem kleineren KI-Modell l\u00f6sen. In anderen F\u00e4llen reichen herk\u00f6mmliche Software oder ein optimierter Arbeitsablauf aus. Es gibt auch Aufgaben, bei denen ein kompetenter Mitarbeiter kosteng\u00fcnstiger und zuverl\u00e4ssiger ist als ein autonomer Agent.<\/p>\n

Unternehmen brauchen einen klareren Ma\u00dfstab: Was kostet die Aufgabe heute, welche Schritte wird die KI aus dem Prozess \u00fcbernehmen und wer muss das Ergebnis noch \u00fcberpr\u00fcfen?<\/p>\n

Berechnen Sie die Gesamtkosten der Aufgabe<\/h2>\n

Die Kosten f\u00fcr KI lassen sich nur schwer einsch\u00e4tzen, da Unternehmen selten einen festen Preis f\u00fcr ein einzelnes fertiges Ergebnis zahlen. Sie zahlen Abonnements, Plattformgeb\u00fchren und nutzungsabh\u00e4ngige variable Kosten. Ein Agent kann mehrere Modelle aufrufen, Datenbanken durchsuchen, seine eigenen Ergebnisse \u00fcberarbeiten und Schritte wiederholen, ohne dem Nutzer zu zeigen, wie viel Rechenaufwand dabei entstanden ist.<\/p>\n

Eine Anfrage, die wie ein einziger Befehl aussieht, kann Dutzende abrechnungsf\u00e4higer Vorg\u00e4nge ausl\u00f6sen.<\/p>\n

Nur 35 Prozent der Unternehmen in einer KPMG-Umfrage<\/a> ihre KI-Ausgaben vollst\u00e4ndig erfassen und kontinuierlich \u00fcberwachen konnten. Weitere 42 Prozent hatten nur einen teilweisen \u00dcberblick, w\u00e4hrend 13 Prozent den Gesamtbetrag erst nach Erhalt der Rechnung erfuhren. Die H\u00e4lfte hatte KI-Agent-Projekte aufgrund der Kosten bereits eingeschr\u00e4nkt oder verschoben.<\/p>\n

Die Kalkulation sollte nicht bei der Rechnung enden. Ein aussagekr\u00e4ftiger Business Case umfasst die Modell- und Plattformgeb\u00fchren, die Implementierung und Integration, die Mitarbeiterschulung, den Zeitaufwand f\u00fcr die \u00dcberpr\u00fcfung und Korrektur der Ergebnisse, die rechtliche und datenschutzrechtliche Pr\u00fcfung, den zus\u00e4tzlichen Arbeitsaufwand f\u00fcr Kunden oder Genehmigungsteams sowie die Kosten f\u00fcr Fehler oder unbrauchbares Material.<\/p>\n

Nehmen wir einen Monatsbericht, f\u00fcr dessen Erstellung ein Analyst bisher acht Stunden ben\u00f6tigte. Ein KI-Tool verk\u00fcrzt die Erstellungszeit auf eine Stunde, doch der Analyst verbringt vier Stunden damit, die Daten zu \u00fcberpr\u00fcfen und die Schlussfolgerungen neu zu formulieren. Die Zeitersparnis betr\u00e4gt somit drei Stunden, nicht sieben. Wenn die Kosten f\u00fcr das Tool, die Implementierung und die \u00dcberwachung h\u00f6her sind als diese drei Stunden, ist das Projekt wirtschaftlich nicht rentabel.<\/p>\n

F\u00fcr den Vergleich m\u00fcssen tats\u00e4chliche Betriebsdaten herangezogen werden und nicht ein gesch\u00e4tzter Prozentsatz der Zeitersparnis.<\/p>\n

Legen Sie fest, was die Arbeit wert ist, bevor Sie sich f\u00fcr ein Modell entscheiden<\/h2>\n

Viele Unternehmen setzen f\u00fcr Routineaufgaben das leistungsst\u00e4rkste verf\u00fcgbare Modell ein. Das vereinfacht die Beschaffung und bietet den Mitarbeitern Zugang zu einem vertrauten System, kann jedoch einfache Arbeiten unn\u00f6tig verteuern.<\/p>\n

Ein Premium-Modell kann bei einer anspruchsvollen Rechercheaufgabe gerechtfertigt sein, die widerspr\u00fcchliche Belege, Fachsprache und mehrere Rechtsordnungen umfasst. F\u00fcr Transkriptionen, Formatierungen, die Anpassung genehmigter Texte oder einfache Sitzungsprotokolle ist dies jedoch selten erforderlich.<\/p>\n

Eine praktische Aufteilung k\u00f6nnte wie folgt aussehen.<\/p>\n

Verwenden Sie herk\u00f6mmliche Software oder ein kleines Modell f\u00fcr die Transkription und Formatierung. Diese Aufgaben folgen klaren Regeln und erfordern kein fortgeschrittenes logisches Denken.<\/p>\n

Verwenden Sie ein kleines oder lokal gehostetes Modell, um genehmigte interne Dokumente zusammenzufassen. Das Ausgangsmaterial ist bereits definiert, und die Hauptanforderung besteht eher in einer kontrollierten Extraktion als in einer offenen Analyse.<\/p>\n

Verwenden Sie f\u00fcr Varianten eines genehmigten Textes ein kleines oder mittelgro\u00dfes Modell. Der Wortlaut kann sich \u00e4ndern, doch die Aussagen, der Tonfall und die Rahmenbedingungen sollten bereits festgelegt sein.<\/p>\n

Setzen Sie fortgeschrittene Modelle f\u00fcr komplexe Analysen ein, bei denen widerspr\u00fcchliche Quellen eine Rolle spielen. Ihre h\u00f6here Leistungsf\u00e4higkeit kann gerechtfertigt sein, wenn die Aufgabe technische Interpretationen, mehrere M\u00e4rkte oder unvollst\u00e4ndige Daten umfasst.<\/p>\n

Regulierte externe Stellungnahmen sollten unter der Aufsicht erfahrener Fachleute bleiben. KI kann zwar dabei helfen, Dokumente zu vergleichen, Formulierungen zu pr\u00fcfen oder einen ersten Entwurf zu erstellen, doch sollte ein verantwortungsbewusster Fachmann entscheiden, was die Organisation zu ver\u00f6ffentlichen bereit ist.<\/p>\n

\u00dcberlassen Sie endg\u00fcltige Entscheidungen in Bezug auf Ruf, Strategie und Kunden den Mitarbeitern. Diese Aufgaben h\u00e4ngen eher vom Urteilsverm\u00f6gen, dem institutionellen Kontext und der Verantwortung ab als von der Qualit\u00e4t des ersten Entwurfs.<\/p>\n

Die Zuordnung sollte das eigene Risikoprofil der Organisation widerspiegeln. Ein Pharmaunternehmen wird Aufgaben anders einstufen als eine Konsumg\u00fctermarke. Eine Bank ben\u00f6tigt m\u00f6glicherweise eine gesch\u00fctzte Infrastruktur f\u00fcr Daten, die ein anderes Unternehmen \u00fcber einen Standard-Cloud-Dienst verarbeiten kann.<\/p>\n

Das Ziel besteht darin, nicht mehr jeden Auftrag als Test f\u00fcr die neueste Technologie zu betrachten. Die Leistungsf\u00e4higkeit des Modells sollte dem wirtschaftlichen Wert und den Auswirkungen des Auftrags entsprechen.<\/p>\n

Vergleichen Sie KI mit den tats\u00e4chlichen Alternativen<\/h2>\n

Die Alternative zur KI ist nicht immer, dass eine Person denselben Vorgang manuell ausf\u00fchrt.<\/p>\n

Ein regelbasiertes System kann eine sich wiederholende Berechnung m\u00f6glicherweise genauer durchf\u00fchren. Eine Suche kann ein genehmigtes Dokument zuverl\u00e4ssiger finden als ein Sprachmodell. Eine Standardvorlage kann einen aussagekr\u00e4ftigeren Kundenbericht liefern als ein Makler, der angewiesen ist, jede Woche eine neue Struktur zu erstellen.<\/p>\n

M\u00f6glicherweise muss auch der Prozess selbst vereinfacht werden.<\/p>\n

Ein Unternehmen, das f\u00fcnf w\u00f6chentliche Berichte ver\u00f6ffentlicht, sollte sich fragen, ob alle f\u00fcnf gelesen und genutzt werden, bevor es deren Erstellung automatisiert. Ein Marketingteam, das Dutzende von Varianten f\u00fcr soziale Medien erstellt, sollte die Anzahl der Versionen reduzieren, anstatt KI einzusetzen, um noch mehr davon zu produzieren. Eine Beratungsfirma mit inkonsistenten Quelldateien sollte zun\u00e4chst die Wissensdatenbank bereinigen, bevor sie eine Dialogschnittstelle darauf aufbaut.<\/p>\n

KI kann T\u00e4tigkeiten mit geringem Mehrwert beschleunigen. Sie macht diese T\u00e4tigkeiten jedoch nicht wertvoll.<\/p>\n

Jeder vorgeschlagene Anwendungsfall sollte anhand von vier Optionen gepr\u00fcft werden: Weiterhin durch eine Person erledigen, die Person mit einem eingeschr\u00e4nkten KI-Tool unterst\u00fctzen, herk\u00f6mmliche Automatisierung einsetzen oder die Aufgabe streichen bzw. vereinfachen.<\/p>\n

Die Vollautomatisierung sollte sich durchsetzen, weil sie das beste Betriebsergebnis liefert, und nicht, weil sie am fortschrittlichsten erscheint.<\/p>\n

Messen Sie den Arbeitsaufwand nach der manuellen \u00dcberpr\u00fcfung<\/h2>\n

KI-Pilotprojekte werden oft anhand von Geschwindigkeit, Produktionsvolumen oder Nutzerakzeptanz bewertet. Diese Kennzahlen lassen sich zwar leicht erfassen, sind jedoch nur schwache Indikatoren f\u00fcr den gesch\u00e4ftlichen Nutzen.<\/p>\n

Ein Kommunikationsteam kann an einem Nachmittag 50 Kampagnenideen entwickeln. Das Unternehmen ben\u00f6tigt m\u00f6glicherweise zwei Tage, um diese zu pr\u00fcfen. Ein Kundenserviceteam kann personalisierte Antworten in gro\u00dfem Umfang erstellen, doch Nachrichten von geringer Qualit\u00e4t k\u00f6nnen zu mehr Beschwerden und Korrekturarbeit f\u00fchren. Ein Recherchesystem kann Tausende von Seiten verarbeiten, vers\u00e4umt es dabei jedoch, die beiden Fakten zu identifizieren, die das Management ben\u00f6tigt.<\/p>\n

Welche Kennzahlen sinnvoll sind, h\u00e4ngt von der jeweiligen Aufgabe ab. Dazu k\u00f6nnen beispielsweise die Gesamtkosten pro freigegebenem Ergebnis, die Arbeitszeit der Mitarbeiter vom Auftragseingang bis zur Fertigstellung, die Korrekturrate, der Prozentsatz der ohne wesentliche \u00dcberarbeitungen akzeptierten Ergebnisse, die Anzahl und Schwere der sachlichen Fehler, die Freigabezeit, die Kundenzufriedenheit, Einsparungen bei den Lieferantenkosten oder messbare Verbesserungen bei Umsatz und Service geh\u00f6ren.<\/p>\n

Die Ausgangsbasis muss vor Beginn des Pilotprojekts dokumentiert werden. Ohne Kenntnis der aktuellen Kosten, Bearbeitungszeiten und Fehlerquote kann das Unternehmen nicht nachweisen, ob das neue System zu Verbesserungen gef\u00fchrt hat.<\/p>\n

Ein 60-Sekunden-Entwurf bedeutet keinen Produktivit\u00e4tsgewinn, wenn er 45 Minuten Korrekturarbeit f\u00fcr ein Dokument verursacht, dessen korrekte Erstellung zuvor 30 Minuten in Anspruch genommen hat.<\/p>\n

Behalte die Person, die den Kontext versteht<\/h2>\n

Ein KI-System kann mehr Informationen verarbeiten als ein Mitarbeiter. Es wei\u00df jedoch nicht automatisch, was Beachtung verdient.<\/p>\n

Ein Medienbeobachtungsdienst kann zwar jede Erw\u00e4hnung eines Unternehmens erfassen, ohne jedoch zu erkennen, welcher Artikel Einfluss auf Aufsichtsbeh\u00f6rden, Mitarbeiter oder einen wichtigen Kunden haben k\u00f6nnte. Ein Angebotsgenerator kann zwar alle angeforderten Leistungen enthalten, l\u00e4sst dabei jedoch m\u00f6glicherweise die w\u00e4hrend des Treffens angesprochenen wirtschaftlichen Bedenken au\u00dfer Acht. Ein mehrsprachiges Tool kann zwar grammatikalisch korrektes Franz\u00f6sisch erzeugen, das jedoch f\u00fcr ein institutionelles Publikum in Genf ungeeignet klingt.<\/p>\n

Das sind oft die Gr\u00fcnde, warum die Aufgabe \u00fcberhaupt gestellt wird.<\/p>\n

Erfahrene Mitarbeiter bringen Hintergrundwissen aus fr\u00fcheren Entscheidungen, Kundengespr\u00e4chen, internen Abl\u00e4ufen und Markterwartungen mit. Ihr Wert kommt am st\u00e4rksten dort zum Tragen, wo die Arbeit eher auf Interpretation als auf Produktion ausgerichtet ist.<\/p>\n

Eine gezieltere Form der Unterst\u00fctzung kann zu den besten Ergebnissen f\u00fchren. KI kann Material sammeln, Dokumente vergleichen oder einen ersten Entwurf erstellen. Der Mitarbeiter entscheidet, was die Informationen bedeuten, welche Empfehlung vertretbar ist und was kommuniziert werden sollte.<\/p>\n

Wenn man diese Person durch einen vollst\u00e4ndig autonomen Prozess ersetzt, l\u00e4sst sich zwar Produktionszeit einsparen, allerdings entf\u00e4llt dabei das Teil, f\u00fcr das der Kunde bezahlt hat.<\/p>\n

Legen Sie Grenzen fest, bevor ein Mitarbeiter mit der Arbeit beginnt<\/h2>\n

Autonome Agenten verursachen andere Kostenprobleme als herk\u00f6mmliche Chat-Tools. Sie k\u00f6nnen mehrere Schritte ausf\u00fchren, externe Dienste nutzen und so lange weiterarbeiten, bis sie davon ausgehen, dass der Auftrag abgeschlossen ist.<\/p>\n

Unternehmen ben\u00f6tigen vor der Einf\u00fchrung Betriebsgrenzen.<\/p>\n

Der Agent sollte einen eng gefassten Zweck haben und nicht nur den allgemeinen Auftrag, \u201cdas Team zu unterst\u00fctzen\u201d. Nutzungsbeschr\u00e4nkungen sollten nach Aufgabe, Benutzer, Abteilung und Monat gelten. Der Agent sollte \u00fcber eine Stoppregel verf\u00fcgen, damit er Suchvorg\u00e4nge oder \u00dcberarbeitungen nicht unbegrenzt wiederholen kann. Die Recherche sollte nach M\u00f6glichkeit auf definierte Datenbanken, Websites oder interne Quellen zur\u00fcckgreifen. Sensible, mehrdeutige oder weitreichende Entscheidungen sollten an eine Person weitergeleitet werden. Ein namentlich benannter Verantwortlicher sollte f\u00fcr Qualit\u00e4t, Kosten und die fortgesetzte Nutzung verantwortlich bleiben.<\/p>\n

Das Unternehmen sollte den Dienst au\u00dferdem nach der Pilotphase \u00fcberpr\u00fcfen. Ein Tool, das im ersten Monat vielversprechend erschien, kann mit zunehmender Nutzung teurer werden oder an Nutzen verlieren, sobald die Mitarbeiter seine Grenzen erkennen.<\/p>\n

Ohne diese Kontrollmechanismen kann ein Agent zu einem teuren Mitarbeiter werden, den niemand f\u00fchrt.<\/p>\n

Schweizer Organisationen sollten das Risiko bei ihren Entscheidungen ber\u00fccksichtigen<\/h2>\n

F\u00fcr Schweizer Unternehmen spricht oft ein starkes wirtschaftliches Argument f\u00fcr die Automatisierung, da Arbeitskr\u00e4fte teuer sind. Bei regulierten oder mehrsprachigen T\u00e4tigkeiten k\u00f6nnen die potenziellen Einsparungen jedoch schnell zunichte gemacht werden.<\/p>\n

Eine Bank kann eine Anlageinformation schneller erstellen und diese dann an die Rechtsabteilung, die Compliance-Abteilung und die Gesch\u00e4ftsleitung weiterleiten, da der Text Angaben enth\u00e4lt, die einer \u00dcberpr\u00fcfung bed\u00fcrfen. Ein Pharmaunternehmen kann die Beantwortung medizinischer Anfragen automatisieren, beh\u00e4lt jedoch bei jeder Antwort die \u00dcberpr\u00fcfung durch einen Fachsachverst\u00e4ndigen bei. Eine \u00f6ffentliche Einrichtung kann deutsche, franz\u00f6sische und italienische Versionen erstellen, die jeweils eine lokale Anpassung erfordern.<\/p>\n

Der Vergleich sollte die Kosten dieser Kontrollma\u00dfnahmen ber\u00fccksichtigen.<\/p>\n

Auch die Vertraulichkeit spielt bei der Wahl des Systems eine Rolle. Kundenakten, Mitarbeiterf\u00e4lle, unver\u00f6ffentlichte Ergebnisse und strategische Dokumente d\u00fcrfen nicht einfach so in externe Tools eingegeben werden. Ein kosteng\u00fcnstigeres \u00f6ffentliches Modell kann unter Umst\u00e4nden teurer werden, sobald das Unternehmen gesch\u00fctzte Infrastruktur, Zugriffskontrollen und \u00dcberwachungsma\u00dfnahmen einrichtet.<\/p>\n

Die Abh\u00e4ngigkeit von Anbietern ist auch mit wirtschaftlichen Kosten verbunden. Preise, Nutzungskontingente und die Verf\u00fcgbarkeit von Modellen k\u00f6nnen sich \u00e4ndern. Ein auf einen Anbieter ausgerichteter Arbeitsablauf kann ohne Vorwarnung unwirtschaftlich werden oder nicht mehr verf\u00fcgbar sein.<\/p>\n

Schweizer Unternehmen sollten weiterhin die M\u00f6glichkeit haben, Routineaufgaben zwischen Anbietern zu verlagern und sensible Prozesse in kontrollierten Umgebungen zu belassen. Die Organisation sollte Eigent\u00fcmerin ihrer Eingabeaufforderungen, Genehmigungsregeln, Daten und Prozessdokumentation sein, anstatt diese so tief in einer Plattform zu verankern, dass ein Wechsel unpraktikabel wird.<\/p>\n

Bitten Sie die Beh\u00f6rden, darzulegen, wo sich die Effizienz zeigt<\/h2>\n

Kunden sollten davon ausgehen, dass Agenturen KI dort einsetzen, wo sie zur Verbesserung des Auftrags beitr\u00e4gt. Sie sollten zudem eine klare Erl\u00e4uterung der wirtschaftlichen Auswirkungen erwarten.<\/p>\n

Ein Angebot einer Agentur sollte darlegen, bei welchen T\u00e4tigkeiten KI zum Einsatz kommt, ob die Kosten f\u00fcr Technologien von Drittanbietern enthalten sind oder separat in Rechnung gestellt werden, welche Informationen in externe Systeme gelangen, wo die \u00dcberpr\u00fcfung durch Menschen stattfindet, ob KI die Produktionszeit verk\u00fcrzt, was mit der eingesparten Zeit geschieht und wer f\u00fcr das Endergebnis verantwortlich bleibt.<\/p>\n

Die Einsparung kann sich in Form einer geringeren Geb\u00fchr, einer schnelleren Abwicklung, einer gr\u00fcndlicheren Recherche oder einer st\u00e4rkeren Einbindung von leitenden Beratern \u00e4u\u00dfern. Jeder dieser Punkte kann durchaus gerechtfertigt sein. Ein Kunde sollte in der Lage sein, den Nutzen zu erkennen.<\/p>\n

Ein gr\u00f6\u00dferes Materialvolumen bedeutet nicht automatisch eine bessere Qualit\u00e4t. Eine gr\u00f6\u00dfere Anzahl an Artikeln, Konzepten und Kampagnenvarianten kann den Genehmigungsaufwand f\u00fcr den Kunden erh\u00f6hen. Eine Agentur, die mithilfe von KI zehn M\u00f6glichkeiten auf drei aussagekr\u00e4ftige Empfehlungen eingrenzt, bietet m\u00f6glicherweise einen h\u00f6heren Mehrwert als eine Agentur, die 30 ungefilterte Optionen vorlegt.<\/p>\n

Dienstleistungsunternehmen sollten anhand der Qualit\u00e4t der Entscheidung und des vom Kunden erforderlichen Aufwands bewertet werden, nicht danach, wie viel Material sie nun produzieren k\u00f6nnen.<\/p>\n

F\u00fchren Sie einen ordnungsgem\u00e4\u00dfen \u201eMake-or-Buy\u201c-Test durch<\/h2>\n

Bevor die Gesch\u00e4ftsleitung einen Anwendungsfall f\u00fcr KI genehmigt, kann sie eine kurze Reihe von Fragen stellen.<\/p>\n

Welches Problem l\u00f6sen wir? Beschreiben Sie die Verz\u00f6gerung, die Kosten, den Fehler oder die Schwachstelle im Service aus betrieblicher Sicht.<\/p>\n

Was kostet der derzeitige Prozess? Ber\u00fccksichtigen Sie dabei den Zeitaufwand der Mitarbeiter, Lieferantengeb\u00fchren sowie Genehmigungs- und Korrekturprozesse.<\/p>\n

Welchen Teil wird die KI \u00fcbernehmen? \u201cDie Produktivit\u00e4t steigern\u201d reicht nicht aus.<\/p>\n

Welche Aufgaben bleiben den Mitarbeitern noch? Identifizierung, \u00dcberpr\u00fcfung, Beurteilung, Eskalation und Rechenschaftspflicht.<\/p>\n

Wie hoch darf die Fehlerquote sein? Die Antwort darauf f\u00e4llt bei einer internen Zusammenfassung anders aus als bei einer vorgeschriebenen Kundenkommunikation.<\/p>\n

Reicht ein kleineres Modell oder ein herk\u00f6mmliches Werkzeug aus? Testen Sie die kosteng\u00fcnstigste geeignete Option.<\/p>\n

K\u00f6nnen wir die Aktivit\u00e4t stattdessen beenden? Die Automatisierung eines nicht genutzten Berichts f\u00fchrt zu Verschwendung.<\/p>\n

Wie werden wir das Ergebnis messen? Legen Sie vor Beginn des Pilotprojekts die Kennzahlen f\u00fcr Kosten, Qualit\u00e4t und Service fest.<\/p>\n

Wann werden wir damit aufh\u00f6ren? Legen Sie die Bedingungen fest, unter denen der Anwendungsfall eingeschr\u00e4nkt oder eingestellt wird.<\/p>\n

Dieser Prozess sollte keine monatelangen Entscheidungswege erfordern. Er erfordert jedoch, dass Vertreter aus den Bereichen Gesch\u00e4ft, Finanzen, IT und Risikomanagement gemeinsam dieselbe Aufgabe pr\u00fcfen.<\/p>\n

Ein KI-Pilot sollte scheitern d\u00fcrfen<\/h2>\n

Unternehmen f\u00fchren schwache KI-Projekte oft weiter, weil die Unternehmensleitung sie \u00f6ffentlich angek\u00fcndigt hat, Mitarbeiter Zeit in sie investiert haben oder das Unternehmen den Anschein erwecken m\u00f6chte, sich f\u00fcr Innovation zu engagieren.<\/p>\n

Ein Pilot hat seine Aufgabe erf\u00fcllt, wenn er eine fundierte Entscheidung trifft \u2013 einschlie\u00dflich der Entscheidung, den Flug nicht fortzusetzen.<\/p>\n

Die Einstellung eines teuren Agenten bedeutet nicht, dass man f\u00fcr immer zur manuellen Arbeit zur\u00fcckkehren muss. Das Unternehmen kann die Aufgabe erneut in Betracht ziehen, wenn sich die Modelle verbessern, die Preise sinken oder der zugrunde liegende Prozess neu gestaltet wird. Es kann auch ein n\u00fctzliches Element beibehalten und den Rest entfernen.<\/p>\n

Ein Kommunikationsteam k\u00f6nnte die automatisierte Transkription beibehalten und automatisierte Empfehlungen hingegen aufgeben. Ein Beratungsunternehmen k\u00f6nnte KI f\u00fcr den Dokumentenvergleich nutzen, w\u00e4hrend die Erstellung des Kundenberichts weiterhin einem Analysten \u00fcberlassen bleibt. Eine Marketingabteilung k\u00f6nnte genehmigte Anpassungen automatisieren, nicht jedoch die Entwicklung neuer Kampagnen.<\/p>\n

Ein gezielter Einsatz ist in der Regel glaubw\u00fcrdiger als eine \u201cAI-first\u201d-Regel, die auf jeden Prozess angewendet wird.<\/p>\n

KI sollte die Arbeitslast verringern, nicht die Arbeit neu verteilen<\/h2>\n

Ein Business Case ist \u00fcberzeugend, wenn KI Kosten senkt, die Qualit\u00e4t verbessert oder eine Dienstleistung erm\u00f6glicht, die zuvor wirtschaftlich nicht realisierbar war.<\/p>\n

Die Technologie ist unzureichend, wenn sie zwar die Entwurfszeit verk\u00fcrzt, aber den \u00dcberpr\u00fcfungsaufwand erh\u00f6ht, zus\u00e4tzliches Material erzeugt, das niemand ben\u00f6tigt, oder einen klaren menschlichen Prozess durch ein undurchsichtiges System mit variablen Kosten ersetzt.<\/p>\n

Die praktische Frage ist nicht, ob KI die Aufgabe erledigen kann. In vielen F\u00e4llen ist sie dazu in der Lage. Das Management muss wissen, ob der gesamte Prozess besser funktioniert, nachdem das Tool seine Arbeit beendet hat und die daran beteiligten Mitarbeiter ihre Aufgaben erf\u00fcllt haben.<\/p>\n

Manchmal spricht die Antwort f\u00fcr ein fortschrittliches Modell. Manchmal reicht ein kleineres System oder eine herk\u00f6mmliche Automatisierung aus. Ein geschulter Mitarbeiter kann unter Umst\u00e4nden immer noch den besseren Service zu geringeren Gesamtkosten bieten. Das ist ganz normale betriebswirtschaftliche Disziplin.<\/p>\n

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Entdecken Sie F\u00e4lle, in denen k\u00fcnstliche Intelligenz m\u00f6glicherweise nicht die beste Gesch\u00e4ftsstrategie darstellt. Analysieren Sie Daten, Expertenmeinungen und Fallstudien, um die damit verbundenen Komplexit\u00e4ten zu verstehen.<\/p>","protected":false},"author":5,"featured_media":13843,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[85,117],"tags":[],"class_list":["post-13840","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-artificial-intelligence","category-content-marketing"],"yoast_head":"\nWhen An AI Tool Costs More Than It Saves - Exporis<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.exporis.ch\/de\/wenn-ki-nicht-die-bessere-geschaftliche-entscheidung-ist\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"When An AI Tool Costs More Than It Saves - Exporis\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Discover instances where artificial intelligence may not serve as the best business strategy. 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