Lesezeit: 399 Sekunden
Wenn ich in den vergangenen Wochen gefragt wurde, was ich gerade so mache, habe ich sinngemäß geantwortet: „Ich nutze meine Zeit gerade und steige in einer Weiterbildung ganz tief in das Thema Künstliche Intelligenz ein.“ Das gilt besonders für den letzten Kurs, in dem wir sechs Wochen lang mit den Werkzeugen der Automatisierungsplattform n8n und den Möglichkeiten von KI inklusive des Vibe Codings gearbeitet haben – 30 Kurstage zwischen dem 3. August und dem 11. September.
Wir haben uns Standardabläufe vorgenommen, wie sie in jedem Unternehmen vorkommen: das Ordnen von E-Mails, Fragen aus dem Kundensupport, das Onboarding neuer und die Weiterbildung bestehender Mitarbeiter, den Aufbau und die Pflege „intelligenter“ Wissensdatenbanken, Lagerhaltung, das Customer Relationship Management (CRM), die Veröffentlichung von Social Media Posts, die Generierung von Marketing Leads. Und das sind nur ein paar Beispiele. Darüber haben wir nicht nur geredet: Wir haben diese Dinge gebaut. Nicht als Test, sondern produktiv. Einige der Teilnehmer:innen betreiben bereits als Selbstständige eigene Unternehmen – sie konnten die neu erworbenen Erkenntnisse direkt nutzen und ihre Prozesse optimieren. Das war der Shift von „Man könnte doch mal…“ zum Proof of Concept. Wir können KI nicht theoretisch, sondern praktisch. Sofort verwertbar.
Wenn ich also nun darüber gesprochen habe, was ich gerade so mache, habe ich mehrfach als Antwort bekommen: „Ja, wir haben jetzt auch Copilot aktiviert.“ Oder: „Ja, wir nutzen ja auch ChatGPT, das ist inzwischen schon eine super Suchmaschine. Und beim Schreiben hilft es mir auch.“
Und dann merke ich, wie viel Aufklärungsarbeit noch zu leisten ist über das, was Automation und KI in Unternehmen zu leisten vermögen. Nachdem ich mich nun dreieinhalb Monate faktisch mit nichts anderem als nur noch mit den Potenzialen von KI in Unternehmen beschäftigt habe und selbst Dutzende (nein, ich übertreibe nicht…) von Anwendungsfällen selbst gebaut habe (größere und kleinere, und alle funktionieren), ist mein Blick eventuell etwas verschoben und nimmt Umstände für selbstverständlich, wie sie es aber noch lange nicht überall sind. Im Juli war ich da noch ganz woanders. Und hier, wirklich… man kann sich das Leben echt leichter machen.
Erst gekauft, dann gemietet, dann abonniert
Lasst uns kurz zurückschauen: Früher hat man sich ein Software-Paket gekauft, sagen wir: eine Textverarbeitung, und die konnte irgendwas. Dann kamen die Lizenzmodelle, bei denen man die Software schon nur gemietet hat, dafür waren dann Updates inbegriffen – aber der Entwickler hatte einen schon kohlemäßig am Haken. Dann kamen die Cloud-Modelle, Software as a Service (SaaS), wo man schon gar nichts mehr kauft, sondern für den Zugang zu einem Service eine Art Abo-Gebühr bezahlt. Der Haken: Oft können diese Services deutlich mehr als man eigentlich braucht, und manchmal können sie das, was man gerade benötigt, ausgerechnet nicht. Dann sucht man sich eben Workarounds, vielleicht gibt’s ein Plugin, irgendjemand strickt was dran, und irgendwie geht’s dann. Und wenn man den Service kündigt… ja, dann geht eben nichts mehr.
Die Buchung, die die Fahrzeit mitrechnet
Was wir nun in unseren Projekten schon ausprobiert haben, ist, wie man sich passgenaue Anwendungen selbst bauen kann, natürlich mit Hilfe von KI. Ein Beispiel aus der eigenen Werkstatt: ein Terminbuchungssystem. Dafür gibt es fertige Anbieter zu überschaubaren Monatspreisen, sie funktionieren am ersten Tag, und niemand muss sie warten. Eines können sie trotzdem nicht – ein Mietwerkzeug weiß nicht, wo der vorherige Termin stattgefunden hat. Meine Buchung rechnet die Fahrzeit zwischen zwei Terminen mit und reicht den Termin weiter in die eigene Kette aus Angebot, Auftrag und Rechnung.
Dabei ist es wie so häufig: Die Grundfunktionen hat man relativ schnell beisammen – und dann kommt der Appetit beim Essen: Ach, wäre doch toll, wenn das und jenes noch ginge, und dann hätte ich gerne noch eine Freigabemöglichkeit auf dem Handy, und schau mal, wenn dieser Spezialfall eintritt, dann sollte doch das noch passieren… und so weiter. Und dann wird’s eben auch wieder speziell und es dauert ein bisschen. Aber: es funktioniert. Und zwar genau so, wie exakt jenes eine Unternehmen es benötigt. Wie schon an anderer Stelle beschrieben: Die KI selbst kostet nicht das große Geld – aber die Menschen, die sie bedienen, die damit bauen, muss man eben schon bezahlen. Die Erfahrung aus den vergangenen Wochen ist: Das, was da an Software herauskommt, hätte man früher nicht in Auftrag gegeben, weil diese maßgeschneiderten Lösungen natürlich deutlich mehr gekostet hätten und es deutlich länger gedauert hätte, bis man sie in Einsatz bekommt. Heute reden wir von Tagen, vielleicht wenigen Wochen. Und die sichern dann einen dauerhaften Produktivitäts- und Effizienzgewinn.
Den Einwand der Entwickler kenne ich
Mir ist bewusst, dass etablierte Entwickler und Informatiker an dieser Stelle aufschreien und mit der Qualität des Codes argumentieren und damit, dass man manchmal gar nicht mehr nachvollziehen kann, wie die Dinge entstanden sind und wo man hingreifen muss, falls mal ein Problem auftaucht. Ja, weiß ich, kenn ich. Hab ich alles selbst mitgemacht. Wie man weiß: Ich hab‘ lange hauptberuflich als Journalist gearbeitet und Texte geschrieben. Macht heute die KI. Klar, ich diskutiere auch mit ihr über einzelne Formulierungen, was ich mag und was ich nicht mag. Aber auf die ein oder andere Art geht sie mit Informationen um und liefert dann etwas, das man lesen kann. Und inzwischen in der Regel gar nicht mal so schlecht.
Halluzinationen sind – zumindest in meinen Systemen – weitgehend im Griff. Vielleicht auch, weil ich meine digitalen Helferlein dazu vergattert habe, alles, aber auch wirklich alles nachvollziehbar zu belegen, was sie mir vorlegen. Und ja, manchmal messen sie mich selbst daran und fragen nach, warum ich vor einem halben Jahr eine Zahl so und jetzt aber so benannt habe… Da gehen sie mir ganz schön auf den Keks – aber mei, ich hab‘ sie ja so erzogen. Auch das geht also.
Ob die Welt untergeht, weiß ich nicht
Ob das Narrativ vom Untergang der Welt durch die KI eine realitätsnahe Prophezeiung ist, weiß ich nicht. Wenn man sie ungebremst loslässt, so dass sich unterschiedliche Agenten verknüpfen und gemeinsam irgendwas loswurschteln, ja, mag sein, dass dann tatsächlich Dinge außer Kontrolle geraten. Wenn man aber – wie wir es getan haben – die handelsüblichen Modelle, und selbst wenn es die guten sind, auf Alltagsaufgaben ansetzt, dann versteht man sie bald als Werkzeuge. Sehr nützliche zwar, man weiß, was sie leisten können, aber man sieht eben auch, wo sie aufhören und wo man sie anleiten muss. Ein Bild von Treibgut in einem Ast hat uns das im Sommer ziemlich deutlich vorgeführt.
Meine Kurs-Kollegin Manuela Teinert hat es auf LinkedIn ganz schön ausgedrückt. Sie ist Finanzspezialistin auf C-Level, CFO und COO, und sie hat sich für diese Wochen bewusst unter eine IT-Klasse gemischt. Ihr Satz danach: „Wer mit KI arbeitet, muss wissen, wohin er will.“ Ohne eigenes Wissen und kritisches Denken lässt sich nicht einmal die Aufgabe formulieren, die man der Maschine geben will. Man braucht also ein tiefes Branchenwissen – dann kann man eine KI sehr gut zu Höchstleistungen antreiben. Ohne den Menschen, der sie fordert, bleibt es beim Mittelmaß.
Zum guten Schluss: Die letzten Monate der Weiterbildung waren so ziemlich das Beste, was mir hätte passieren können. Einblicke und operatives Arbeiten mit Technologien, die wie keine anderen in den kommenden Jahren so ziemlich alle Bereiche unseres Lebens transformieren werden. Dafür haben HERZBLUT und die Trainerinnen und Trainer bei mir eine Basis gelegt. Ausbauen muss und kann ich sie selbst. Auch mein Wissen weitergeben, andere befähigen, Potenziale zu heben.
Wenn mich das nächste Mal jemand fragt, was ich gerade so mache, erzähle ich deshalb nicht von der Weiterbildung. Ich frage zurück, was in seinem Betrieb jeden Montag von Hand erledigt wird. Damit es nicht bei ein bisschen ChatGPT als bessere Suchmaschine bleibt. Das wäre verschenkt.
Bildnachweis: KI-generiert von Gamma.app
Lesezeit: 399 Sekunden
Wenn ich in den vergangenen Wochen gefragt wurde, was ich gerade so mache, habe ich sinngemäß geantwortet: „Ich nutze meine Zeit gerade und steige in einer Weiterbildung ganz tief in das Thema Künstliche Intelligenz ein.“ Das gilt besonders für den letzten Kurs, in dem wir sechs Wochen lang mit den Werkzeugen der Automatisierungsplattform n8n und den Möglichkeiten von KI inklusive des Vibe Codings gearbeitet haben – 30 Kurstage zwischen dem 3. August und dem 11. September.
Wir haben uns Standardabläufe vorgenommen, wie sie in jedem Unternehmen vorkommen: das Ordnen von E-Mails, Fragen aus dem Kundensupport, das Onboarding neuer und die Weiterbildung bestehender Mitarbeiter, den Aufbau und die Pflege „intelligenter“ Wissensdatenbanken, Lagerhaltung, das Customer Relationship Management (CRM), die Veröffentlichung von Social Media Posts, die Generierung von Marketing Leads. Und das sind nur ein paar Beispiele. Darüber haben wir nicht nur geredet: Wir haben diese Dinge gebaut. Nicht als Test, sondern produktiv. Einige der Teilnehmer:innen betreiben bereits als Selbstständige eigene Unternehmen – sie konnten die neu erworbenen Erkenntnisse direkt nutzen und ihre Prozesse optimieren. Das war der Shift von „Man könnte doch mal…“ zum Proof of Concept. Wir können KI nicht theoretisch, sondern praktisch. Sofort verwertbar.
Wenn ich also nun darüber gesprochen habe, was ich gerade so mache, habe ich mehrfach als Antwort bekommen: „Ja, wir haben jetzt auch Copilot aktiviert.“ Oder: „Ja, wir nutzen ja auch ChatGPT, das ist inzwischen schon eine super Suchmaschine. Und beim Schreiben hilft es mir auch.“
Und dann merke ich, wie viel Aufklärungsarbeit noch zu leisten ist über das, was Automation und KI in Unternehmen zu leisten vermögen. Nachdem ich mich nun dreieinhalb Monate faktisch mit nichts anderem als nur noch mit den Potenzialen von KI in Unternehmen beschäftigt habe und selbst Dutzende (nein, ich übertreibe nicht…) von Anwendungsfällen selbst gebaut habe (größere und kleinere, und alle funktionieren), ist mein Blick eventuell etwas verschoben und nimmt Umstände für selbstverständlich, wie sie es aber noch lange nicht überall sind. Im Juli war ich da noch ganz woanders. Und hier, wirklich… man kann sich das Leben echt leichter machen.
Erst gekauft, dann gemietet, dann abonniert
Lasst uns kurz zurückschauen: Früher hat man sich ein Software-Paket gekauft, sagen wir: eine Textverarbeitung, und die konnte irgendwas. Dann kamen die Lizenzmodelle, bei denen man die Software schon nur gemietet hat, dafür waren dann Updates inbegriffen – aber der Entwickler hatte einen schon kohlemäßig am Haken. Dann kamen die Cloud-Modelle, Software as a Service (SaaS), wo man schon gar nichts mehr kauft, sondern für den Zugang zu einem Service eine Art Abo-Gebühr bezahlt. Der Haken: Oft können diese Services deutlich mehr als man eigentlich braucht, und manchmal können sie das, was man gerade benötigt, ausgerechnet nicht. Dann sucht man sich eben Workarounds, vielleicht gibt’s ein Plugin, irgendjemand strickt was dran, und irgendwie geht’s dann. Und wenn man den Service kündigt… ja, dann geht eben nichts mehr.
Die Buchung, die die Fahrzeit mitrechnet
Was wir nun in unseren Projekten schon ausprobiert haben, ist, wie man sich passgenaue Anwendungen selbst bauen kann, natürlich mit Hilfe von KI. Ein Beispiel aus der eigenen Werkstatt: ein Terminbuchungssystem. Dafür gibt es fertige Anbieter zu überschaubaren Monatspreisen, sie funktionieren am ersten Tag, und niemand muss sie warten. Eines können sie trotzdem nicht – ein Mietwerkzeug weiß nicht, wo der vorherige Termin stattgefunden hat. Meine Buchung rechnet die Fahrzeit zwischen zwei Terminen mit und reicht den Termin weiter in die eigene Kette aus Angebot, Auftrag und Rechnung.
Dabei ist es wie so häufig: Die Grundfunktionen hat man relativ schnell beisammen – und dann kommt der Appetit beim Essen: Ach, wäre doch toll, wenn das und jenes noch ginge, und dann hätte ich gerne noch eine Freigabemöglichkeit auf dem Handy, und schau mal, wenn dieser Spezialfall eintritt, dann sollte doch das noch passieren… und so weiter. Und dann wird’s eben auch wieder speziell und es dauert ein bisschen. Aber: es funktioniert. Und zwar genau so, wie exakt jenes eine Unternehmen es benötigt. Wie schon an anderer Stelle beschrieben: Die KI selbst kostet nicht das große Geld – aber die Menschen, die sie bedienen, die damit bauen, muss man eben schon bezahlen. Die Erfahrung aus den vergangenen Wochen ist: Das, was da an Software herauskommt, hätte man früher nicht in Auftrag gegeben, weil diese maßgeschneiderten Lösungen natürlich deutlich mehr gekostet hätten und es deutlich länger gedauert hätte, bis man sie in Einsatz bekommt. Heute reden wir von Tagen, vielleicht wenigen Wochen. Und die sichern dann einen dauerhaften Produktivitäts- und Effizienzgewinn.
Den Einwand der Entwickler kenne ich
Mir ist bewusst, dass etablierte Entwickler und Informatiker an dieser Stelle aufschreien und mit der Qualität des Codes argumentieren und damit, dass man manchmal gar nicht mehr nachvollziehen kann, wie die Dinge entstanden sind und wo man hingreifen muss, falls mal ein Problem auftaucht. Ja, weiß ich, kenn ich. Hab ich alles selbst mitgemacht. Wie man weiß: Ich hab‘ lange hauptberuflich als Journalist gearbeitet und Texte geschrieben. Macht heute die KI. Klar, ich diskutiere auch mit ihr über einzelne Formulierungen, was ich mag und was ich nicht mag. Aber auf die ein oder andere Art geht sie mit Informationen um und liefert dann etwas, das man lesen kann. Und inzwischen in der Regel gar nicht mal so schlecht.
Halluzinationen sind – zumindest in meinen Systemen – weitgehend im Griff. Vielleicht auch, weil ich meine digitalen Helferlein dazu vergattert habe, alles, aber auch wirklich alles nachvollziehbar zu belegen, was sie mir vorlegen. Und ja, manchmal messen sie mich selbst daran und fragen nach, warum ich vor einem halben Jahr eine Zahl so und jetzt aber so benannt habe… Da gehen sie mir ganz schön auf den Keks – aber mei, ich hab‘ sie ja so erzogen. Auch das geht also.
Ob die Welt untergeht, weiß ich nicht
Ob das Narrativ vom Untergang der Welt durch die KI eine realitätsnahe Prophezeiung ist, weiß ich nicht. Wenn man sie ungebremst loslässt, so dass sich unterschiedliche Agenten verknüpfen und gemeinsam irgendwas loswurschteln, ja, mag sein, dass dann tatsächlich Dinge außer Kontrolle geraten. Wenn man aber – wie wir es getan haben – die handelsüblichen Modelle, und selbst wenn es die guten sind, auf Alltagsaufgaben ansetzt, dann versteht man sie bald als Werkzeuge. Sehr nützliche zwar, man weiß, was sie leisten können, aber man sieht eben auch, wo sie aufhören und wo man sie anleiten muss. Ein Bild von Treibgut in einem Ast hat uns das im Sommer ziemlich deutlich vorgeführt.
Meine Kurs-Kollegin Manuela Teinert hat es auf LinkedIn ganz schön ausgedrückt. Sie ist Finanzspezialistin auf C-Level, CFO und COO, und sie hat sich für diese Wochen bewusst unter eine IT-Klasse gemischt. Ihr Satz danach: „Wer mit KI arbeitet, muss wissen, wohin er will.“ Ohne eigenes Wissen und kritisches Denken lässt sich nicht einmal die Aufgabe formulieren, die man der Maschine geben will. Man braucht also ein tiefes Branchenwissen – dann kann man eine KI sehr gut zu Höchstleistungen antreiben. Ohne den Menschen, der sie fordert, bleibt es beim Mittelmaß.
Zum guten Schluss: Die letzten Monate der Weiterbildung waren so ziemlich das Beste, was mir hätte passieren können. Einblicke und operatives Arbeiten mit Technologien, die wie keine anderen in den kommenden Jahren so ziemlich alle Bereiche unseres Lebens transformieren werden. Dafür haben HERZBLUT und die Trainerinnen und Trainer bei mir eine Basis gelegt. Ausbauen muss und kann ich sie selbst. Auch mein Wissen weitergeben, andere befähigen, Potenziale zu heben.
Wenn mich das nächste Mal jemand fragt, was ich gerade so mache, erzähle ich deshalb nicht von der Weiterbildung. Ich frage zurück, was in seinem Betrieb jeden Montag von Hand erledigt wird. Damit es nicht bei ein bisschen ChatGPT als bessere Suchmaschine bleibt. Das wäre verschenkt.
Bildnachweis: KI-generiert von Gamma.app
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