Von der Idee zum messbaren Ergebnis
Es beginnt meistens mit einem Satz im Vorbeigehen. „Kümmern Sie sich doch mal um das Thema KI." Manchmal fällt er in einer Geschäftsführungssitzung, manchmal steht er in einer E-Mail mit drei Personen im Verteiler.
Du hast jetzt eine Systemliste und weißt, was im Haus läuft. Als Nächstes kommen die Wünsche: aus jeder Abteilung Ideen, was man „mit KI machen" könnte.
Du hast eine Kandidatenliste, und du kannst inzwischen beurteilen, welche Vorschläge strukturell tragen. Trotzdem fehlt eine Antwort: Kann dein Unternehmen das gerade stemmen — heute, mit den Leuten und Systemen, die da …
Ideen gibt es genug. Nach einem halben Tag Workshop hängen dreißig Zettel an der Wand, alle klingen vernünftig, und niemand kann sagen, welche drei davon man angehen sollte.
Du hast Kandidaten mit fünf Pflichtangaben. Jetzt wird gerechnet — und zwar so, dass jemand die Rechnung nachvollziehen und dir widersprechen kann.
Der Nutzen steht. Jetzt die andere Seite — und die ist unangenehmer, weil sie sich einer naheliegenden Frage entzieht.
Beide Achsen stehen. Aus Lektion 5 kommt der Nutzen-Score, aus Lektion 6 der Aufwand-Score. Jetzt werden sie zusammengeführt — und das ist der Moment, in dem die meisten Präsentationen enden und die meisten …
Du hast eine Methode. Nutzen, Aufwand, Grenze, Rangfolge. Was noch fehlt, ist der schwierigste Teil: Die Zahlen müssen von Menschen kommen, die im selben Raum sitzen und unterschiedliche Interessen haben.
Der Workshop ist vorbei. Auf dem Tisch liegen drei bewertete Fälle, jeder mit einem Namen, einem Termin und einem Zielwert.
Die Frage kommt spätestens im zweiten Quartal nach der Einführung, und meistens beiläufig: Was hat das jetzt eigentlich gebracht?
Seit dem Sommer 2026 hörst du in Unternehmen einen Satz, der bequem klingt und in die Irre führt: Der AI Act ist ja verschoben.
Elf Lektionen liegen hinter dir. Wenn du sie durchgearbeitet hast, kannst du etwas, das in den meisten Unternehmen niemand kann: