Dutzende KI-Ideen und Tools im Raum, keine klare Priorisierung.
Zu viele kleinteilige KI-Pilotprojekte ohne gemeinsamen Zielpfad.
Nutzung bleibt unscharf, interne Akzeptanz sinkt.
Entscheidungen werden vertagt, weil Risiken schwer bewertbar sind.
Verantwortlichkeiten sind unklar (IT vs. Fachbereiche) wenn es schwierig wird.
Wettbewerber automatisieren schneller – Ihre Kostennachteile wachsen
Interne Diskussion über Budgets, Ressourcen führen zu keiner Klarheit
Manuelle Aufwände bleiben, immer noch keine Prozessklarheit, wo sind die Potentiale?
Das nächste KI-Tool soll endlich Verbesserung bringen, Hoffnung als Strategie
Themen sind komplexer als gedacht und einzelne Mitarbeiter scheuen die Verantwortung

Inhalt: KI basierte Aufnahme der Kernprozesse, Pain Points, Medienbrüche und manuellen Aufwände.

Inhalt: Priorisierung nach Impact, Umsetzbarkeit, Risiko, Datenlage und Verantwortlichkeiten.

Inhalt: Aufbau der Workflows inkl. Integrationslogik, Rollenmodell und Qualitätschecks

Inhalt: Einführung eines hybriden Prozessmodells mit klarer Arbeitsteilung, Übergaben, Verantwortlichkeiten, Ausnahme-Handling und Qualitätsregeln.

Inhalt: Schulung, Guidelines, Playbooks (in Sales, Service, Backoffice, etc.) und klare Verantwortlichkeiten.

Inhalt: Monatliche Optimierung, KPI-Feintuning, Erweiterung weiterer Prozesse/Use-Cases.
Status-Quo Check: Wo stehen Prozesse, Daten und Verantwortlichkeiten heute?
Umsetzungsfähigkeit: Was braucht es für ein hybrides Operating Model (Mitarbeiter + KI)?
Hebel-Screening: Welche 2-3 Kernprozesse bieten den schnellsten Effizienz-ROI?
Next Steps: Klarer Pfad inkl. Scope, Aufwand und Zeitplan (Analyse → Sprint → Befähigung).