Ratgeber
Fragen, die vor jedem KI-Vorhaben stehen
Was ist ein Goldset, warum scheitern Wikis, wie ordnet man ein gemeinsames Postfach? Kurze Antworten zuerst, die Hintergründe danach.
Datenanalyse
- Prozessanalyse
- Kommunikationsanalyse
- Wie erkennt man Projektrisiken früh?
- Wie verbindet man Kennzahlen mit der Kommunikation?
- Metadaten
- Wie gut müssen Daten im Mittelstand für eine Auswertung sein?
- Wie misst man den Nachfass-Aufwand im Betrieb?
- Durchlaufzeit von Anfragen
- Wie erkennt man Engpässe im Betrieb?
- Digitaler Reifegrad
- KI-Potenzialanalyse
- Warum braucht es vor einer Automatisierung eine Messphase?
- Wie erkennt man wiederkehrende Anfragen?
- Schattenprozesse
- Process Mining oder Kommunikationsanalyse – was passt wann?
- Dashboard oder Hinweis – was hilft im Alltag mehr?
- Unstrukturierte Daten
- Datenklassen
- Wie erkennt man Abweichungen in betrieblichen Abläufen?
- Wie bewertet man den Nutzen von KI ehrlich?
- Welche Daten braucht KI im Betrieb?
- Wie wertet man Kommunikation aus, ohne Mitarbeitende zu überwachen?
- Welche Förderung gibt es für eine Potenzialanalyse?
- Wie erkennt man Datensilos im eigenen Betrieb?
- Wie erkennt man die Stimmung in der Kundenkommunikation?
Kommunikation
- E-Mail-Triage
- Wie organisiert man ein gemeinsames Postfach im Team?
- Lohnt sich Omnichannel-Kommunikation für kleine und mittlere Unternehmen?
- Wie setzt man Messenger im Kundenservice sinnvoll ein?
- Wie strukturiert man Telefonnotizen, damit das Team damit arbeiten kann?
- Wie hält man zugesagte Rückrufe zuverlässig nach?
- Wie nutzt man KI sinnvoll für Antwortentwürfe?
- Braucht ein kleiner Betrieb ein Ticketsystem?
- Vorgang statt Nachricht
- Wie priorisiert man eingehende Anfragen richtig?
- Wie bearbeitet man Reklamationen strukturiert?
- Wie entlastet man die interne Kommunikation im Team?
- Projektkommunikation
- Wie kategorisiert man Kundenanfragen sinnvoll?
- Wie bleibt man erreichbar, ohne ständig am Telefon zu sein?
- KI-Telefonassistent
- Kann man Nachfassen automatisieren?
- Wie erkennt man Eskalationen in der Kundenkommunikation früh?
- Kanalwechsel
- Wie organisiert man eine Vertretung im Postfach bei Urlaub oder Krankheit?
- Wie beantwortet man Angebotsanfragen schnell und vollständig?
- Wie stimmt man Termine per Mail ab, ohne endloses Hin und Her?
- Lieferantenkommunikation
- Freigabe vor Versand
- Wie dokumentiert man Kundenkommunikation nachvollziehbar?
Wissensmanagement
- Wissenssilos
- Wie verhindert man Wissensverlust bei Pensionierung?
- Wie gelingt das Onboarding neuer Mitarbeitender schneller?
- Warum scheitern Unternehmens-Wikis so oft?
- Implizites Wissen
- Wie gelingt Wissenstransfer bei einer Übergabe?
- Was ändert KI am Dokumentenmanagement?
- Wie findet man Wissen in gewachsenen Dateiablagen?
- Unternehmenssuche (Enterprise Search)
- RAG (Retrieval Augmented Generation)
- Wie bleiben Berechtigungen bei einer KI-Suche gewahrt?
- Aktenlage
- Wissen am Vorgang
- Wie baut man ein internes FAQ auf, das genutzt wird?
- Wie verwaltet man Vorlagen, damit immer die aktuelle genutzt wird?
- Wie macht man Entscheidungen im Betrieb nachvollziehbar?
- Wie sichert man Projektwissen über das Projektende hinaus?
- Wie bringt man Kundenwissen aus CRM und Postfach zusammen?
- Single Source of Truth
- Wie steigt ein KMU sinnvoll ins Wissensmanagement ein?
- Erst das Werkzeug oder erst den Prozess verstehen?
- KI-Assistent im Unternehmen
- Wie nutzt man Beschlüsse und Zusagen aus Besprechungen?
- Lessons Learned
- Wissenslandkarte
Wissen validieren
- Goldset
- KI-Halluzinationen
- Warum sollte jede KI-Antwort eine Quellenangabe haben?
- Wie prüft man KI-Antworten im Arbeitsalltag?
- Human in the Loop
- Freigabestufen
- KI-Abnahme
- Wie findet man Widersprüche in Unternehmensdokumenten?
- Wie erkennt man veraltete Dokumente, bevor sie Schaden anrichten?
- Wie misst man die Qualität von KI-Antworten?
- Wie sammelt man gute Referenzfragen für eine KI-Prüfung?
- Warum sollten Konfiguration und Bewertung einer KI getrennt sein?
- Wer ist im Betrieb für KI-Ergebnisse verantwortlich?
- Vier-Augen-Prinzip mit KI
- Wie entsteht falsche Sicherheit durch KI – und wie verhindert man sie?
- Wo liegen die Grenzen von KI im Kundenkontakt?
- Wie wechselt man das KI-Modell ohne Qualitätsverlust?
- Stichprobenprüfung
- Welche Fehlerkultur braucht ein Betrieb beim KI-Einsatz?
- Wie bewertet man einen KI-Pilot ehrlich?
- Wie vergleicht man verschiedene KI-Lösungen fair?
- Wie dokumentiert man KI-Ergebnisse nachvollziehbar?
- Zuständigkeit je KI-Fähigkeit
- Wie baut man im Team Vertrauen in KI auf – ohne blindes Vertrauen?
- Plausibel, aber falsch
Erstgespräch
Sehen wir uns Ihren größten Zeitfresser an.
Ein Gespräch, keine Präsentation. Wir schauen uns an, worüber in Ihrem Betrieb kommuniziert wird, wo Vorgänge auseinanderfallen und was sich mit welchem Aufwand automatisieren lässt. Unverbindlich.
Erstgespräch vereinbaren