Wie Unternehmen echte Potenziale erkennen, statt jedem Hype-Tool auf LinkedIn zu folgen
Die meisten KI-Experimente in Unternehmen scheitern nicht an der Technologie – sie scheitern daran, dass niemand vorher geklärt hat, welches Problem eigentlich gelöst werden soll. Genau an diesem Punkt setzt ein Vortrag von Jousef Murad, Gründer von APEX Consulting, an, den er auf dem YouTube-Kanal von Andreas Baulig gehalten hat. Seine zentrale Frage: Wie findet man die richtigen KI-Anwendungsfälle, bevor man sich von jedem neuen Tool auf LinkedIn mitreißen lässt?
Für Geschäftsführer und Teamleiter, die KI nicht nur ausprobieren, sondern wirklich nutzen wollen, ist das eine überraschend unbequeme Frage. Viel bequemer ist es, ein beeindruckendes Demo-Video zu teilen und zu hoffen, dass sich der Rest von selbst ergibt.
Shiny Object Syndrom: Wenn der Hype die Agenda bestimmt
Murads Beobachtung ist einfach, aber unangenehm treffend: Viele Entscheider lassen sich von glänzenden neuen Tools ablenken, bevor sie überhaupt wissen, wofür sie diese einsetzen wollen. Ein Video geht viral, ein Konkurrent postet eine Automatisierung, und schon steht das nächste Pilotprojekt auf der Agenda – unabhängig davon, ob es zum eigenen Geschäft passt.
Das Ergebnis kennt fast jeder, der in den letzten zwei Jahren mit KI-Projekten zu tun hatte: viel Budget, viele Demos, aber am Ende kaum ein Prozess, der sich tatsächlich verändert hat. Wer jedem neuen Tool auf LinkedIn hinterherläuft, hat irgendwann viele Präsentationen gesehen und keinen einzigen Workflow verbessert.
Erst das Problem, dann das Tool
Die Gegenbewegung zu diesem Reflex beginnt nicht im App-Store, sondern im eigenen Unternehmen. Bevor überhaupt über ein Modell oder eine Software gesprochen wird, lohnt sich ein ehrlicher Blick auf die Prozesse, die im Alltag am meisten Zeit fressen.
Prozesse kartieren, bevor man Software kauft
Wiederkehrende, regelbasierte und gut dokumentierte Aufgaben sind der fruchtbarste Boden für KI-Anwendungsfälle. Dazu zählen klassischerweise Dinge wie Dateneingabe, Erstkontakt mit Anfragen, interne Wissenssuche oder die Vorbereitung von Standardantworten. Je klarer ein Prozess beschrieben werden kann, desto leichter lässt sich beurteilen, ob KI hier wirklich hilft.
Aufwand und Wirkung ehrlich gegenüberstellen
Nicht jeder gefundene Anwendungsfall verdient sofort ein Projektteam. Murads Rat läuft im Kern auf eine simple Priorisierung hinaus: Projekte mit geringem Aufwand und hoher Wirkung gehen zuerst, teure Vorhaben mit unsicherem Nutzen werden zurückgestellt, bis die Grundlagen stehen. So entsteht aus einer langen Wunschliste eine Reihenfolge, die sich tatsächlich umsetzen lässt.
Klein anfangen, Vertrauen aufbauen
Statt gleich ein unternehmensweites KI-System einzuführen, empfiehlt sich ein enger Pilotrahmen: ein Team, ein Prozess, ein messbares Ziel. Erst wenn sich dort zeigt, dass Zeit gespart oder Qualität verbessert wird, folgt die Ausweitung auf weitere Abteilungen.
Dieser Schritt ist auch deshalb wichtig, weil er Vertrauen im Team schafft. Mitarbeitende, die KI nur als abstraktes Versprechen aus dem Management kennen, reagieren erfahrungsgemäß skeptisch. Mitarbeitende, die einen konkreten Prozess erleben, der spürbar leichter geworden ist, werden zu Fürsprechern für den nächsten Schritt.
Autonome KI-Agenten, wie sie zuletzt im Zusammenhang mit dem Millennium-Problem von OpenAIs KI-Agenten diskutiert wurden, klingen auf der Bühne beeindruckend. Ohne einen klar definierten, eng abgesteckten Anwendungsfall bleiben sie für die meisten Unternehmen aber zunächst ein teures Experiment statt eines produktiven Werkzeugs.
Wo KI im Alltag wirklich etwas verändert
Besonders anschaulich wird die Logik im Vertrieb. Wer verstehen will, warum Kunden kaufen oder zögern, bekommt durch eine systematische Auswertung von Gesprächen und Kundendaten oft Muster zu sehen, die im Tagesgeschäft schlicht untergehen. Genau solche klar umrissenen Fragestellungen sind es, aus denen tragfähige KI-Anwendungsfälle entstehen – nicht die Idee, “irgendwo KI einzubauen”.
Dazu kommt ein Faktor, den viele Priorisierungslisten ignorieren: das Tempo der Entwicklung. Wie schnell sich die Fähigkeiten der zugrunde liegenden Modelle weiterentwickeln, zeigt etwa die aktuelle Forschung zur KI-Selbstverbesserung bei Anthropic. Was heute technisch noch nicht sinnvoll umsetzbar ist, kann in wenigen Monaten bereits machbar sein – ein guter Grund, die eigene Liste an KI-Anwendungsfällen regelmäßig neu zu bewerten, statt sie einmal zu schreiben und abzuhaken.
Was Unternehmen aus dem Vortrag mitnehmen können
Die Kernbotschaft von Murads Vortrag lässt sich auf einen einfachen Dreischritt verdichten: Prozesse ehrlich analysieren, nach Aufwand und Wirkung priorisieren, im Kleinen starten und erst danach skalieren. Das ist weniger aufregend als ein virales Demo-Video, aber deutlich wahrscheinlicher, tatsächlich etwas im Unternehmen zu verändern.
KI-Anwendungsfälle entstehen nicht auf der Bühne, sondern am Schreibtisch – immer dann, wenn jemand ehrlich fragt, welcher Prozess im Unternehmen am meisten Zeit und Nerven kostet. Wer bei dieser Frage ansetzt, statt beim nächsten glänzenden Tool, hat die wichtigste Hürde auf dem Weg zu einem funktionierenden KI-Einsatz bereits genommen.
KI-Anwendungsfälle entstehen nicht auf der Bühne, sondern am Schreibtisch – immer dann, wenn jemand ehrlich fragt, welcher Prozess im Unternehmen am meisten Zeit und Nerven kostet.
Wer jedem neuen Tool auf LinkedIn hinterherläuft, hat irgendwann viele Präsentationen gesehen und keinen einzigen Workflow verbessert.
Quellen
- Wie nutze ich KI im Business? (Vortrag von Jousef Murad, APEX Consulting) — Vortrag auf dem YouTube-Kanal von Andreas Baulig, veröffentlicht am 25.09.2026
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