Von der Idee zur Implementierung KI-Anwendungsfälle in der Praxis

Was ist alles schon vorhanden? Haben wir Daten, haben wir Informationen, haben wir Klarheit, haben wir die Grundlagen überhaupt, die es braucht, um diesen Anwendungsfall angehen zu können? Wie kommen wir mit unseren Kunden von einem Anwendungsfall hin, ich will sagen, zum produktiven Einsatz? Also eine Idee, was braucht man, was ist umzusetzen, welches Ergebnis ist zu erreichen und durch welche Schritte muss man durch, um dann zu einem produktiven Einsatz zu kommen. Und dieser Weg unterscheidet sich überhaupt nicht von einem Weg, den man in der Selbstständigkeit gehen kann, den man als Unternehmer gehen muss, den man als Team gehen darf oder eben auch als Angestellte in einem Unternehmen. Es sind immer die gleichen Schritte, die sich dort abzeichnen. Ich würde es mal formulieren, das ist so eine Version 0.9. Es gibt ganz wenige da draußen, die solche Prozesse schon strukturiert haben. Die KI ist ja gerade mal so in der Gesellschaft seit anderthalb Jahren angekommen, November 30, 2022, der 30. November, als OpenAI-Chat-GPT auf uns, die Gesellschaft und Nutzer losgelassen hat, mit einem enormen Wachstum seitdem, hat das dazu geführt, dass es explosionsartig sich weiterentwickelt hat. Nur diese ganzen Systematiken, die dahinter liegen, die sind häufig noch nicht demaskiert, beziehungsweise sie sind noch nicht in der Deutlichkeit beschrieben. Das habe ich gemacht, das werde ich euch heute zeigen. Die KI bei den Curtings ist letztes Jahr im November oder vorletztes Jahr im November genauso dazu gekommen, wie für viele andere hier auch. Man darf vielleicht sagen, wir sind ein paar Seiten weiter im Buch, als manch andere da draußen. Wir beleben die Dinge vielleicht ein Stück weit anders. Aber am Ende haben wir nicht irgendwie in Stanford oder Harvard studiert, schon vor vielen Jahren, und haben die Weisheit mit Löffeln gefressen, sondern was uns auszeichnet, ist, dass wir diejenigen sind, die Selbstständige und Unternehmer dabei begleiten, zu wachsen. Normalerweise, wenn du bei uns bist, machst du entweder nach ein, zwei Jahren signifikante Umsätze oder du hast deine Umsätze verdoppelt oder sogar noch mehr. Das ist das, was bei unseren Kunden im Rahmen des Inner Circles passiert, ein Einjahresbegleitungsprogramm. Und natürlich hat dort die KI auch Einzug gehalten. Es gibt mittlerweile mehrere Formate, die wir fazilitieren, ob das die KI Masterclass ist, am Montagabend mit 50 tollen KI-Enthusiasten ausgestattet, wo wir richtig auch tief gehen, was die KI angeht und Prozesse automatisieren und Fälle lösen, die dann alle richtig weiterbringen. Das ist großartig, der KI-Kickstart, wo wir Menschen vom ersten Prompt zum eigenen Bot führen und das in vier Wochen. Da sagen viele, das ist das krasseste Format, was sie überhaupt gemacht haben. Sie haben so viel Geld versenkt und da dann den richtigen Umgang gelernt. Wir haben eine KI Masterclass für Berater. Das ist eine sehr kleine Gruppe mit aktuell, ich glaube, neun Teilnehmern, die die KI in ihren Beratungskontext integrieren und implementieren und wir dort gar nicht mehr über die operative Ebene sprechen, sondern mehr über die taktisch-strategische, als auch die, welche Konzepte oder inwieweit kann man KI in die eigenen Konzepte mit einfließen lassen, in das eigene Produktportfolio, in die eigene Angebotssituation und dann solche Formate wie das KI Summit, wo wir uns jetzt zum zweiten Mal Ende Juni hier in unserem Basecamp, wir sind in der Zehnscheune in Frankfurt, in der Nähe von Frankfurt in Bad Homburg, dann wieder zusammenkommen und ein paar Vorträge hören, Anwendungsfälle durchdringen, Arbeitsgruppen initiieren, Promptaton machen am Freitagabend und auch massiv, sehr intensiv in den Austausch kommen in diesen 400 Jahre alten Gemäuern. Und das, was, wie gesagt, uns auszeichnet, ist die praktische Umsetzung, ist die Praxis, die praktische Anwendung. Das ist das, was fehlt. Viele da draußen reden über Theorien oder über Ideen. Es geht darum, diese Lücke zu schließen zwischen der Entwicklung der künstlichen Intelligenz auf der einen Seite, die exponentiell nach vorne geht und sich weiterentwickelt und dem Bewusstsein, was wir Menschen haben über mögliche Anwendungsfälle, das nur linear wächst. Diese Lücke schließen werden wir sie nicht, aber zumindest, dass wir uns in unserem Bewusstsein weiterentwickeln, was mit der KI möglich ist. Birgit, gibt es noch darüber hinaus was zu sagen, was ich vergessen habe zu erwähnen, bevor wir einsteigen? Wie viel Zeit habe ich? Natürlich gibt es ganz viel zu sagen, aber ich denke, hier im Rahmen des KI-Cafés und den Fokus, den wir hier legen, hast du alles Wichtige erwähnt. Von KI-Kickstart über KI-Masterclass über KI-Summit, alles das, was im KI-Kontext, wo natürlich auch KI-Berater-Class, also Wahnsinn, was sich da alles in den letzten Monaten bei uns auch mit dem Fokus auf KI entwickelt hat. Und natürlich auch die integrale Beratung, also die Integration von KI in unsere Beratung mit unseren Mentees. Fast in jeder Beratung spielt KI irgendwie ein bisschen eine Rolle. Und wenn es in der Nachbearbeitung ist, dass wir die Inhalte von unseren Beratungscalls transkribieren und dann in unser, ja, schneller, sehr viel schneller dokumentieren auch und unseren Kunden zur Verfügung stellen können. Ja, das ist das, glaube ich, was hier in dem Rahmen wichtig ist. Da hast du alles gesagt. Dankeschön. Großartig. Wiederholt. Welche Schritte es braucht, sind insgesamt acht Stück vom Anwendungsfall bis zur produktiven Integration. Das heißt, dass ihr euren eigene Herausforderung, den eigenen Anwendungsfall, ich will einen bestimmten Prozess durch KI unterstützt zu einem entsprechenden Ergebnis führen, diesen so zu durchdringen und diese Schritte zu gehen, dass daraus dann etwas entsteht, wie ich es euch jetzt hier im Kleinen gezeigt habe. Nämlich dieser Prozess läuft einmal am Tag automatisiert durch. Da braucht man nichts mehr machen. Der läuft durch und wir sparen damit zwei bis drei Stunden Zeit. Allein nur mit diesem kleinen Prozess. Plus, dass die Qualität des Ergebnisses nochmal eine ist, die nachhaltig ist und nahezu schon standardisiert. Weil ihr wisst, dass wenn ihr durch einen gut strukturierten Prozess durchgeht, automatisiert, dann habt ihr halt einen gut strukturierten automatisierten Prozess und könnt damit die Qualität am Ende auch sicherstellen. Und diese Schritte, die schreibe ich euch jetzt auf. Könnt sie mitschreiben. Ich schicke euch gleich auch ein Dokument. Das habe ich gestern versprochen. Das werde ich gleich noch raussuchen, wo diese Schritte auch dokumentiert sind, weil die gehen wir gleich zumindest bis zu einem gewissen Punkt mit, damit ihr das mal nebendran legen könnt. Was macht der Curtin da jetzt? Und der erste Schritt ist überhaupt erst mal diesen Anwendungsfall. Nehmen wir mal ein leeres Blatt. Der erste Schritt ist, diesen Anwendungsfall überhaupt erst mal klar zu bekommen. Diesen Anwendungsfall wird gleich hoffentlich scharf. Den Anwendungsfall zu dokumentieren und Klarheit darüber zu bekommen. Und ich zeige euch jetzt mal diesen Canvas, den kennen viele schon. Klarheit darüber zu bekommen, wer bin ich? Welches Ziel will ich erreichen? Was ist das Ergebnis, was ich erreichen möchte? Für wen ist das relevant? Also bin ich die Zielgruppe? Geht es um unsere Kunden? Geht es um Mitarbeiter? Um wen geht es? Für wen ist das relevant, dass wir diesen Anwendungsfall möglicherweise unterstützt durch die künstliche Intelligenz lösen? Und was ist dadurch anders? Haben wir eine Zeitersparnis? Haben wir Qualität, die gesteigert wird? Oder haben wir einen anderen Nutzen, der durch diesen Anwendungsfall entsteht? Vielleicht eine höhere Conversion? Was ist das, was wir durch das Ergebnis erreichen wollen? Also der Nutzen entsteht durch das Ergebnis, was wir erreichen. Und dann ist natürlich die Frage, was ist alles schon vorhanden? Haben wir Daten? Haben wir Informationen? Haben wir Klarheit? Haben wir die Grundlagen überhaupt, die es braucht, um diesen Anwendungsfall angehen zu können? Und was ist das, was fehlt? Vielleicht ist es ein bisschen Skill. Vielleicht haben wir noch nicht die richtigen Tools. Vielleicht fehlt auch noch Informationen. Vielleicht sind auch Datenbestände noch nicht da. Vielleicht haben wir ein Team oder die Kunden da noch nicht mitgenommen. Und dann reflektieren wir nochmal, wie hoch ist eigentlich der Aufwand? Wie hoch ist der Nutzen? Und wie prior ist dieser Anwendungsfall? Das ist so ein erster Schritt, den wir auch mit unseren Kunden und nicht nur Kunden, sondern auch mit denjenigen, die sich trauen, hier so einen Anwendungsfall im KI Café einzureichen. Das ist der Schritt Nummer eins. Der Schritt Nummer zwei ist, dass wir diesen Anwendungsfall optimieren dürfen. Wir dürfen mal reflektieren, wie sind wir vielleicht in der Lage, die Komplexität des Anwendungsfalls so zu reduzieren, dass er machbar wird. Vielleicht sind wir in der Lage, ihn in kleine Bausteine zu zerkleinern, zu zerhacken. Also einen Mount Everest besteigt man auch nicht an einem Tag. Manche machen das, aber die sind hochgradig trainiert. Andere gehen das Schritt für Schritt, Camp für Camp. Der Durchschnittsbesteiger jetzt ist ja gerade wieder Hochsaison. In ein paar Tagen sind die Gipfelstürme oder in ein, zwei Wochen ungefähr sind die Gipfelstürme dort. Die sind 53 Tage am Berg. Wir haben einige in unserem Netzwerk, die schon auf dem Mount Everest gewesen sind. 53 Tage sind die am Berg und bereiten sich darauf vor. Sie optimieren diesen Weg, wie sie dort hochkommen und sind dann in der Lage, diesen großen Schritt auch gehen zu können. Und bei einem Anwendungsfall ist es das Kleinhacken in lösbare Segmente, aus denen dann das große Ganze entsteht. Der dritte Schritt sind Hausaufgaben, die zu machen sind. Also wir dürfen Daten beschaffen. Wir dürfen die Qualität von Daten herstellen. Wir dürfen ein paar Grundlagen legen, damit wir überhaupt in der Lage sind, diesen Anwendungsfall zu lösen und legen nicht einfach los, sondern schaffen Grundlagen. Als wir diesen LinkedIn-Bot gebaut haben mit der KI Masterclass, also wirf ihm einen Gedanken hin und er macht dir einen perfekten LinkedIn-Beitrag, haben wir ganz viele Hausaufgaben machen dürfen. Wir mussten unsere Biografie herausfinden, unsere Positionierung, der Schreibstil war relevant, welche Emojis setzen wir immer ein, welche Hashtags. Das sind alles Grundlagen, die geschaffen werden dürfen. Wer glaubt, dass die KI, also JGBT, durch einen hingeworfenen, dankenden LinkedIn-Beitrag schreibt, da haben wir uns gefreut vor anderthalb Jahren, am 30. November. Da haben wir gesagt, der schreibt ja so cool. Wenn wir dann mal genau hinschauen, hoffentlich tut das jemand, bevor jemand irgendwo Texte von JGBT nimmt, bevor die irgendwo landen. Wenn wir da mal genauer hinschauen, stellen wir fest, dass es halt doch alles nicht so toll ist, was dabei rauskommt, es sei denn, man weiß, wie man mit der KI interagiert. Der nächste Schritt ist dann der, dass wir uns Schritt für Schritt diesem Anwendungsfall nähern dürfen. Das werden wir auch gleich sehen, aber wir dürfen uns da ranrobben an das entsprechende Ergebnis. Wir brauchen einen gewissen Kontext, der geschaffen werden darf. Wir müssen uns rannähern an das Ganze, um dann im nächsten Schritt unsere Vorgehensweise so zu optimieren, dass aus den vielen Schritten, ich bekomme immer wieder WhatsApp-Nachrichten, wo geschrieben steht, Ihr Kontingent ist aufgebraucht bei JGBT, also nicht meins, sondern das unserer Kunden, die das dann in die WhatsApp-Gruppen schreiben, jetzt muss ich mal wieder eine Pause einlegen, dann sind wir halt noch nicht effizient genug, was unsere Promptstrategien oder Promptmechanismen angeht. Und wenn ich dieses Brett durchgebohrt habe, letzte Woche auch wir das hier mit JGBT gelöst haben, wäre es ein nächster Schritt gewesen, das Ganze dahingehend zu optimieren, dass sich diese Schritte leichter zu gehen sind und dass wir vielleicht aus 40 Prompts 10 machen, aus 10 drei und aus drei vielleicht einen. Wir haben letzte Woche oder diese Woche in der KI Masterclass auch einen besonderen Fall gelöst. Und da gibt es unterschiedlichste Herangehensweisen. Und der Fall, der war mit einem Prompt, war der zu lösen, ein einfacher Prompt, um das Ergebnis zu erreichen. Und diese Effizienz, die darf man reinbekommen. Die kommt zum einen durch Üben, durchs Anwenden durch der KI. Und wenn wir dort in Übung sind, dann brauche ich schon mal deutlich weniger. Aber wenn ich mich einem Problem nähere, brauche ich am Anfang dieser Problemlösung mehrere Schritte, bis ich zum Ergebnis komme, um dann diese Schritte noch mal entsprechend zu optimieren und optimierter, leichter, einfacher zum Ergebnis zu kommen. Wenn wir das dann optimiert haben, dann geht es darum, das Ganze zu stabilisieren oder zu systematisieren und dann zu sagen, okay, jetzt packe ich das mal in einen Ansatz hinein und gucke mal, ob ich zu einem ähnlichen Ergebnis komme. Der siebte Schritt ist dann der, ich muss immer hier so ein bisschen spicken, das ist das, wo wir es systematisieren und wo wir auch dann in den Bot reingehen, also dann so mit Custom GPTs oder sowas arbeiten, um diese Abläufe noch stärker zu automatisieren. Das ist das, was ihr im Kickstart auch lernen werdet. Für all die, die dabei sind, der Link ist noch im Chat. Ihr werdet im Kickstart lernen, dass ihr den Bot konfiguriert. Das ist kein Programmieren, sondern Konfigurieren und Instruieren. Und dann, wenn wir diesen Bot haben, dann sind wir in der Lage, das Ganze so richtig zu automatisieren beziehungsweise in die produktive Strecke, also in die produktive Landschaft. Das mag für den einen oder anderen hier sehr weit weg sein vielleicht, aber für Unternehmen ist das wichtig. Und auch wenn wir in der Selbstständigkeit sind, wenn wir nachvollziehbare Ergebnisse haben, das dann so, wie wir es hier eben auch gesehen haben, in solch eine Make-Strecke zu integrieren, also in solch einen automatisierten Ablauf zu integrieren, der dann automatisch, wie jetzt bei uns da hinten, automatisch entsprechend durchläuft.