Lieferdienst oder selbst kochen? 3 Phasen, in denen Ihr Team KI lernt
Liebe Geschäftsführerin, lieber Geschäftsführer,
bei KI steht jeder Unternehmer vor derselben Grundfrage: Will ich Dinge selbst erledigen, oder lasse ich sie machen? Konkret heißt das: Wie will ich KI in meinem Unternehmen nutzen? Sollen meine Leute selbst KI-Kompetenz aufbauen und eigenständig Lösungen mit KI entwickeln? Oder sollen sie sich auf das Tagesgeschäft konzentrieren, während externe Partner die KI-Projekte umsetzen?
Meine Empfehlung ist der längere, aber nachhaltige Weg: Ihre Mannschaft lernt, mit KI zu arbeiten. Der Grund ist ein einfaches Bild. Wer immer beim Lieferdienst bestellt, hat zwar immer Essen. Kochen lernt er aber nie. Damit ist er abhängig. Mit KI ist es genauso. Mein Ziel ist, dass meine Kunden nicht zu lange von mir abhängen.
In mehreren Betrieben habe ich gesehen, wie dieser Weg funktioniert. Er hat drei Phasen und dauert wenige Monate. Wie viele es genau sind, hängt stark vom Team und von der Führung ab. Dazu komme ich am Ende.
3 Phasen auf dem Weg zur eigenen KI-Kompetenz:
Basic-Trainings und externe Umsetzung: zuschauen und lernen
Am Anfang haben die meisten Leute noch nie mit KI gearbeitet. Wer sofort selbst bauen soll, ist überfordert und verliert die Lust, bevor er angefangen hat. Deshalb beginnen Sie mit Basic-Trainings, damit alle verstehen, was KI kann und wo ihre Grenzen liegen. Die erste echte Lösung setzt ein externer Partner um. Ihr Team schaut dabei zu. Die Leute sehen, wie aus einer Aufgabe aus ihrem Alltag eine Lösung wird, und lernen die Arbeitsweise kennen, bevor sie selbst Verantwortung tragen. In dieser Phase ist Zuschauen die Aufgabe.
Das bedeutet konkret für Sie: Wählen Sie eine überschaubare Aufgabe, die ein Partner für Sie umsetzt, und benennen Sie die zwei bis drei Leute, die von Anfang an zuschauen und mitfragen.
Weiterführende Trainings und selbst umsetzen, mit Begleitung
Jetzt wechseln die Rollen. Die Trainings gehen tiefer, und Ihr Team setzt selbst um. Der Partner begleitet, er baut nicht mehr für Sie. Hier entscheidet sich, ob aus Zuschauern Macher werden.
Ein Beispiel dafür kann eine eigene Aufgaben-App sein. Sie regelt ganz einfach, wer was bis wann zu tun hat. Dafür gibt es zahlreiche fertige Apps am Markt. Wer speziellere Anforderungen hat, zahlt oft monatlich pro Benutzer. So etwas lässt sich heute schnell und einfach mit KI bauen. Dann stellt sich die Frage: Wer baut das? Jemand aus dem eigenen Haus, auch wenn die Fähigkeiten heute vielleicht noch nicht ausreichen? Genau das macht es zu einem idealen Lern- und Begleitprojekt. Bauen Sie die App rein extern, ist das oft die schnellere Lösung. Sie sind dann aber wieder abhängig.
Das bedeutet konkret für Sie: Suchen Sie sich ein Werkzeug, für das Sie heute zahlen oder das nicht ganz passt, und fragen Sie, ob ein Kollege es mit Begleitung nachbauen kann.
Selbst umsetzen und weiterentwickeln, Sparring mit Spezialisten
In der dritten Phase entwickelt Ihr Team eigenständig weiter. Es nimmt neue Aufgaben in Angriff und verbessert, was schon läuft. Geht eine Frage über das eigene Wissen hinaus, holen Sie sich Spezialisten als Sparringspartner. Die Verantwortung für die Lösungen liegt im Haus. Damit ist das Ziel erreicht, das ich mir für meine Kunden setze: Die Abhängigkeit ist weg.
Das bedeutet konkret für Sie: Legen Sie fest, bei welchen Fragen Ihr Team künftig zuerst selbst sucht und ab wann es sich Sparring holt.
Fazit: Leute, die noch nie mit KI gearbeitet haben, entwickeln in wenigen Monaten eigenständige Lösungen. Wie schnell es geht, entscheidet die Mannschaft mit ihrer Führung. Die Führung muss Freiräume für Qualifikation und Veränderung schaffen. Das Team muss sich auf die Veränderung einlassen. Fehlt eines davon, bleibt Ihr Betrieb Dauerkunde beim Lieferdienst.
- Welche KI-Aufgaben lassen Sie heute machen, die Ihr Team nach und nach selbst übernehmen könnte?
- Welche Freiräume schaffen Sie Ihren Leuten konkret, damit sie sich qualifizieren können?
- Welches Werkzeug, für das Sie heute zahlen, wäre ein gutes Lern- und Begleitprojekt?
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Martin Posarnig