TLDR: Ist die verrückte Frage nicht eigentlich “Warum wollen wir immer mehr Tools?” Denn Stand heute, gemäss der Website “There’s an AI for that” gibt es über 30’000 Tools! Ja richtig gelesen: 30’000! Und ja: In einer Zeit, in der täglich neue KI-Tools auf den Markt drängen und jedes mit dem Versprechen lockt, die Arbeitswelt zu revolutionieren, mag es verlockend erscheinen, möglichst viele dieser digitalen Helfer in die eigene Unternehmensstruktur zu integrieren.

Warum weniger Tools die bessere Wahl sind

Denn wie bei so vielen Dingen im Leben gilt auch hier: Weniger ist oft mehr. Ja ich weiss, blabla - aber hör mir zu! Denn die strategische Beschränkung auf eine Handvoll sorgfältig ausgewählter KI-Tools kann nicht nur die Implementierung erleichtern, sondern auch die Effizienz steigern und den tatsächlichen Mehrwert maximieren.

Diese Fokussierung ermöglicht eine tiefere Integration in bestehende Workflows und eine höhere Akzeptanz bei den Mitarbeitenden, da diese nicht ständig zwischen verschiedenen Benutzeroberflächen und Funktionsweisen wechseln müssen und Du nimmst Komplexität aus deiner Weiterbildung- und Schulungspflicht heraus.

Darüber hatte ich 2024 schon mal berichtet, heute gehe ich aber noch etwas tiefer auf das Thema ein, weil ich oft dazu befragt werde.

Die Bedeutung einer solchen Reduktion wird noch deutlicher, wenn man die Herausforderungen betrachtet, die mit der Einführung jedes einzelnen neuen Tools verbunden sind: Von der Datenmigration über Schulungen bis hin zur Integration in bestehende Systeme – jedes Tool bringt seinen eigenen Aufwand mit sich.

Zudem steigt mit jedem zusätzlichen System die Komplexität der Datenverwaltung und die Gefahr von Sicherheitslücken exponentiell an, während gleichzeitig die Übersichtlichkeit abnimmt.

Der strategische Ansatz: Eine Handvoll Tools mit Bedacht wählen

Die Auswahl der richtigen KI-Tools beginnt nicht mit einer Marktanalyse, sondern mit einer gründlichen Bedarfsermittlung im eigenen Unternehmen.

1. Welche Prozesse könnten durch KI effizienter gestaltet werden?

2. Wo liegen die grössten Zeitfresser im Arbeitsalltag?

3. Welche wiederkehrenden Aufgaben binden wertvolle Ressourcen, ohne einen entsprechenden Mehrwert zu generieren?

Nach dieser Analyse kristallisieren sich typischerweise einige zentrale Anwendungsbereiche heraus, für die sich spezialisierte KI-Tools anbieten: Übersetzungen, Textgenerierung, Bildbearbeitung, Dokumentenmanagement sowie die Automatisierung von Workflows. Für jeden dieser Bereiche genügt in der Regel ein sorgfältig ausgewähltes Tool, das optimal auf die spezifischen Anforderungen abgestimmt ist.

Die Entscheidung für eine begrenzte Anzahl von Tools fördert zudem die Expertise der Nutzer. Statt oberflächliche Kenntnisse über viele verschiedene Systeme zu erwerben, können Mitarbeitende zu Spezialisten für wenige, dafür aber umso besser beherrschte Tools werden. Diese Tiefe der Nutzung führt zu einem wesentlich höheren Mehrwert als die breite, aber flache Anwendung zahlreicher verschiedener Lösungen.

Die fünf Kernbereiche und ihre optimalen KI-Werkzeuge

1. Übersetzung: Kommunikationsbarrieren überwinden

In einer globalisierten Geschäftswelt ist die Überwindung von Sprachbarrieren essentiell. Hier hat sich DeepL als führende Lösung etabliert. Ja, es gibt auch noch Supertext aus der Schweiz, die sehr gut aufholen. Die Übersetzungsqualität von Deepl übertrifft dank neuronaler Netze und kontextuellem Verständnis viele Mitbewerber deutlich. Besonders beeindruckend ist die Fähigkeit, nicht nur korrekte, sondern auch stilistisch angemessene Übersetzungen zu liefern, die kulturelle Nuancen berücksichtigen. Wie gesagt, Supertext holt hier auf, daher lohnt sich ev mal ein Vergleich.

Warum derzeit doch DeepL? Nun, es lässt sich nahtlos in andere Anwendungen integrieren zB in M365 oder Google Workspace und bietet API-Schnittstellen für die Automatisierung von Übersetzungsprozessen. Dies ermöglicht eine effiziente Bearbeitung grosser Dokumentenmengen ohne manuelle Eingriffe und macht das Tool besonders wertvoll für Unternehmen mit internationaler Ausrichtung.

2. Texterstellung: Kreativität und Effizienz vereinen

Für die Texterstellung stehen mit MistralAI aus Europa, ChatGPT (Bald mit Datacenter in Europa), M365 Copilot und Anthropic’s Claude sehr potente Werkzeuge zur Verfügung, die unterschiedliche Stärken aufweisen. ChatGPT ist wohl das bekannteste Tool bei der Generierung vielfältiger Textformate, von Marketing-Inhalten über technische Dokumentationen bis hin zu kreativen Texten, während Copilot speziell für die Microsoft Umgebung und dessen Programme wie Word, Excel und Powerpoint etc konzipiert ist und Claude AI bei der Code-Erstellung auch massiv unterstützt während MistralAi aus Europa eine valable Open Source darstellt.

Die Wahl des optimalen Tools hängt hier stark vom spezifischen Anwendungsfall ab. In allen Fällen liegt der Hauptvorteil in der Zeitersparnis und der Überwindung von Schreibblockaden, wobei die menschliche Kontrolle und Finalisierung unerlässlich bleibt. Hier würde ich aber vor allem darauf achten: Was lässt sich am besten in die bestehende IT Architektur einbinden und was sind die API Kosten, wenn wir das Business skalieren.

3. Bildbearbeitung: Visuelle Kommunikation optimieren

Im Bereich der Bildbearbeitung haben sich Tools wie Midjourney, Canva und Adobe Firefly als führend erwiesen. Midjourney beeindruckt durch seine Fähigkeit, aus textuellen Beschreibungen hochwertige, kreative Bilder zu generieren, während Adobe Firefly sich nahtlos in die bestehende Adobe-Suite integriert und besonders für professionelle Grafiker geeignet ist.

Die Implementierung solcher Tools kann den kreativen Prozess erheblich beschleunigen und ermöglicht es auch Nicht-Designern, ansprechende visuelle Inhalte zu erstellen. Dies ist besonders wertvoll in einer Zeit, in der visuelle Kommunikation zunehmend an Bedeutung gewinnt und professionelle Bildsprache zum entscheidenden Wettbewerbsfaktor wird.

Als Alternative dann IdeogramAi oder Flux - auch hier gilt: das Tool kennen lernen, Datenschutz im Retraining und Lizenzrechte prüfen und dann den Use Case inkl. Skalierung bearbeiten.

4. Dokumentenmanagement: Informationen intelligent verarbeiten

Für das Dokumentenmanagement haben sich Lösungen wie M365 Copilot aber auch NotebookLM (Plus) etabliert, die es ermöglichen, mit PDF- und anderen Dokumenten zu interagieren, als würde man mit einer sachkundigen Person sprechen. Dies revolutioniert die Art und Weise, wie Informationen aus umfangreichen Dokumenten extrahiert werden können, und reduziert den Zeitaufwand für Recherche und Analyse erheblich.

Diese Tools sind besonders wertvoll für Branchen mit hohem Dokumentenaufkommen, wie Recht, Finanzen oder Forschung. Sie ermöglichen nicht nur schnelleren Zugriff auf relevante Informationen, sondern auch tiefere Einblicke durch die automatische Analyse von Zusammenhängen und Mustern, die dem menschlichen Auge möglicherweise entgehen würden.

Oder wie wäre es mit ZIVE? Frag mich gerne dazu - wir nutzen es bereits aktiv in unserem Unternehmen - MADE in Germany

5. Recherche: Intelligente Informationssuche

Im Bereich der Informationssuche hat sich Perplexity AI als innovative Lösung etabliert. Im Gegensatz zu herkömmlichen Suchmaschinen liefert Perplexity nicht nur Links, sondern aufbereitete, kontextualisierte Antworten mit Quellenangaben. Dies revolutioniert den Rechercheprozess und spart wertvolle Zeit, die sonst für das Durchforsten zahlreicher Webseiten aufgewendet werden müsste. Ich finde, es übertrifft hier immernoch Gemini auch wenn Gemini 2.0 Flash aufholt.

Besonders in wissensintensiven (Deep Research) Branchen kann ein solches Tool die Produktivität erheblich steigern und gleichzeitig die Qualität der Recherchen verbessern. Die KI-gestützte Kontextualisierung und Priorisierung von Informationen unterstützt fundierte Entscheidungsfindungen und reduziert das Risiko, wichtige Informationen zu übersehen.

Die Gratisversion bietet:

• Unbegrenzte Schnellsuche für alltägliche Fragen

• 5 Pro-Suchen täglich mit fortgeschrittenen AI-Modellen

• Zugang zur "Deep Research"-Funktion mit Tageslimit

Einschränkungen umfassen leider die begrenzte Recherchetiefe, fehlende Datei- und Bildanalyse sowie keine Modellauswahl.

Das Perplexity Premium-Abonnement bietet:

• Über 300 tägliche Pro-Suchen

• Auswahl zwischen mehreren KI-Modellen (GPT-4 Omni, Claude 3, Sonar Large)

• Unbegrenzte Datei-Uploads (PDFs, CSVs)

• Integrierte Bildgenerierung mit DALL-E und SDXL

• 5 USD monatliches API-Guthaben für eigene Projekte

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Der Schlüssel zum Erfolg: Automatisierung als Bindeglied

Als Bonus oder sozusagen ergänzendes Tool empfiehlt sich eine Automatisierungslösung wie Power Automate, Make oder Zapier. Diese fungieren als Bindeglied zwischen den verschiedenen KI-Tools und ermöglichen die Schaffung durchgängiger, automatisierter Workflows, die mehrere Anwendungen miteinander verbinden.

Als Ergänzung zu deinen KI-Tools empfiehlt es sich, Automatisierungslösungen wie Power Automate, Make oder Zapier in Betracht zu ziehen. Diese Tools agieren als Bindeglied zwischen verschiedenen Anwendungen und ermöglichen es dir, durchgängige, automatisierte Workflows zu erstellen, die mehrere Applikationen miteinander verbinden.

Die Implementierung einer solchen Automatisierungslösung vervielfacht den Wert deiner einzelnen Werkzeuge, indem sie Medienbrüche eliminiert und einen nahtlosen Informationsfluss gewährleistet. Ein grosser Vorteil dieser Tools ist, dass sie es auch Nicht-Programmierern ermöglichen, automatisierte Abläufe ("Zaps" oder "Flows") zu erstellen.

Vorteile der Automatisierung

• Zeitersparnis und Effizienzsteigerung: Durch die Automatisierung wiederkehrender Aufgaben kannst du wertvolle Zeit sparen und dich auf strategische Initiativen konzentrieren.

• Fehlerreduzierung: Automatisierte Prozesse minimieren manuelle Eingriffe und reduzieren somit das Fehlerrisiko.

• Verbesserte Datenkonsistenz: Automatisierungslösungen gewährleisten einen reibungslosen Datentransfer und die Synchronisierung von Informationen zwischen verschiedenen Plattformen.

• Skalierbarkeit: Automatisierung ermöglicht es dir, deine Prozesse bei Bedarf einfach anzupassen und zu erweitern.

Die wichtigsten Automatisierungslösungen im Überblick

• Zapier: Zapier zeichnet sich durch seine Benutzerfreundlichkeit und die einfache Einrichtung von Integrationen aus. Es bietet eine grosse Auswahl an App-Integrationen und ermöglicht die Erstellung von Multi-Step Zaps für komplexe Automatisierungen.

• Power Automate: Power Automate ist besonders geeignet, wenn du stark in das Microsoft-Ökosystem integriert bist. Es bietet fortgeschrittene Automatisierungsfunktionen, einschliesslich Robotic Process Automation (RPA) und KI-Integration.

• Make (ehemals Integromat): Make ermöglicht es, komplexe Workflows visuell zu gestalten und bietet eine Vielzahl von Integrationsmöglichkeiten.

Anwendungsbeispiele

• Automatische Erstellung von Aufgaben in Projektmanagement-Tools (z.B. Trello, ClickUp) aus E-Mails oder Chatnachrichten.

• Synchronisierung von Daten zwischen CRM-Systemen, Marketing-Plattformen und Projektmanagement-Tools.

• Automatisierte Benachrichtigungen bei bestimmten Ereignissen oder Änderungen in verschiedenen Anwendungen.

• Erstellung von Social-Media-Posts aus Blogartikeln.

Automatisierungslösungen sind ein wichtiger Baustein für effizientere Workflows. Sie ermöglichen es dir, repetitive Aufgaben zu automatisieren, Daten nahtlos zwischen verschiedenen Anwendungen auszutauschen und dich auf die wirklich wichtigen Aufgaben zu konzentrieren. Bei der Wahl der passenden Lösung solltest du deine individuellen Anforderungen und deine bestehende Systemlandschaft berücksichtigen.

Die Implementierung einer solchen Automatisierungslösung multipliziert den Wert der einzelnen Tools, indem sie Medienbrüche eliminiert und einen nahtlosen Informationsfluss gewährleistet. So könnte beispielsweise ein mit ChatGPT erstellter Text automatisch durch DeepL übersetzt, anschliessend mit passenden Bildern aus Midjourney ergänzt und schliesslich als PDF gespeichert werden – alles ohne manuelle Eingriffe.

Die Zukunft gehört nicht denen, die die meisten Tools haben - sondern denen, die sie am intelligentesten einsetzen. Ich helfe Dir hier gerne weiter:

Der systematische Weg zur erfolgreichen Implementierung

Phase 1: Bedarfsanalyse und Use-Case-Definition

Der Erfolg jeder KI-Implementierung beginnt mit einer präzisen Definition der Zielsetzung. Bevor ein Tool ausgewählt wird, muss klar sein, welches Problem es lösen oder welchen Prozess es verbessern soll. Diese Analyse sollte nicht auf Annahmen basieren, sondern auf konkreten Daten und Feedback der betroffenen Abteilungen.

Es empfiehlt sich, die identifizierten Anwendungsfälle nach Dringlichkeit und potenziellem Impact zu priorisieren. Dabei sollten auch die erforderlichen Datengrundlagen und mögliche datenschutzrechtliche Implikationen berücksichtigt werden. Eine solide Dateninfrastruktur ist das Fundament jeder erfolgreichen KI-Implementierung, denn selbst die fortschrittlichste KI kann ohne qualitativ hochwertige Daten keine optimalen Ergebnisse liefern.

Die Definition spezifischer, messbarer Ziele in dieser Phase schafft zudem die Grundlage für eine spätere Erfolgsmessung und ermöglicht es, den tatsächlichen Mehrwert der KI-Implementierung objektiv zu bewerten.

Phase 2: Sorgfältige Toolauswahl unter Berücksichtigung der Integration

Bei der Auswahl der Tools sollte nicht nur die Funktionalität im Vordergrund stehen, sondern auch die Integration in die bestehende Systemlandschaft. Die besten KI-Tools sind wertlos, wenn sie nicht nahtlos in bestehende Workflows integriert werden können oder wenn der Integrationsaufwand den potenziellen Nutzen übersteigt.

Neben der technischen Kompatibilität sollten auch Faktoren wie Benutzerfreundlichkeit, Skalierbarkeit und natürlich Datenschutzkonformität berücksichtigt werden. Gerade im europäischen Raum ist die Einhaltung der DSGVO ein entscheidendes Kriterium, das bei der Toolauswahl nicht vernachlässigt werden darf.

Es empfiehlt sich, vor der endgültigen Entscheidung mehrere potenzielle Tools in einem begrenzten Testumfeld zu evaluieren und dabei auch das Feedback der späteren Anwender einzuholen. Diese frühzeitige Einbindung fördert nicht nur die spätere Akzeptanz, sondern kann auch wertvolle Einblicke in praktische Anwendungshürden liefern, die in einer theoretischen Betrachtung möglicherweise übersehen würden.

Phase 3: Pilotprojekt und iterative Anpassung

Statt einer unternehmensweiten Ausrollung empfiehlt sich zunächst ein überschaubares Pilotprojekt in einem Bereich, der bereits über eine solide Datenbasis verfügt und klare KPIs aufweist. Dies ermöglicht es, schnell erste Erfahrungen zu sammeln, potenzielle Probleme zu identifizieren und Anpassungen vorzunehmen, bevor grössere Ressourcen investiert werden.

Während des Pilotprojekts sollte ein kontinuierliches Monitoring erfolgen, um die tatsächlichen Auswirkungen auf die definierten KPIs zu messen und gegebenenfalls nachzusteuern. Auch das qualitative Feedback der beteiligten Mitarbeitenden ist in dieser Phase von unschätzbarem Wert, da es Einblicke in Aspekte geben kann, die sich nicht in quantitativen Metriken widerspiegeln.

Nach Abschluss des Pilotprojekts sollte eine gründliche Evaluation erfolgen, um zu entscheiden, ob und wie die Lösung auf weitere Bereiche ausgeweitet werden kann. Dabei sollten sowohl die technischen Aspekte als auch die organisatorischen Auswirkungen berücksichtigt werden.

Phase 4: Mitarbeitereinbindung und Schulung

Der Erfolg jeder KI-Implementierung steht und fällt mit der Akzeptanz durch die Anwender. Eine frühzeitige und transparente Kommunikation über die Ziele und den erwarteten Nutzen der KI-Tools ist daher essentiell, um Ängste und Widerstände abzubauen.

Umfassende Schulungsmassnahmen sollten nicht nur die technische Handhabung der Tools vermitteln, sondern auch ein grundlegendes Verständnis der dahinterliegenden KI-Konzepte fördern. Dies ermöglicht es den Anwendern, die Stärken und Grenzen der Technologie realistisch einzuschätzen und sie optimal einzusetzen.

Besonders wirksam sind hierbei praxisnahe Schulungsformate, die direkt an den täglichen Aufgaben der Mitarbeitenden ansetzen und konkrete Anwendungsfälle durchspielen. Ergänzend können interne Champions identifiziert werden, die als Multiplikatoren und Ansprechpartner für Kollegen fungieren und so die nachhaltige Verankerung im Arbeitsalltag unterstützen.

Phase 5: Kontinuierliche Optimierung und Anpassung

Die Implementierung von KI-Tools ist kein einmaliges Projekt, sondern ein kontinuierlicher Prozess. Die regelmässige Überwachung der Performance anhand definierter KPIs und das systematische Einsammeln von Nutzer-Feedback bilden die Grundlage für eine stetige Optimierung.

Dabei sollten nicht nur die technischen Aspekte betrachtet werden, sondern auch die organisatorischen Auswirkungen und die tatsächliche Nutzungsintensität. Tools, die trotz initialer Begeisterung im Arbeitsalltag kaum genutzt werden, sollten kritisch hinterfragt und gegebenenfalls durch besser geeignete Alternativen ersetzt werden.

Auch veränderte Geschäftsanforderungen oder neue technologische Möglichkeiten können Anpassungen der KI-Strategie erforderlich machen. Eine regelmässige Neubewertung und gegebenenfalls Aktualisierung der ausgewählten Tools stellt sicher, dass das Unternehmen stets vom bestmöglichen Toolset profitiert.

5 Tools und der fokussierte Weg zum KI-Erfolg

Ich hoffe ich konnte Dir damit aufzeigen: Der strategische Ansatz – fünf spezialisierte Tools für die Kernbereiche plus eine integrierende Automatisierungslösung – bietet die optimale Balance zwischen Spezialisierung und Komplexitätsreduktion. Er ermöglicht eine tiefe Integration in bestehende Workflows, fördert die Expertise der Anwender und maximiert so den tatsächlichen Mehrwert.

Entscheidend für den Erfolg ist dabei nicht die Anzahl der implementierten Tools, sondern die sorgfältige Abstimmung auf die tatsächlichen Geschäftsanforderungen sowie eine durchdachte Implementierungsstrategie, die sowohl technische als auch organisatorische Aspekte berücksichtigt. Nur wenn KI als strategisches Werkzeug zur Lösung konkreter Probleme eingesetzt wird und nicht als Selbstzweck, kann sie ihr volles Potenzial entfalten und einen nachhaltigen Mehrwert für das Unternehmen generieren.

PS: Wie bildest Du dich und dein Unternehmen weiter?

Über 100 Schulungen im Jahr 2024: Ich helfe Dir weiter

Die KI-Schulungspflicht für Unternehmen in Europa (und ev auch bald in der Schweiz) mag zunächst wie eine zusätzliche Belastung erscheinen, bietet aber auch grosse Chancen. Gut geschulte Mitarbeiter:innen können KI-Tools effektiver nutzen, was zu höherer Produktivität und besseren Arbeitsergebnissen führt. Zudem stärkt das Verständnis für KI-Systeme das Vertrauen in diese Technologie und reduziert Ängste vor der Digitalisierung.

Die Investition in KI-Kompetenz ist eine Investition in die Zukunftsfähigkeit des Unternehmens. Unternehmen, die diese Chance nutzen und ihre Mitarbeiter:innen frühzeitig und umfassend schulen, werden von den Vorteilen der KI-Integration am meisten profitieren.

Disclaimer: Dieser Artikel wurde nach meinem eigenen Wissen und dann mit Recherchen mit KI (Perplexity.Ai und Gemini.Google.com) manuell zusammengestellt und mit Deepl.com/write vereinfacht. Der Text wird dann nochmals von zwei Personen meiner Wahl gelesen und kritisch hinterfragt. Das Bild stammt von Ideogram und ist selbst erstellt. Dieser Artikel ist rein edukativ und erhebt keinen Anspruch auf Vollständigkeit. Bitte melde dich, wenn Du Ungenauigkeiten feststellst, danke.

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