Eine wiederkehrende Aufgabe klar eingrenzen.
Automatisieren Sie nicht gleich das gesamte Unternehmen. Wählen Sie eine klar definierte Aufgabe, etwa Anfragen einordnen, Informationen in Dokumenten suchen oder Antwortentwürfe erstellen. Beschreiben Sie den heutigen Ablauf und die Stellen, an denen Zeit verloren geht. Prüfen Sie auch, ob herkömmliche Software oder regelbasierte Automatisierung eine einfache Aufgabe mit festen Regeln bereits lösen könnte.
Datenquellen und Zugriffsgrenzen festlegen.
Listen Sie die Dateien, Datensätze und Systeme auf, auf die die Lösung zugreifen soll. Klären Sie von Anfang an, wer diese Informationen nutzen darf und ob eine Übermittlung an externe Dienste zulässig ist. Veraltete Dokumente und widersprüchliche Einträge können Ergebnisse beeinträchtigen. Beschränken Sie die Daten im Pilotprojekt auf die für die Aufgabe erforderlichen Beispiele, um den Umfang übersichtlich zu halten.
Definieren, woran ein gutes Ergebnis erkennbar ist.
Ersetzen Sie eine allgemeine Forderung wie „richtige Antworten liefern“ durch eine Beispielaufgabe mit einem erwarteten Ergebnis. Bei einer Klassifizierung zählt etwa die passende Kategorie, bei einer Dokumentensuche die relevante Quelle. Nehmen Sie fehlende Informationen, unklare Anfragen und Fragen außerhalb des vorgesehenen Bereichs in die Bewertung auf. Unterschiedliche Szenarien verhindern, dass wenige gelungene Beispiele das Qualitätsurteil bestimmen.
Schritte mit menschlicher Freigabe bestimmen.
Einen Antwortentwurf zu erstellen und ihn automatisch an Kunden zu senden, erfordert unterschiedliche Befugnisse. Legen Sie abhängig von der Tragweite einer Aktion fest, wann eine Freigabe nötig ist. Planen Sie den Umgang mit unzureichenden Informationen und eine Möglichkeit, Vorgänge zu stoppen. Eine verantwortliche Person, die die ersten Ergebnisse prüft, macht Fehler und Lücken im Umfang sichtbar.
Die Gesamtkosten des Pilotprojekts bewerten.
Berücksichtigen Sie neben Modell- oder Servicegebühren auch Integration, Datenaufbereitung und menschliche Prüfzeit. Vergleichen Sie den bisherigen Aufwand mit dem Aufwand nach dem Pilotprojekt. Werden Ihre Anforderungen an Qualität und Kontrolle erfüllt, erweitern Sie den Umfang schrittweise. Konzentrieren Sie sich auf Aufgaben mit messbarem Nutzen, statt KI überall einzusetzen.
Checkliste vor dem Start
- Sind die Aufgabe und ihre Grenzen klar definiert?
- Sind Datenquellen und Zugriffsrechte geklärt?
- Gibt es Beispielszenarien zur Qualitätsbewertung?
- Welche Schritte benötigen eine menschliche Freigabe?
- Sind Nutzungskosten und Prüfaufwand gemeinsam berücksichtigt?