Organisatorischer Ansatz

Bei der Einführung von KI in deiner Organisation gehört zu den ersten Entscheidungen, wie du den Adoptionsweg strukturierst. Der gewählte Ansatz prägt alles – von der Teamzusammensetzung über Erfolgsmetriken bis zur Workshop-Struktur.

Überblick

Es gibt zwei Hauptansätze zur KI-Adoption mit Intric:

Use-case-getriebener Ansatz: Mit konkreten Problemen oder Prozessen starten und dann Menschen dafür gewinnen
Personengetriebener Ansatz: Zuerst KI-Champions identifizieren und sie dann wertvolle Chancen entdecken lassen

Keiner der Ansätze ist per se besser – die richtige Wahl hängt von der aktuellen Situation, den Zielen und dem KI-Reifegrad deiner Organisation ab.

Der use-case-getriebene Ansatz

Beim use-case-getriebenen Ansatz beginnst du mit konkreten Prozessen, Schmerzpunkten oder Automatisierungschancen in deiner Organisation. Sobald diese Use Cases priorisiert sind, gewinnst und schulst du Creators gezielt für diese Themen.

Wann er geeignet ist

Dieser Ansatz passt gut, wenn deine Organisation:

Klare Prioritäten hat: Du hast bereits konkrete Prozesse identifiziert, die verbessert oder automatisiert werden sollen
Dringenden operativen Bedarf hat: Schnell messbare Ergebnisse bei bekannten Problemen gefordert sind
Strukturiert arbeitet: Geplante, top-down initiierte Vorhaben mit klarem Scope bevorzugt werden
Wenig KI-Erfahrung hat: Ein fokussiertes, konkretes Ziel kann weniger überwältigend sein als offene Erkundung

Vor- und Nachteile

Vorteile	Zu bedenken
Klare Erfolgsmetriken: Du weißt genau, welches Problem du löst, und kannst Ergebnisse direkt messen	Versteckte Chancen können fehlen: Durch Fokus auf vordefinierte Fälle können innovative Anwendungen übersehen werden
Einfachere Stakeholder-Rückendeckung: Führung sieht den direkten Zusammenhang zwischen KI-Investition und Ergebnissen	Analyse im Vorfeld nötig: Zeit für Identifikation und Validierung von Use Cases vor Start
Fokussierter Ressourceneinsatz: Schulung und Aufwand zielen auf festgelegte Ziele	Kreativität kann begrenzt sein: Creators fühlen sich vielleicht nur für zugewiesene Probleme zuständig
Geringeres Risiko: Start mit gut verstandenen Prozessen reduziert Unsicherheit	Langsameres organisatorisches Lernen: KI-Kompetenz entwickelt sich in Inseln statt breit

Beispiel aus der Praxis

Eine Kommune weiß, dass das Beschaffungsteam Stunden mit manueller Prüfung von Lieferantenverträgen gegen Rechnungen verbringt. Sie definiert das als Prioritäts-Use-Case, gewinnt Creators aus der Beschaffung, schult sie in Intric und gibt ihnen den Auftrag, einen Assistenten zur Vertragsprüfung zu bauen.

Der personengetriebene Ansatz

Beim personengetriebenen Ansatz benennst du „Arena-Botschafter“ oder Creators aus verschiedenen Abteilungen ohne vordefinierte Use Cases. Diese Personen erhalten Schulung, Ressourcen und die Freiheit, wertvolle Chancen in ihrem eigenen Bereich zu finden.

Wann er geeignet ist

Dieser Ansatz passt gut, wenn deine Organisation:

Innovation und Entdeckung sucht: Du willst das Potenzial von KI erkunden, ohne es auf bekannte Probleme zu begrenzen
Breitere KI-Kompetenz braucht: Allgemeine KI-Literacy in der Organisation ist ein Ziel
Unsichere Prioritäten hat: Noch unklar ist, wo KI den größten Mehrwert liefert
Bottom-up-Innovation schätzt: Deine Kultur unterstützt mitarbeitergetriebene Initiativen und Experimente
Zeit zum Erkunden hat: Eine längere Discovery-Phase vor konkretem ROI ist möglich

Vor- und Nachteile

Vorteile	Zu bedenken
Unerwartete Chancen: Botschafter finden oft wertvolle Anwendungen, die die Führung nicht bedacht hatte	Weniger vorhersehbare Ergebnisse: Welche Use Cases wann entstehen, ist nicht garantiert
Organisatorische Kapazität: KI-Kompetenz verbreitet sich breiter und organischer	Starke Unterstützungsstrukturen nötig: Botschafter brauchen Begleitung, Community und regelmäßige Termine
Höhere Beteiligung: Mitarbeiter fühlen sich gestärkt, wenn sie eigene Probleme lösen können	Anfangs schwerer messbar: Erfolgsmetriken bleiben vage, bis konkrete Anwendungen da sind
Befürworter entstehen: Wer selbst Mehrwert entdeckt, wird zum überzeugten Champion	Geduld nötig: Führung muss eine Erkundungsphase akzeptieren, bevor klarer ROI sichtbar ist
Flexibilität: Die Organisation kann schnell reagieren, wenn wertvolle Use Cases auftauchen

Beispiel aus der Praxis

Eine Organisation wählt Botschafter aus HR, Kommunikation, Finanzen und Betrieb – alle mit Neugier auf KI, aber ohne konkreten Auftrag. Nach der Schulung baut die HR-Botschafterin einen Policy-Q&A-Assistenten, die Kommunikation einen Vorlagengenerator, die Finanz-Botschafterin einen Report-Zusammenfasser. Jede und jeder löst ein Problem, das sie oder er gut kennt – das die Führung aber nicht explizit priorisiert hatte.

Deine Wahl treffen

Bevor du dich entscheidest, besprich mit deinem Team:

Haben wir klar priorisierte Prozesse, die verbessert werden müssen?

✓ Ja → Use-case-getrieben passt besser.
✗ Nein → Personengetrieben ermöglicht Entdeckung.

Wie dringend müssen wir Mehrwert zeigen?

Dringend → Use-case-getrieben liefert schneller bei bekannten Problemen.
Flexibel → Personengetrieben ermöglicht tiefere Erkundung.

Was ist unser Hauptziel?

Konkrete Probleme lösen → Use-case-getrieben.
KI-Kompetenz aufbauen → Personengetrieben.
Beides? → Einen hybriden Ansatz erwägen.

Wie gut kommen wir mit Unsicherheit zurecht?

Gering → Use-case-getrieben gibt mehr Kontrolle.
Hoch → Personengetrieben nutzt emergente Chancen.

Welche Ressourcen können wir einsetzen?

Begrenzt → Use-case-getrieben bündelt den Aufwand.
Deutlich → Personengetrieben profitiert von breiterer Investition.

Merke: Der Ansatz, mit dem du startest, ist nicht in Stein gemeißelt. Viele Organisationen beginnen mit einer Variante und entwickeln sich weiter. Wichtig ist, bewusst zu starten, konsistent zu messen und anhand dessen anzupassen.