KI im Unternehmen — Copilot-Einführung — Produktivität messbar machen
Die Einführung eines KI-Copilots in ein Unternehmen verspricht erhebliche Produktivitätssteigerungen. Doch wie lässt sich diese Produktivität tatsächlich messen? Die klare Kernaussage lautet: Die messbare Verbesserung der Produktivität durch einen KI-Copilot bedarf klarer Zielsetzungen und einer systematischen Vorgehensweise.
Typische Fehler bei der Umsetzung und deren Korrektur
Erstens: Fehlende Zieldefinitionen. Viele Unternehmen führen einen KI-Copilot ein, ohne spezifische Ziele oder KPIs (Key Performance Indicators) zu definieren. Dadurch wird es schwierig, die Wertschöpfung des Systems zu evaluieren. Korrektur: Vor der Einführung müssen klare, messbare Zielsetzungen definiert werden. Diese könnten beispielsweise die Reduktion der Projektabschlusszeiten um einen bestimmten Prozentsatz oder die Erhöhung der Kundenanfragenantwortquote innerhalb eines festgelegten Zeitraums umfassen.
Zweitens: Unzureichende Datenerfassung. Ohne eine robuste Datenerfassung ist eine fundierte Analyse der Effizienzgewinne unmöglich. Oft fehlt es an den notwendigen Tools oder Systemen, die die erforderlichen Daten kontinuierlich erheben. Korrektur: Implementieren Sie zunächst ein verlässliches Datenerfassungssystem. Dies kann durch bestehende CRM- oder ERP-Systeme ergänzt werden. Wichtig ist, dass alle Daten einheitlich und kontinuierlich erfasst werden.
Drittens: Vernachlässigung des Trainingsbedarfs der Mitarbeitenden. Der beste KI-Copilot nützt wenig, wenn die Mitarbeitenden nicht ausreichend geschult sind, um das System effektiv zu nutzen. Korrektur: Ein umfassendes Schulungsprogramm muss parallel zur Implementierung des KI-Systems entwickelt und durchgeführt werden. Dies sollte sowohl technische als auch anwendungsbezogene Trainingsmodule umfassen.
Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage
Tag 1–7: Durchführung eines Workshops zur Definition klarer Zielsetzungen und KPIs bezüglich der Nutzung des KI-Copilots. Involvieren Sie dabei verschiedene Abteilungen, um eine breite Perspektive zu erhalten.
Tag 8–14: Evaluierung und Anpassung der bestehenden Datenerfassungssysteme. Stellen Sie sicher, dass alle notwendigen Datenpunkte erfasst werden können, um die Zielerreichung zu messen. Falls erforderlich, integrieren Sie neue Tools oder aktualisieren bestehende Software.
Tag 15–21: Planen und Beginnen der Schulungssessions für Mitarbeitende. Entwickeln Sie Schulungsmaterialien, die den Umgang mit dem KI-Copilot abdecken. Integrieren Sie praxisorientierte Übungen, die den Tagesablauf der Mitarbeitenden widerspiegeln.
Tag 22–30: Starten Sie mit der tatsächlichen Nutzung des KI-Copilots im Arbeitsalltag. Nutzen Sie die definierten KPIs und das erfasste Datenmaterial, um die erste Auswertung der erzielten Produktivitätsverbesserungen durchzuführen. Schaffen Sie zudem ein Feedback-System, um kontinuierlich Verbesserungsmöglichkeiten zu erheben und umzusetzen.
Durch diese strukturierte Herangehensweise kann die Produktivität messbar gesteigert werden, und das Unternehmen kann den vollen Nutzen aus der Einführung eines KI-Copilots ziehen.