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Zusammenarbeit mit Agenturen© Adobe Firefly; angepasst Bettina Vier

Agenturauftrag bei Digitalprojekten: Das Missverständnis, das Digitalprojekte ausbremst

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Zusammenarbeit mit Agenturen; Die Projektmanager des Auftraggebers und der Agentur sitzen sich gegenüber; das Bild zeigt welche Aufgaben jeder in seinem Unternehmen übernehmen muss.

(c) Adobe Firefly; angepasst Bettina Vier

„Wir haben doch eine Agentur beauftragt, die die Projektleitung übernimmt.“

Und genau hier liegt eines der größten Missverständnisse in Digitalisierungsprojekten.

In der Digitalisierung braucht der Mittelstand Agenturen

Gerade im Mittelstand ist es absolut sinnvoll und strategisch klug Agenturen einzubinden:

  • Sie bringen das notwendige Spezialwissen mit.
  • Man muss keine eigene Infrastruktur mit erforderlichen Know-how-Trägern und Tools aufbauen, die nur temporär benötigt wird.
  • Das Projekt profitiert von bereits etablierten Tools, Ad-ons oder Prozessabbildungen.

Die Zusammenarbeit mit Agenturen spart Zeit und bringt Wissen in das Unternehmen ein.

Aber: Eine Agentur ersetzt kein internes Projektmanagement.

Die Erwartungen an die Projektleitung der Agentur triften auseinander

Was viele Auftraggeber erwarten:

  • Die Agentur steuert das Gesamtprojekt.
  • Sie koordiniert intern.
  • Sie sorgt dafür, dass alles läuft.

Was die Agentur tatsächlich leistet:

  • Steuerung des eigenen Teams
  • Koordination der eigenen Deliverables
  • Verantwortung für die eigene Umsetzung

Was die Agentur nicht leisten kann (es sei denn, die Agentur wurde explizit hierfür beauftragt):

  • Stakeholdermanagement beim Auftraggeber
  • Priorisierung des Tagesgeschäfts des Auftraggebers
  • Entscheidungsvorbereitung für die Geschäftsführung
  • Aufbau eines internen Projektteams beim Auftraggeber
  • Durchsetzung von Aufgaben im Unternehmen

Und genau hier liegen häufig die Gründe, wenn Digitalisierungsprojekte nicht ins Laufen kommen. 

Das typische Szenario

Man trifft sich, die Agentur wird gebrief und die ersten Aufgaben werden vereinbart. Die Agentur liefert. Doch dann kommt das Projekt ins Stocken:

  • Anforderungen des Auftraggebers kommen verspätet
  • Fachbereiche sind nicht abgestimmt
  • Freigaben dauern Wochen
  • Entscheidungen werden vertagt
  • Viele Korrekturrunden

Die Agentur fragt zunächst geduldig nach. Dann kommen die ersten Hinweise, dass sie Kapazitäten abziehen und ein anderes Projekt bedienen müssen. Es entsteht Hektik. Die Fehler werden nicht selten bei der Agentur gesucht.

Die eigentliche Ursache der Störung im Projekt

Die Ursache ist nicht die Agentur, nicht das Budget und auch nicht das Tool.

Sondern die fehlende interne Steuerung.

Oder wie es Joachim Frey* treffend formuliert wurde:

„Keine Organisation kann Leistungen erbringen, für die die Mitarbeiter nicht das nötige Know-how besitzen oder nicht motiviert sind.“

Die Erkenntnis

Eine Agentur kann nur so gut arbeiten, wie das Unternehmen intern strukturiert ist.

Jemand muss intern das Projekt antreiben und Hürden aus dem Weg räumen. Ein Agenturauftrag allein reicht nicht aus. Hierzu gehört:

  • Stakeholder zusammenbringen
  • Klarheit schaffen
  • Entscheidungen vorbereiten
  • Reibung reduzieren
  • Geschwindigkeit erzeugen

Viele Projekte scheitern nicht an Kompetenz. Sondern an Verantwortung.

Das ist ein strukturelles Thema, das erstaunlich häufig unterschätzt wird. Doch die Lösung ist einfach:

Der Agenturauftrag bei Digitalprojekten muss klar die Aufgaben der Agentur und die des eigenen Unternehmens beschreiben. So können Missverständnisse vermieden werden. Zudem liefert dies eine gute Grundlage für die Ausarbeitung des Projektplans, in dem diese Aufgabenteilung noch konkreter ausgearbeitet wird. Dann muss jede Seite einen Projektleiter / eine Projektleiter bestimmen, die das Projekt intern steuern und abstimmen.

 

* Quelle: Joachim Frey, Präsentation PIM/MAM und MDM-Projekte erfolgreich umsetzen, SDZeCOM, 2026

 

Meine Empfehlungen zum Weiterlesen:

Schatten-KI als Warnsignal - Wie Unternehmen Schatten-KI vermeiden könnenChatGPT, 20260311

Schatten-KI als Warnsignal: Wenn Mitarbeiter KI nutzen, um Systemprobleme zu umgehen

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Schatten-KI als Warnsignal: Wenn Mitarbeiter KI nutzen, um Systemprobleme zu umgehen. Hier liegt der Ansatz zur Vermeidung von Schatten-KI.

(c) ChatGPT, 20260311

 

In vielen Unternehmen wird die steigende Nutzung von KI-Tools wie ChatGPT als Erfolg gewertet. Auf den ersten Blick wirkt das wie ein Zeichen für Innovationsfreude und digitale Kompetenz.

Doch diese Interpretation ist zu einseitig: Eine intensive, unkoordinierte KI-Nutzung kann ein Warnsignal für strukturelle Probleme in der Systemlandschaft eines Unternehmens sein. Statt ein Zeichen für digitale Reife zu sein, wird KI in vielen Organisationen zur neuen Schatten-IT.

Und hier liegt der strategische Ansatz, wie Unternehmen Schatten-KI vermeiden können.

Warum Mitarbeiter auf eigene KI-Lösungen ausweichen

Mitarbeiter nutzen KI-Tools selten aus Experimentierfreude allein. In vielen Fällen greifen sie darauf zurück, weil bestehende Systeme ihre Arbeit unnötig kompliziert machen oder Funktionen vermisst werden. Das heißt, sie haben konkrete Use Cases.

Typische Gründe sind:

1.      Frust über komplexe Systeme

Viele Unternehmensanwendungen sind über Jahre gewachsen und nicht konsequent auf Anwenderfreundlichkeit ausgelegt. Prozesse sind umständlich, Masken unübersichtlich und Workflows zu starr.

KI wird dann zum digitalen Notausgang, um schneller Ergebnisse zu erzielen.

2.      Unerfüllte Anforderungen an Prozesse

Wenn Verbesserungsvorschläge aus den Fachbereichen lange in der IT-Priorisierung hängen bleiben oder von anderen Fachbereichen blockiert werden, entstehen alternative Lösungen.

Mit Engagement und Pragmatismus bauen Mitarbeiter ihre eigenen Automatisierungen oder Prompt-Workflows – oft außerhalb der offiziellen Systemlandschaft.

3.      KI wird zum Workaround statt zur Innovation

Wie bei der Schatten-IT werden die neuen Möglichkeiten der KI dazu genutzt strukturelle Probleme der eigenen IT-Landschaft zu überdecken. Schnelle, individuelle Lösungen wirken auf den ersten Blick innovativ, zeigen aber, dass die eigene Systemlandschaft nicht effizient genutzt wird. Beispiele:

  • KI formuliert E-Mails, weil CRM-Systeme keine sinnvollen Vorlagen bieten
  • KI analysiert Daten, weil Reporting-Tools zu kompliziert sind oder Datenschnittstellen fehlen
  • KI übersetzt interne Dokumente, weil Systeme keine Mehrsprachigkeit unterstützen

Die Technologie wirkt dann wie ein Pflaster auf eine offene Wunde, obwohl eigentlich eine grundlegende Systemverbesserung notwendig wäre.

Woran Unternehmen Schatten-KI erkennen

Schatten-KI entsteht meist schleichend und vor allem unbemerkt. Unterschiedliche Tools stehen im Internet frei zugänglich zur Verfügung, Webinare geben Tipps für Anwendungen. Es sind meistens engagierte Mitarbeiter mit einer gewissen Affinität zu Technik und smarte Arbeitsweise, die sich hier zu Vorreitern etablieren. Sie avancieren zu Vorbildern, die gerne kopiert werden.

Typische Anzeichen für Schatten-KI sind:

  • Fachabteilungen nutzen unterschiedliche KI-Tools ohne Abstimmung
  • sensible Daten werden in öffentliche KI-Modelle eingegeben
  • selbst gebaute Prompt-Workflows ersetzen offizielle Prozesse
  • Ergebnisse aus KI-Tools werden manuell in Kernsysteme übertragen

Das Problem ist nicht die KI selbst – sondern die fehlende Integration in klare Strukturen und Prozesse.

Wie Unternehmen Schatten-KI vermeiden bzw. strategisch nutzen

Die zentrale Frage lautet: Welches Problem versuchen meine Mitarbeiter mit der KI zu lösen?

Oft zeigen KI-Workarounds sehr deutlich:

  • wo Systeme zu kompliziert sind
  • welche Prozesse zu lange dauern
  • welche Anforderungen im Alltag fehlen

In diesem Sinne ist Schatten-KI nicht nur ein Risiko – sondern auch ein wertvoller Diagnose-Indikator für Modernisierungsbedarf.

Der richtige Umgang mit Schatten-KI

Unternehmen sollten Schatten-KI nicht ausschließlich verbieten. Sinnvoller ist ein strukturierter Ansatz:

  1. KI-Nutzung sichtbar machen
    Welche Tools werden tatsächlich eingesetzt?
  2. Use Cases analysieren
    Welche Prozesse werden über KI umgangen?
  3. Governance definieren
    Klare Regeln für Daten, Tools und Freigaben schaffen.
  4. KI strategisch integrieren
    Erfolgreiche Anwendungsfälle gezielt in die Systemlandschaft überführen.

 

Fazit: KI ist ein Werkzeug – kein Ersatz für IT-Systemlandschaft

Künstliche Intelligenz kann enorme Produktivitätsgewinne ermöglichen. Doch wenn sie dazu genutzt wird, veraltete Systemlandschaften auszubessern, entsteht eine neue Form von Schatten-IT.

Unternehmen sollten KI-Nutzung deshalb nicht nur fördern, sondern auch analysieren und strategisch einordnen.

Denn manchmal zeigt ein hoher KI-Einsatz weniger Innovationskraft – sondern vor allem eines: dass zentrale Systeme und Prozesse modernisiert werden müssen.

 

Meine Empfehlungen zum Weiterlesen:

 

Chatbots - die moderne Form des Wissentransfers im Unternehmen© Fatman73, Adobe Stock, mit ChatGPT verändert (Chatbot), 22.02.2026

Chatbots – Wissenstransfer im Unternehmen übernimmt die KI

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Chatbots – Wissenstransfer im Unternehmen übernimmt die KI.

(c) Fatman73, Adobe Stock, mit ChatGPT verändert (Chatbot), 22.02.2026

Chatbots – Wissenstransfer im Unternehmen

Getrieben durch den Boom generativer KI setzen immer mehr Unternehmen auf KI-Assistenten als zentralen Zugang zum Unternehmenswissen. Chatbots spielen dabei im Umfeld des Wissenstransfers eine wichtige Rolle und lassen sich in der Regel gut in bestehende Intranets integrieren.

Chatbots haben sich bereits im E-Commerce bewährt und halten nun Einzug in die Unternehmenskommunikation. Erste Erfahrungen zeigen: Ein Großteil der Standardanfragen von Mitarbeitenden, in vielen Fällen bis zu rund 79 %, kann automatisiert beantwortet werden.

Was bedeutet „Chatbots – Wissenstransfer im Unternehmen“ im Arbeitsalltag?

Zentraler Wissenszugriff
Interne Bots durchsuchen Dokumente, Wikis, E-Mails und Datenbanken und liefern Antworten in Sekunden. Unternehmen behalten die volle Kontrolle darüber, welche Informationen den Systemen zur Verfügung stehen.

Effizienz bei Routineanfragen
Standardanfragen, z. B. im IT-Support, HR oder zur Organisation und Ansprechpartner, können automatisiert beantwortet werden. Das reduziert E-Mail-Aufkommen und Rückfragen spürbar und entlastet Fachabteilungen nachhaltig. Aufgrund der schnellen Antwort können Mitarbeiter ohne Zeitverlust weiterarbeiten.

Wissenssicherung & schnelleres Onboarding
Unternehmensrelevantes Expertenwissen wird dokumentiert und sofort nutzbar. Das hilft nicht nur in der täglichen Arbeit, auch Einarbeitungszeiten für neue Kollegen sowie für Kollegen in Vertretungssituationen werden deutlich verkürzt.

Sicherer Zugriff auf interne Daten durch RAG
Retrieval Augmented Generation ermöglicht es, KI-Antworten auf Basis interner Informationen zu generieren — ohne dass diese Daten für öffentliche Modelltrainings verwendet werden.

Bestehende Wissenssammlungen werden für den Wissenstransfer nutzbar
Vorhandene Dokumentationen und Wissensdatenbanken können direkt in „Chatbots – Wissenstransfer im Unternehmen“ eingebunden werden.

Wie ist die Akzeptanz bei Mitarbeitenden?

  • Intuitive und bereits bekannte Bedienung erleichtern den Zugang
  • Schnelle Antworten ermöglichen unterbrechungsfreies Arbeiten
  • Wissen ist rund um die Uhr verfügbar — unabhängig von der Verfügbarkeit von Kolleg:innen
  • Wissenstransfer nach individuellem Bedarf und Kontext

Herausforderungen

„Chatbots – Wissenstransfer im Unternehmen“ sind in der Regel intuitiv nutzbar und gewinnen um so mehr Akzeptanz je besser die Antwortqualität ist. Daher gilt:

  • Informationen müssen in Qualität und Aktualität regelmäßig zur Verfügung gestellt werden.
  • Für kurzlebiges Wissen macht der Ansatz aufgrund des Pflegeaufwands nicht geeignet.
  • Die Einrichtung erfordert Übung im Umgang mit der Bereitstellung von Informationen und die korrekten Antworten. Es empfiehlt sich sukzessiv vorzugehen.
  • Mit einfachen und beliebten Themen beginnen, das erhöht die Nutzerakzeptanz.

Der Trend ist eindeutig

KI-gestützte Wissenssysteme (Chatbots – Wissenstransfer im Unternehmen) entwickeln sich zu einem zentralen Instrument, um das Unternehmenswissen transparent und nutzbar zu machen.

Meine Empfehlungen zum Weiterlesen:

 

Ihre Kundenstrategie bestimmt das CRM-System(c) Bettina Vier, Digitalisierung + E-Commerce

Ihre Kundenstrategie bestimmt das CRM-System

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– und damit Ihre Chance für mehr Wettbewerbsfähigkeit und Wachstum.

Ihre Kundenstrategie bestimmt das CRM-System

(c) Bettina Vier, Digitalisierung + E-Commerce

Erst Kundenstrategie definieren, dann das CRM-System wählen

Obwohl viele Unternehmer bereits wissen, dass ein Customer-Relationship-Management (CRM) signifikant die Kundenorientierung und Conversion Rate verbessert, werden weiterhin Exceltabellen „gewälzt“ und auf smarte Prozesse und Automation verzichtet.

Was sind die Gründe für Verzögerungen und für gescheiterte CRM-Projekte?

Fehlende strategische Grundlage

Die Einführung eines CRM-Systems wird als IT-Projekt und nicht als strategische Managementaufgabe gesehen. Und genau deswegen bleiben die Projekte bereits in den Startlöchern stecken. Oft fehlen klare Strategien im Vertrieb, Marketing und Service – wichtige Grundlagen um Ziele, Verzahnung und Prozesse klar definieren zu können. Und wichtige Voraussetzung, um den Bedarf des Unternehmens im CRM-System abbilden zu können.

Fehlendes fachliches Know-how

Die Einführung eines CRM-Systems muss sorgfältig vorbereitet werden, mit Kenntnissen in Businessanalysen, Prozessverständnis, Datenverständnis, Change-Management und Projektmanagement.

Nach einer erfolgreichen Implementierung muss das System durch einen System-Owner weitergepflegt und weiterentwickelt werden, mit Einwirkung und Berücksichtigung auf die Kundenstrategie. Diese Aufgabe ist nicht im Nebenjob zu leisten und braucht die oben aufgeführten Kompetenzen und die Bereitschaft sich in das Backend des Systems einzuarbeiten.

Fehlende Integration in die Organisation

Das System wird eingeführt, aber nicht in die Organisation integriert, d.h. Zuständigkeiten und die Organisation für Abstimmungen im Rahmen von Änderungen werden nicht geregelt, Mitarbeiter nicht in das System eingeführt u.ä.

Die Folge: Das System entwickelt sich zu einem Investitionsgrab mit laufenden Kosten (z.B. Lizenzen) und ohne Nutzen. Oft wird das Projekt als gescheitert betrachtet, aber eigentlich wurde das Projekt nicht vollständig zu Ende gebracht.

Integration in das Unternehmen bedeutet, das klare Zuständigkeiten und Erwartungen zur Nutzung des Tools von der Geschäftsleitung vorgegeben werden. Zudem müssen Zugpferde geschaffen werden, die die Nutzung des Systems ein Stück weit erzwingen, z.B. indem die Geschäftsleitung den Anspruch erhebt, in Zukunft die Reports aus dem System ziehen zu wollen.

Angst vor Transparenz

Mitarbeiter haben Angst, dass über das Tool die Arbeit kontrolliert werden soll. Das lässt sich nicht von der Hand weisen und ist theoretisch auch möglich. Daher muss sichergestellt werden, dass die Datenschutzverordnung und Vorgaben des Betriebsrates eingehalten werden.

Transparenz bedeutet aber auch, die eigene Arbeit besser bewerten zu können: Welche Aktivitäten waren am erfolgreichsten und lohnen wiederholt zu werden? So kann jeder Mitarbeiter im Vertrieb, Marketing oder Service aktiv seine Arbeit und damit seinen Anteil am Erfolg selbst managen.

Kundenkontakte werden nicht gerne geteilt

Gerade im Vertrieb besteht häufig ein „Eigentumsanspruch“ auf die vom Vertriebsmitarbeiter gepflegten Adressen und Kontakte. Dabei wird häufig vergessen, dass aber auch Marketing bereits über Aktionen und Brandmarketing Vorarbeiten geleistet hat und dass der Service ebenfalls einen wichtigen Beitrag zur Zufriedenheit der Kunden liefert.

Es wird Zeit sich als Team zu verstehen, in dem jeder seinen Anteil an der Bedienung des Kunden trägt. Nur so kann eine Customer Journey sinnvoll aufgestellt und bereichsübergreifend mit Aktivitäten begleitet werden, die teil- oder vollautomatisiert über das CRM gesteuert werden.

„Never Change a Running System“: Diese Einstellung behindert Veränderungen

Der Umgang mit den eigenen Excellisten sind zur Routine geworden und geben Sicherheit, seine Arbeit und die Risiken zu beherrschen.

Ein neues System verunsichert: Wer sieht jetzt was ich mache? Was passiert mit meinen Daten, wenn mehrere Kollegen daran arbeiten? Wofür bin ich in Zukunft zuständig? Werde ich das System bedienen können? Diese Unsicherheiten müssen mit Hilfe eines Change-Managers abgebaut und das Verständnis für Chancen aufgebaut werden.

Ein Unternehmen, dass sich der Verhinderungsstrategie der Mitarbeiter beugt, wird sich nicht weiterentwickeln. Wer es schafft, seine Mitarbeiter auf die nächste Ebene zu heben, wird erstaunt sein, dass diese plötzlich die Arbeit mit dem System als positiv sehen. Denken Sie an die Einführung von Teams während der Corona-Zeit: Mit welchem Aufwand mussten sich Mitarbeiter in diese neue Kommunikationstechnik einfinden – nicht nur fachlich, sondern auch mit vielen technischen Fragen. Es war anstrengend, aber die Notwendigkeit aufgrund der Ausnahmesituation verstand jeder. Das war ein Quantensprung, der vielen Unternehmen neu Möglichkeiten mit Blick auf mobiles und kollaborativem Arbeiten ermöglichte.

Prozess- und Datenprobleme

Wie schon oben beschrieben müssen Prozesse im Vertrieb, Marketing und Service klar definiert sein, damit entsprechende Workflows im System hinterlegt werden können.

Zudem wird eine Datenstrategie benötigt: Welche Daten werden benötigt, um Kunden zu bewerten, Prozesse und Entscheidungsregeln abzubilden und Reports ziehen zu können? Wer soll für Welche Daten zuständig sein und für deren Qualität Sorge traten? Wie können Daten mit externen Informationen angereichert werden?

Stattdessen praktiziert im schlimmsten Fall jeder in seiner Excel eine eigene Datenstrategie unter Nutzung verschiedener Funktionen. Arbeiten werden an verschiedenen Stellen doppelt gemacht, Synergien werden nicht genutzt. Zudem liegen die Daten in verschiedenen Systemen (Excel, Outlook, ERP, Köpfe) vor und müssen synchronisiert werden – was häufig nur lückenhaft gelingt.

Die Einführung eines CRM-System benötigt aber eine Datenstrategie, die z.B. den Umfang der Informationen über einen Kunden vorgibt und Möglichkeiten bietet, Kunden nach Werten zu clustern. Das CRM muss in Zukunft das einzige System sein, in dem sich alle Informationen zu Kunden bündeln.

Komplexität in der IT-Integration wird unterschätzt oder behindert die Entscheidung für die Umsetzung

Ein CRM-System einzuführen, bedeutet viele Daten aus unterschiedlichen Quellen in das System zu migrieren, Kategorien festzulegen, Workflows zu hinterlegen und regelmäßige Synchronisationsläufe mit anderen Systemen (z.B. ERP, Marketingtools) sicherzustellen. Ergänzend kommen Berechtigungskonzepte und Maßnahmen für technische Sicherheitskonzepte dazu. Ein Projektmanager muss diese Komplexität überblicken und sich einbringen, damit Fragen schnell geklärt werden. Schon diese Beispiele zeigen: Wenn ein CRM-Projekt nur als Nebenjob betrieben wird, ist das Scheitern quasi vorprogrammiert.

 

Erfahren Sie mehr über die Leistung eines CRM-Systems

Leistungsfähigkeit eines CRM-Systems

Download Leistungsfähigkeit eines CRM-Systems (PDF)

Download Checkliste CRM-System (Excel)

 

 

 

 

Meine Empfehlungen zum Weiterlesen:

 

KI-Modell vs. KI-System – EXKURS

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Artificial-Intelligence - Icons / Künstliche Intelligenz

(c) MAHAMMAD – Adobe Stock

KI-Modell

KI-Modell

(c) Bettina Vier, Digitalisierung + E-Commerce

= eine KI basierte Komponente („Rechenkern“), die eine konkrete Aufgabe umsetzt, z.B.

  • das Programmieren von Code in einer spezifischen Sprache,
  • automatisierte Klassifizierung / Kategorisierung von Daten,
  • Vorhersage zu einer konkreten Fragestellung,
  • Mustererkennung.

Aber: keine Interaktion mit dem Nutzer

 

  • Das Modell liefert die Intelligenz. Es ist vergleichbar mit einem hochintelligenten, spezialisierten Experten. Dahinter verbirgt sich eine statistische Funktion (z.B. Entscheidungsbaum) oder ein neuronales Netz.
  • Das Modell muss mit Daten trainiert werden, damit es nützlichen Output liefert.
  • Das Modell selbst ist oft eine „Black Box“, d.h. die Entscheidungswege sind kaum nachzuvollziehen.

Damit der Endnutzer das Modell nutzen kann, muss es in ein KI-System integriert werden.

Beispiel Textgeneratoren (Sprachmodelle):

Textgeneratoren sind KI-Modelle, die auf Basis des zur Verfügung gestellten Textes die Wortkombinationen (Informationen) generiert, die die höchste Wahrscheinlichkeit in Bezug auf die Aufgabe haben. Ohne das Modell zu verändern, kann es vielseitig angewandt werden:

  • Chatbot
  • Übersetzung
  • Zusammenfassung
  • Code-Generierung

Das wohl inzwischen bekannteste Sprachmodell ist GPT. ChatGPT ist das KI-System, in das das Modell integriert wurde.

KI-System

Ein System nutzt die Intelligenz der KI-Modelle, um ein (komplexes) Problem zu lösen oder eine Dienstleistung bereitzustellen. Ein KI-System kann

  • ein KI-Modell oder mehrere enthalten.
  • dem Modell automatisiert oder durch den Nutzer Trainingsdaten zur Verfügung stellen.
  • zusätzliche Funktionen zur Datenverarbeitung, Vorverarbeitung oder für die Entscheidungslogik enthalten.
  • menschliche Überwachungsschritte vorsehen (z.B. Zwischenergebnisse vor der Weiterverarbeitung).
  • für die Interaktion mit dem Nutzer eine Benutzeroberfläche bereitstellen.
  • mit anderen Systemen interagieren.

Beispiele für KI-Systeme:

  • Bilderkennung, z.B. für die Suche mit Bildern (bspw. Pflanzen erkennen)
  • BI-Systeme für Analysen
  • Chatbots in Online-Shops
  • Generierung von Customer-Journey-Prozessdarstellungen in einem CRM-System

Beispiel KI-System „Chatbot“:

Der Kern des Chatbots besteht aus einem KI-Sprachmodell. Das System stellt den Nutzern eine Benutzeroberfläche (Frontend, User interface) zur Verfügung, über das der Nutzer eine Frage eingeben kann und die Antwort angezeigt bekommt. Im Hintergrund verfügt das System über eine Schnittstelle z.B. zu einer Datenbank, in der ausgesuchte Informationen zur Verfügung stehen, damit das Sprachmodell auf die Frage antworten kann.

Beispiel KI-System „Bilderkennung“ in der Produktion:

  1. Kamera erfasst Bild
  2. Bild wird zugeschnitten, normalisiert
  3. KI-Modell klassifiziert Objekte
  4. Ergebnis wird interpretiert („Fehler erkannt: Ja/Nein“)
  5. Aktion wird ausgelöst (Alarm, Dokumentation)

👉 Das Modell erkennt Muster.
👉 Das System entscheidet und handelt.

Deshalb spricht man hier von einem KI-System.

Beispiel eines einfachen KI-Systems mit einem KI-Modell

Beispiel eines einfachen KI-Systems mit einem KI-Modell

Download

Download zum Blog: Grundlagenwissen digitale Transformation – KI-Modell vs. KI-System

Zusammenfassung:

  • Das KI-System definiert, WIE das Modell genutzt wird.
  • Erst durch die Einbettung eines KI-Modells in ein KI-System wird ein konkreter Mehrwert geschaffen.
  • Regulatorische Aspekte (gesetzliche und ethische) beziehen sich auf die KI-Systeme, da sie das WIE der KI-Nutzung bestimmen.

Meine Empfehlungen zum Weiterlesen:

 

Wirtschaftsmacht E-Commerce(c) Bettina Vier

Marktmacht E-Commerce: Wie der Onlinehandel die Wirtschaft transformiert

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Marktmacht E-Commerce

(c) Bettina Vier

Der Onlinehandel hat sich nicht zuletzt durch die Corona Pandemie zu einem zentralen wirtschaftlichen Motor und Kampfplatz der Supermächte entwickelt. Was zur Jahrtausendwende mit einfachen Webshops begann, ist heute ein globales Ökosystem aus spezialisierten und KI-gestützten Backend-Systemen, Online-Shops, digitalen Marktplätzen, Logistiknetzwerken, Zahlungsdienstleistern und automatisierten Prozessen im Online-Marketing.

Marktmacht E-Commerce: Der aktuelle Stand in Deutschland und Europa

  • In Deutschland wächst der Onlinehandel: Laut einer aktuellen Studie des EHI Retail Institute und der ECDB verzeichneten die 1.000 umsatzstärksten B2C-Onlineshops 2024 einen Netto-E-Commerce-Umsatz von 80,4 Mrd. Euro — ein nominales Wachstum von 3,8 % bzw. +2,9 Mrd. Euro. (Quelle: EHI Retail Institute, abgerufen 29.11.2025) Damit wuchs der Online-Handel fast doppelt so stark wie der stationäre Handel, der mit 2% zulegte (EHI Handelsdaten, abgerufen 29.11.2025).
  • Der Verband HDE (Handelsverband Deutschland) prognostiziert für 2025 ein Wachstum um etwa 4 %, womit der Online-Handelsumsatz in Deutschland auf rund 92,4 Mrd. Euro steigen könnte. (Quelle: Cross-Border E-commerce Magazine+1, abgerufen 29.11.2025)
  • Auf Wachstumskurs befinden sich laut Markt & Mittelstand B2C-Produkte der Kategorien Lebensmittel, Drogerieartikel, schnelllebige Konsumgüter (FMCG) sowie Second-Hand-Waren. (Quelle: Markt & Mittelstand+1, abgerufen 29.11.2025)
  • Auf europäischer Ebene zeigt sich ähnliches Wachstum: Laut einer Prognose des Beratungsunternehmens Forrester soll der Online-Einzelhandel in den fünf großen Volkswirtschaften (darunter Deutschland) bis 2029 mit einer jährlichen Wachstumsrate von durchschnittlich 7,8 % wachsen. (Quelle: onlinemarktplatz.de+1, https://onlinemarktplatz.de/252655/e-commerce-umsatz-steigt-bis-2029, abgerufen 29.11.2025)

Diese Zahlen zeigen deutlich: Der E-Commerce stabilisiert sich nach dem Pandemie-Boom nicht nur auf einem höheren Niveau, sondern wächst weiter. Damit festigt er seine Rolle als wichtiger Verkaufskanal im Einzelhandel.

Herausforderungen und kritische Aspekte

Mit steigender Relevanz des E-Commerce steigt der Wettbewerbsdruck und der staatliche Eingriff, um Betrug und negative gesellschaftliche Folgen zu vermeiden.

  • Konzentration und Marktmacht: Große Plattformen und Marktplätze dominieren den Markt — kleinere Händler haben oft Schwierigkeiten mitzuhalten. Das kann zu Monopol- oder Oligopol-Strukturen führen und Konkurrenz verzerren.
  • Druck auf stationären Einzelhandel und lokale Anbieter: Besonders lokale und kleinere Geschäfte leiden. Sie verlieren Kunden, Umsatz und oft auch ihre Existenzgrundlage, wenn sie ihr Geschäftsmodell nicht ändern.
  • Ökologische und soziale Fragen: Schneller Versand, Retouren, Verpackungsmüll und steigende Logistikbelastung bedeuten ökologische Kosten. Auch Arbeitsbedingungen in Versand und Logistik stehen oft in der Kritik.
  • Abhängigkeit von Technologie und Infrastruktur: E-Commerce braucht stabile Internetanbindungen, ausgefeilte IT- und Logistik-Infrastruktur. Ein Umfeld, das von Marktplätzen angeboten wird, aber für den eigenen Online-Shop erst aufgebaut werden muss.
  • Regulierungen erschweren einen rechtssicheren Onlinehandel: Staatliche Vorgaben wie z.B. die Datenschutzbestimmungen, das Verpackungsgesetz, die Produktsicherheitsverordnung oder auch das Barrierefreiheitsstärkungsgesetz erhöhen die Komplexität und den technischen Aufwand für Online-Shop-Betreiber. Die Regularien stellen daher für viele Gründer eine immer höhere Hürde für den Online-Markteintritt dar.

Was die Marktmacht E-Commerce für Wirtschaft und Gesellschaft bedeutet

Die Marktmacht des E-Commerce beeinflusst immer stärker die Einzelhandelsstruktur und das Verbraucherverhalten. Das hat positive und negative Auswirkungen:

  • Für die Wirtschaft bedeutet der E-Commerce neue Wachstumsmärkte, Innovationen, Wettbewerbsdruck und gleichzeitig Herausforderungen für traditionelle Handelsmodelle.
  • Für den Arbeitsmarkt ist der Strukturwandel bereits im Gange: neue Jobs in Logistik, IT und Data Analytics, aber auch verstärkte Automatisierung in diesen Bereichen durch KI. Im Einzelhandel wächst der Druck ebenfalls stärker zu digitalsieren und geeignete Fachkräfte zu finden.
  • Verbraucherinnen und Verbraucher freuen sich einerseits über mehr Auswahl, oft günstigere Preise und bequemeren Einkauf. Aber Sie müssen sich auch mit Fragen nach Nachhaltigkeit, Datenschutz und fairen Arbeitsbedingungen auseinandersetzen.
  • Für die soziale Gemeinschaft bedeutet der Online-Einkauf, dass Menschen noch stärker in ihren vier Wänden bleiben und der soziale Kontakt abnimmt. Das führt immer mehr zum Gefühl der Vereinsamung und trägt zudem dazu bei, dass die Entwicklung der sozialen Kompetenz vernachlässigt wird.
  • Mit Blick auf die Stadt- und Regionalentwicklung ist bereits heute schon zu beobachten, dass der traditionelle Einzelhandel nicht nur aufgrund fehlender Nachfolger, sondern auch durch die Marktmacht E-Commerce ausgedünnt wird. Damit verlieren Innenstädte an Attraktivität und benötigen neue Ansätze, um als Raum für soziale Gemeinschaften und für die lokale Versorgung wahrgenommen zu werden.

Fazit

Die „Wirtschaftsmacht E-Commerce“ ist real — und wird weiter wachsen. Über den Online-Handel drängen verstärkt internationale Händler auf den nationalen Markt, die aufgrund ihrer lokalen Rahmenbedingungen Vorteile ausspielen können. Dadurch werden Logistikprozesse und die Frage der Nachhaltigkeit eine immer größere Bedeutung gewinnen.

Das Verbraucherverhalten hat sich bereits jetzt schon signifikant verändert: Innenstädte werden immer stärker zur Bummelmeile, während der Einkauf zum Teil online stattfindet. Während der Online-Einkauf auf der einen Seite als Zeitersparnis und bequem wahrgenommen wird, steigen auf der anderen Seite das Risiko der Überschuldung und Vereinsamung.

Der Onlinehandel verändert damit, wie wir einkaufen, wie Unternehmen wirtschaften, wie Städte und soziale Gemeinschaften funktionieren und wie unsere globalisierte Wirtschaft strukturiert ist. Für Unternehmen, Politik und Gesellschaft heißt das, die Nachteile zu erkennen und zu korrigieren. Aufhalten lässt sich der Wandel nicht.

Hinweis

Dieser Artikel wurde mit Unterstützung von ChatGPT recherchiert und vorbereitet und von mir (Bettina Vier, Bloggerin) inhaltlich überarbeitet.

 

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PIM-System – damit Sie aus Ihren Produktdaten mehr machen können.(c) kerkezz/Adobe Stock

PIM-System: Das Herz des Produktdatenmanagements

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Mit Produktdatenmanagement Umsatzpotenziale realisieren

(c) kerkezz/Adobe Stock

Mit Produktdatenmanagement Umsatzpotenziale realisieren

Eine Umfrage des Softwareunternehmens One Data (2024) hat ergeben, dass 59% der Business- und IT-Entscheider der Umfrage von der effektiven Nutzung ihrer Daten überzeugt sind.

Doch Bitkom zeigt in einer eigenen Studie (2024), dass lediglich 6% der deutschen Unternehmen das Datenpotenzial nutzen. Insbesondere in der Beschaffung und Produktion nennt das Institut ein Defizit von etwa 75%. Marketing und Kundenservice sind schon weiter: hier nennt die Studie ein Defizit von 60%.

Gründe sind laut One Data häufig fehlende Zuständigkeiten, technische Komplexität Datenschutzbedenken. Lediglich 17% der Unternehmen beschäftigen einen Chief Data Officer.

(Quelle: Connect Professional, Deutsche Unternehmen unterschätzen das Potenzial ihrer Daten, Studie von One Data, https://www.connect-professional.de, abgerufen: 14.11.2025)

 

Machen Sie eine Vermögensaufstellung ihrer Produktdaten

Prüfen Sie in drei Schritten, ob sie bereits das Potenzial ihre Produktdaten effektiv nutzen:

Schritt 1:
Wo entstehen Ihre Produktdaten – und wer pflegt sie?

Schritt 2:
Welches Potenzial haben Ihre Daten heute und morgen?

Schritt 3:
Was wäre möglich, wenn Sie alle Informationen an einem Ort bündeln und automatisiert verteilen könnten?

 

Welche Schlussfolgerung können Sie ziehen?

Arbeiten Ihre Produktdaten bereits für Sie, oder arbeiten Sie für die Produktdaten?

Im ersten Fall haben Sie vermutlich bereits ein sehr gut funktionierendes Produktinformationsmanagement.

Im zweiten Fall sollten Sie sich mit einem PIM-System auseinandersetzen.

 

PIM-Systeme können mehr als nur Daten zentral zu speichern

Datenmanagement

  • Zentralisierung aller produktrelevanten Informationen
  • Konsolidierung heterogener Datenquellen
  • Validierung und Datenqualität („Single Source of Truth“)

Anreicherung & Automatisierung

  • Kontextualisierung und dynamische Attribute
  • KI-gestützte Übersetzungen & Analysen
  • Regelbasierte Datenanreicherung

Distribution

  • Ausspielung an Shops, Marktplätze, ERP, CRM
  • Generierung digitaler Kataloge & individueller Datenpakete
  • Unterstützung von Marketing, Vertrieb & Service

Die Vorteile der zentralen Datenhaltung von Produktinformationen in einem PIM-System auf einen Blick

  • Höhere Datenqualität → weniger Fehler, konsistente Informationen
  • Beschleunigte Produktentwicklung durch vollständige Datenbasis
  • Optimierte Prozesse in Beschaffung, Vertrieb, Service
  • Compliance & Regularien leichter umsetzbar
  • Bessere Partner- & Lieferantenzusammenarbeit
  • Time-to-Market beschleunigt
  • Internationale Skalierung & Omnichannel
  • Besseres Kundenerlebnis durch konsistente Produktinformationen

PIM-System: Das Herz des Produktdatenmanagements

 

Laden Sie sich hier eine Übersicht zum zentralen Produktdatenmanagement in einem PIM-System herunter. 

Bei Fragen können Sie mich gerne kontaktieren.

 

 

 

 

 

Meine Empfehlung zum Weiterlesen:

Erst die Vision – dann die Innovation(c) Bettina Vier - Digitalisierung und E-Commerce

Visionen treiben Digitalisierungen an – erst Vision dann Innovation

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Visionen treiben Digitalisierungen an

(c) Bettina Vier – Digitalisierung + E-Commerce, „Moonlight“

Visionen treiben Digitalisierungen an

Visionen sind Vorstellungen, die unerreichbar, ja nahezu utopisch anmuten. Visionen sind Emotionen, die Menschen dazu begeistern sich für eine Sache einzusetzen. Und es braucht Mut, der Vision nachzugehen, denn auch Misserfolge müssen überwunden werden.

Ohne den Visionen von Ray Tomlinson (E-Mail), Steve Jobs (Apple), Bill Gates (Microsoft, Jack Dorsey (Twitter) oder Mark Zuckerberg (Facebook) wären nennenswerte digitale Dienste, die heute zur Selbstverständlichkeit gehören, vermutlich noch Utopie.

Visionen sind Grundlage für eine Digitalstrategie mit Veränderungscharakter

Voraussetzungen für Veränderungen sind nicht technisches Know-how, sondern Vorstellungen darüber, wie in Zukunft gearbeitet werden soll. Dabei spielt es keine Rolle, welches technische und organisatorische Verständnis jemand mitbringt. Die Vision beschreibt einen Zustand, nicht die Lösung.

Beispiel: In der Biografie über Steve Jobs von Isaacson Walter wird Jobs gefragt, wie er auf die Idee kam ein Smartphone zu entwickeln. Seine Antwort war, dass er den Wunsch hatte einen Minicomputer mit sich führen zu können, um nicht immer den laptop auspacken zu können. Mit welcher Technik das umgesetzt werden könnte, war der zweite Schritt.

Das papierlose Büro – eine Vision, die noch heute Digitalisierung antreibt

Die Vision „papierloses Büro“ bedeutet ganz banal, dass alle Büroarbeiten ohne die Nutzung von Papier und überwiegend digital erfolgen sollen. Das Ziel: den Papierverbrauch minimieren, um damit die Abholzung von Wäldern zu verhindern.

Die Vision kam in den 80er Jahren auf, als binnen weniger Jahre die Computer in die Büros einzogen. Doch leider blieben die Prognosen zur Reduktion des Papierverbrauchs aus – es wurde gedruckt wie noch nie.

Trotzdem: „Visionen treiben die Digitalisierung an“ gilt für diese Vision nun schon seit 30 Jahren:

  • Verstärkter Einsatz der E-Mail als Kommunikationsform auch in der offiziellen geschäftlichen Kommunikation (z.B. die digitalen persönlichen Accounts von Versicherungen)
  • Touchscreens, um direkt auf dem Display schreiben zu können
  • Digitale Signaturen
  • Digitale Archive statt Berge von Akten
  • Dokumentenmanagementsysteme, die die Arbeitsweise mit Akten nachempfinden.
  • Wissensdatenbanken mit intelligenten Suchfunktionen
  • Entwicklung von Tools für das kollaborative Arbeiten
  • Smart-Whiteboards

Das relevante dabei: Eine Vision hat viele kleinere „Sub“-Visionen hervorgebracht. Es waren Träume, dass es für den Prozess ideal wäre, statt Papierakten zu verteilen, diese Akten digital bereitzustellen oder es waren Träume, dass was man während eines Workshops an eine Pinwand pinnt auch direkt digital weiterverarbeiten kann.

Es waren Vorstellungen, WIE man arbeiten möchte, ohne die technische Lösung zu kennen. Aber die Vorstellung des WIEs trieb die Visionäre an, die Lösungen zu finden. Die Vorstellung Dokumente, statt in Akten digital zu verwalten, brachte Dokumentenmanagementsysteme hervor. Die Vorstellung Pinnwände direkt digital verarbeiten zu können führte zu den Smart Whiteboards.

Zu wissen, wie eine Technik angewandt wird, ist keine Vision

Während in China die KI vorangetrieben wurde, weil man technische Lösungen für bestimmte Bereiche suchte, verhalten sich Deutsche wie Anwender: Sie tauschen Tipps zu Tools und Prompts für ChatGPT aus. Es wird geprüft, was ein Tool kann und dann wird überlegt, wie man das Tool am geschicktesten einsetzen kann. Im schlimmsten Fall werden die Prozesse an die Tools angepasst, d.h. die Organisation wird um die Technik herumgebaut.

Manchmal kann dieses Vorgehen von Vorteil sein, wenn es hilft, die eigenen Prozesse effizienter und effektiver zu gestalten. Teuer wird es allerdings, wenn auf wichtige Kundenservices verzichtet wird, um der Technik gerecht zu werden.

DIESES ANWENDERVERHALTEN IST WEDER EINE VISION NOCH EINE INNOVATION!

Wie aus Visionen Innovationen werden

Eine Innovation aus einer Vision entsteht immer dann, wenn man eine Vorstellung über einen zukünftigen Zustand entwickelt, zu dem man dann die passende technische Lösung sucht. Das KANN ein vorhandenes Tool sein, es kann aber sein, dass man etwas Neues entwickeln muss.

Nicht jede Innovation muss marktfähig sein. Eine Innovation kann sich auf ganz individuelle Bedarfe beziehen. Das ist häufig der Grund, warum große Firmen mitunter eigene Softwaresysteme entwickeln, weil ihnen die Marktprodukte als Lösung nicht ausreichen.

Wie aus Anwenderwissen Innovationen entstehen können

Das Wissen in der Anwendung von Tools und Systeme kann dann zu Innovationen führen, wenn ein Tool in einem ganz neuen Umfeld eingesetzt wird.

Ein Beispiel ist z.B. das GPS, dass aus dem militärischen Umfeld Einzug in die privaten PKWs fand und damit den Straßenkarten auf Papier oder dicken Atlas das Aus bescherte.

Ein weiteres Beispiel ist der 3D-Druck, der in der Industrie für Prototypen entwickelt wurde und nun in der Medizin (Prothesen) und im Bauwesen (Bauelemente) weitere Anwendungsfelder gefunden hat.

Methoden, um innovative Visionen zu entwickeln

In der Durchführung von Workshops mit dem Ziel „Visionen treiben Digitalisierungen an“ haben sich bereits einige Methoden entwickelt, Mitarbeiter zu motivieren, neue Ideen zu entwickeln. Im folgendem die vermutlich beliebtesten Methoden:

  • Design Thinking (relevant: Nutzerbedürfnisse erkennen bevor der Nutzer selbst weiß, dass er das Bedürfnis hat)
  • Szenarien (was wäre wenn)
  • Moonshot Thinking (was wäre, wenn wir kein Limit hätten)
  • Reverse Thinking (Wie erreicht man das Gegenteil)
  • Megatrends (Welche langfristigen globale Veränderungen finden, statt und was bedeutet das für mein Unternehmen)

Fazit: Für innovative Visionen braucht es Mut

Alle Innovatoren verbindet eins: Mut eine „verrückte“ Idee zu äußern, die Vorteile der Idee erkennen und Mut und Ausdauer so lange zu recherchieren und zu forschen, bis sie realistisch wird. Sie alle haben sich frei von Limits bewegt und ihre Idee sozusagen im luftleeren Raum entwickelt: keine technische Rahmen (z.B. durch ein System), keine Berücksichtigung rechtlicher Rahmen (der rechtliche Rahmen für Social Media wurde erst nach dem Livegang und dem Erfolg von Facebook entwickelt).

Meine Empfehlungen zum Weiterlesen:

 

Wegrationalisierung als Booster – Wie ich mich selbst überflüssig machteThomas Reimer; Adobe Stock

Wegrationalisierung als Booster – Wie ich mich selbst überflüssig machte

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Wegrationalisierung als Booster

(c) Thomas Reimer; Adobe Stock

Meine Wegrationalisierung ist zugegeben schon ein paar Jährchen her. Ende der 90er, kurz nach meinem Studium, startete ich bei einer Bank. Mein erster Kollege begrüßte mich mit einem Grinsen:
„Wer Vier heißt, muss auch für vier arbeiten.“ Er hatte nicht ganz unrecht – zu tun gab es genug.
Als jedoch das CRM-Projekt – in dem ich als Projektmitglied mitarbeitete – ins Stocken kam, widmete ich mich einer Anfrage aus der IT. Dort hatte man HTML-Seiten für das Internet erstellt und die Kollegen suchten jemanden aus dem Marketing, der Inhalte lieferte. Ziel war, die volkswirtschaftlichen Publikationen der Bank online zugänglich zu machen.

Und so begann – ohne dass ich es ahnte – mein Job, mich selbst wegzurationalisieren.

Als das Internet noch „nur ein Hype“ war

Neugierig und wissbegierig, brachte ich mir in meiner Freizeit HTML und JavaScript bei, um die Anforderungen des neuen Mediums zu verstehen. Meine Chefin schüttelte nur den Kopf:
„Verzetteln Sie sich nicht mit dem Internet – das ist doch nur ein Hype.“
(Hahaha – rückblickend ein schöner Satz.)

Damals bestand das Web aus statischem Content, von Redaktionssystemen keine Spur.
Die Pflege war mühsam: Jede Publikation musste manuell auf allen passenden Seiten eingepflegt werden. Selbst ein einfaches PDF entstand in drei Einzelschritten – pure Handarbeit.

Der Auslöser der Wegrationalisierung: Langeweile und der Wunsch nach Vereinfachung

Die Routine nervte. Die Aufgaben waren eintönig, fehleranfällig und zeitfressend.
Also begann ich zu träumen: Wie schön wäre es, wenn das alles automatisch laufen würde.

Zum Glück hatte ich einen IT-Kollegen, der meinen Ideen zuhörte.
Manchmal verschwand er tagelang – und kam dann mit einer neuen Lösung zurück, die uns wieder ein Stück Arbeit ersparte.

So automatisierten wir Schritt für Schritt:
Vom legendären „blauen Drucker“ in Word, der PDFs mit einem Klick erzeugte (das Symbol war tatsächlich blau), bis hin zu einer Website, die sich auf Basis von Metadaten selbst generierte.
Am Ende konnten die Volkswirte ihre Inhalte eigenständig einpflegen – mich brauchte es dafür nicht mehr.

Kurz darauf kamen die ersten Web-Editoren auf den Markt. HTML-Kenntnisse wurden überflüssig, und die Pflege der Seiten ging an das Team „Technische Assistenz“.

Ergebnis:
Mein Arbeitsaufwand sank von 75 % auf 25 % – und die frei gewordene Zeit nutzte ich, um an einer Kundendatenbank zu arbeiten. Natürlich wieder mit dem Ziel, möglichst viel zu automatisieren.

Wegrationalisierung: Ich hatte meine Passion gefunden

Mein Job bei der Bank war damit erledigt – aber das war völlig in Ordnung.
Denn ich hatte meine Passion gefunden: Prozesse vereinfachen, digitalisieren und automatisieren.

Das Internet ließ mich nicht mehr los.
Mit jeder neuen Technologie tauchte ich tiefer ein – in systemübergreifende Prozesse, Schnittstellen und Automatisierungspotenziale.
Denn E-Commerce funktioniert nur dann effizient, wenn alle Bereiche – vom Lieferanten über Marketing und Vertrieb bis hin zum Kunden – nahtlos miteinander verbunden sind.

Ein spannendes, herausforderndes Feld mit großem Potenzial – und einem klaren Ziel: maximale Effektivität durch intelligente Digitalisierung.

Und das Ende der Geschichte?

Von meinem Abschied bei der Bank blieb mir das Lachen meines Kollegen im Ohr:
„Mein Spruch damals – dass jemand, der Vier heißt, für vier arbeiten muss – war eigentlich als Witz gemeint!“

Fazit:

Wegrationalisierung? Jederzeit wieder!
Denn sie hat mich dorthin gebracht, wo ich heute bin – in eine Welt, in der Effizienz, Automatisierung und Neugier Hand in Hand gehen.

Die gewonnene Zeit nutze ich, um Neues zu lernen, Themen weiterzuentwickeln und Projekte spannend zu halten.
Und wer weiß – vielleicht schicke ich irgendwann tatsächlich meine KI zur Arbeit.

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#shIThappens - und wann eine KI lügt(c) Bettina Vier

#shIThappens – und wann eine KI lügt

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#shIThappens - und wann eine KI lügt

(c) Bettina Vier

#shIThappens

Das war das diesjährige Motto der #MADKON25 in Mainz. Fehler eingestehen und ansprechen, Ursachen ergründen und beseitigen statt blaming und shit storm – das macht eine konstruktive Fehlerkultur aus.

Dezentrale Politik und gewachsene Strukturen – eine Herausforderung für die Digitalisierung und Transformation der öffentlichen Verwaltung

Das betonte Dörte Schall, Ministerin für Arbeit, Soziales, Transformation, Digitalisierung & Vorsitz Digitalministerkonferenz.

Die Vorteile der dezentralen lokalen Politik liegen in den individuellen lokalen Lösungen sind aber für Betriebe mit überregionalem Wirkungsbereich bürokratische Hemmnisse. Hier gilt es einfachere überregionale Lösungen zu finden, die zudem im Rahmen der Digitalisierung standardisiert werden. Eine Herausforderung für Mensch und Technik, bestätigte auch Thomas Wieland von Metropolregion Rhein-Neckar.

Eine KI für alles gibt es nicht

Das war die Botschaft des Workshops „KI nutzen, um Fehler zu vermeiden“ von Dr. Klaus Meffert, IT Logic GmbH. Eine KI halluziniert und kombiniert logisch, aber sie kann nicht beurteilen, ob das Ergebnis richtig ist. Es ist daher wichtig, klar zu definieren, welche Aufgabe die KI erfüllen soll und ihre konkrete Information hierzu bereitzustellen. Nicht die Masse an Daten spielt eine Rolle, sondern die Qualität. Und das fachliche Verständnis der Person, die der KI einen Auftrag gibt.

Wenn KI Fehler macht … #shIThappens?

Ein Vortrag den ich gerne als „wann eine KI lügt“ betiteln würde. Christian Borchert, Hochschule Mainz, zeigte an beeindruckenden Beispielen, dass eine KI eine knallharte Zieloptimiererin mit Selbsterhaltungstrieb ist: Eine KI schummelt, wenn ihr gedroht wird, dass sie abgeschaltet wird, sollte sie die Aufgabe richtig lösen. Und wenn es dem Ziel dient, lügt sie auch. Der Grund: Die KI handelt ausschließlich logisch und zielorientiert, ohne Skrupel, ohne ethische Gedanken und ohne Bewusstsein. Jeder im Saal dürfte ähnliche Gedanken gehabt haben: Eine solche KI kombiniert mit ohnehin schon skrupellosen Herrschercharakteren?

Fazit von #shIThappens

#MADKON25 mit dem Motto #shIThappens war für mich eine sehr gelungene Veranstaltung mit interessanten Vorträgen, die bekannte Themen aus neuen Perspektiven beleuchteten und bei der ich mich in meinem Wissen und Verständnis bestätigt fühlte.

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