Erst das Problem verstehen. Dann die Technik wählen.
AI ist für mich keine eigene Insel. Sie ist eine zusätzliche Schicht, die dann sinnvoll ist, wenn sie einen echten Arbeits- oder Entscheidungsprozess verbessert.
„Wenn Sie einen Scheißprozess digitalisieren, dann haben Sie einen scheiß digitalen Prozess.“
Der Satz hätte auch von mir sein können. Nicht nur wegen der Wortwahl, sondern vor allem wegen der Haltung dahinter: Wenn ein Ablauf fachlich falsch, unnötig kompliziert oder schlecht kontrolliert ist, macht Digitalisierung ihn nicht automatisch besser. Im schlechtesten Fall wird nur ein langsamer fehlerhafter Prozess beschleunigt – und produziert schneller mehr Schrott.
Deshalb spreche ich Probleme früh und deutlich an. Bevor ich frage „Wo können wir AI einbauen?“, interessiert mich: Welches Problem wollen wir lösen, wodurch entsteht es und ist AI dafür überhaupt die richtige Antwort?
Erst danach bewerte ich Nutzen, Daten, Aufwand, Risiken und organisatorische Voraussetzungen. Je nach Situation kann ein LLM sinnvoll sein – oder eine klassische Automatisierung, eine API, eine Datenbankabfrage, konventionelle Software oder schlicht ein besser gestalteter Ablauf.
Vier Fragen, bevor aus Technologie ein Projekt wird.
Vom realen Problem bis zur messbaren Wirkung: Bedarf klären, Nutzen definieren, Grenzen setzen und Ergebnisse im Alltag prüfen.
Problem verstehen
Ablauf, Beteiligte, Ursachen und tatsächlichen Bedarf klären.
Nutzen definieren
Entlastung, Qualität, Geschwindigkeit oder bessere Entscheidungen konkret machen.
Grenzen setzen
Daten, Verantwortung, Freigaben, Compliance und Sicherheit früh mitdenken.
Wirkung prüfen
Nicht Demo-Erfolg, sondern Alltagstauglichkeit und messbare Verbesserung entscheiden.
Welche Art von Lösung passt zum Bedarf?
AI Implementation Architect
Meine 2026 abgeschlossene Weiterbildung ergänzt die langjährige Projekt- und Anwendungserfahrung um Azure AI, Azure OpenAI, APIs, Automatisierung, Governance, EU AI Act und DSGVO.
Kein AI-Selbstzweck
Technologie ist für mich Mittel zum Zweck. Entscheidend ist, ob eine Lösung wirtschaftlich, nachvollziehbar, sicher und im Arbeitsalltag tatsächlich besser ist als vorher.