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5 Hebel, die erfolgreiche KI-Investitionen von Fehlschlägen trennen

Nate B. Jones zeigt, dass erfolgreiche KI-Investitionen mit klar beschriebenen Workflows beginnen, bevor man automatisiert, baut, kauft, einstellt oder wartet.

Nate B. Jones bietet einen sehr praktischen Entscheidungsrahmen, um KI-Investitionen zu vermeiden, die in Demos überzeugend wirken, aber keinen geschäftlichen Wert schaffen. Sein Ausgangspunkt ist klar: Viele Fehlschläge entstehen nicht durch agentische KI selbst, sondern durch ein ungenaues Verständnis der Arbeit, die ein Unternehmen verändern will.

Die Kernidee: in Workflows investieren, nicht in “KI”

Bevor es um Modelle, Anbieter oder Dashboards geht, muss das Unternehmen den Workflow beschreiben: Welche Informationen kommen hinein, was darf das System tun, wie sieht ein gutes Ergebnis aus, wer prüft, was wird eskaliert und wer trägt die Verantwortung. Ohne diese Klarheit kann ein einzelnes Projekt viele verschiedene Bedürfnisse verdecken und zu einer diffusen Anbietersuche werden.

Die fünf Investitionshebel

Jones unterscheidet fünf mögliche Entscheidungen. Ein Unternehmen kann einen wiederholbaren und leicht prüfbaren Workflow automatisieren; eine agentische Schleife bauen, wenn die Arbeit spezifisch und stark vom internen Kontext geprägt ist; eine Lösung oder Bausteine kaufen, wenn der Markt reif genug ist; einstellen, wenn eine menschliche Fähigkeit fehlt; oder warten, wenn ein anderer Workflow kurzfristig mehr Hebel bietet.

Die Botschaft lautet nicht, die KI-Transformation zu bremsen. Es geht darum, sie richtig zu staffeln. Die Fähigkeit zum Change Management ist begrenzt, daher sollten die ersten Investitionen dorthin gehen, wo KI überproportionalen Nutzen stiftet.

Bauen, kaufen oder einstellen hängt von der Form der Arbeit ab

Kaufen ist sinnvoll, wenn die Arbeit allgemein ist und ausgereifte Marktlösungen existieren. Ist der Workflow jedoch unternehmensspezifisch, kann es besser sein, Bausteine zu kaufen — Modelle, Konnektoren, Orchestrierung oder Services — und gleichzeitig die operative Schleife sowie den Qualitätsstandard selbst zu besitzen.

Dasselbe gilt für Einstellungen. Statt nach dem perfekten KI-Einhorn zu suchen, sollte das Unternehmen die fehlende Fähigkeit benennen: Domänenvertrauen, Workflow Engineering, Evaluationsdesign, Führung durch Verantwortliche oder Definition von Standards.

Die Regel zum Mitnehmen

Die wichtigste Formel aus dem Video lautet: Automatisiere nicht, was du nicht beschreiben kannst. Wenn Eingaben, Ausgaben, Ausnahmen, Standards und Verantwortliche unklar sind, ist das KI-Projekt bereits fragil, bevor Modell oder Anbieter ausgewählt werden.

Quelle

YouTube-Video von Nate B Jones: https://www.youtube.com/watch?v=LIkYVsxMpS8

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