Warum KI Ihr Excel-Problem nicht löst
"Habt ihr schon ChatGPT im Einsatz?"
Die Frage klingt mittlerweile wie "Habt ihr schon Internet?". Unternehmen kaufen KI-Tools, binden sie an, warten auf die Transformation.
Die bleibt aus. Oder schlimmer: Es wird komplizierter als vorher.
Das Fundament fehlt
KI kann nur mit dem arbeiten, was da ist.
Wenn Ihre Kundendaten in einer Excel-Tabelle liegen, einer zweiten Excel-Tabelle, dem CRM, ein paar E-Mails und den WhatsApp-Chats Ihres Vertriebs: Was soll KI damit anfangen?
Sie können das beste Sprachmodell der Welt darauf loslassen. Es wird Ihnen nicht sagen können, welcher Kunde wann was bestellt hat. Weil diese Information nicht an einem Ort existiert.
Das Problem ist nicht fehlende KI. Das Problem ist fehlendes System.
80% brauchen keine KI
Ein Prozess besteht aus Schritten. Die meisten sind vorhersehbar:
- Bestellung eingeht → Lagerbestand prüfen
- Kunde zahlt → Rechnung erstellen
- Projekt abgeschlossen → Kunden informieren
Wenn X, dann Y. Das ist keine künstliche Intelligenz. Das ist Software, die macht, was sie soll.
Diese 80% lassen sich mit klassischer Automatisierung lösen. Workflows. Validierungen. Benachrichtigungen. Kein neuronales Netz nötig. Ein System, das Ihre Regeln kennt und sie zuverlässig ausführt. Jedes Mal gleich.
Die Unternehmen, die ich sehe, haben diese 80% oft nicht gelöst. Sie springen direkt zur KI, weil es sich moderner anfühlt.
Das ist, als würde man ein Haus mit dem Dach anfangen.
Die letzten 20%: Hier wird KI wertvoll
Was bleibt übrig? Die Ausnahmen. Die Sonderfälle. Die Entscheidungen, die Kontext brauchen.
Ein Dokument kommt rein. Rechnung, Angebot oder Mahnung? Ein Mensch erkennt das in Sekunden. Klassische Software braucht starre Regeln, die bei jedem neuen Dokumenttyp angepasst werden müssen.
Hier wird KI interessant:
- Dokumentenklassifizierung ohne manuelle Regeln
- Datenextraktion aus unstrukturierten Quellen
- Entscheidungsunterstützung bei komplexen Fällen
Aber: Das funktioniert nur, wenn die Daten da sind. Wenn das System weiß, was mit dem Ergebnis passieren soll.
KI ist die letzte Meile. Nicht die erste.
"Aber ChatGPT kann doch..."
Wer einen Hammer hat, sieht überall Nägel. Wer ChatGPT hat, sieht überall Anwendungsfälle.
Für isolierte Aufgaben stimmt das. E-Mail umformulieren, Text zusammenfassen. Funktioniert.
Für Prozesse sieht es anders aus:
| Hürde | Realität |
|---|---|
| Kosten | API-Calls summieren sich. Vierstellig pro Monat bei Volumen. Eigene GPUs? Fünfstellige Investition, bevor irgendetwas läuft. |
| Nichtdeterminismus | KI gibt nicht immer die gleiche Antwort. Für Chatbots okay. Für Buchhaltung oder Compliance ein Problem. |
| Datenschutz | Kundendaten durch US-Server? DSGVO-Thema. Eigenes Hosting löst das, aber siehe Kosten. |
| Dauer | Integration, Training, Prompt-Engineering. KI ist kein Plugin. KI ist ein Projekt. |
Die Erwartung "KI-Tool kaufen, dann läuft alles besser" wird fast immer enttäuscht.
Die richtige Reihenfolge
Erst das Fundament. Dann die Optimierung.
Schritt 1: Prozesse digitalisieren. Excel-Tabellen, die nur Sabine versteht, in ein System überführen. Klare Workflows statt Zuruf. Das sind die 80%.
Schritt 2: Daten zentralisieren. Eine Quelle der Wahrheit. Nicht fünf Tabellen, drei Tools und zwei Köpfe, die man fragen muss.
Schritt 3: KI für die letzten 20%. Wenn das Fundament steht, kann KI das tun, was sie gut kann: Muster erkennen, Ausnahmen behandeln, Entscheidungen unterstützen.
Beispiel: Rechnungsverarbeitung
Ohne Fundament: KI extrahiert Lieferantennamen und Beträge. Aber die Stammdaten liegen in drei Excel-Dateien, keine aktuell. Ergebnis: Daten, die niemand verwenden kann. Mehr Arbeit, nicht weniger.
Mit Fundament: Stammdaten gepflegt und zentral. Rechnungen landen in definiertem Eingang. KI extrahiert, System validiert, leitet zur Freigabe weiter. Funktioniert.
Der Unterschied ist nicht die KI. Der Unterschied ist alles, was davor kommt.
Wann KI sich lohnt
Nicht nie. Aber später, als die meisten denken.
Ich sage das nicht als Skeptiker. Ich nutze KI täglich für Entwicklung, Spezifikationen, Bildgenerierung. Ich habe eine App mitentwickelt, die Anforderungen in funktionierende Software transformiert. Genau deshalb weiß ich, wo es funktioniert und wo nicht.
KI lohnt sich, wenn Sie ein funktionierendes System haben und an dessen Grenzen stoßen. Wenn 90% automatisch läuft, aber 10% Sonderfälle Sie auffressen.
KI lohnt sich nicht, wenn Sie hoffen, dass sie das Chaos sortiert. Das tut sie nicht. Sie macht das Chaos schneller.
Nächster Schritt
Sie überlegen, KI einzuführen? Lassen Sie uns prüfen, ob das Fundament steht.
30 Minuten. Sie erklären Ihre Prozesse, ich stelle Fragen. Kein Pitch.
Wenn KI für Sie gerade keinen Sinn macht, sage ich das.