Es gibt zwei Arten von Entscheidern: die, die KI an dem messen, was sie wird – und die, die sie an dem messen, was sie noch nicht kann.
Die zweite Gruppe hat gerade meistens das stärkere Argument. Wer in einem Strategiegespräch erklärt, warum KI für einen bestimmten Use Case noch nicht reif ist, hat fast immer recht.
Irgendeinen Grenzfall findet man immer. Zehn Prozent der Fälle, die nicht sauber funktionieren, sind schnell gefunden und noch schneller zum Stopp-Argument erklärt.
Was ich mich dann immer frage: In wie viel Prozent der Fälle funktioniert der aktuelle Prozess eigentlich perfekt?
Die Antwort ist nie hundert. Und trotzdem wird der Status quo selten an seinem eigenen Maßstab gemessen. Die Fehler, die heute passieren — in der Dokumentenverarbeitung, in der Auftragsabwicklung, im Kundenkontakt — haben einfach keinen Namen. Sie sind eingepreist, unsichtbar, akzeptiert.
Das eigentliche Problem ist ein anderes: Die Technologie verbessert sich schneller als jeder Bewertungszyklus, den Unternehmen brauchen, um eine Entscheidung zu treffen.
Die zehn Prozent, die heute als Gegenargument herhalten, sind in spätestens zwölf Monaten oft kein Thema mehr. Wer wartet, bis alle Lücken geschlossen sind, wartet auf einen Punkt, der sich permanent vorwärts verschiebt.
Und während er wartet, laufen die neunzig Prozent, die längst funktionieren, irgendwo anders produktiv. Und schaffen echte Entlastung für die Mitarbeitenden.
Es gibt Bereiche, wo Zurückhaltung berechtigt ist — dort, wo Fehler nicht korrigierbar sind. Aber das sind selten die Gespräche, die ich führe. Meistens geht es um Prozesse, bei denen Perfektion nie das Ziel war.
Nur bei KI wird sie plötzlich zur Bedingung. Da weiß man, was man hat. Und kann den Prozess irgendwann im Museum besuchen.
In der Ausstellung der ausgestorbenen Arten.
Funfact: Es war gar nicht so einfach, ein Bild mit einer Hand mit mehr als fünf Fingern generieren zu lassen… da hat das Modelltraining ganze Arbeit geleistet. 😁
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