# From AI Hype to Strategic Focus

**Podcast:** INNOQ Podcast
**Published:** 2026-05-04

## Transcript

Hallo und herzlich willkommen zum InnoQ Podcast.
Mein Name ist Anja Kammer und ich habe mir Aminata und Jill angeladen.
Hallo.
Hallo Anja.
Hi Anja.
Heute sprechen wir darüber, wie Unternehmen systematisch herausfinden können, wo KI wirklich Wert stiftet und wo sie nur gut klingt, aber gar nicht so sinnvoll ist.
Wie seid ihr denn auf dieses Thema gekommen?
Ja, wie sind wir auf dieses Thema gekommen?
Das ist ja so ein bisschen das Flaggschiff von FOMO zu Fokus.
was uns da treibt schon seit letztem Jahr und wie ist das zustande gekommen?
Also mir ist irgendwann aufgefallen, dass mich selber dieser KI-Hype völlig überrennt.
Also ich hatte selber den Moment vor zwei Jahren, dass ich mir gedacht habe, was passiert denn hier irgendwie?
Ich habe irgendwie meinen Fulltime-Job, mache die ganze Zeit irgendwelche Dinge und überall im Internet passieren Dinge, neue Dinge, jeden Tag passiert irgendwas und ich hatte wirklich auch schon den Punkt erreicht.
an dem ich mir gedacht habe, krass, kann ich überhaupt noch mitkommen?
Also ich hatte wirklich selber diesen Moment des FOMOs, also der Fear of Missing Out.
Also ich hatte die ganze Zeit so dieses Gefühl, boah, ich verpasse hier so viel und komme nie wieder hinterher.
Und ich hatte dann aber irgendwann so einen Kipppunkt, wo ich dann mir gedacht habe, ja, aber das kann ja nicht sein, dass hier jeder irgendwie hinterherkommt und jeder das irgendwie richtig macht, auch sei ich irgendwie.
Und habe mich dann...
einen Moment besinnt und habe dann gedacht, ja, wie muss ich mich mal fokussieren?
Also auf meine Themen irgendwie fokussieren, fokussieren, was für mich eine Relevanz hat.
Ich bin so im Bereich der digitalen Produktentwicklung unterwegs.
Was bedeutet das?
Was passiert denn da?
Und habe mich dann immer weiter fokussiert auf Themen.
Und so ist das so bei mir ein bisschen zustande gekommen, so dieses Jahr.
Wir sollten mal schauen, wie ihr von diesem FOMO zu Fokus kommt.
Also dieser Sprung dahin zu sehen, dass es halt irgendwie fast alle betrifft.
Also nicht nur uns Einzelnen als Individuen, sondern halt auch die Unternehmen, die wirklich losrennen und gar nicht wissen, wo sie anfangen sollen.
Da ist es so ein bisschen bei mir entstanden, so dieser Fokus darauf, wirklich wieder Fokus zu legen.
Das ist so ein bisschen der Hintergrund von meiner Seite.
Und bei dir, Jill?
Ja, bei mir war es ein bisschen anders.
Alle paar Jahre habe ich so Déjà-Vus.
Das liegt ein bisschen daran, wenn man schon seit über 15 Jahren in der IT und insbesondere in der Softwareentwicklung unterwegs ist, dann und wann kommt so am Wegesrand ein neues Thema.
In dem Fall natürlich jetzt KI.
letzten zwei, drei Dekaden würdest du noch viele weitere Themen finden.
Und irgendwann tauchen diese Themen, sag mal, auf relativ hohen Flughöhen, so auf Strategiepapieren auf, auf Präsentationen, bei Geschäftsführung, bei Vorständen, Teamleitungen.
Und dann wird für die operativen Teams oft ein, okay, da müssen wir jetzt was machen draus, das ist jetzt wichtig.
Und was dann oft zu beobachten ist, Man hat sich das vorgenommen, das ist gesetzt, aber jetzt wird es schwierig bei der Operationalisierung.
Wie gehen wir denn strukturiert jetzt daran und operationalisieren die strategische Entscheidung, uns damit zu befassen und etwas dort zu tun.
Und ich weiß gar nicht, letztes Jahr haben Aminata und ich uns dazu ein bisschen ausgetauscht und ich habe das so von der strategischen Perspektive betrachtet und habe gesagt, der Moment ist jetzt wieder gekommen, es taucht jetzt auf.
Und ich gehe auch jede Wette ein, dass wir dieses Jahr so 2026 so ein Jahr haben werden, wo man schauen muss, was hat man denn da jetzt umgesetzt?
Was ist denn daraus geworden?
Wie erfolgreich ist das geworden?
Und was oft bei Teams dann ist, ist, die rennen dann los und machen erstmal irgendetwas.
Und ich glaube, wenn man ein bisschen Struktur vorgibt, wie man da vorgeht.
Also wie man eine Strategie umwandelt in etwas Umsetzbares und das sogar messbar macht mit Erfolg, das war so, meine Überzeugung, das hilft diesen Teams.
Gar nicht zu bremsen, Dinge auszuprobieren, zu tun, aber die richtigen Dinge richtig zu machen.
Das ist immer meine Motivation.
Das ist in der IT oft, wir haben ganz oft viele neue Themen und KI ist wieder so ein Thema, das ist gekommen, um zu bleiben.
Nicht in der Form, in der wir es heute erleben, das wird sich noch ändern, aber es ist jetzt eben wichtig, das strukturiert.
sag ich mal, durch zu navigieren.
Das ist so meine Motivation und das, was mich da an das Thema eigentlich herangeführt hat.
Und ist es dann so, dass einfach die Strategie sehr viel detaillierter beschrieben werden muss?
Wir haben folgende Strategie, wir wollen KI-Features in unser Produkt bauen und zwar folgende Features haben Priorität.
Also ist die Strategie diejenige, wo herauszulesen ist, was man jetzt tut oder wie geht man da jetzt vor?
Also in der Strategie steht, wir wollen irgendwas mit KI machen.
Wie kommen wir jetzt zu KI-Features?
Das Thema mit Strategie, es kommt immer ein bisschen drauf an, was die Motivation dahinter ist.
Ist es so eine Fear of Missing Out, ein wir müssen was mit KI machen, egal was?
Oder ist es ein, wir haben es jetzt beobachtet und noch besser, wir haben Erfahrungen gesammelt und jetzt wollen wir das umsetzen in etwas Konkretes.
Das kann ein Feature sein, das kann vielleicht aber auch ein interner Prozess sein, das können viele verschiedene Dinge sein.
Meine Motivation kommt aus sehr high-leveligen Strategien, also wo eigentlich nur feststeht, wir müssen etwas tun.
Aber es ist noch nicht ganz klar, wie wir es tun und was wir tun.
Und diesen Disconnect zwischen wir haben diese Entscheidung getroffen und wie die Teams das jetzt umsetzen, das ist meine Motivation an der Stelle eigentlich aufzulösen.
Also gibt es eine ganz konkrete Strategie, weil man schon Erfahrung als Unternehmen mit dem Thema KI gesammelt hat, dann ist die Garantie, also ich garantiere Ihnen schwierig, aber die Erfolgschance größer.
Habe ich jetzt aber, weil ich das Thema vielleicht zu spät für mich erkannt habe, nur gesagt, da müssen wir etwas tun, weil alle anderen auch etwas tun, dann hilft das, was wir uns da überlegt haben, das AI Opportunity Mapping, die Erfolgschancen zu erhöhen, würde ich sagen.
Die Garantie finde ich immer schwierig.
Garantieren kann da niemand was.
Aber die Erfolgschancen, dass man eine Maßnahme, die man jetzt konkret umsetzt, dass die erfolgreich wird.
Um das vielleicht an der Stelle zu ergänzen, also das ist ja schon immer so ein klassisches IT-Problem gewesen.
Wir schreien direkt nach Features, ohne genau das Problem erkannt zu haben.
Und ich glaube, was bei diesem KI-Thema noch erschwerend hinzukommt, ist, dass es jetzt nicht nur so ein...
Techniker-Romantik-Hype-Thema ist, sondern das zusätzlich noch irgendwie die ganze Welt damit rumhantiert.
Und es passiert so, so viel und es gibt so viele Tools und so viel Input und so viel Output.
Das ganze Internet wird geschwemmt mit irgendwelchen KI-Sachen, die da gerade produziert werden.
Also schon mit so viel, dass man ja schon Slop sagt, es ist einfach zu viel geworden ist.
Und diese Fokussierung auf den Output, die Fokussierung auf das Feature, die Fokussierung auf das Tool, das ist eben genau keine Strategie.
Das ist kein strategisches Vorgehen, indem ich sage, ich setze jetzt ChatGPT zum Beispiel ein und dann machen wir KI.
Das ist keine strategische Entscheidung.
Und ihr hattet jetzt erwähnt, ihr habt euch eine Methode ausgedacht, AI Opportunity Mapping, um diese Probleme anzugehen.
Ja, also wie funktioniert das?
Ja, ich würde da gerne eine Sache eben nachschärfen und das ist ganz wunderbar, dass du nämlich das Gleiche gesagt hast, wie ich am Anfang und Aminat hat mich darauf aufmerksam gemacht, dieses Problem anzugehen.
Ich glaube, bei diesen Dingen versucht man immer Probleme zu lösen.
Ich würde das aber gerne unterstreichen und dann können wir da einsteigen.
Es geht auch um Potenziale, weil wir haben jetzt hier mit AI neue Möglichkeiten und die müssen wir bewerten.
Es kann natürlich auch sein, dass wir dazu kommen, dass man sagt, AI ist hier nicht der richtige Ansatz, aber es geht auch um Potenziale.
Das möchte ich nur sagen, weil wir tendieren manchmal in Europa immer dazu oder in Deutschland dazu, so Probleme in den Fokus zu stellen.
Abinata, willst du einmal ein bisschen was dazu erzählen?
Gerne.
Also wie dieses AI Opportunity Mapping, das wurde jetzt schon ein paar Mal genannt.
Also wir haben eine Methodik entwickelt.
basierend auf ganz, ganz vielen anderen Dingen, die wir schon in der Welt gesehen haben.
Und es ist jetzt auch nicht ganz was Neues.
Wir wollen nur zeigen, dass wir gerade im KI-Bereich, gerade das, was Jill auch gesagt hat, dahin kommen müssen, dass wir auch Potenziale erkennen können, um diese auch zu bewerten.
Also welchen Einfluss haben sie eigentlich, welchen Impact werden sie am Ende auf unser Business haben?
Und wie fängt das Opportunity-Mapping oder dieser Prozess eigentlich gedanklich an?
Also wir machen uns als erstes Gedanken über die Domäne oder das...
Produkt oder was auch immer.
Also wir machen uns Gedanken darüber, worüber sprechen wir denn eigentlich?
Also wir kommen nicht toolgetrieben ran und sagen, guck mal, das löst dieses und jedes Problem oder damit werden wir jetzt effizienter, sondern wir machen uns wirklich ganz klar Gedanken darüber, in welcher Domäne bewegen wir uns eigentlich?
Auf welches Produkt gucken wir denn da?
Noch mal einen Schritt vorgelagert.
Welche Produkte suchen wir uns denn überhaupt erstmal aus, um überhaupt erstmal reinzuschauen?
Das ist wirklich ganz, ganz wichtig, dass man sich da schon mal fokussiert und sagt, wir sprechen jetzt nicht einfach über die ganze Unternehmung und über alles, was wir haben.
Wir haben nur ein Produkt, das gibt es ja auch, aber wir gucken jetzt nicht auf alles und organisatorisch und hin und her.
Wir fokussieren uns entweder zum Beispiel auch auf...
interne Prozesse oder auf Produkte, die wir bauen.
Das muss man auch ganz klar differenzieren.
Und da kann man sich so ein bisschen Fragen stellen, die tragen, die man reflektieren sollte.
Welche Prozesse oder welche Journeys, was steht denn eigentlich gerade im Vordergrund?
Eine Domäne kann so groß sein, dass ich ja auch erst da gucken muss, wo gucke ich denn da jetzt genau hin?
Also wo sind denn zum Beispiel Probleme?
die wir immer haben?
Wo sehen wir denn vielleicht schon Potenziale, wo schon Leute Ideen gehabt haben?
Ach, guck mal, da könnte man vielleicht was machen.
Das kann man schon machen.
Da kann man schon gucken und reinzoomen und sagen, da gibt es vielleicht Potenzial.
Und da geht man dann immer tiefer und macht sich Gedanken, wer von uns ist eigentlich betroffen?
Wer ist beteiligt?
Welche Aufgaben und Ziele gibt es da?
Das ist so klassische Journey, auseinandernehmen und gucken, worüber reden wir denn jetzt hier eigentlich?
Obwohl die Journey im nächsten Schritt erst kommt, aber es geht wirklich um das Grobe.
Worauf gucken wir denn jetzt hier gerade?
Und bei der Auswahl, worauf gucken wir jetzt gerade, schauen wir da eher so in die Richtung, was hätte den größten Impact oder in die Richtung, wo können wir am meisten lernen und wo können wir uns erstmal ausprobieren?
Kommt auch so ein bisschen auf das Unternehmen an.
Das kann verschieden sein.
Also zum Beispiel kannst du eine Runde haben, da weiß der Chef, da weiß die Gruppe, das ist die Cash Cow, das macht den größten Umsatz, da müssen wir als erstes reingucken.
Oder die wissen, da gibt es die meisten Probleme, da haben wir immer Probleme an der Stelle, da sollten wir als erstes reingucken.
Oder, oh mein Gott, da ist gerade so viel Potenzial.
jeder über dieses Thema redet.
Es gibt ja so KI-Hype-Themen und man hat zum Beispiel dieses Thema gerade irgendwie, dieses Problem oder diese Möglichkeit, weil man in dieser Domäne unterwegs ist und dann sagt man, wir sollten uns das angucken, weil wir glauben, da ist so eine low-hanging fruit, mit der wir gerade ziemlich viel reißen können.
Vielleicht kannst du das gerne noch ergänzen, aber das sind so verschiedene Möglichkeiten, wie sich so ein Workshop halt entwickeln kann und es ist sehr, sehr individuell.
Ja, genau.
Kann ich so bestätigen.
Ich denke, was immer ein ganz guter Indikator sein kann für den Einstieg, ist auch ein bisschen die Unternehmensziele oder die Strategie, je nachdem, wie ausgereift das schon ist.
Wenn man sich etwas vorgenommen hat als Unternehmen oder vielleicht auch als Abteilung oder Team, zu schauen, okay, was haben wir uns für dieses Jahr vorgenommen und dann für sich zu bewerten, gibt es etwas in unserer Domäne, in diesem Bereich, wo wir etwas verbessern wollen, wo wir Mehrwert stiften wollen.
Du hast eben gefragt, dass nach dem Impact.
Und auch im Verhältnis zum Aufwand.
Das kommt nachher auch ab dem dritten, also eigentlich im vierten Schritt.
Aber in der Regel ist es oft so, wir wissen eigentlich schon, in welchem Bereich, wo wir Handlungsbedarf haben.
Das heißt, ich gehe auch nicht sehr unvorbereitet in diesen Workshop rein, sondern ich bereite schon mal vor, okay, was sind unsere User Journeys, was sind unsere Pain Points.
Gibt es noch etwas, was ich vorbereiten müsste, bevor ich da reingehe in dieses Mapping?
Das sagst du jetzt wieder, das ist auch sehr individuell.
Es kommt ein bisschen darauf an, man könnte sich auch einen Prozess angucken.
Dann müsste man vorbereiten, welchen Prozess, welchen Teil des Prozesses will man sich anschauen.
Da kann man zum Beispiel vorgeladert ein Event-Storming zum Beispiel machen.
Das wäre eine Sache.
Oder ich weiß nicht genau, welche Journeys wir uns rausgreifen sollten.
Dann müsste man nochmal ein bisschen mit dem Team, mit dem Produktteam irgendwie eine User-Journey ausarbeiten oder eine User-Journey irgendwie sich rausgreifen.
abschauen, welche Domänen sind denn Cash-Cross?
Also man kann ganz, ganz viel vorbereiten, um irgendwo so einen Ankerpunkt zu haben, wenn die Gruppe, die da arbeitet, also vielleicht mal so vom zeitlichen Rahmen her, sollte der gesamte Workshop so vier Stunden dauern.
Ja, und das lebt von der Reduktion.
Das heißt, man muss sich schon sehr konkret die Sachen erarbeiten.
Welche Domänen gibt es?
Welche Journeys gibt es innerhalb der Domänen?
Und welche Leute, am besten weiß man das schon, sind denn davon betroffen?
Das ist auch wichtig.
Und wie sieht es mit den Teilnehmenden aus?
Also ich höre raus, wir brauchen auf jeden Fall Leute aus dem Business, wir brauchen Domain-Expertinnen, brauchen auch Leute von der IT, weil irgendjemand muss sich ja auch damit auskennen, welche Möglichkeiten gibt mir denn KI?
Das heißt, theoretischerweise bräuchte ich auch eigentlich eine KI-Expertin, damit überhaupt ein Horizont aufgemacht werden kann, was denn alles möglich wäre.
Da gibt es von mir ein klares Jein.
Warum ein klares Jein?
Also natürlich setzt ein bisschen die Zusammensetzung des Workshops auch den Scope oder grenzt das ab, was ich mir anschaue.
Ich bin immer ein Fan davon, wenn du zunächst einmal ein bisschen Leute mit so einem gewissen Überblickswissen hast.
Das können Product Owner sein, das können Architekten sein.
Jetzt hast du eben IT gesagt.
Es gibt bei der IT immer auch etwas, was man oft beobachten kann, je nachdem, wen du dort hast, dass du erstmal so hörst, was nicht geht oder warum es nicht geht.
Ja, das ist wichtig, aber nicht zu Beginn.
Weil hier geht es ja auch um einen kreativen Prozess, Ideen zu entwickeln und erstmal zu schauen, was geht unter, sagen wir mal, vielleicht idealen oder guten Voraussetzungen.
Das, was nicht geht, wo die Hindernisse sind, das kommt später.
Das darf nicht ignoriert werden.
Aber gerade zu Beginn, weil sonst nimmst du so ein bisschen natürlich auch die Dynamik daraus.
Deswegen die gerade eben von dir so genannten Rollen, das trifft schon eigentlich ganz gut, wenn du diese Person, also was Cross-Volutionales am Tisch bekommst.
Natürlich kriegt man das nicht immer.
Das ist klar, im Unternehmens-, im Konzernkontext und die Leute mal einen Tisch zu bekommen, wenn das so einfach wäre, das wäre schön.
Da, wo es nicht möglich ist, da empfehle ich immer Annahmen zu treffen oder vielleicht diejenigen vorher mal ein bisschen so zu interviewen, abzuholen an der Stelle.
Ich würde das gerne nochmal ergänzen.
Also wenn wir zu Kunden gehen, dann machen wir das so, dass wir uns, ich habe eben gesagt, irgendwie vier Stunden hat der Workshop irgendwie Zeit.
Wir versuchen dann aber so zwei Stunden lang einfach so einen Überblick mitzubringen.
Also erstmal so grundsätzliches Verständnis von was ist Gen.ai, was macht es und so weiter.
Also eine Erklärung, dass wir einfach alle vom Gleichen sprechen und alle ein gleiches Verständnis haben.
Ja, so Cases, also was ist denn so möglich?
Also auch gerne auf den Bereichen, in denen die Kunden irgendwie unterwegs sind.
Also irgendwie Beispiele mitbringen, die so ein bisschen das ganze Denken anregt, dann später für so eine Ideation-Phase.
Weil, Anja, du hast es eben gesagt, du brauchst ja jemanden, der irgendwie sagt, was eigentlich möglich wäre.
Und ich finde, es ist schon wichtig, dass man, um die Köpfe zu öffnen, auch so ein bisschen Input liefert.
Guck mal, das ist möglich, das wären so Use Cases.
Und das ist das, was wir machen.
Und wir können halt nur empfehlen, dass ob das jetzt eine KI-Expertin oder irgendjemand ist, dass es einen in der Gruppe gibt oder zwei oder eine Initiative, die man so ein bisschen...
der ganzen Gruppe zeigen, guck mal, das kann man alles machen.
Guck mal, das macht die Konkurrenz oder das Mitbewerber oder wie man das nennen kann.
Oder das könnte man auch machen.
Dass man so ein bisschen die Köpfe halt geöffnet bekommt, dass nicht einfach irgendwie wahllos irgendwelche Zauberideen da kommen, die nicht zielführend sind.
Und das ist aber sehr, sehr wichtig, was du da angesprochen hast.
Also es sollte auf jeden Fall so ein gleiches Verständnis von der Sache herrschen und erste so Inspirationsquellen irgendwie gefunden werden.
Okay, das ist also die erste Phase in diesem Workshop.
Könnt ihr nochmal grob die Struktur beschreiben?
Also wie viele dieser Phasen gibt es?
Dann können wir nochmal detaillierter in die einzelnen Phasen reingehen.
Ja, insgesamt haben wir fünf Phasen, die du durchläufst.
Wir haben jetzt gerade schon über das Thema Domain gesprochen.
Also jede Phase wird eigentlich von so einer Leitfrage geleitet.
Die Domänephase, da geht es darum, dass die Leitfrage, in welchem Bereich oder Prozess arbeiten wir.
Das haben wir gerade schon so ein bisschen besprochen.
Danach kommen wir zu der Journey.
Das ist immer sehr hilfreich, weil du mal wirklich anhand dessen, was ein User oder eine Kollegin, Kollege in dem, was sie tut, erfährt, wie so der Ablauf ist.
Also da ist die Leitfrage in diesem Ablauf, in diesem Prozess und dieser Journey, welchen Mehrwert wollen wir hier heben oder welche Ineffizienzen wollen wir auflösen?
Da befasst man sich.
Diese beiden Phasen kannst du eigentlich betrachten als den Problemraum.
Wir öffnen erstmal den Problemraum.
Wo sind hier eigentlich die Herausforderungen und wo haben wir schon so erste Indikatoren, wo wir einen Mehrwert schaffen können?
Dann kommen wir zur Ideation.
Das ist sicherlich mit die kreativste Phase.
Jetzt geht es nämlich darum zu sagen oder die Leitfrage zu beantworten, welche KI-Ansätze können hier den größten Unterschied machen?
Warum ist das so wichtig, über KI-Ansätze zu sprechen?
Viele kommen natürlich mit Chatbots erstmal in Berührung.
Ja, das ist ein Ansatz.
Es gibt aber noch weitere daraus.
Und da geht es dann darum, wirklich den Horizont nochmal ein bisschen zu erweitern.
Und was Aminata eben sagte, zu gucken, was haben denn andere schon ausprobiert?
Was kennen sie denn?
Das ist die dritte, die Ideation-Phase.
Und dann kommt, und das ist ganz wichtig, um die Nachhaltigkeit dessen, was man hier macht, sicherzustellen, der Bereich des Impacts, also die vierte Phase.
Also welchen Wert würde die Lösung schaffen für Nutzerinnen, Teams oder das Geschäft?
Nicht verwechseln mit dem Thema, was ich eben angesprochen habe, mit dem Mehrwert.
Da geht es wirklich darum, wo können wir das verbessern?
Jetzt geht es um diesen Wert.
Warum sollten wir da zum Beispiel als Team, als Unternehmen rein investieren?
Was ziehen wir an Wert raus?
Und zugleich muss ich aber auch Aufwand mir anschauen in der Phase.
Und Aufwand, den Hinweis gebe ich immer, den werde ich wahrscheinlich nachher auch nochmal geben, Annahmen treffen.
Man kann das noch nicht bis ins kleines Detail den Aufwand da bewerten.
Da reicht erstmal eine Annahme.
Und wenn ich in dieser Impact-Phase Aufwand und Mehrwert miteinander abgeglichen habe, dann habe ich auch schon eine Priorisierung.
man wird bei diesem Vorgehen so wahrscheinlich zwei, drei priorisierte AI-Use-Cases feststellen.
Und wenn ich Impact und Aufwand entsprechend einer guten Balance habe, dann führe ich damit natürlich auch, also führe ich eine Priorisierung durch.
Und wenn ich dann, sagen wir mal, im aller, allerbesten Fall diesen einen guten AI-Use-Case habe oder dieses eine Ding, was ich angehen will, dann brauche ich die Roadmap.
Und das kommt, warum ist diese Roadmap so wichtig?
Das finde ich erstmal banal, aber das ist die fünfte Phase.
Ich habe eben Nachhaltigkeit gesagt, Weißt du, wenn man so einen Workshop macht, dann geht man wahrscheinlich an so einem Mittwoch, Donnerstag, vielleicht an einem Freitag total motiviert da raus.
Und dann kommt Montag das Tagesgeschäft und die in Anführungszeichen Realität wieder.
Und hier hilft die Roadmap.
Hier habe ich vorher, ich gehe nicht auseinander, ohne dass ich vorher gesagt habe, was nehmen wir uns jetzt vor?
Wen brauchen wir langfristig dafür?
Welche Ressourcen müssen wir allokieren?
Und wie ist der grobe Fahrplan?
Es geht nicht darum, schon einen Projektplan zu haben, aber die nächsten Schritte.
Und das ist die fünfte Phase.
Du hattest gerade von dem Problemraum gesprochen.
Wir machen erstmal einen Problemraum auf und sammeln.
Man muss sich da schon Dinge einschränken, damit der Workshop auch in vier Stunden durchgenommen werden kann und wir nicht mit einem großen Problemraum starten, der viel zu groß ist.
Oder meint ihr, nein, das ist irgendwie ein Brainstorming, was wir dann in der Ideation-Phase haben, da brauchen wir so viele Probleme wie möglich.
Das ist ja so ein bisschen Aufgabe auch vom Facilitator des Workshops, darauf zu achten, dass das nicht überhand nimmt.
Und ganz, ganz viel passiert am Anfang und das meinte ich ja auch eben, also so Workshops leben ja von der Reduktion der Sache.
Wenn man zu viel Raum hat und so viele Ideen generiert, dann wird das irgendwann nicht mehr gut, weil man dann einfach nur noch macht.
Und ich glaube, wenn man am Anfang schon in dieser Domain-Phase, was gucken wir uns jetzt eigentlich an für diesen Workshop, so reduziert wie möglich bleibt, am besten wir gucken uns eine Sache an, vielleicht nur in einer Journey und nur darüber reden wir zum Beispiel heute.
Oder wir gucken uns innerhalb der Domain zwei Journeys an und das war es dann auch.
Da hat man ja schon genug Stoff, weil wenn es da irgendwelche Probleme oder Möglichkeiten gibt, Dinge zu tun, wird diese Gruppe, wenn fünf Leute Ideen produzieren, kann das schon eine Menge Zeug werden.
Das reicht dann auch aus.
Also es steht und fällt mit dem Facilitator oder mit dem Moderator des Workshops.
der dafür sorgen muss, dass am Anfang nicht zu viel in den Trichter reingeschmissen wird.
Weil sonst ist es auch nicht fokussiert.
Dann verlieren wir wieder den Fokus und den Kern der Sache.
Wir wollen uns immer fokussieren auf eine Sache und die dann machen.
Und wir können diesen Workshop ja beliebig oft wiederholen, aber in einer Reduktion, in einer reduzierten Phase.
Okay und danach kommt die Ideation und welche Methoden werden bei der Ideation Phase so angewendet?
Also simples Brainstorming und jeder schreibt irgendwelche Zettel voll oder wie läuft das?
Genau Ideation Phase, also es gibt auch, da gibt es auch wieder verschiedene Möglichkeiten.
Man könnte zum Beispiel hingehen und einfach so ein paar AI-Capabilities, also was ist grundsätzlich mit KI irgendwie möglich, einfach mal so ein bisschen an die Wand pinnen, vielleicht nochmal so ein bisschen die Beispiele irgendwie nehmen und sagen, schreibt doch einfach mal drauf los.
Alles, was euch irgendwie einfällt.
Einfach mal Brainstorming drauf los.
Jetzt haben wir aber das Ding, was ich meinte, es sind halt viele Dinge sehr neu.
Und darauf zielte ja auch deine Frage, Anja, eben ab.
Was ist denn, brauche ich nicht eigentlich eine KI-Expertin in irgendeiner Form, die sagt, was überhaupt möglich ist?
Und da hast du ja auch irgendwie recht.
Und es gibt Möglichkeiten oder Methodiken oder Dinge, die wir benutzen können, die uns ein bisschen dabei helfen.
Also entweder...
Macht man den Raum so auf, dass jemand hinpinnt?
Was ist grundsätzlich möglich?
Also was sind die Capabilities von KI?
Was kann KI eigentlich?
Macht man den Raum auf?
Man nimmt irgendwie die Ideen, die vorab gezeigt wurden, Use Cases, und spendet mal rum.
Oder es gibt, das kann ich einfach nur empfehlen, und da mache ich jetzt ein bisschen Werbung für quasi Bekannte von uns, von 33AAI, die haben so AI-Cards.
Und diese AI-Cards bilden quasi den kompletten Pool an KI-Capabilities ab und da steht auch auf der Rückseite dieser Karten, was für Use Cases man damit umsetzen kann.
Und das bildet dann auch nochmal so einen Inspiration Pool für so eine Ideation-Phase, dass man so ein bisschen gucken kann, ach guck mal, was gibt es da für Use Cases, ach guck mal, das passt dann auch vielleicht bei uns.
Und da kann man sich dann irgendwie so ein bisschen ranhangeln, wie man so eine Ideation einfach durchführen kann.
Naja, das ist ja spannend, dass es da dieses Kartenspiel gibt oder diese Karten gibt.
Auf jeden Fall, auf jeden Fall.
Also wir machen das in so einer reduzierten Variante.
Liegt einfach daran, dass ich bei vier Stunden manchmal Probleme bekomme, wenn man so ein großes Kartenset hat, dass die Leute nicht nur lesen.
sondern machen sollen.
Wir haben so eine reduzierte Variante.
Aber wie gesagt, wenn man überhaupt nicht weiß, wo man anfassen soll, dann ist das auf jeden Fall eine sinnvolle Sache.
Man kann das aber auch anders machen.
Also es ist jetzt hier keine Fremdwerbung in irgendeiner Form.
Es ist einfach nur, mir hilft es manchmal und manchmal auch nicht.
Und wie läuft das dann so praktisch bei diesen Workshops ab?
Wo seht ihr da Gefahren, dass die Leute irgendwie falsch abbiegen?
Also dass die Leute sich zu sehr selbst einschränken, weil sie sagen, nein, das wäre viel zu teuer, das zu machen.
Passiert das häufig, dass die Leute sich selbstständig einschränken oder sehr viel Hilfe brauchen, um wirklich Ideen zu produzieren?
Das geht so ein bisschen in die Richtung, was ich eben sagte, so dieser berühmt-berüchtigte ITler oder die ITlerin.
Es kommt wirklich auf die Zusammensetzung drauf an.
Zum einen, wenn du natürlich schon Erfahrung vorab gesammelt hast als Team oder einzelne Akteure im Team, dann wissen sie schon, was geht oder in welcher Gütequalität etwas geht.
Das ist das eine.
Also es kommt ein bisschen darauf an, hast du schon Leute mit relativ viel Erfahrung, dann wirst du sicherer sein können zu sagen, okay, das funktioniert oder das funktioniert nicht.
Wenn du dieses, was ich eben beschrieben habe, diese eine Rolle hast, dann kannst du natürlich auch Personen haben, die sagen, ach, das klappt aber nicht, weil Da kriegen wir dies nicht oder jenes nicht oder sowas.
Das ist dieses Hemmnis.
Diese Dinge würde ich dann aufschreiben.
Erstmal beiseite packen.
Also es kommt wirklich ein bisschen aufs Team drauf an.
Ich bin immer ein Freund davon, den Leuten erstmal zu sagen, das ist der Fantasie, der etwas freien Lauf.
Oder es spricht auch nichts dagegen, mal kurz ein bisschen zu recherchieren an vielleicht Use Cases oder vergleichbaren Dingen, die...
die in eine ähnliche Richtung gehen, so kleine Marktrecherchen zu machen, um zu sehen, okay, gibt es das wirklich?
Beobacht nur, dass man nicht direkt auf irgendwelche Marketingbotschaften da reinfällt oder irgendwelche Success-Stories an der Stelle, sondern ein bisschen tiefer zu recherchieren, was waren denn da die Erfahrungen?
Gute Indikators, wenn sie auch über die schlechten Dinge, die sie da bei so einem Use Case mal erfahren haben, berichten.
Aber nun gibt es ja natürlich...
Oftmals vielleicht Ideen, die wirklich nicht funktionieren würden, weil beispielsweise die Datengrundlage einfach entweder nicht gepflegt ist oder gar nicht da ist.
Also wenn ich mir jetzt KI-Features in einem Produkt vorstelle, die eine bestimmte Datenmenge brauchen oder die einfach Daten brauchen, die gar nicht existieren, sollte ich dann damit überhaupt weitermachen?
Sollte ich die nicht eigentlich auch schon von vornherein markieren in Form von, wäre schön, aber geht wirklich nicht, weil wir haben die Daten, nicht?
Das ist witzig, dass du jetzt über Daten redest, weil das ist nämlich genau das, was wir im ersten Workshop maximal ausschließen wollen.
Also es geht nicht darum, den Raum direkt zuzumachen.
Also wenn du weißt, du bist ein Fitnessunternehmen und willst über Backwaren reden, dann kann man jetzt erstmal sagen, okay, mach es vielleicht nicht.
Aber ich glaube, man sollte sich nicht so sehr einschränken oder sich verkopfen, haben wir jetzt die Daten oder haben wir sie nicht.
Und wir haben das explizit so beschrieben, dass wir gesagt haben im ersten Workshop, kann man sich ein bisschen Gedanken über diese Daten machen.
Man sollte das aber nachlagern, um dann zu prüfen, haben wir wirklich die Daten?
In welcher Qualität haben wir die Daten?
Das nennt man so Data Readiness Check.
Also wer ist verantwortlich für die Daten?
Sind die Daten intern, extern?
Das sind ja alles so Sachen, die man sich dann im Nachgang irgendwie stellen sollte.
Und ich finde...
Es gibt nichts Schlimmeres, als einen Ideation-Prozess abzubrechen wegen irgendwas.
Weil dann machst du die ganze Idee der Sache kaputt.
Weil auch eine Idee, die vielleicht überhaupt nicht funktionieren würde, so wie sie gerade gedacht wurde, zu einer anderen Idee führen kann, die großartig ist.
Und darum darf man sich da nicht so einschränken.
Und darum möchten wir auch im ersten Workshop gar nicht viel über Daten und Validierung.
Und ist es jetzt da oder ist es irgendwie so möglich oder hinmöglich?
Das wollen wir gar nicht machen.
Darüber wollen wir gar nicht sprechen.
Und ich glaube, das ist auch wichtig.
Und um die Frage nochmal zu ergänzen, die du eben gestellt hast, wie macht man das denn, wenn Leute einfach irgendwie zum Beispiel keine Ideen haben oder so.
Ich glaube, Leute haben immer Ideen und ich glaube, das ist auch eine, ich versuche da auch Moderatoren oder Facilitator auch wirklich zu motivieren, motiviert die Leute.
Wenn du merkst, da kommt von jemandem nicht, der weiß irgendwas oder die weiß irgendwas, die traut sich vielleicht gerade nicht, muss man sagen, jetzt mach mal, hier komm, sag mal, was ist deine Idee?
Und dann kommt da noch was.
Und ich glaube, davon lebt das einfach offen daran.
gehen, open-minded, einfach raushauen, hau einfach raus und dann kommt, glaube ich, kann auch sein, dass keine guten Ergebnisse insgesamt da rauskommen, auch schon passiert, dann müssen wir es einfach nochmal machen und sich einen anderen Use Case irgendwie so.
Ja, ich würde gerne eine Sache noch ergänzen.
Ich habe eben gesagt, vielleicht im besten Fall für dich als Team kommt da so ein Use Case raus, aber du wirst wahrscheinlich zwei, drei identifizieren.
Du wirst ein kleines Backlog vielleicht auch haben.
Und nach dem Workshop ist das ja noch nicht vorbei.
Das ist ja ein iterativer Vorgang.
Wenn du dann feststellst auf deiner Roadmap, okay, wir haben gedacht, wir kommen an diese Daten oder wir haben eine falsche Annahme getroffen.
So what?
Dann macht man nochmal einen Follow-up-Back-Workshop oder guckt sich einen anderen Use-Cases an.
Aber was wichtig ist, um das fortzuführen, das hast du einmal schon durchexerziert.
Du weißt, in welchem Bereich du bist.
Du kennst die Journey, du kennst die Herausforderungen.
Oder du kannst es vielleicht sogar schaffen, jemanden bei dieser Impact-Analyse zu überzeugen, okay, da gibt es Hindernisse an bestimmte Daten zu kommen, aber der Aufwand lohnt sich.
Weil es jetzt ein bisschen mehr als nur eine Idee im Raum ist.
Ich habe eben schon auch davor schon mal gesagt, in dieser vierten Phase, in diesem Impact, was bringt es wirklich?
Das kann auch manchmal auch aufdecken.
Ja, wir haben bisher, sind wir an die Daten nicht rangekommen oder es war zu aufwendig, aber jetzt müssen wir es, weil wir hier sagen, da ist der Wert, den wir schaffen.
Und wenn dieser Wert, also ich mache es mal ganz klar, als Unternehmen musst du schauen, wo du deine Ressourcen rein investierst.
Und wenn es sich bisher nicht gelohnt hat, in die Aufbereitung der Daten zu investieren, du aber jetzt ein Argument gefunden hast, eine gute Idee hast und auch weißt, das wird im Markt funktionieren und du hast dann, ich sage es mal, Hausaufgaben gemacht.
dann kann es sich auf einmal doch lohnen.
Deswegen meine ich, wenn du am Anfang sagst, was alles nicht geht, was in der Vergangenheit nicht geklappt hat, dann werden keine neuen Ideen entstehen.
Und das ist in der Impact-Phase ganz wichtig, weil das vermisse ich oft bei Teams, die dann natürlich sehr operativ sind, die etwas tun wollen, die aber ihre Idee, sage ich mal, bei den EntscheiderInnen im Unternehmen nicht gut gepitcht bekommen, weil sie nicht sagen können, welchen Wert sie damit für das Unternehmen schaffen oder auch für die Kundinnen des Unternehmens.
Da brechen leider viele dann doch zu früh ab.
Also ich glaube, man kann das hier auch ganz gut mal anders ausdrücken.
Das ist so ein Realitätscheck.
Nicht jede KI-Idee ist technisch vielleicht irgendwie möglich oder wirtschaftlich am Anfang irgendwie sinnvoll.
Aber diese Impact-Bewertung zwingt mich ja, ehrlich zu sein und rechtfertigen zu müssen.
Welchen Nutzen bringt dieser Aufwand?
Haben wir, ich habe es eben schon mal gesagt, diese Daten oder andere Ressourcen auch?
Das ist dieser Realitätscheck.
Und wie formuliere ich diesen Impact?
Also ich habe ja noch keine Daten, weil dieses Feature existiert ja noch nicht.
Ich kann also noch nicht sagen, das hat auf jeden Fall so einen Impact.
Das ist ja noch eine Idee.
Also wie kann ich dann voraussehen, was es für einen Impact erzeugen würde?
Vielleicht habt ihr ja Beispiele dafür.
Ja.
Eine ganz klare Empfehlung, die ich da gebe, ist, ab einer bestimmten Größenordnung eines Unternehmens hast du natürlich KPIs oder andere irgendwie messbare Ziele oder Dinge.
Oder vielleicht hast du sogar OKRs, wo du dich mit vorwärtsgewandten Dingen befasst und schauen willst, was gibt es für Veränderungen.
Und das kann ich da schon ableiten.
Ich kann eine Annahme darüber treffen, wenn wir das jetzt tun und das und jenes hätten, dann wird sich das in so vielen Prozentpunkten oder in so einer Entwicklung darauf auswirken.
Das ist ein bisschen, wie soll ich sagen, also die Startups oder Scale-Ups werden das kennen, du schreibst dir den Businessplan.
Du guckst halt, was tue ich und wie wirkt sich das aus und da kommt man so ein bisschen in dieses Fahrwasser.
Und du wirst auch nicht alles belegen können.
Deswegen ist es so wichtig, da seine Hausaufgaben zu machen.
Du musst vielleicht auch mal wirklich eine kleine Marktrecherche machen, gucken, was haben andere da schon vielleicht auch gemacht, hat das funktioniert.
Genau, so kannst du da hinkommen.
Du kannst es auch wirklich aus deinen Unternehmenszielen, aus harten Kennzahlen ableiten.
Wie will ich die positiv beeinflussen?
Was will ich da tun?
Oder die Kundenzufriedenheit eben.
Oder den Durchlauf im Service verbessern oder ähnliches.
Ich will den gar nicht widersprechen.
aber nochmal scharf ergänzen, weil ich glaube, dass die Personengruppe, die da sitzt, nicht wirklich bewerten kann, was für ein Aufwand das am Ende sein wird.
Wenn wir über Impact Effort irgendwie sprechen, indem wir das bewerten, welchen Nutzen hat das, wie aufwendig ist das, brauchen wir natürlich immer das Feedback von den Teams.
Wir brauchen das konkrete Feedback.
Der Implementierung, also das ist ganz klar.
Aber, und das ist jetzt, darum habe ich es nur scharf ergänzt, es ist, glaube ich, wichtig, dass die Menschen, die da sitzen, Ahnung von ihrem Geschäft haben.
So, und ein erstes Bauchgefühl.
Und darum ist es auch so wichtig, dass es wirklich eine sehr gemischte Gruppe ist, dass halt auch wirklich Leute dabei sind, die auch Ahnung vom Maschinenraum haben, die einfach auch mit ihren Input liefern müssen.
Tech Lead ist, ob es der KI-Expert, wer auch immer, Business Analyst, wer auch immer da sitzt, aber es müssen Leute da sein, die Ahnung von Maschinenraum haben und dann kann man sich sehr, sehr gut ergänzen und dann nimmt man halt eine Idee.
Und dann diskutiert man das.
Also das ist ja, da gibt es ja auch verschiedene Methodiken.
Ich finde immer diese Impact Effort Matrix finde ich immer ganz, ganz, ganz, ganz erfrischend, weil jeder so quasi seine Dots so da auf diese Matrix klebt.
Es ist sehr aufwendig, was meinen wir, was für einen Impact das hat und so weiter.
Und dann diskutiert man das in der Runde.
Und dann kann dann jeder auch seinen Beitrag leisten, dass man dann am Ende an einer Idee ein gutes Gesamtbild hat.
Man hat einmal quasi die Leute, die für das Business verantwortlich sind.
Und auf der anderen Seite die Leute, die für das Produkt verantwortlich sind zum Beispiel.
Und die haben die Meinung, dass das jetzt hier die Gesamtbewertung der Sache ist.
Und ich glaube, da hat man ein schönes Bild.
Das ist wirklich ein guter Punkt.
Wir haben das vorhin, glaube ich, auch schon mal erwähnt, diese Annahmen zu treffen.
Und mein Tipp ist da, wenn du die Leute aus dem Maschinenraum vielleicht nicht greifbar hast für den Workshop, Erstmal eine Annahme zu treffen, aber nachher dann eben zu validieren.
Weil es bringt auch nichts, wenn man irgendwie sagt, das könnte in einem Tag geschehen sein und nachher passt das nicht.
Das Gute ist, wenn ich diese Leute nachher aber interviewen, wenn ich die vielleicht dazuholen will, dass ich mir aber schon mal Gedanken über den Impact gemacht habe und das motiviert andere.
Weil das kennen wir auch so oft in der Softwareentwicklung oder in der IT.
Da kommt jemand und sagt, ich habe hier was.
Und je nachdem, wie lange du schon das Spiel spielst, fragst du natürlich auch so.
Wofür ist das gut?
Also warum soll ich das machen?
Und du hast aber die Antwort schon.
Du kannst sagen, hier ist der Impact.
Deswegen ist das gut.
Jetzt musst du mir nur sagen, ob es sich lohnt, den Weg weiterzugehen.
Das kann auch schon mal ein ganz anderer Nährboden sein für die Validierung von Annahmen, wenn ich Leute später im Prozess dazu hole.
Und jetzt, um das auch nochmal zu ergänzen, das Gute ist, wenn ich das einmal gemacht habe und dann bewerte, das war falsch und das lohnt sich eigentlich gar nicht, dann weiß ich das auch.
Das ist ja immer so dieses, was muss ich denn wissen, was nicht gut ist?
Das ist ja auch so eine Erkenntnis, die ich habe.
Es lohnt sich nicht, es ist zu teuer oder was auch immer.
Das ist ja auch eine Erkenntnis, die mich irgendwie weiterbringt.
Dieses, was sollte ich auf gar keinen Fall tun?
Weil es sprengt einfach jegliche Dimensionen meines Geschäfts.
Und da kommen wir dann halt auch weiter.
Und das ist so ein zentraler und wichtiger Punkt.
Die ganze Produktentwicklung, da kannst du KI wegstreichen, ist es wichtig, genau das zu tun.
Was haben wir vor und wie sinnvoll ist das jetzt hier eigentlich?
Heißt das, dass ich also auch in der Impact-Phase, wenn ich da fertig bin, um herauszufinden, was für einen Impact und was für einen Aufwand gibt es, dass ich da auch schon eine Vorfilterung vornehme und sage, okay, hier ist der Aufwand höher als der Impact und deswegen packen wir diese Idee jetzt auf den Parkplatz?
Ja, du priorisierst ganz klar.
Das ist der Weg zu priorisieren.
Weil wie Aminata gerade schon sagte, das ist ja wie ein Trichter.
Es wird irgendwie immer weniger und immer irgendwie realistischer, das anzugehen.
Und da priorisierst du ganz klar.
Und im besten Fall gehst du vielleicht auch mit einem priorisierten Backlog da so ein bisschen raus.
Genau, du musst dir das auch so vorstellen, wenn etwas keinen Impact hat, aber richtig teuer ist, warum sollte man das verfolgen?
Also was, was ich meine, das macht keinen Sinn.
Und dann sind wir schon bei der letzten Phase, die Roadmap-Phase.
Und ich kann mir vorstellen, dass man sich dann so richtige Fragen stellt.
Okay, wie machen wir das Ganze und in welchem Zeithorizont wäre das machbar?
Was gibt es da für Fragen, die man sich stellen muss, um das realistisch darzustellen, um so eine realistische Planung machen zu können?
Also wichtig ist, dass es keine Roadmap im Projektplanungsmanagement-Sinn ist.
pro Idee gedacht.
Also wie verfolgen wir diese einzelne Idee weiter?
Weil das ist ein ganz, ganz wichtiger Twist.
Es geht hier nicht darum, irgendwelche wilden Meilensteine für irgendwelche Projekte und Features zu definieren, sondern wir wollen wirklich weiter auf diese eine Idee gucken, die wir uns rausgeguckt haben und da überlegen zum Beispiel, wie geht es jetzt weiter?
Also welche Schritte sind denn jetzt wirklich notwendig?
um diese Idee zu validieren und zu testen.
Du hast ja eben auch gesagt, was ist mit Daten?
Funktioniert das überhaupt?
Kommen wir da überhaupt weiter?
Das müssen wir erstmal irgendwie definieren.
Was müssen wir denn jetzt noch eigentlich machen, damit wir da weiterkommen?
Mit welchen Leuten müssen wir sprechen?
Wer sind die Stakeholder?
Welche Ressourcen brauchen wir insgesamt dafür?
Wo sind Quick-Wins?
Was wäre so ein erster Prototyp?
muss man irgendwo niederschreiben.
Der Jill hat es eben angedeutet, wie oft man irgendwie Workshops hat und dann geht man da raus und dann geht der Alltag weiter und keiner weiß, wie man da jetzt eigentlich weiterkommt.
Und das ist wirklich sehr interessant auch zu beobachten, weil mir das sehr, sehr häufig schon aufgefallen ist.
Man macht dann schöne Workshops, gern remote.
Dann sind da schöne Miro-Boards gebaut worden.
Und am Montag kommt man ins Büro und sagt, hey, das war aber ein cooler Workshop.
Und dann ist dann aber nichts passiert.
Da passiert dann nichts weiter mit.
Die liegen dann irgendwo im Internet.
Und darum ist es so wichtig, dass wir gezielt definieren, wie kommen wir jetzt mit diesem Use Case irgendwie weiter und wie geht es jetzt konkret weiter mit der Sache.
bewährt, dass es eine Person gibt, die sich um das Vorantreiben kümmert, dass es irgendeinen KI-Beauftragte gibt oder ähnliches?
Oder würdet ihr das so wie jedes andere Feature in dem Backlog mit einordnen?
Mein Vorschlag wäre es, erst mal getrennt zu betrachten.
Es kommt aber jetzt ein bisschen darauf an, das kann natürlich Teil des Produktprozesses sein, dass man schon sehr klar im Produktteam irgendwelche Prozesse hat, in denen man Dinge abtesten kann oder wie auch immer.
Aber meistens ist es doch schon entkoppelt von der Sache.
Und wenn ich jetzt eine Idee habe und die weiterverfolge, steht bei den nächsten Schritten wahrscheinlich, ziemlich wahrscheinlich, wir müssen erstmal gucken, ob wir die Daten haben.
Oder wir müssen gucken, in was für einer Qualität wir die Daten haben.
Oder wir müssen erstmal einen Prototypen bauen.
Also letztendlich, du bist ja schon weit entfernt, noch weit entfernt davon, das irgendwo ein Produkt einzubauen.
Du musst ja erstmal einen Test machen.
KI-Prototypen bauen oder was auch immer die Idee ist.
Und für mich ist das ein separater Prozess, weil es, glaube ich, nicht Teil des Produktprozesses in den meisten Unternehmens ist, wirklich so prototypisch an Sachen ranzugehen.
Und da musst du auf jeden Fall jemanden benennen, der oder die dann verantwortlich ist, das weiterzutreiben.
Das kann ein PO sein, also der Teil des...
Produkts ist, der Teil der Domäne ist.
Das schließt das gar nicht aus, aber je nachdem, was auf der Karte steht, braucht man vielleicht ganz andere Leute, die das abtesten oder man muss erstmal mit sehr, sehr vielen Stakeholdern sprechen, die betroffen sind, bevor man überhaupt weitermachen kann.
Und darum muss bei der Roadmap definitiv stehen, wer ist für dieses Thema verantwortlich und wer kümmert sich darum, dass es da weitergeht.
Das ist immer ganz, ganz wichtig.
Ich würde da gerne noch einen Punkt ergänzen.
Das ist auch eine Beobachtung, die ich sehr oft mache bei Teams, die sowas bei einer Geschäftsführung oder bei einer Abteilungsleitung oder generell bei irgendeiner entscheidenden Instanz vorstellen.
Da ist zum Beispiel weniger wichtig, wer ist jetzt die eigentliche Person, die das weiterzieht oder das Team an sich, sondern es ist oft so, wenn diese Themen vorgestellt werden, dass dann immer Das kann man mal beobachten.
Die Frage kommt, okay, wie geht es denn jetzt weiter?
Also unter der Annahme, das schwingt ja damit, wir machen das jetzt.
Und da haben dann viele nicht weiter gedacht.
Deswegen ist das so ein kritischer Zeitpunkt.
Deswegen war das auch mit diesem Punkt, dieser Roadmap, dieser fünften Phase so essentiell wichtig an der Stelle.
Weil was dann nämlich passieren kann, ist, dass man erst mal sagt, niemand hat jetzt damit gerechnet, dass jemand fragt, wie es weitergeht.
Wir wollten eigentlich diese Idee erst mal nur platzieren.
Ja, und dass dann wieder Wochen, in bestimmten Monaten vergehen, bis man den nächsten Termin bekommt, um das weiter zu zeigen.
Und wenn man das an der Stelle schafft, dann signalisiert man Richtung Entscheidung, hey, wir haben wirklich unsere Aufgaben gemacht.
Wir brauchen jetzt vielleicht eine Projektleitung, die das jetzt mal aufsetzt und zieht.
Oder diese besagten Experten, Expertinnen, die wir bisher nicht im Zugriff hatten.
Und die Wahrscheinlichkeit, dass es dann weitergeht, ist nämlich höher, weil man sieht, okay, da ist es leichter erstmal zu sagen, wisst ihr was?
Macht das.
Geht auf die zu.
Ihr habt das Mandat.
Und bevor es jetzt anfängt, wirklich Geld zu kosten und richtige Aufwände zu erzeugen, dürfte schon mal den nächsten Schritt oder so gehen.
Der Punkt ist mir ganz wichtig, das nochmal an der Stelle herauszustellen, weil das ist etwas, was ich einfach zu oft gesehen habe, dass es dann nicht weiterging, weil man sich nicht über den nächsten Schritt schon Gedanken gemacht hat, weil man vielleicht selber gar nicht daran geglaubt hat, dass es weitergeht oder diese Frage überhaupt kommt.
Aus eurer Erfahrung von all diesen Workshops, die ihr schon gemacht habt, welche Unternehmen profitieren denn am meisten von so Chatbots, egal ob intern oder externe oder auch von Features für interne Arbeitsprozesse?
Also was habt ihr da so für Beispiele?
Welche Branchen profitieren so von welchen Arten von?
KI-Ideen.
Die meisten kommen halt nur auf diese Idee, ein Chatbot zu erstellen und gar nicht so auf andere.
Aber gibt es wirklich Unternehmen, wo so ein Chatbot eine super Idee ist und gibt es Unternehmen, bei denen ein Chatbot eigentlich die schlimmstmöglichste Idee ist?
Ich spreche jetzt mal wirklich von Unternehmen, wo es vielleicht darum geht, ich habe Prozesse, die müssen irgendwie schneller werden.
Ich muss Dokumente bearbeiten.
Ich habe ganz viele Brüche in meinen Prozessketten.
Natürlich denken die in, jetzt habe ich hier ein Chatbot und da ein Chatbot von dem Anbieter und ich habe immer wieder diese Brüche.
Da geht es darum, erst mal diese Brüche zu reduzieren oder ihnen zu zeigen, es gibt auch noch mehr als Chatbots.
Aber ich könnte mir vorstellen, da wo deine Frage hinab zielt, Richtung dieser Produkt-user-zentrischen Unternehmen, Da ist man eher offen dafür, mal auch außerhalb des Chatbots zu denken.
Das ist jetzt meine Sicht, Aminata.
Ich weiß nicht, wie siehst du das?
Hast du ein ganz anderes Weltbild da an der Stelle?
Ich habe da ehrlich gesagt gar keine global-galaktische Meinung zu, weil ich komme ja aus der Ecke, dass ich gar nicht darüber sprechen will, wie passt denn eine gewisse Sache zu wem auch immer, sondern erst mal darüber zu sprechen.
welche Sache müssen wir denn tun?
Also was müssen wir denn tun?
Welche Dinge sind denn die richtigen Dinge, die wir tun sollen?
Und wenn das am Ende ein Chatbot ist, dann ist das die Antwort auf eine Frage, die ich mal gestellt habe.
Und ich glaube, das ist so das Wichtige.
Das ist so ein bisschen vom Mindset her.
Darum kann ich diese, also was Jill gesagt hat, gar nicht weiter ergänzen, weil ich habe da jetzt gar keine richtige Antwort für dich.
Ich glaube aber, für diejenigen, das ist vielleicht nochmal an der Stelle, Die Ideation-Phase, das ist eine Phase, wo du ja auch aus der Organisation heraus viele Leute dann auf einmal Erfahrungen oder Dinge, die sie woanders schon mal erlebt, beobachtet oder Erfahrungen vielleicht mitgesammelt haben, zusammenbringen.
Also da wächst aber ein bisschen Wissen innerhalb einer Organisation zusammen.
Also wir reden jetzt hier wirklich von Organisationen mit mehreren Teams und Abteilungen, nicht so ganz kleinen Unternehmen.
Das kann schon mal diesen Horizont erweitern, weil dann kommen die einen, die kennen nur Chatbots oder denken darin, weil sie damit viel interagiert haben.
Und es kommen die anderen, die sagen, ja, Chatbot, das habe ich auch gemacht, aber mittlerweile mache ich dieses oder jenes.
Oder mache vielleicht mehr in anderen Bereichen.
Und das kann dann schon auch ein Erkenntnisgewinn an der Stelle sein, dass man sieht, ach so, Moment, es gibt doch was anderes außer Chatbots.
Ja, aber aus der Ideation-Phase heraus kann ich sagen, Da war immer alles außer Chatbot tatsächlich genannt.
Also wurde wild gedacht.
Tatsächlich auch in Nicht-KI-Lösungen, was auch okay ist, wenn man da einfach mal anders den Raum aufmacht für die Lösung eines Problems oder für die Möglichkeiten, was man da machen kann.
Aber es wurde tatsächlich immer offener darüber nachgedacht und nicht nur in der Box.
Ich glaube, es steht und fällt mit dem, was man als Input in diesem Workshop mitnimmt.
Also so die Köpfe öffnen für Möglichkeiten außerhalb von so Standardlösungen oder so, die jeder kennt.
Gibt es noch etwas, was ihr auf jeden Fall loswerden wollt für alle Interessierten da draußen, die sich jetzt damit beschäftigen möchten?
Ich hätte einen Wunsch.
Der Wunsch ist, gebt uns mal Feedback.
Meldet euch gerne bei uns über die üblichen Verdächtigen wie LinkedIn und Co.
Weil das, was wir uns überlegt haben, kommt natürlich aus den Teams, aus den Projekten, die wir begleitet haben.
Beobachtungen, die wir gemacht haben und ich weiß, da gibt es noch viel mehr und da würde mich einfach mal interessieren, ist das etwas, das hilft von der Struktur oder ist das etwas, wo vielleicht auch andere sagen, ja, aber der Aspekt ist auch noch wichtig, das sollte man auch noch betrachten.
Da würde ich mich einfach freuen, wenn wir da einfach ein Feedback aus der Community bekommt.
Und vielleicht, um das von Jill zu ergänzen, auf jeden Fall, das mit dem Feedback ist uns sehr, sehr wichtig.
Und ich möchte eigentlich nur allen meinen Mut zusprechen, Mut dazu, meinen Schritt rückwärts zu gehen.
Rückwärts ist gar nicht schlimm, einen Schritt zurück zu gehen, ist völlig in Ordnung.
Versucht über die...
Probleme, Sorgen und Möglichkeiten mal nachzudenken und nicht direkt auf Tools zu hoppen und irgendwie mit dieser Hysterie zu rennen, sondern wirklich mal durchzuatmen, aus diesem Fummo rauszukommen, sich zu fokussieren.
Und es muss nicht diese Methode sein, es muss nicht diese Sache sein.
Aber habt den Mut, kurz mal einen Schritt zurückzutreten oder zumindest mal stehen zu bleiben, durchzuatmen.
Und euch darauf zu fokussieren, worum es denn eigentlich geht.
Was habt ihr eigentlich, was ist denn eigentlich die Sache, um die es geht?
Was hat denn wirklich einen Mehrwert, den wir erzeugen wollen?
Und da möchte ich nur Mut zusprechen und traut es euch.
Es wird sich lohnen, wenn ihr wirklich den Fokus darauf richtet, die richtigen Dinge zu tun und die Dinge dann am Ende richtig zu machen.
Tolles Schlusswort.
Dann bedanke ich mich bei euch beiden für dieses schöne Gespräch und viel Erfolg weiterhin mit eurem Workshop.
Vielen Dank Anja.