Erstes KI-Projekt im Unternehmen planen: ein Prozess, ein Messwert, ein Pilot

Ihr erstes KI-Projekt im Unternehmen planen Sie am sichersten um einen einzigen, eng umrissenen Prozess herum. Dieser Prozess läuft heute schon in Ihren Systemen und lässt sich zählen. Sie messen den Ist-Zustand, legen vorab einen Schwellenwert fest und lassen einen Pilot laufen. Nach wenigen Wochen entscheiden Sie anhand der Zahlen, ob sich der Ausbau lohnt.

Ein KI-Pilot ist ein zeitlich begrenzter Einsatz von KI in genau einem Prozess. Sein Ergebnis vergleichen Sie mit einer vorher gemessenen Ausgangsbasis. Eine breite KI-Strategie hat diesen Vergleichspunkt nicht. Sie beschreibt Möglichkeiten, aber keinen Moment, an dem jemand mit Ja oder Nein antworten muss.

Ein gut geplantes erstes KI-Projekt beruht auf fünf Bausteinen:

• ein Prozess mit klarer Eingabe und klarem Ergebnis,
• eine gemessene Ausgangsbasis aus Ihren eigenen Daten,
• ein schriftlich festgelegter Schwellenwert für Erfolg oder Abbruch,
• eine Kostenschätzung auf Grundlage der offiziellen Preise,
• eine namentlich benannte Verantwortung für Betrieb und Entscheidung.

Dieser Leitfaden führt Sie durch jeden Baustein. Ein durchgehendes Beispiel aus dem Kundenservice zeigt die einzelnen Schritte. Am Ende steht, was Unternehmen in Deutschland zusätzlich beachten sollten.

Der richtige erste Prozess für ein KI-Projekt wiederholt sich oft, hat ein eindeutiges Ergebnis und hinterlässt heute schon Spuren in einem System. Diese Spuren sind Ihre Messgrundlage. Ein Prozess, der nur in E-Mails und Köpfen stattfindet, lässt sich weder vorher noch nachher sauber vergleichen.

Gute Kandidaten sind Vorgänge, bei denen Mitarbeitende Texte lesen und eine Entscheidung aus einer festen Auswahl treffen. Beispiele sind das Zuordnen eingehender Anfragen zu einem Team oder das Einordnen von Leads in Zoho CRM. Auch das Vorbereiten einer Antwort, die ein Mensch vor dem Versand prüft, eignet sich. In allen drei Fällen ist klar, was richtig und was falsch ist.

Weniger geeignet sind Vorgänge, bei denen das Ergebnis Geschmackssache ist oder erst Monate später sichtbar wird. Dazu gehören Strategiepapiere, Markenkommunikation oder Entscheidungen mit rechtlicher Tragweite. Solche Vorgänge können später folgen. Für den ersten Pilot fehlt ihnen der schnelle, zählbare Rückkanal.

Prüfen Sie außerdem, ob der Prozess ohne tiefe Eingriffe in andere Systeme auskommt. Ein Pilot, der erst eine neue Datenbank braucht, misst am Ende die Integration und nicht den Nutzen der KI. Wenn Sie unsicher sind, wie weit ein Prozess automatisiert werden kann, hilft die Übersicht zu KI-Automatisierung für den Mittelstand bei der Einordnung.

Die Ausgangsbasis ist der gemessene Ist-Zustand des gewählten Prozesses, bevor irgendeine KI beteiligt ist. Ohne sie bleibt jede spätere Aussage über Verbesserungen eine Vermutung. Die Messung kostet wenig, weil die Daten meist schon im System liegen.

Wählen Sie zwei oder drei Kennzahlen, die das Ergebnis des Prozesses direkt beschreiben. Für eine Anfragenzuordnung sind das etwa der Anteil korrekt zugeordneter Vorgänge, die Zahl der Weiterleitungen und die Zeit bis zur ersten Bearbeitung. Mehr Kennzahlen machen die Auswertung nicht besser, nur unübersichtlicher.

Messzeitraum und Datenquelle festlegen

Legen Sie einen festen Zeitraum von mehreren Wochen fest, der typische Schwankungen abdeckt. Schreiben Sie auf, aus welchem System und mit welchem Filter die Zahlen stammen. Dieselbe Abfrage nutzen Sie später für den Pilot. So vergleichen Sie Gleiches mit Gleichem.

Halten Sie auch Sonderfälle fest, die heute schon Probleme machen. Dazu gehören unklare Anfragen, fehlende Angaben oder Vorgänge in einer anderen Sprache. Diese Fälle gehören später in die Testdaten des Pilots. Ein Pilot, der nur einfache Fälle sieht, liefert zu gute Zahlen.

Ein Schwellenwert ist die vorab vereinbarte Grenze, ab der ein Pilot als Erfolg gilt, und darunter als Abbruch. Er wird festgelegt, bevor der Pilot beginnt. Wer den Schwellenwert erst nach den Ergebnissen bestimmt, passt ihn unbewusst an das Ergebnis an.

Formulieren Sie den Schwellenwert relativ zur Ausgangsbasis und für jede Kennzahl einzeln. Ein Beispiel: Der Pilot gilt als bestanden, wenn die KI mindestens so oft richtig zuordnet wie das Team heute und die Zeit bis zur ersten Bearbeitung sinkt. Zusätzlich legen Sie eine Untergrenze fest, bei der Sie sofort stoppen. Ein solcher Stopp ist etwa bei einer Häufung falscher Zuordnungen in einer sensiblen Kategorie angebracht.

Vereinbaren Sie auch, was ein Zwischenergebnis bedeutet. Liegt der Pilot knapp unter dem Ziel, kann eine zweite Runde mit angepassten Anweisungen sinnvoll sein. Diese zweite Runde sollte ebenfalls ein Ende und einen eigenen Schwellenwert haben.

Wir bei Svennis schreiben den Schwellenwert mit der verantwortlichen Person auf, bevor jemand etwas konfiguriert. Wo das fehlt, sehen wir am Ende des Pilots regelmäßig Streit darüber, ob er gelungen ist, obwohl die Zahlen auf dem Tisch liegen.

Die Zuordnung eingehender Servicetickets zu einem Team in Zoho Desk ist ein typischer erster KI-Pilot. Der Prozess wiederholt sich täglich, die Teams stehen fest, und jede Weiterleitung ist im Ticketverlauf sichtbar. Damit sind Eingabe, Ergebnis und Messgrundlage vorhanden.

Der Pilot läuft in vier Schritten:

1. Ausgangsbasis: Sie zählen über den Messzeitraum, wie viele Tickets beim ersten Versuch im richtigen Team landen und wie viele weitergeleitet werden.
2. Anweisungen: Sie beschreiben jedes Team mit seinen Zuständigkeiten und geben einige echte, anonymisierte Beispieltickets mit der richtigen Zuordnung mit.
3. Parallelbetrieb: Die KI schlägt für jedes neue Ticket ein Team vor, das Team ordnet weiter selbst zu, und beide Entscheidungen werden festgehalten.
4. Auswertung: Sie vergleichen die Vorschläge mit den tatsächlichen Zuordnungen und mit der Ausgangsbasis.

Die Beispiele im zweiten Schritt haben einen Namen. Few-Shot-Prompting bedeutet, einige gut gewählte Beispiele in die Anweisung an das Modell aufzunehmen, um Format, Ton und Struktur der Antwort zu steuern. So beschreibt es Anthropic in seinen Hinweisen zum Formulieren von Anweisungen. Lange Eingaben wie ausführliche Teambeschreibungen gehören laut derselben Seite oben in den Prompt, vor die eigentliche Frage. Ein Prompt ist die Anweisung, die das Modell erhält.

Der Parallelbetrieb im dritten Schritt ist entscheidend. Kein Kunde bekommt eine falsche Zuordnung zu spüren, solange die KI nur vorschlägt. Erst wenn der Schwellenwert erreicht ist, übernimmt sie die Zuordnung selbst.

Für die meisten Aufgaben empfiehlt Anthropic, mit Claude Opus 5.5 zu beginnen. Das steht in der Modellübersicht von Anthropic und in der Anleitung zur Modellwahl. Für einen ersten Pilot ist das ein vernünftiger Ausgangspunkt, weil Sie zuerst die Machbarkeit prüfen und erst danach die Kosten optimieren.

Einige Claude-Modelle unterstützen einen Effort-Parameter. Das ist eine Einstellung, die innerhalb eines Modells Leistungsfähigkeit gegen Antwortzeit und Kosten abwägt. Bei Claude Opus 5.5 steht dieser Wert laut Anthropics Anleitung zur Modellwahl standardmäßig auf mittel. Für eine Zuordnung aus einer festen Liste reicht dieser Standard oft. Prüfen Sie das trotzdem mit Ihren Testdaten.

Auf das Ablaufdatum des Modells achten

Planen Sie den Pilot mit einem Modell, das während der Laufzeit und des anschließenden Betriebs verfügbar bleibt. Anthropic nennt für jedes Modell einen frühesten Termin der Abschaltung:

• Claude Opus 5.5: nicht vor dem 22. September 2027,
• Claude Sonnet 5.5: nicht vor dem 28. September 2027,
• Claude Haiku 4.5: nicht vor dem 15. Oktober 2026.

Wer mit Claude Haiku 4.5 plant, sollte den Wechsel auf ein neueres Modell von Anfang an einplanen. Alle aktuellen Modelle verarbeiten laut Anthropic Text und Bilder, arbeiten mehrsprachig und können Werkzeuge nutzen. Für deutschsprachige Tickets ist das eine Grundvoraussetzung.

Die Modellkosten eines KI-Piloten ergeben sich aus der Zahl der Vorgänge und der Textmenge pro Vorgang. Anthropic rechnet nach Token ab. Ein Token ist ein kurzes Textstück, in das das Modell Eingabe und Ausgabe zerlegt. Die Preise gelten je eine Million Token, getrennt für Eingabe und Ausgabe.

Die Modellübersicht von Anthropic nennt folgende Preise und Grenzen:

Die Rechnung für Ihren Pilot ist einfach. Multiplizieren Sie die Zahl der Tickets im Pilotzeitraum mit den Eingabetoken je Ticket und dem Eingabepreis. Dasselbe tun Sie für die Ausgabe. Die Teambeschreibungen und Beispiele im Prompt zählen bei jedem Aufruf als Eingabe mit.

Später lassen sich die Kosten weiter senken. Anthropic beschreibt Mehrmodell-Strategien, bei denen ein günstigeres Modell die meisten Token verarbeitet und ein leistungsstärkeres Modell nur bei schwierigen Fällen hinzukommt. Rechnen Sie außerdem die Arbeitszeit für Einrichtung, Parallelbetrieb und Auswertung ein. Im Pilot ist sie meist der größere Posten.

Jeder Baustein des ersten KI-Projekts braucht eine namentlich benannte Person. Ein Pilot ohne klare Zuständigkeit läuft weiter, obwohl niemand mehr auf die Zahlen schaut. Die fachliche Verantwortung liegt bei der Abteilung, deren Prozess sich ändert, nicht bei der IT.

Die folgende Checkliste fasst die Planung zusammen und zeigt, wer jeweils entscheidet:

Legen Sie zusätzlich fest, wer den Pilot jederzeit abbrechen darf. Diese Person braucht keine Mehrheit, sondern nur die vereinbarte Untergrenze. Wenn der Pilot später mehrere Schritte selbstständig ausführen soll, lohnt ein Blick auf den Beitrag Was sind KI-Agenten: Aufbau, Grenzen und Kontrolle.

Unternehmen in Deutschland mit Betriebsrat sollten diesen vor dem Start eines KI-Piloten prüfend einbeziehen. Nach § 87 Abs. 1 Nr. 6 BetrVG bestimmt der Betriebsrat bei der Einführung und Anwendung technischer Einrichtungen mit, die dazu bestimmt sind, Verhalten oder Leistung der Arbeitnehmer zu überwachen. Das Mitbestimmungsrecht gilt, soweit keine gesetzliche oder tarifliche Regelung besteht.

Ein KI-Pilot berührt diese Frage schnell, auch wenn er gar nicht auf Überwachung zielt. Im Beispiel der Ticketzuordnung werden Entscheidungen des Teams und der KI nebeneinander protokolliert. Lassen sich diese Protokolle einzelnen Personen zuordnen, sollten Sie das Thema früh mit dem Betriebsrat klären. Den genauen Wortlaut von § 87 BetrVG finden Sie bei Gesetze im Internet.

Kommt über eine solche Angelegenheit keine Einigung zustande, entscheidet nach § 87 Abs. 2 BetrVG die Einigungsstelle. Ihr Spruch ersetzt die Einigung zwischen Arbeitgeber und Betriebsrat. Ein Pilot, der erst in diesem Verfahren weiterlaufen darf, verliert seinen wichtigsten Vorteil, nämlich die schnelle Antwort.

Praktisch hilft eine einfache Regel: Messen Sie im Pilot den Prozess, nicht die Person, und werten Sie Kennzahlen auf Team- oder Kategorieebene aus. Das ersetzt die Beteiligung des Betriebsrats nicht, sobald das System Daten einzelnen Beschäftigten zuordnen kann, und das ist im Ticketverlauf in der Regel der Fall. Weitere rechtliche Fragen zum Einsatz von KI in Deutschland behandelt die Seite KI-Recht für Unternehmen in Deutschland. Sie ersetzt keine Rechtsberatung im Einzelfall.

Der erste konkrete Schritt ist eine Liste von zwei oder drei Prozessen, die die Kriterien aus diesem Leitfaden erfüllen. Wählen Sie davon den Prozess, dessen Daten Sie am leichtesten abfragen können. Die schnelle Messbarkeit ist im ersten Projekt wichtiger als der größtmögliche Nutzen.

Gehen Sie danach in dieser Reihenfolge vor:

1. Benennen Sie die verantwortliche Person in der Fachabteilung.
2. Messen Sie die Ausgangsbasis mit einer festen Abfrage über mehrere Wochen.
3. Schreiben Sie Schwellenwert und Untergrenze auf und lassen Sie beides von der Geschäftsführung bestätigen.
4. Wenn es einen Betriebsrat gibt, unterrichten Sie ihn schon in der Planungsphase über den geplanten KI-Einsatz. Legen Sie ihm dabei die erforderlichen Unterlagen vor, wie es § 90 Abs. 1 Nr. 3 BetrVG vorsieht. Klären Sie mit der Personalabteilung, ob zusätzlich ein Mitbestimmungsrecht nach § 87 BetrVG besteht.
5. Klären Sie vor dem Parallelbetrieb mit Ihrer oder Ihrem Datenschutzbeauftragten, welche personenbezogenen Daten die Tickets enthalten. Schließen Sie mit dem KI-Anbieter einen Auftragsverarbeitungsvertrag nach Art. 28 DSGVO ab. Prüfen Sie außerdem, auf welcher Grundlage Daten außerhalb des EWR verarbeitet werden, etwa einem Angemessenheitsbeschluss oder den EU-Standardvertragsklauseln.
6. Schätzen Sie die Modellkosten anhand der offiziellen Preise und planen Sie die Arbeitszeit ein.
7. Ergreifen Sie vor dem Parallelbetrieb Maßnahmen, die den Aufbau von KI-Kompetenz bei den Mitarbeitenden unterstützen, die mit den KI-Vorschlägen arbeiten. Das kann eine kurze Schulung zu Funktionsweise und Grenzen des Systems sein. Solche Maßnahmen verlangt Art. 4 der KI-Verordnung (EU) 2024/1689.
8. Starten Sie den Parallelbetrieb und werten Sie am vereinbarten Termin aus.

Wenn Sie vorab einschätzen möchten, wie gut Ihre Systeme und Daten für einen solchen Pilot vorbereitet sind, nutzen Sie den KI-Readiness-Check für Ihr Unternehmen. Er zeigt, welche Voraussetzungen fehlen, bevor Sie Zeit in einen Pilot investieren.