Im Februar der Workshop, im April der Pilot, im Juni die Präsentation im Vorstand. Und im November fragt jemand, was daraus geworden ist - Antwort: nichts. Warum funktionierende KI-Projekte trotzdem scheitern.

Die meisten KI-Piloten scheitern nicht an der Technik. Sie funktionieren, die Zahlen sehen gut aus, alle sind zufrieden und trotzdem gehen sie nie produktiv. Anke Precht spricht mit Andreas Schrade darüber, warum das der Normalfall ist und nicht die Ausnahme.

Der Kern: Ein Pilot und ein Betrieb beantworten zwei verschiedene Fragen. Der Pilot beweist, dass die Technik funktioniert. Er beweist nichts darüber, ob ein Unternehmen sie auch betreiben kann. Und das ist die schwierigere Frage.

In der nächsten Folge: Sie haben sechzig Ideen aus dem Workshop — wie kommen Sie auf drei? Über Auswahlkriterien, die tatsächlich funktionieren.

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AI-native im Handwerk – passt das überhaupt zusammen?

Wer „AI-native" hört, denkt an Software-Startups, nicht an Heizungsbauer, Elektriker oder Schreiner. Anke Precht und Andreas Schrade räumen in dieser Folge mit diesem Vorurteil auf.

Denn AI-native bedeutet nicht, dass ein Unternehmen KI verkauft, sondern dass es seine Abläufe so denkt, als stünde KI überall als zusätzliche Arbeitskraft zur Verfügung. Die handwerkliche Arbeit bleibt dabei Handwerk – keine KI montiert eine Wärmepumpe. Aber rund um diese Arbeit steckt enorm viel Informationsarbeit: Anfragen, Terminplanung, Angebote, Material, Dokumentation, Nachkalkulation.

Andreas zeigt an konkreten Beispielen, was sich dadurch ändert: Der Monteur bekommt statt „Heizung kaputt bei Müller" gleich Gerätetyp, Fehlercode, Foto und wahrscheinliche Ursachen aufs Tablet. Aus fünf Sätzen ins Smartphone entsteht ein Angebotsentwurf. Die Baustellendokumentation fällt als Nebenprodukt der Arbeit an, statt abends mühsam rekonstruiert zu werden. Und das Erfahrungswissen vom langjährigen Kollegen bleibt im Betrieb, auch wenn er in Rente geht.

Warum gerade kleine Betriebe besonders profitieren können, wo die Grenzen bei Verantwortung, Sicherheit und Datenqualität liegen, und warum „alles automatisieren" der falsche Ansatz ist – darum geht es in dieser Folge von IT fürs Business.

Die fünf wichtigsten Vorteile im Überblick:

• Weniger Verwaltungsaufwand bei Angeboten, Dokumentation und Standardkommunikation
• Bessere Einsatzplanung, weniger Leerfahrten und zweite Termine
• Wissen bleibt im Unternehmen und wird schneller weitergegeben
• Schnellere Antworten und besser vorbereitete Services für Kunden
• Eigene Daten nutzen, um Preise, Auslastung und Profitabilität zu steuern

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Selber betreiben oder einkaufen? Und wann Fine-Tuning wirklich Geld spart

Nach der Folge über die sieben Hebel gegen zu hohe KI-Kosten kam eine Rückfrage besonders oft — in zwei Varianten: „Wäre es nicht günstiger, das Ganze selbst zu betreiben?" und „Sollten wir nicht ein eigenes Modell trainieren?" Beide Fragen sind berechtigt. Man sollte sie nur nicht zu früh stellen.

In dieser Folge betrachten wir folgende zwei Kernfragen:

Eigenbetrieb oder Anbieter? Und lohnt sich ein eigenes Modell? Andreas Schrade und Anke Precht zeigen, warum Eigenbetrieb eine Auslastungsfrage ist und keine Preisfrage und warum Fine-Tuning Verhalten beibringt, nicht Wissen. Mit klaren Schwellenwerten, dem oft übersehenen Zwischenweg über offene Modelle in der EU und vier Gründen, die Finger davon zu lassen.

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