Fehlender Fokus: Warum viele KI Budgets verpuffen
In den letzten Wochen hatte ich mehrere Vorträge rund um das Thema unternehmerische Transformation durch neue Technologien.
Und eines wurde überall deutlich: Der größte Fehler liegt nicht im Mangel an Ideen – sondern im fehlenden Fokus.
Viele Unternehmen starten mit Projekten, die auf den ersten Blick sichtbar und modern wirken – etwa einem Chatbot auf der Website oder einem kleinen Automatisierungsprojekt im Marketing.
Diese Initiativen sind oft gut gemeint, bringen aber selten echten Geschäftswert. Sie binden Ressourcen, ohne wirklich etwas zu bewegen.
📊 Die Daten zeigen ein klares Muster:
Zwischen 50 und 80 % der Technologie- und Innovationsbudgets fließen aktuell in Marketing- und Kommunikationsprojekte.
In leistungsstärkeren Unternehmen dagegen gehen rund 80 % der Mittel in die Optimierung von Kernprozessen und Back-Office-Abläufen – also dorthin, wo Effizienz, Qualität und Skalierung entstehen.
Diese Unternehmen erzielen im Schnitt mehr als doppelt so hohen ROI auf ihre Innovationsinvestitionen.
Der Unterschied liegt nicht in der Technologie – sondern in der Priorisierung.
Unternehmen, die weniger, aber strategisch ausgewählte Projekte umsetzen, schaffen messbar mehr Wirkung als jene, die ihr Budget auf viele kleine Experimente verteilen.
💬 Oder einfacher gesagt:„Weniger Projekte – mehr Wirkung.“
Stattdessen sollte man so starten:
Prozesse verstehen – Kernprozesse identifizieren und dokumentieren: Wo entsteht Wert, wo gehen Ressourcen verloren?
Arbeitsschritte messen – Aufwand, Zeit und Kosten pro Prozess erfassen, um Hebel und Engpässe sichtbar zu machen.
Use Cases ableiten – Potenziale für Automatisierung oder datenbasierte Unterstützung herausfiltern.
Priorisieren & Machbarkeit prüfen – Wirkung und technische Realisierbarkeit gemeinsam mit Fach- und Technologieexperten bewerten.
Roadmap erstellen – Projekte nach Impact und Umsetzbarkeit staffeln und klare Verantwortlichkeiten festlegen.
Deep Dive: Wie eine Versicherung die Schadensfallbearbeitung neu denkt
Für einen unserer Kunden – ein mittelgroßes Versicherungsunternehmen – haben wir die zentralen Prozesse analysiert und neu aufgesetzt.
Der Fokus lag auf einem Bereich, der in fast allen Versicherungen noch stark manuell abläuft: der Schadensfallmeldung.
Heute kommen Schadensmeldungen über viele Kanäle – E-Mail, Telefon oder Online-Formular. Das führt zu mehrfacher Datenerfassung, redundanten Arbeitsschritten und Verzögerungen in der Bearbeitung.
Unser Ansatz
1. Intelligente Datenerfassung – der erste Hebel zur Effizienz
Im ersten Schritt überarbeiten wir die Erfassung eingehender Schadensmeldungen vollständig. Statt manuell Daten aus E-Mails oder Formularen zu übernehmen, werden eingehende Fälle automatisch erkannt, verstanden und strukturiert.
Automatische Erkennung von eingehenden Meldungen über alle Kanäle hinweg
Keine doppelte Datenerfassung – alle Informationen laufen zentral zusammen
Extraktion relevanter Informationen wie Versicherungsnummer, Schadensart, Ort und Zeitpunkt
So entsteht ein konsistenter, sauberer Datenfluss – die Basis für jede weitere Automatisierung.
Ergebnis
Bis zu 60 % weniger manuelle Bearbeitungszeit pro Schadensfall
Schnellere Reaktionszeiten für Kund:innen und Partner
Weniger Fehler & doppelte Arbeitsschritte
Höhere Datenqualität als Basis für Entscheidungen und Automatisierung
KI generierte Musik
Für mich war KI-generierte Musik lange eher ein Spielzeug als ein echtes Werkzeug mit praktischen Anwendungsfällen. Ich habe sie hin und wieder für Geburtstage oder kleine private Projekte genutzt – unterhaltsam, aber ohne echten Mehrwert.
Doch das ändert sich gerade. Meine Freundin arbeitet selbstständig im Marketing und organisiert Community-Events für Marken wie Peek & Cloppenburg und andere Lifestyle-Brands. Für ihre diesjährige Halloween-Party habe ich zum Beispiel einen komplett KI-generierten Song erstellt, den man gut auf Instagram und während der Feier am Freitag einsetzen wird.
Als musikalische Vorlage dienten Deutschrapper wie Nina Chuba und RAF Camora – ein spannendes Experiment, das erstaunlich gut funktioniert hat.
Nächste Woche schauen wir uns stärker die Bereiche KI Influencererstellung an.
