Von Pilot zu Impact: Wie KI-Projekte wirklich erfolgreich werden
Ein Rückblick auf Avi Elrans Präsentation und ein Blick in die Praxis mit Mariusz’ Workflow
Warum scheitern so viele KI-Pilotprojekte?
Beim Taskforce-Meeting in Österreich hat Avi Elran, CEO von Codepan, einen Vortrag gehalten, der direkt ins Schwarze traf: „AI from Pilot to Impact“.
Die zentrale Zahl: 95 % aller KI-Pilotprojekte schaffen es nicht in den Alltagsbetrieb. Warum?
- ❌ Fehlende Feedback-Schleifen – die KI lernt nicht aus Fehlern.
- ❌ Keine Integration – das Tool bleibt eine nette Spielerei ohne Workflow-Anbindung.
- ❌ Showcases statt Substanz – man zeigt etwas Schönes her, aber ohne ROI.
- ❌ Fokus auf Front-Office – während im Back-Office viel mehr Potenzial liegt.
Chancen statt Stolperfallen
Avi drehte den Blick schnell auf die Opportunitäten. KI kann weit mehr, als nur Kosten sparen.
- 💡 Dark Data heben: 80–90 % aller Unternehmensdaten sind unstrukturiert – PDFs, Mails, Scans. KI kann diesen Schatz nutzbar machen.
- ⚡ Bottlenecks automatisieren: Vertragsprüfung, Compliance, Formulare – alles repetitive Aufgaben, die Zeit fressen.
- ⏱️ Schnellere Entscheidungen: Wochenlange Prozesse können auf Stunden verkürzt werden.
- 🛡️ Compliance stärken: Audit-Trails entstehen automatisch.
Kurz: KI kann nicht nur optimieren, sondern transformieren.
Das Erfolgsrezept: Methodik statt Glück
Avi nannte vier Prinzipien, die erfolgreiche von gescheiterten Projekten unterscheiden:
- Human in the Loop – Menschen müssen die KI kontrollieren und korrigieren.
- Memory & Context – LLMs vergessen alles; Speicher wie RAG oder Vektordatenbanken geben Kontext.
- Prompt Engineering – klare, präzise Anweisungen statt vager Fragen.
- Agents – die Zukunft: Systeme, die selbst planen und Aufgaben durchführen.
Klein anfangen, aber messbar.
👉 „Wenn du es nicht messen kannst, kannst du es nicht skalieren.“
Von der Theorie in die Praxis: Mariusz’ Workflow-Demo 🎹
Nach Avi’s Vortrag hat unser VP Product, Mariusz Kreft, gezeigt, wie man das Prinzip Perception → Reasoning → Action praktisch umsetzt.
Zugegeben: vielleicht etwas zu viele Tools auf einmal – aber manchmal muss man eben ein kleines Tool-Orchester spielen 😉
Schritt 1 – Perception: Aufnehmen & Transkribieren
- Meeting oder Präsentation einfach als Audio aufnehmen.
- Tools: WhisperScript, Otter.ai, Trint – oder die Aufnahme direkt in NotebookLM hochladen (Funktion prüfen).
- Ergebnis: Ein klares Transkript.
Schritt 2 – Reasoning: Struktur & Einsichten schaffen
- Transkript in NotebookLM laden → Fragen stellen, Zusammenfassungen und Mindmaps generieren.
- Mentimeter-Daten vom Publikum dazunehmen.
- Mit AI die Ergebnisse clustern und interpretieren.
- Ergebnis: Verstandene und strukturierte Insights.
Schritt 3 – Action: Content & Pitch Deck bauen
- Inhalte in Blogpost oder Podcast einfließen lassen.
- Mit Tools wie GenSpark oder Beautiful.ai aus den Insights ein Pitch Deck erzeugen.
- Ergebnis: Fertige Storyline für Stakeholder – vom Audio bis zur Folie.
Fazit: Vom Pilot zum Impact
KI ist kein Selbstläufer. Ohne klare Methodik, Integration und Feedback-Schleifen scheitern Projekte. Mit den richtigen Bausteinen – Human in the Loop, Gedächtnis, präzise Prompts und Agents – wird aus einem Pilotprojekt echter Business Impact.
Und wie Mariusz’ Demo gezeigt hat: Mit den richtigen Workflows kannst du heute schon aus einer simplen Audioaufnahme einen Content-Hub mit Blogpost, Podcast, Mindmap und Pitch Deck entstehen lassen.
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