Vortrag Mike Brandt

Im Mittelpunkt dieses Trainings steht die Einführung des AI Design Sprints, einem strukturierten Innovationsprozess, der Unternehmen ermöglicht, künstliche Intelligenz (KI) gezielt einzusetzen, um Prozesse, Produkte, Dienstleistungen und Kundenerlebnisse zu verbessern. Entwickelt von der Firma 33A und inspiriert vom Google Design Sprint, ist der AI Design Sprint speziell auf die Anforderungen von KI-Projekten ausgerichtet und wurde für maximale Effizienz auf ein kompaktes Format komprimiert.

Inhalt und Zielsetzung des AI Design Sprints

Der AI Design Sprint wurde entwickelt, um die Lücke zwischen technischen und geschäftlichen Perspektiven zu schließen und Teams ohne technisches Vorwissen zu befähigen, schnell und strukturiert KI-Lösungen zu entwickeln. Der Prozess ist in mehrere Module unterteilt, die je nach Bedarf und Zielsetzung angepasst werden können:

1. AI Opportunity Mapping – eine strategische Analyse zur Identifikation von KI-Potenzialen im Unternehmen.
2. Process Automation – Schwerpunkt auf der Optimierung und Automatisierung von Unternehmensprozessen.
3. Product and Service Innovation – Entwicklung neuer oder verbesserter KI-basierter Produkte und Dienstleistungen.

Die Teilnehmer lernen die Nutzung von AI Cards kennen, einem zentralen Werkzeug im Sprint, das verschiedene KI-Anwendungen wie Bilderkennung, Datenanalyse und Informationsverarbeitung beschreibt. Diese Karten helfen dabei, spezifische Einsatzmöglichkeiten der KI für das jeweilige Unternehmensproblem zu identifizieren und zu strukturieren.

Praxisbeispiel und Interaktivität

Im Workshop wurde ein Beispiel zur Anwendung des AI Design Sprints durchgespielt: der Bewerbungsprozess der „Deutschen Bank“, speziell das Screening von Social-Media-Profilen von Bewerbern. Die Teilnehmer identifizierten Engpässe (Pain Points) im Prozess und entwickelten mithilfe der AI Cards KI-basierte Lösungen, um die Effizienz und Objektivität im Auswahlverfahren zu verbessern.

Herausforderungen bei der Umsetzung

Während der Session wurden verschiedene Herausforderungen besprochen, die Unternehmen bei der Implementierung von KI bewältigen müssen:

• Datenschutz und rechtliche Vorgaben, die den Einsatz von KI einschränken können.
• Mindset-Shift und Akzeptanz, insbesondere bei Mitarbeitenden und Führungskräften, die sich erst an die Nutzung von KI und deren Vorteile gewöhnen müssen.
• Individuelle Anpassung der KI-Lösungen an spezifische Bedürfnisse und Strukturen jedes Unternehmens, um die praktische Anwendbarkeit zu gewährleisten.

Abschluss und Q&A

In der abschließenden Fragerunde beantwortete der Trainer, Mike Brandt, Fragen zu den Herausforderungen bei der Implementierung des AI Design Sprints in weniger agilen und stärker hierarchisch organisierten Unternehmen. Er erklärte, dass das AI Opportunity Mapping ein hilfreiches Tool ist, um Führungskräfte einzubinden und strategisch abzuholen.

Zusammenfassung: Der AI Design Sprint bietet Unternehmen eine strukturierte und interaktive Methode, um KI-Potenziale zu identifizieren und konkrete Lösungen zu entwickeln. Mit einem Fokus auf Pragmatismus und schnelle Umsetzung wird der AI Design Sprint so zu einem wertvollen Werkzeug, das nicht nur Innovation fördert, sondern auch Teams aus verschiedenen Fachbereichen zusammenbringt und das Verständnis für KI verbessert.

Workshop „Prozess hin zu Anwendungsfällen“

In diesem Training lernen die Teilnehmer, wie sie Künstliche Intelligenz (KI) gezielt nutzen können, um Unternehmensprozesse zu optimieren, Kundenerlebnisse zu verbessern und strategische Ziele zu erreichen. Der Trainer zeigt konkrete Anwendungsbereiche und gibt praktische Werkzeuge an die Hand.

1. Strategische Perspektiven für KI-Einsatz

• Innovations- und Prozessoptimierung: KI kann Innovationsprozesse beschleunigen und interne Abläufe wie Supply Chain, Vertrieb oder Marketing effizienter gestalten.
• Kundenerlebnisse verbessern: KI hilft, die Customer Journey zu analysieren, Schwachstellen zu identifizieren und positive Erlebnisse zu verstärken.

2. Reflexion und Zielfindung

• Sechs Fragen: Die Teilnehmer analysieren ihre eigenen Projekte, Aktivitäten, Chancen, Herausforderungen, Zeitfresser und Schwächen, um geeignete KI-Anwendungsfälle zu identifizieren.
• Anwendungsfälle formulieren: In kurzen Statements („Ich will … damit …“) werden klare Ziele für den KI-Einsatz definiert.

3. Praktische KI-Anwendungsbeispiele

• Texterstellung und Automatisierung: KI generiert schnell Workshop-Konzepte, Angebote oder Marketinginhalte, was Zeit spart und die Qualität sichert.
• Vertriebsunterstützung: KI analysiert Verkaufsdaten und erstellt personalisierte Inhalte, um Kunden gezielter anzusprechen.
• Beratungsbots: Chatbots unterstützen als virtuelle Assistenten in Kundenservice und Vertrieb und übernehmen Routinefragen.

4. Priorisierung und Umsetzung

• Aufwand-Nutzen-Matrix: Anwendungsfälle werden nach Aufwand und Nutzen bewertet: Quick Wins (geringer Aufwand, hoher Nutzen) sollten bevorzugt werden.
• Automatisierung mit Make.com: Workflows und repetitive Aufgaben lassen sich über die Plattform Make.com automatisieren.

5. Fazit

• Klein anfangen: Mit einfachen Anwendungsfällen starten und schrittweise komplexere Projekte angehen.
• KI als Werkzeug und Sparringspartner: KI ist nicht immer die Endlösung, kann aber als kreativer Impulsgeber und Effizienzverstärker dienen.

Zusammengefasst: Das Training bietet eine strukturierte Herangehensweise, um KI strategisch und praktisch im Unternehmen einzusetzen – von der Identifikation relevanter Anwendungsfälle bis zur Automatisierung von Prozessen.

Hier findest du alle Materialien für dieses Modul: