„Unser neuer KI-Chatbot beantwortet jetzt alle Fragen.“
Klingt gut. Bis die erste Antwort kommt.
Denn viele Unternehmen erleben gerade genau das:
Der Bot antwortet freundlich, aber widersprüchlich, unvollständig oder einfach falsch:
Das Problem ist oft nicht die KI.
Sondern das Wissen dahinter.
Denn in vielen Unternehmen liegt Information überall:
im CRM,
in SharePoint,
in Confluence,
in Jira oder Rovo,
in alten PDFs,
in Excel-Dateien,
in Teams-Chats —
und zusätzlich oft nur in den Köpfen einzelner Mitarbeitender in unterschiedlichen Abteilungen.
Jede Plattform enthält einen Teil der Wahrheit.
Aber keine das vollständige Bild.
Die Folge:
Unterschiedliche Quellen liefern unterschiedliche Antworten.
Zurzeit wird viel über AI Scores gesprochen.
Über die Frage, wie intensiv Mitarbeitende KI nutzen. Wie viele Prompts sie schreiben. Wie viele Tokens sie verbrauchen. Wie oft sie Chatbots, Copilots und Agenten in ihren Arbeitsalltag einbauen.
Manche Unternehmen feiern hohe Nutzungszahlen bereits als Fortschritt.
Wir bei StackofStones fragen uns:
Ist das wirklich Fortschritt?
„Unser KI-Pilot war erfolgreich.“
Und jetzt?
Genau hier bleiben aktuell viele KI-Projekte hängen.
Der Workshop lief gut.
Der Prototyp funktioniert.
Die Präsentation überzeugt.
Wenn Mitarbeitende hören:
„ChatGPT kann deine Arbeit machen.“
… entsteht selten Motivation.
Sondern erstmal Reaktanz. 👀
Nicht weil Menschen gegen KI sind.
Sondern weil niemand gerne ersetzbar wirken möchte.
Genau deshalb scheitern aktuell viele KI-Initiativen nicht an der Technik —
sondern an Kommunikation, Unsicherheit und fehlender Orientierung.
Wenn Mitarbeitende hören:
„ChatGPT kann deine Arbeit machen.“
… entsteht selten Motivation.
Sondern erstmal Reaktanz. 👀
Nicht weil Menschen gegen KI sind.
Sondern weil niemand gerne ersetzbar wirken möchte.
Genau deshalb scheitern aktuell viele KI-Initiativen nicht an der Technik —
sondern an Kommunikation, Unsicherheit und fehlender Orientierung.