„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.

Copilot hier, Automatisierung dort, neue Tools jede Woche.
Teams stehen plötzlich vor unzähligen Optionen und wissen nicht mehr, womit sie anfangen sollen. Aus Aufbruch wird Überforderung.
Die Folge:
Projekte werden diskutiert, verschoben und neu bewertet — aber nicht umgesetzt.

Deshalb haben wir „train2policy: Reden wir (nicht) über Politik?“ entwickelt – nicht, weil wir alle Antworten hätten, sondern weil wir glauben, dass Nicht-Reden manchmal gefährlicher ist als jedes schwierige Gespräch. Und weil wir Räume schaffen wollen, in denen Teams Haltung finden können – ohne Parolen, ohne Druck, mit Respekt.

In den kommenden Jahren wird der Tanz zwischen Technologie und Mensch eine zentrale Rolle spielen. Nur durch ständige Innovation können wir einen Vorsprung am Markt erreichen und halten. Innovation wird durch Technologie vorangetrieben, aber es sind die Menschen, die diese Technologien anwenden und gestalten. Noch steht der Mensch im Mittelpunkt dieses Tanzes!

In den kommenden Jahren wird der Tanz zwischen Technologie und Mensch eine zentrale Rolle spielen. Nur durch ständige Innovation können wir einen Vorsprung am Markt erreichen und halten. Innovation wird durch Technologie vorangetrieben, aber es sind die Menschen, die diese Technologien anwenden und gestalten. Noch steht der Mensch im Mittelpunkt dieses Tanzes!

Unterschiedliche Ziele – Unterschiedliche Settings 

Es gibt viele SAAS Trainings, die als Training bezeichnet werden, aber gar kein Training sind.

20 Minuten zeigen, wie ich als Service Agent Tickets erstelle und wo ich in der Wissensdatenbank die Lösung finde, reicht nicht!

Wenn man sich mit dem Thema Lernen, Wissensmanagement und Unternehmensentwicklung beschäftigt, stolpert man schnell über Begriffe wie „Lernsetting“, „Formate“ oder „Methoden“.

Grau, teurer Freund, ist alle Theorie, und grün des Lebens goldner Baum.

Trainings sind toll – Theorie bleibt es trotzdem. Trainings bieten tolle Möglichkeiten, in einer geschützten Umgebung zu üben, zu zweifeln und Fehler zu machen.