Felix Schlenther

Seit 2,5 Jahren sage ich, dass Microsoft alle Karten in der Hand hat, um ein starkes B2B-KI-Produkt zu bauen. Trotzdem kenne ich kaum jemanden, der sagt: „Ich arbeite super gerne mit Copilot." Das zeigen jetzt auch Zahlen:

64% der Mitarbeiter mit Copilot-Zugang nutzen es gar nicht.

Wenn Mitarbeiter zwischen Copilot, ChatGPT und den anderen großen Plattformen wählen können, entscheiden sich nur 8% (!) für Copilot.

Und das, obwohl Microsoft objektiv jeden Vorteil hat, den man sich wünschen kann.

- Distribution: Milliarden Nutzer, die täglich in Outlook, Teams und Excel eingeloggt sind.

- Daten: SharePoint, E-Mails, Dynamics, Fabric, alles liegt schon im Microsoft-Ökosystem.

- Integration: Kein separates Login oder Tool-Wechsel. Copilot ist einfach immer da, wo die Leute ohnehin arbeiten.

Keine andere KI-Plattform kommt auch nur annähernd an diesen Heimvorteil ran.

Und trotzdem haben wir gerade wieder einen Kunden, der Copilot über seinen Cloud-Vertrag nutzen muss.

Bei ihnen sehen wir:

Dieselben Agent-Setups und Workflows, die in anderen Tools problemlos laufen, kosten uns im Copilot-Ökosystem viele Stunden für das Setup und Debugging.

Und wir machen den ganzen Tag nichts anderes, als mit KI zu arbeiten.

Der Kunde hat weder das Wissen, noch die Zeit zum Debuggen. Die machen das Ding an und es muss funktionieren.

Das kriegt Microsoft bisher nicht hin.

Ich glaube mittlerweile, dass Microsoft keine Produkte bauen kann, die Menschen gerne nutzen.

Aus über 100 unterstützten KI-Initiativen im Mittelstand in den letzten 3 Jahren, kann ich sagen dass der Erfolg mit dieser einen Sache steht und fällt:

Den Führungskräften.

Jede Führungskraft hat jetzt 2 Aufgaben:

1) Selbst lernen, richtig gut mit KI zu arbeiten.

"Ich nutze den Copilot für Recherche" reicht hier nicht. Es braucht den Willen, wirklich zu verstehen:

- Welche Fähigkeiten hat KI?

- Mit welchen Fähigkeiten stifte ich Mehrwert?

- Wie kann ich beides so verbinden, dass ich einen größeren Impact habe in der Zeit, die mir zur Verfügung steht?

Das bedeutet, die eigene Rolle aus KI-Perspektive zu hinterfragen, Aufgaben in Skills und Agents überführen, und diese konsequent einsetzen.

Wer diesen Schritt nicht selbst durchlaufen hat, kann sein Team nicht ins KI-Zeitalter führen. Wie soll das gehen?

2) Dieses Potenzial auf das gesamte Team multiplizieren.

- KI-Kompetenzen im Team aufbauen

- Freiraum schaffen, um zu experimentieren

- Arbeit zwischen KI und Mensch neu aufteilen

- Konkrete Anwendungsfälle finden und umsetzen

- Prozesse so umbauen, dass KI mehr übernehmen kann

- Rollen neu definieren und menschliche Skills richtig nutzen

Das ist echte Führungsarbeit.

Und hier liegt das eigentliche Problem.

Die meisten Führungskräfte delegieren das an ihr Team und gehen nicht selbst rein.

Der Grund ist meistens "keine Zeit" - irgendwie paradox.

Wir lassen das nicht durchgehen. Führungskräfte die mit uns arbeiten, müssen selbst zu fitten Anwendern werden.

Denn nur wer sich selbst entwickelt, kann andere in die Zukunft führen.

Im KI-Kontext wird zu viel über die Technologie, Strategien oder Regulierung gesprochen und zu wenig gezeigt, was Menschen konkret damit machen.

Denn am Ende muss das Zeug GENUTZT werden 😁

Also haben Elisabeth L'Orange und ich jeweils 3 konkrete Use Cases zum nachbauen geteilt:

- Wettbewerbsmonitoring

- Skill für Strategiearbeit

- Chief of Staff Agent

- Wochen-Shutdown

- Newsletter-Briefing

- Podcast Summary

Die Hürde, um seine eigenen Routinen in KI zu überführen und Probleme viel schneller zu lösen, ist so klein wie nie zuvor.

Selbst mal machen ist wichtig.

Hört rein bei Tech & Tales und AI FIRST, wo wir unsere Vorgehensweise erklären.

P.S. unten gibts die Templates 👇

Es gibt 1.000 Wege, KI einzuführen und genauso viele, sich zu verzetteln. Nach weit über 100 Projekten in Mittelstand und Enterprise, würde ich als KI-Verantwortlicher mit diesen 5 Punkten starten:

1. Implizites explizit machen

KI hat keinen Zugriff auf Wissen, das nur in Köpfen steckt.

• Wer ist unser Kunde?
• Was ist ein gutes Ergebnis?
• Wonach treffen wir Entscheidungen?

Das muss aufgeschrieben werden. Solange es das nicht gibt, erklärt man jedes Mal von vorne und am Ende nutzt keiner KI.

2. Erst Breitensport, dann Spitzensport

Viele Führungskräfte denken direkt an riesige Use Cases und wollen Buzzword-Projekte wie eine "AI-powered Sales Experience" umsetzen. Für traditionelle Unternehmen ist das jedoch viel zu komplex.

Erst muss jede Person, die am PC arbeitet, mit KI ihren eigenen Arbeitstag produktiver machen. Dadurch sprudeln ganz automatisch Ideen für Prozessautomatisierung und komplexere Cases mit einem großen Hebel.

Guter Nebeneffekt: Über Breitensport findet man die Spitzentalente.

3. Zentrale Standards, dezentrale Umsetzung

Der häufigste Fehler: Fachbereiche werfen dem zentralen KI-Team ihre Ideen auf die Rampe und delegieren damit weg.

Das KI-Team kann Expertise, Plattformen, Methoden und Governance bereitstellen.

Aber als zentrales Team kennt es weder die Prozesse der Abteilung, noch hat es die Entscheidungsmacht, irgendetwas in einem Fachbereich zu ändern. 

Die Umsetzung muss also aus den Fachbereichen kommen, getragen von einer Führungskraft, die dafür Verantwortung übernimmt. KI in die Ziele zu integrieren, hilft :)

4. Prozesse und Systeme für KI zugänglich machen

Alle wollen Prozesse mit KI automatisieren. Aber wenn man fragt, wie der Prozess genau abläuft, kann das kaum jemand sagen.

• Wann startet er?
• Welche Daten fließen wohin?
• Was passiert Schritt für Schritt?

KI kann etwas nicht ausführen, wenn die Menschen davor es noch nicht einmal beschreiben können.

Dazu kommt: Ohne technische Schnittstellen bleibt KI ein netter Chatbot.

Prozessdokumentation und Infrastruktur sind dementsprechend BEIDES Pflicht.

5. KI-Anwendung fordern, fördern und Anreize schaffen

Es braucht ein klar definiertes Mindest-Level.

• Einfordern, was das Minimum akzeptable Level an KI-Nutzung ist.
• Fördern, indem man Zeit, Tools und Schulungen bereitstellt.
• Und einen Anreiz geben, warum jemand einen Tag pro Woche produktiver werden will.

Das können ein Bonus, spannendere Aufgaben, höheres Grundgehalt oder auch mehr Freizeit sein.

Wer das von seinem Team einfordert, aber selbst keine KI nutzt, wird scheitern. Vorleben kommt vor Einfordern.

Wer diese 5 Punkte versteht und umsetzt (!) ist 99% der Unternehmen voraus, die KI ohne klaren Fahrplan implementieren.