"Lass uns ein KI-Tool auswählen" – warum das der falsche erste Schritt ist
Viele Unternehmen starten ihre KI-Reise mit der Frage: Welches Tool sollen wir einsetzen? ChatGPT? Copilot? Ein eigenes Modell?
Das Problem: Wer mit einem Tool beginnt, denkt vom Werkzeug her und nicht vom Problem. Und das führt meistens zu teuren Demos, die niemand wirklich skalieren kann.
Der richtigere Ansatz: Beginne mit der Frage, welche Art von Problem du lösen willst. Denn KI ist nicht universell, sie ist extrem gut in bestimmten Problemkategorien und weniger geeignet für andere.
In diesem Beitrag zeigen wir dir die 7 Problemtypen, bei denen KI nachweislich stark ist und wie du als Unternehmen systematisch mit KI anfängst, statt dich in Frameworks zu verlieren.
Was all diese Problemtypen gemeinsam haben: Sie lassen sich alle mit einer einzigen Plattform umsetzen und zwar mit Make (make.com).
Make ist eine No-Code-Automatisierungsplattform, die KI-Workflows visuell verbindet: von der Dateneingabe über die KI-Verarbeitung bis zur Ausgabe in dein CRM, Slack, oder jedes andere Tool.
Warum die meisten KI-Projekte scheitern bevor sie überhaupt starten
Wir sehen, dass in vielen Unternehmen die KI-Initiativen unter den Erwartungen bleiben. Der häufigste Grund: der fehlende Fit zwischen Problem und Technologie. Das bedeutet nicht, dass KI nicht funktioniert. Es bedeutet, dass die falschen Fragen gestellt wurden. Statt "Was kann KI?" solltest du fragen: "Welche Probleme in meinem Unternehmen sind von Natur aus KI-Probleme?"
Genau hier setzt ein Framework an, das in der Praxis mit Hunderten von Teams entwickelt wurde: die 7 natürlichen KI-Problemtypen.
Die 7 Problemtypen, bei denen ein KI-Einsatz wirklich Sinn macht
Diese sieben Kategorien decken den Grossteil der realen Anwendungsfälle ab, in diversen Branchen wie Marketing, über Operations bis hin zum Vertrieb.
Zusammenfassung (Summarization)
KI fasst grosse Mengen unstrukturierter Informationen zusammen – automatisch, konsistent und in Echtzeit. Typisches Beispiel: Alle monday.com Service-Tickets einer Woche werden automatisch zusammengefasst und als Slack-Report verschickt. Das spart Stunden manueller Arbeit und verbessert die Transparenz im Team.
Weitere Anwendungsfälle
Auch Meeting-Protokolle, Kundenfeedback-Auswertungen, Wettbewerbsbeobachtungen und wöchentliche Status-Updates können mit KI automatisch zusammengefasst und an die entsprechenden Abteilungen, Personen oder Tools weitergeleitet werden. Dies spart enorm viel Zeit ein.
Texterstellung (Text Creation)
KI-generierter Content hat einen schlechten Ruf – zu Recht, wenn er ohne Strategie eingesetzt wird. Richtig eingesetzt erzeugt KI hochwertigen, markenkonformen Content in Sekunden. Der Schlüssel liegt im Prompting und in menschlicher Qualitätskontrolle. Die KI heute unterstützt nicht nur Text, sondern auch Bild, Video und Audio. Man kann seine Prozesse also in der Erstellung nicht vollständig an die KI abgeben, aber eine Optimierung erreichen, um schneller und einfacher Texte generieren zu lassen.
Wo du es sofort anwenden kannst
Für Blog-Drafts, Social Media Posts, Produktbeschreibungen, E-Mail-Kampagnen und viele weitere textlich basierte Aufgaben.
Klassifikation (Classification)
Du hast viele Inputs in monday.com, Asana oder einem anderen Projektmanagement-Tool –> Anfragen, Tickets, Kommentare, Bewerbungen und musst sie kategorisieren. KI macht das in Millisekunden, auch bei unstrukturierten Daten.
Wo du es sofort anwenden kannst
Idealer Use Case für Support-Ticket-Routing, Lead-Qualifizierung, Content-Tagging und Bewerbungsscreening.
Sentimentanalyse (Sentiment Analysis)
Willst du wissen, wie Kunden, Bewerber oder Nutzer auf deine Inhalte reagieren? KI erkennt Stimmungen, Intentionen und Emotionen in Texten – über alle Kanäle hinweg. Das liefert dir Signale, die manuell niemals skalierbar oder analysierbar wären.
Wo du es sofort anwenden kannst
Kunden-Reviews, Social-Media-Monitoring, Kampagnen-Feedback und auch im E-Mail Verlauf mit potenziellen Kunden.
Datentransformation (Data Transformation)
Daten in das richtige Format zu bringen, war früher mühsam und fehleranfällig. KI kann unstrukturierte oder semi-strukturierte Daten zuverlässig in strukturierte Outputs verwandeln und dies in kürzester Zeit!
Klassisches Beispiel
Aus langen Blog-Artikeln werden automatisch Social Media Posts in verschiedenen Formaten generiert. Content Repurposing, Datenmigration, Formularverarbeitung, Legacy-System-Integration und viele weitere Möglichkeiten.
Suche & Anreicherung (Search & Enrichment)
KI-gestützte Anreicherung übertrifft klassische Anreicherungstools deutlich – in Qualität, Geschwindigkeit und Skalierbarkeit. Du kannst automatisch Informationen aus dem Internet abrufen, analysieren und in deine Systeme integrieren, um bessere Entscheidungen zu treffen.
Wo du es sofort anwenden kannst
Lead-Anreicherung im CRM, Marktforschung, Wettbewerbsanalyse, Lieferantenrecherche.
Datenextraktion (Data Extraction)
Aus E-Mails, Meeting-Notizen oder Dokumenten relevante Daten extrahieren und direkt ins CRM oder andere Systeme übertragen – das ist einer der stärksten Use Cases für Go-to-Market-Teams. Kein manuelles Copy-Paste mehr, keine vergessenen Follow-ups.
Wo du es sofort anwenden kannst
E-Mail-zu-CRM-Workflows, Vertragsdaten-Extraktion, Meeting-zu-Aufgaben-Automatisierung.
Wie du jetzt konkret anfängst - der 3-Schritte-Einstieg
Theorie ist gut. Aber wie fängst du als Unternehmen wirklich an? Hier ist ein pragmatischer Ansatz, der in der Praxis funktioniert:
Schritt 1: Problem vor Tool – identifiziere ein konkretes, wiederkehrendes Problem in deinem Betrieb. Frage dich: Fällt es in eine der sieben Kategorien oben? Wenn ja, ist es ein natürliches KI-Problem und dies kannst du optimieren.
Schritt 2: Klein anfangen – wähle einen einzigen Use Case. Nicht zehn. Baue ihn vollständig auf, teste ihn, optimiere ihn und erst dann kommt der nächste.
Schritt 3: Skaliere das Muster – wenn Schritt 1 läuft, erkennst du oft weitere Anwendungsfälle, die darauf aufbauen. So entsteht ein Compound-Effekt: Jeder neue Schritt macht die vorherigen besser.
Die häufigsten Fehler beim KI-Einstieg und wie du sie vermeidest
- Zu viele Tools gleichzeitig: Fokus schlägt Vielfalt. Wähle eine Plattform und beherrsche sie, bevor du die nächste hinzufügst.
- Kein klares Erfolgskriterium: Definiere vor dem Start, was Erfolg bedeutet. Zeitersparnis? Fehlerreduktion? Umsatzwachstum?
- KI als Ersatz, nicht als Verstärker: KI ist am stärksten, wenn sie menschliche Entscheidungen unterstützt – nicht ersetzt. Halte Menschen im Loop.
- Fehlende Change-Management-Strategie: Dein Team muss mitgenommen werden. KI-Projekte scheitern oft nicht an der Technologie, sondern am Menschen.
Bereit, KI in deinem Unternehmen skalierbar einzusetzen?
Wir helfen KMUs, Marketing-Teams und Führungskräften dabei, KI-Automatisierung nicht nur auszuprobieren, sondern dauerhaft in ihre Prozesse zu integrieren.
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