Die ChatGPT-Euphorie ist vorbei – schaut endlich auf die Produktivität!

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Vor welchen Herausforderungen stehen deutsche Unternehmen in puncto GenAI im Textbereich? Und wo können Firmen ansetzen, um den Weg zur KI-Reife einzuschlagen?

„Mitarbeiter:innen wollen mit GenAI arbeiten, Unternehmen aber zögern“. Das ist die Quintessenz unserer ersten AI-Readiness-Umfrage unter Mitarbeitenden von Unternehmen aus ganz Deutschland. disruptive-Geschäftsführer Timm Rotter erklärt, wieso Unternehmen gerade jetzt gefragt sind, eine GenAI-Strategie zu entwickeln, die sich auch wirtschaftlich rentiert. Worauf es dabei ankommt, lässt sich besonders gut beim Thema Content Marketing zeigen:

„Peak AI“ – sagt Ihnen das etwas? 

Ich habe den Begriff neulich zum ersten Mal gehört – als Synonym dafür, dass wir jetzt auf dem Gipfel des GenAI-Hypes seien. Eines stimmt sicher: Nach 20 Monaten ChatGPT ist die Zeit des Staunens zu Ende und wir fangen an, GenAI deutlich kritischer zu sehen. Romantisch verklärt, könnte man das mit der Phase vergleichen, in dem in einer Beziehung die anfängliche Verliebtheit weicht und die rosarote Brille plötzlich weg ist.

Ich glaube, KI kann nichts Besseres passieren als solch ein Peak AI.

Denn es wird Zeit, dass Unternehmen sich ernsthaft fragen, wo Generative KI wirklich hilft. Wir wissen aus diversen Kundenprojekten, dass sie es tut. Zu wenige Firmen gehen dieser Frage bisher aber konsequent nach, ist mein Eindruck. Dies ist verständlich, weil es vielen – richtigerweise – zunächst darum geht, das Neue zu erklären, die Menschen mit den Tools vertraut zu machen und Berührungsängste abzubauen. „AI Awareness“ kann aber nur Schritt eins sein, denn nach einem Jahr Staunen und Testen muss es nun darum gehen, mit GenAI die Produktivität zu steigern. 

Wie groß die Defizite sind, zeigt auch eine KI-Umfrage, die wir – gemeinsam mit dem Softwareanbieter Retresco – unter Mitarbeitenden von Firmen in ganz Deutschland gemacht haben. „Wie weit sind Unternehmen bei der GenAI-Nutzung“, wollten wir wissen und haben erstaunliche Antworten bekommen. 

Kurz gesagt lautet das Ergebnis: „Mitarbeiter:innen wollen, Unternehmen zögern“. Vier Fakten dazu aus der neuen AI-Readiness-Umfrage:

  • 80 % der Beschäftigten berichten von ausschließlich oder überwiegend positiven Erfahrungen beim Arbeiten mit GenAI. Nachdem lange von der Angst vor dem „Jobkiller KI“ und Berührungsängsten die Rede war, ein überraschend hoher Wert!
  • 6 von 10 Befragten sagen, ihre eigenen Unternehmen seien in puncto KI immer noch „unreif“. 
  • Der Hauptgrund, wieso Menschen nicht mit GenAI arbeiten, ist, dass sie sich nicht befähigt fühlen. Dies wiederum erklärt sich, wenn man sieht, dass nicht einmal jede dritte Firma bisher KI-Trainings anbietet.
  • Jede:r Fünfte sieht noch keine greifbaren Business Cases für GenAI.

Darauf kommt es bei einer KI-Strategie an – Beispiel Content-Marketing

Fazit: Eine erstaunlich positive individuelle Haltung trifft auf Skepsis, wie die neue Technologie nun gewinnbringend zu nutzen ist. Hier sind die Firmen gefragt: Es wird Zeit, die Aufgaben im Tagesgeschäft zu analysieren und die Use Cases mit dem größten Hebel für GenAI herauszuarbeiten. Diese sind die Basis für eine KI-Strategie samt Tool-Set, Trainings und klarer Governance (Stichwort: AI Act), die die Produktivitätschancen von GenAI in den Mittelpunkt stellt.

Wichtig ist dabei meiner Meinung nach, nicht in die Effizienzfalle zu tappen: Wer GenAI nur zur Output-Steigerung oder -Optimierung nutzt – laut unserer Umfrage immer noch Motivation Nr. 1 –, verschenkt langfristige Potenziale.

Kostenloses Lunch&Learn zur AI-Readiness-Umfrage: „GenAI-Strategien für Unternehmen“
Wir laden ein zur offenen KI-Learning-Session mit unseren Berater:innen am Mittwoch, 11. September, 13 bis 14 Uhr. Hier anmelden, wir schicken Ihnen die Kalender-Einladung zum Teams-Meeting.

Am Beispiel Content-Marketing lässt sich das gut zeigen: Es wäre ein leichtes, mit ChatGPT jetzt schon die dreifache Menge an Intranet-Beiträgen, Social Ads oder Newslettern zu produzieren wie vor der GenAI-Zeit. Aber: „Auch mit KI hat der Tag nur 24 Stunden“, wie Jost Listemann, ein Berliner Kollege von mir, so trefflich sagt. Heißt: Niemand kann solch eine Masse an Content konsumieren.

Ich erlebe immer häufiger, wie mich – erkennbar von KI (vor)geschriebene – LinkedIn-Posts oder generische Instagram-Visuals langweilen. Die BigTechs reagieren bereits. So wird Google dem Massen-Geschäft einen Riegel vorschieben und mit einem der nächsten Updates Zuliefern von banalem Content radikal den Traffic abschneiden. 

Die AI-Readiness-Umfrage zeigt: Noch fehlt vielen Firmen die Idee, wie sie in der KI-Zukunft gutes Content Marketing machen

„AI Overview“ heißt die neue Funktion, die allerdings nicht altruistisch, sondern rein kommerziell motiviert ist: Google will die User:innen länger auf der eigenen Seite halten. Viele Antworten auf Suchfragen wird die Google-KI daher künftig unverlinkt zusammenfassen. („Wired“ beschreibt die Auswirkungen auf SEO hier sehr gut). Die zugrunde liegende Technologie ist das Googe-Sprachmodell Gemini. Falls jemand bei dieser Beschreibung an Käse denkt, der mit Klebstoff auf Pizzen zu befestigen sei: Ja, der „AI Overview“ hat anfangs einige absurde und auch gefährliche Vorschläge geliefert und Google damit wieder einmal KI-Negativschlagzeilen beschert, die Technologie aber ist nicht aufzuhalten.

Prominent verlinkt werden demnach vor allem noch jene Inhalte, die in ihrem Thema wirklich in die Tiefe gehen, die Einordnung liefern und persönliche Expertise: „Deep Content“ eben – ein weiterer neuer KI-Begriff. Die sprachliche Nähe zu „Deep Fakes“ finde ich dabei sehr passend – weil sie klarmacht, wie wir uns künftig von der KI abheben müssen.

Was das Bild mit Produktivität und KI-Strategie zu tun hat? Wir haben, passend zur AI-Readiness-Umfrage, in Midjourney „mehr Produktivität durch Generative KI“ eingegeben. Das Ergebnis ist ähnlich diffus wie die KI-Strategie vieler Unternehmen. Bild: Midjourney

Der „Peak AI“ ist insofern auch ein sehr guter Punkt für Unternehmen, den Umgang mit Content zu hinterfragen – auch das allerdings funktioniert am besten Hand in Hand mit einer KI-Strategie. Denn nach der Phase des Staunens und Testens muss es jetzt um Produktivität gehen.

Bildquelle: Midjourney/Disruptive

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