Schluss mit der KI-Prokrastination: Drei Cases, die zeigen, wo echte Effizienz vergraben liegt
2026 wird angeblich das Jahr, in dem KI zum Effizienz-Booster wird. Das war zumindest das Mantra diverser Neujahrs-Newsletter. Doch die Realität in vielen Firmen? Ratlosigkeit. Weil man nicht weiß, wo man bei den scheinbar so vielen Möglichkeiten starten soll. Timm Rotter, Gründer der Münchner Beratung disruptive, erklärt in „KI für Könner“, wieso KI-Effizienz manchmal dort lockt, wo man sie gar nicht erwartet. Hier lesen Sie die extended Version wie gewohnt paywallfrei.
Steigt der Puls schon? Gehören Sie auch zu denen, die sich als Vorsatz 2026 in Sachen KI-Nutzung ganz groß „Effizienz steigern” aufgeschrieben haben? Und die jetzt nach zwei Monaten merken, dass das trotz aller KI-Innovationen um uns herum (von Moltbook bis zu den neuen Google-Modellen) so einfach nicht ist.
Vielleicht helfen Ihnen dann die Erfolgsgeschichten von drei Unternehmen, mit denen wir arbeiten:
Alle drei waren bei unserem ersten KI Hackathon „Hack The Mittelstand“ im Herbst dabei, wo wir Mittelständler mit jungen KI- und IT-Expert:innen (aka „Hacker“) zusammengebracht haben. Die Unternehmen lieferten die realen Probleme zu, die Hacker die Tech-Kompetenzen. Am Abend hatte jedes Team einen fertigen KI-Prototypen entwickelt.
Was mich besonders freut, ist, dass mehr als 50 % der Firmen die von „ihren“ Hackern gebauten Lösungen inzwischen in den Alltag integrieren. Warum: Weil sie es damit schaffen, Effizienz und Produktivität wirklich zu steigern.
Dazu zählen auch die drei erwähnten Firmen, die besonders gut als Erfolgsstorys taugen, eben weil ihre Probleme erst mal so KI-fern wirken. Und zugleich sind es Pain-Points, die jedes Unternehmen hat.
Präzise Prognosen: Wenn die KI zum Kalkulations-Profi wird
Firma 1 tat sich bisher schwer, den Aufwand für künftige Projekte zu prognostizieren.
Das Problem: Historische Zeiterfassungsdaten waren da, aber manuell aufgrund der schieren Masse und fehlender Struktur nicht auswertbar. Die Lösung der Hacker: Ein klassisches Regressionsmodell für die Zahlen, kombiniert mit einem LLM als semantischem Übersetzer, der versteht, welche neue Anfrage zu welchem alten Projekt passt. Die Kunst dabei war, einer KI beizubringen, verschiedene Projektarten zu erkennen und zu unterscheiden. Inzwischen lässt sich der Aufwand neuer Projekte in wenigen Minuten vorhersagen.
Die Firma nutzt dieses System jetzt, um Juniors zu helfen, Kostenvoranschläge zu erstellen. Und während die Juniors dazu lernen, verbessert sich auch das System durch die neuen Daten.
Das Interessante: Hier ist ganz wenig Generative KI (also ChatGPT & Co) im Spiel. Der echte Hebel ist Machine Learning – etwas, das im aktuellen Tech-Hype oft zu wenig Aufmerksamkeit bekommt.
Bye-bye Beleg-Chaos: Der digitale Türsteher entlastet den Projektmanager
Bei Firma 2 floss aufgrund des Geschäftsmodells bisher sehr viel Zeit in den Abgleich von Rechnungen und Angeboten. Für jedes Projekt wird ein Dienstleister vor Ort engagiert, der die Installation übernimmt. Aufgrund des rasanten Wachstums braucht es oft neue Lieferanten, deren Angebote und Rechnungen verglichen werden müssen. Verkompliziert wird das Procurement dadurch, dass viele Teilrechnungen reinkommen.
Als Prototypen entwickelten die Hacker eine automatische Rechnungsprüfung. Die KI fungiert hier als „digitaler Türsteher“: Per OCR (Texterkennung) werden Daten extrahiert und abgeglichen. Das System winkt Standardfälle durch und markiert Unstimmigkeiten direkt im PDF für den Projektmanager, den „Human-in-the-loop“. Der aber muss sich nur noch einen Bruchteil der Rechnungen ansehen: Die Maschine übernimmt das Wühlen im Heuhaufen, der Mensch entscheidet nur noch bei den Nadeln.
Falls der Rechnungsbetrag außerhalb einer definierten Spanne liegt oder Projekte absehbar ins Minus laufen, schlägt das System Alarm und bittet um eine Prüfung – alles mit verlinkten und kommentierten Quelldokumenten.
„Die KI erkennt, was sie freigeben kann, aber auch, wo ein echter Experte nötig ist. So viel Automatisierung wie möglich, und so viel menschliche Kontrolle wie nötig“, hat mir mein Kollege David Zimmer erklärt, unser eigener „Chef-Hacker“ im disruptive Team. Das Besondere ist das Zusammenspiel von Datenverarbeitung, GenAI zur Texterkennung und das Mitdenken des „Human-in-the-Loop”.
Chatten mit Excel: Schluss mit der Fünf-Tage-Warteschleife
Projekt 3 ist ein Semantischer KI-Layer, der das bisher „absurd aufwändige“ (O-Ton) Finanz-Controlling eines Hackathon-Kunden effizienter macht. Kurz gesagt, kann das Unternehmen jetzt mit der Gesamtheit seiner Excel-Tabellen chatten.
Statt komplexe Analysen per Ticket ins ferne Konzerncontrolling zu schicken und fünf Tage auf das Excel-Sheet zu warten, chattet das Team jetzt direkt mit seinen Daten. Ergebnis nach 10 Minuten statt 120 Stunden – bei identischer Qualität. Sätze wie: „Die Daten haben wir gerade nicht vorliegen“, gibt es dort quasi nicht mehr.
Die 48-Stunden-Formel: Wie Sie den KI-Stau auflösen
Ich erzähle gerade diese Cases, weil man daraus drei Dinge lernen kann.
- Wer mit KI Effizienz steigern will, muss zunächst diejenigen Abläufe finden, bei denen Mitarbeitende unnötig viel Zeit in repetitiven, datenbasierten Prozessen vergeuden. Hier stecken die Produktivitätshebel.
- Ein KI-Prototyp lässt sich heute, wenn die richtigen Leute mit den richtigen Tools arbeiten, in ein bis zwei Tagen aufsetzen. Natürlich ist dieses „Minimal Viable Product“ noch lange nicht serienreif, aber ohne allzu großes Investment lässt sich live miterleben, ob echtes Business-Potenzial vorhanden ist.
- Der Prozess ist das eigentliche Produkt: Entscheidend ist, dass man startet. Es geht nicht nur um das Tool, das herauskommt, sondern um den Beweis, dass Ihre Organisation in 48 Stunden von der Idee zum lauffähigen Code kommen kann.
Haben Sie auch so einen „Pain Point“, der in Ihrer Schublade verstaubt? Am 5. Mai bringen wir in München beim zweiten „Hack The Mittelstand“ wieder Probleme und Lösungen zusammen. Acht Plätze für Firmen, 40 Hacker, null Bullshit.
Interesse? Einfach kurze Mail an timm.rotter@disruptive-muenchen.de – ich melde mich.
Bei uns finden Sie für Ihr Team die passenden Seminare
In unseren individuellen KI-Seminaren lernen Einsteiger und Profis den praktischen Einsatz von GenAI, üben den Umgang mit relevanten Tools und erfahren wichtige Hintergründe – auf Deutsch oder Englisch.
