KI im Management-Alltag – Praxisleitfaden

Framework für den Einsatz von KI

Um KI gezielt einzusetzen, hilft ein 3-stufiges Vorgehen:

Analyse: Wo KI am meisten entlastet

• Zeitfresser identifizieren:

  • Meetings, E-Mails, Reportings, Genehmigungen

• Entscheidungs-Engpässe erkennen:

  • Marktanalysen, Forecasts, Budgetentscheidungen

• Strategische Chancen prüfen:

  • Innovation, Wettbewerbsmonitoring, Mitarbeiterbindung

    
    

Auswahl: KI nach Einsatzfeldern

Einsatzfeld	KI-Lösung/Tool	Nutzen
Meeting-Management	Otter.ai, Fathom, Teams Copilot	Protokolle, To-dos, Zusammenfassungen
Reporting & Analytics	Power BI + AI, Tableau GPT	Dashboards, Vorhersagen, Abweichungsanalysen
Dokumentenassistenz	ChatGPT, M365 Copilot, Notion AI	Berichte, E-Mails, Präsentationen
Workflow-Automation	UiPath, Zapier AI	Genehmigungen, Statusmeldungen, HR-Prozesse
Markt-/Wettbewerbstrends	AlphaSense, Crayon	Frühwarnungen, Trendberichte
HR & Leadership	Peakon, Retorio, LinkedIn Talent Insights	Stimmungsanalyse, Recruiting, Learning

Implementierung: Lean Start

• Mit 1–2 Bereichen starten, die sofort spürbaren Mehrwert bringen

• Pilotgruppe im Management testet Tools und gibt Feedback

• Quick-Wins zuerst, dann Rollout

Quick-Win-Plan: KI in 30 Tagen

Woche 1 – Orientierung

• 2–3 Tools auswählen (z. B. ChatGPT + Otter.ai + Power BI AI)

• Kurze Use-Case-Workshop: „Wo verlieren wir aktuell am meisten Zeit?“

• Ziel: Top 3 Pain Points festlegen

Woche 2 – Pilot starten

• Daily Use Cases testen:

  • E-Mails zusammenfassen (ChatGPT/M365 Copilot)

  • Meeting-Mitschnitte & To-dos automatisch erstellen (Otter.ai/Fathom)

  • Erste Dashboard-Insights generieren (Power BI AI)

• Erfolgskriterien definieren: Zeitersparnis, bessere Entscheidungsbasis

Woche 3 – Integration & Feedback

• Ergebnisse im Management teilen

• Erste automatisierte Reports oder Workflows einführen

• Feedbackrunde: Was funktioniert? Wo fehlen Daten/Anbindungen?

Woche 4 – Skalieren

• Nächste 2–3 Prozesse automatisieren oder KI-unterstützt machen

• Entscheidungsvorlagen oder Marktupdates von KI erstellen lassen

• Erste ROI-Schätzung: Stundenersparnis × Teamgröße

Erfolgsfaktoren

• Klein anfangen, schnell testen, dann skalieren

• Mitarbeiter einbinden: Akzeptanz steigt durch Transparenz und Training

• Datensicherheit beachten: Vor allem bei sensiblen Dokumenten

• Regelmäßig evaluieren: Welche Aufgaben können KI-gestützt werden, welche nicht?