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Was passiert in einem guten KI-Workshop?

Aufbau, Phasen, Teilnehmer, Output: Was einen guten KI-Workshop ausmacht — und was ihn von einer reinen Strategie-Diskussion oder einer Tool-Demo unterscheidet.

Im Kompetenzfeld ki-beratung

Einführung

Ein KI-Workshop ist kein Vortrag. Auch keine Tool-Demo. Und keine reine Strategie-Diskussion. Er ist ein strukturiertes Format, an dessen Ende eine bewertete und priorisierte Use-Case-Liste sowie eine umsetzbare Roadmap steht — als Grundlage für konkrete Entscheidungen.

Was einen guten KI-Workshop ausmacht, sind drei Dinge: die richtigen Teilnehmer, eine klare Methodik und ein dokumentiertes Ergebnis, das das Unternehmen ohne weitere Hilfe weiterführen kann.

Wer dabei sein sollte

Die Teilnehmer-Auswahl ist oft entscheidender als die Methodik. Empfohlen:

  • Geschäftsführung oder Bereichsleitung — sonst fehlt am Ende die Investitions-Entscheidungs-Autorität
  • Ein bis zwei Fachbereichs-Vertreter mit operativer Erfahrung — sie kennen die echten Schmerzpunkte
  • IT- oder Digital-Verantwortliche — sie kennen die System-Landschaft, Datenflüsse und Restriktionen
  • Optional: Externer Moderator — meist sinnvoll, weil interne Workshops oft an alten Diskussionen hängenbleiben

Nicht: nur Geschäftsführung (zu abstrakt). Nicht: nur IT (zu technisch). Nicht: zu großer Kreis (eine Stunde pro Use Case statt fünf Minuten).

Die vier Phasen

Phase 1: Bestandsaufnahme

Bevor über mögliche Use Cases diskutiert wird, muss klar sein, wo das Unternehmen heute steht. Welche Systeme sind im Einsatz? Welche Daten liegen vor? Welche Prozesse erzeugen Reibung? Wo arbeiten Mitarbeitende heute viel mit Texten, Anfragen, manuellen Klassifikationen?

Eine kompakte Bestandsaufnahme — etwa drei bis fünf Stunden — schafft die Grundlage. Ohne sie wird jede Use-Case-Diskussion abstrakt.

Phase 2: Use-Case-Identifikation

Strukturierte Sammlung möglicher Anwendungs-Felder, quer über Bereiche. Methodisch sinnvoll: Eine Sammlung pro Bereich, dann pro Prozess, dann pro Aufgabe. Daraus entsteht typischerweise eine Liste von 15 bis 40 Use-Case-Kandidaten.

Wichtig: In dieser Phase wird nicht bewertet. Erst sammeln, dann filtern.

Phase 3: Bewertung

Jeder Use Case bekommt eine einheitliche Bewertung:

  • Aufwand (gering/mittel/hoch) — was kostet die Umsetzung?
  • Risiko (gering/mittel/hoch) — wo könnten Probleme auftreten (Datenschutz, Akzeptanz, Komplexität)?
  • Business Impact (gering/mittel/hoch) — was bringt der Use Case messbar?

Diese Bewertung ist das Herzstück. Sie zwingt zu Klarheit und macht Diskussionen produktiv.

Phase 4: Priorisierung & Roadmap

Aus der Bewertung folgt die Reihenfolge: Quick Wins (geringer Aufwand, hoher Nutzen) zuerst, strategische Initiativen mit klarem Owner und Meilensteinen danach, Ideen mit unklarer Substanz auf eine Beobachtungsliste.

Das Ergebnis ist eine dokumentierte Roadmap: Welcher Use Case wird wann angegangen, von wem, mit welchem Investitions-Rahmen.

Output

Ein guter Workshop liefert:

  • Use-Case-Liste mit Beschreibung, Bewertung und Owner-Vorschlag
  • Priorisierte Roadmap mit klaren nächsten Schritten
  • Annahmen-Dokumentation — was haben wir vorausgesetzt, was muss noch validiert werden
  • Risiko-Liste für die priorisierten Use Cases

Das Format ist kompakt: zehn bis zwanzig Seiten, lesbar in unter einer Stunde, weiterleitbar an die Geschäftsführung oder den Beirat.

Was den Workshop trägt — und was ihn untergräbt

Trägt:

  • Konkretheit (echte Prozesse, echte Daten)
  • Verbindlichkeit der Bewertung (alle Stimmen zählen, nicht nur die lauteste)
  • Schriftliche Dokumentation in Echtzeit (nicht nachträglich)

Untergräbt:

  • Diskussionen ohne Bewertungs-Rahmen (jeder Use Case erscheint wichtig)
  • Tool-Demos im Workshop (ablenkend, vorzeitig)
  • Fehlende Geschäftsführungs-Beteiligung (Roadmap ohne Mandat)

Was nach dem Workshop folgt

Mit der Roadmap startet entweder direkt die Implementierung des ersten Use Cases — oder eine Validierungs-Phase für offene Annahmen. Was nicht folgen sollte: zurück in den Alltag, ohne nächste Schritte. Ein guter Workshop endet mit klaren Verbindlichkeiten in den nächsten 30 Tagen.

Zusammenfassung

Ein guter KI-Workshop ist strukturiert, kompakt und dokumentiert. Er liefert nicht „erste Ideen", sondern eine bewertete und priorisierte Use-Case-Liste mit Roadmap. Wer mit dieser Grundlage in die Umsetzung geht, hat eine deutlich bessere Erfolgs-Aussicht als wer ohne klare Roadmap startet — die Investition in zwei Workshop-Tage rentiert sich oft schon im ersten Implementierungs-Projekt.

Häufige Fragen

Wie läuft ein KI-Workshop ab?
In der Regel ein bis zwei Tage: Bestandsaufnahme der Prozesse und Tools, gemeinsame Identifikation potenzieller Use Cases, Bewertung nach Aufwand und Nutzen, Priorisierung und Roadmap. Ergebnis: ein dokumentierter Plan, mit dem das Unternehmen weiterarbeiten kann.
Was bringt KI-Beratung konkret?
Eine KI-Beratung übersetzt das diffuse Thema (wir sollten irgendwas mit KI machen) in eine priorisierte Liste konkreter Use Cases mit Aufwand, Nutzen und Risiko — und in eine Roadmap, die das Team auch tatsächlich umsetzen kann.
Was kostet KI-Beratung bei HM Digital?
Ein KI-Workshop startet typischerweise im niedrigen vierstelligen Bereich, Implementierungsprojekte werden individuell auf Basis von Scope und Zielsystem kalkuliert. Im Erstgespräch klären wir Aufwand und Investitionsrahmen transparent, bevor Verbindlichkeit entsteht.
Wann lohnt sich eine KI-Beratung?
Wenn das Unternehmen KI-Potenzial sieht, aber unklar ist, wo der sinnvolle Einstieg liegt. Oder wenn erste KI-Pilotprojekte gestartet wurden, aber kein belastbarer Nutzen entsteht. In beiden Fällen verhindert strukturiertes Vorgehen, dass viel Zeit in falsche Use Cases fließt.

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