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Letzten Monat haben wir intern eine zweitägige KI-Schulung durchgeführt. Sreski.
Ehrlich gesagt gab es anfangs unterschiedliche Meinungen im Unternehmen. Einige hielten es angesichts unseres engen Geschäftsplans für „zu idealistisch“, zwei Tage für das Erlernen von KI einzuplanen. Andere befürchteten, dass KI zwar derzeit in aller Munde sei, aber im tatsächlichen Vertrieb und in der Kundeninteraktion möglicherweise nicht anwendbar sei.
Doch nachdem die zwei Tage vorbei waren, war das Feedback aller ziemlich einheitlich: Es ging nicht darum, ob es nützlich sei, sondern vielmehr darum, dass wir vorher nicht herausgefunden hatten, wie man es benutzt.
Was das Vertriebsteam wirklich ausbremst, ist nicht mangelndes Können, sondern schlechtes Zeitmanagement.
Wer im B2B-Vertrieb gearbeitet hat, kennt wahrscheinlich ähnliche Erfahrungen:
Am Ende des Tages ist der tatsächlich für „Kundenentscheidungen“ und „die Weiterbearbeitung von Aufträgen“ aufgewendete Zeitaufwand überraschend gering.
Die meiste Zeit ist durch folgende Aufgaben fragmentiert:
- Den Ton und die Formulierung von E-Mails wiederholt überarbeiten.
- Suche nach Kundeninformationen in mehreren Systemen
- Mitten im Lesen der Produktdokumentation unterbrochen werden
- Wir erhalten viele Anfragen, haben aber Schwierigkeiten, diese schnell zu priorisieren.
Einzeln betrachtet sind diese Aufgaben nicht kompliziert, aber wenn sie sich häufen, bringen sie den Tagesablauf völlig durcheinander.
Im Rahmen unserer Nachbesprechung der Schulung kamen wir zu einem recht eindeutigen Schluss:
Das Problem ist nicht die geringe Effizienz, sondern die geringe Dichte der Informationsverarbeitung.
Der wahre Unterschied von KI liegt nicht darin, dass sie „Arbeit ersetzt“, sondern darin, dass sie die Belastung verringert.
Während der Ausbildung konzentrierten wir uns nicht auf theoretische Konzepte, sondern arbeiteten direkt mit realen Geschäftsszenarien.
Nehmen wir beispielsweise E-Mails in verschiedenen Sprachen.
Früher, wenn Geschäftspartner eine E-Mail auf Deutsch oder Spanisch verfassten, war der Standardablauf folgender: Entwurf auf Chinesisch → Übersetzung → Anpassung des Tons → Überprüfung der Fachterminologie.
Es war üblich, mehrere Korrekturschleifen durchzuführen, und der Versand einer einzigen E-Mail dauerte oft 30 bis 40 Minuten.
Später wechselten wir zu einem anderen Ansatz und ermöglichten es der KI, sich direkt an der Erstellung des ersten Entwurfs zu beteiligen.
Ein besonders auffälliger Vorteil war nicht, dass es „schneller“ ging, sondern vielmehr, dass wir uns nicht mehr den Kopf über die Formulierung zerbrechen mussten.
Das häufigste Feedback von Kollegen lautete: „Endlich muss ich nicht mehr ewig auf einen einzigen Satz starren und darüber nachdenken.“
Das Feedback der Kunden war ebenfalls sehr direkt; einige antworteten sogar ausdrücklich: „Diese Antwort war professioneller und zeitnaher als zuvor.“
Diese Veränderung mag nicht dramatisch erscheinen, ist aber für internationale Handels- oder B2B-Teams im Ausland tatsächlich von großer Bedeutung.
Die zweite Änderung betraf die „Kundendatenverarbeitung“.
Im B2B-Geschäft sind die arbeitsintensivsten Aufgaben oft diejenigen, die auf den ersten Blick wie „nur ein bisschen Organisation“ erscheinen.
Beispielsweise:
- Priorisierung einer Reihe von Anfragen
- Ergänzung fehlender Kundenhintergrundinformationen
- Vergleich der technischen Spezifikationen verschiedener Versionen
- Kategorisierung des Kundenfeedbacks nach Problemtyp
Diese Aufgaben sind nicht schwierig, aber zeitaufwändig und fehleranfällig.
Wir haben während der Ausbildung ein Experiment durchgeführt:
Wir haben eine Reihe realer Anfragen und Dutzende Seiten Produktdokumentation direkt in die KI eingespeist und das Team einen Verarbeitungsablauf entwerfen lassen.
Ein eindeutiges Ergebnis war, dass:
Inhalte, deren Organisation früher einen halben Tag in Anspruch nahm, können nun in etwas mehr als zehn Minuten in eine „nutzbare Version“ umgewandelt werden, darunter:
- Welche Kunden sollten priorisiert werden?
- Welche Anfragen bergen potenzielle Risiken?
- Welche Informationen fehlen eindeutig?
Das heißt natürlich nicht, dass die KI direkt „Entscheidungen trifft“, sondern dass sie zunächst zuvor verstreute Informationen in ein strukturiertes Format bringt, woraufhin der Mensch das endgültige Urteil fällt.
Diese Unterscheidung ist im Arbeitsalltag tatsächlich sehr wichtig:
KI trifft keine Entscheidungen für Sie – sie reduziert lediglich die Zeit, die Sie mit der „Informationssuche“ verbringen.
Die dritte Veränderung ist noch interessanter: Jeder begann, seine eigenen Arbeitsabläufe zu erstellen.
Am letzten Schulungstag baten wir alle, eine relativ „offene“ Aufgabe zu bearbeiten:
Identifizieren Sie die drei sich am häufigsten wiederholenden Aufgaben in ihrem Tagesablauf und finden Sie heraus, wie Sie diese mithilfe von KI miteinander verknüpfen können.
Es gab keine Programmiervorgaben und auch keine festgelegten Antworten.
Die Ergebnisse waren durchaus interessant:
Eine Person verknüpfte Wettbewerbsanalyse, wöchentliche Berichtserstellung und internes Berichtswesen zu einem einzigen Arbeitsablauf. Was früher mehrere Stunden pro Woche in Anspruch nahm, kann nun in etwa einer halben Stunde erledigt werden.
Andere entwickelten einen „neuen Kunden-Onboarding-Prozess“, der Folgendes umfasste:
- Automatische Organisation des Firmenhintergrunds
- Herausarbeiten der wichtigsten Kommunikationspunkte
- Gesprächspunkte für das erste Treffen generieren
Das Vertriebsteam stellte fest, dass die auffälligste Veränderung nicht die Geschwindigkeit war, sondern vielmehr die Tatsache, dass „nichts mehr übersehen wird“.
Dieser Punkt ist tatsächlich von entscheidender Bedeutung:
Viele Effizienzprobleme rühren nicht von Langsamkeit her, sondern von Inkonsequenz.
Die Veränderungen waren nicht so dramatisch, wie wir es uns vorgestellt hatten, aber sie waren stetig.
Nach der Schulung führten wir einen einfachen Vergleich über einen Zeitraum von einem Monat durch:
- Die E-Mail-Bearbeitungszeit sank deutlich (wir schätzen um etwa 60 %).
- Die Prüfung der Anfragen wurde beschleunigt
- Der Zeitaufwand für die manuelle Informationsorganisation hat sich verringert.
- Die Fehlerrate sank ebenfalls leicht.
Noch auffälliger als diese Zahlen war jedoch die Veränderung unserer Arbeitsweise.
Früher verfolgte jeder den Ansatz: „Erst die Aufgaben erledigen, dann nach Informationen suchen.“
Heute geht es eher darum, „das System die Informationen zuerst organisieren zu lassen und dann die Aufgabe zu erledigen“.
Diese Verschiebung ist subtil, aber ihre Auswirkungen sind bedeutend.
Ein Punkt, der leicht übersehen wird: KI bringt nicht nur Effizienz – sie verändert die Struktur der Arbeit.
Wir haben später intern ein Problem besprochen:
Wenn wir uns ausschließlich auf Effizienzgewinne konzentrieren, unterschätzen wir leicht die Auswirkungen von KI.
Die wichtigeren Änderungen sind tatsächlich:
- Die Menschen verbringen ihre Zeit heute hauptsächlich mit „Urteilsbildung“ und „Kommunikation“.
- „Organisation“ und „sich wiederholende Aufgaben“ werden schrittweise reduziert.
- Die Informationsabhängigkeit des Teams hat sich verändert
Anders ausgedrückt: Es geht nicht darum, dass eine bestimmte Aufgabe schneller erledigt wurde, sondern darum, dass sich der Schwerpunkt der Arbeit verlagert hat.
Schlussbetrachtung: KI ist keine Werkzeugfrage, sondern eine Prozessfrage
Viele Unternehmen sprechen heutzutage über KI, aber wenn es um die tatsächliche Umsetzung geht, bleiben sie oft an einem Punkt hängen:
Es geht nicht um die Frage, „ob man es benutzen soll“, sondern „wie man es integriert“.
Unsere Erfahrung war diesmal recht unkompliziert:
Wenn KI lediglich ein eigenständiges Werkzeug ist, ist ihr Wert begrenzt.
Wird es jedoch in die Prozesse integriert, wird es die Arbeitsweise der Teams nach und nach verändern.
Dies war auch die greifbarste Erkenntnis aus Sreskys Trainingseinheit.