Wie wir den Einsatz von KI bei FELD M koordinieren

1. Warum wir diesen Beitrag geschrieben haben

Heute stellt sich kaum noch die Frage, ob KI relevant ist. Entscheidend ist vielmehr, ob man damit tatsächlich etwas Nützliches anstellt. Bei vielen Unternehmen lautet die ehrliche Antwort darauf: noch nicht wirklich.

Nach Jahren des Experimentierens und vieler vielversprechender Prototypen weicht die erste Euphorie zunehmend einer nüchterneren Bestandsaufnahme vergangener Initiativen. Was funktioniert wirklich? Was schafft messbaren Mehrwert? 

Dabei zeigt sich für Unternehmen einmal mehr: Der limitierende Faktor ist oft nicht die Technologie, sondern die Koordination. Auch bei FELD M beschäftigt uns diese Frage intensiv. Als Consultancy für Data, Analytics und AI tragen wir Verantwortung gegenüber unseren Kunden. Sie vertrauen darauf, dass wir sie dabei unterstützen, sich in komplexen Marktumfeldern zu orientieren, Daten in fundierte Entscheidungen zu übersetzen und daraus messbaren Geschäftswert zu schaffen. 

Wenn KI verändert, wie dieser Geschäftswert entsteht – und davon sind wir überzeugt –, dann gehört es zu unserer Aufgabe, diesen Wandel zu verstehen und die damit verbundenen Chancen konsequent anzugehen. 

Dieser Artikel zieht eine ehrliche Zwischenbilanz. Wir schreiben ihn nicht, weil unsere eigene Transformation abgeschlossen wäre. Wir schreiben ihn, weil wir in unserer Arbeit und bei unseren Kunden immer wieder dasselbe Muster beobachten: Der erste Glanz rund um KI ist verflogen. Was bleibt, ist die weniger spektakuläre, aber entscheidende Arbeit daraus echten Mehrwert zu schaffen – mit der Architektur, Strategie und Governance, die man im Glanz erster Demos noch leicht übergehen konnte. 

Wenn Ihnen das bekannt vorkommt, sind Sie damit nicht allein. Wir möchten teilen, was wir bisher gelernt haben: was funktioniert hat, was nicht und wie wir den Schritt von der Absicht zur Umsetzung angehen. Wir hoffen, dass einiges davon auch für Sie nützlich ist.

2. Was Sie in diesem Blogpost erwartet

In diesem Artikel erhalten Sie Einblicke aus erster Hand in unseren Weg zur Einführung von KI bei FELD M. Er besteht aus drei Teilen:

• Zunächst reflektieren wir unsere Leitprinzipien, die zusammenfassen, wie wir als Organisation zu KI stehen.

• Anschließend widmen wir uns dem Thema Koordination: Welche Strukturen und Maßnahmen wir geschaffen haben, um Teams dabei zu unterstützen, den Schritt vom Experimentieren hin zum produktiven Einsatz zu schaffen.

• Zum Abschluss teilen wir eine Sammlung von Perspektiven aus verschiedenen Bereichen von FELD M: Stimmen von Expert*innen, die zeigen, wo wir tatsächlich stehen, und nicht nur, wo wir hinwollen. Diese individuellen Perspektiven verdeutlichen, warum es eine zentrale Koordination braucht und wie sie die verschiedenen Aktivitäten und Kompetenzen innerhalb der Organisation zusammenführt.

Wir hoffen, dass einige dieser Gedanken Sie dort abholen, wo Sie sich auf Ihrer eigenen KI-Reise gerade befinden. Dabei stellen wir unsere Koordinierungsbemühungen bewusst gemeinsam mit unseren Leitprinzipien vor, um Ihnen zu zeigen, wie Sie mit der aktuellen Unsicherheit umgehen können.

3. Die Herausforderung: Geschwindigkeit vs. Vertrauen

Während der Hype um KI viele in Staunen versetzt und gleichzeitig die Angst schürt, etwas zu verpassen, verfolgen wir bewusst einen gründlichen und konsequenten Ansatz. Es geht nicht allein um die Geschwindigkeit von Innovationen, sondern darum, sich darauf zu konzentrieren, das Richtige zu tun, und das vielleicht mehr denn je.

In den vergangenen Wochen und Monaten haben wir mit zahlreichen Menschen aus unserer Branche gesprochen und überall dasselbe Muster beobachtet: Geschwindigkeit versus Vertrauen. Experimente lassen sich zunehmend einfach und kostengünstig durchführen. Doch um nachhaltigen Mehrwert zu schaffen, müssen zuverlässige und reproduzierbare Ergebnisse erzielt werden.

4. Was unsere Verantwortung für Sie bedeutet

Wenn wir unseren Kunden Lösungen und Strategien empfehlen, setzen wir unseren eigenen Ruf aufs Spiel. Noch wichtiger ist jedoch, dass wir auch Ihren Ruf aufs Spiel setzen: Die Ergebnisse einer KI-gestützten Analyse tragen innerhalb Ihres Unternehmens genauso Ihren Namen wie unseren.

Wir betrachten Vertrauen aus diesem Grund als etwas, das man sich verdienen muss, statt es einfach vorauszusetzen. Beurteilungen, Interpretationen und Beziehungen bleiben daher in den Händen eines Menschen, der dafür Verantwortung, etwas, das KI niemals leisten kann.

Alles, was wir über den Einsatz von KI gelernt haben, stammt aus realen Kundenprojekten. Wir hoffen, dass Sie diese Perspektiven als wertvolle Impulse für Ihre eigene interne Transformation nutzen können.

5. Unsere drei Leitprinzipien

Um die KI-Transformation bei FELD M gezielt zu gestalten und steuern, haben wir drei grundlegende Leitprinzipien entwickelt, an denen wir unser Handeln ausrichten. 

1. Wir setzen KI bewusst ein und lassen uns nicht von Hype treiben. Im Mittelpunkt steht dabei, was messbaren Mehrwert schafft, und zwar in einer Qualität, für die wir mit unseren Namen einstehen können.

Qualität war schon immer eines unserer zentralen Leitprinzipien. In einer Welt, in der Content Creation und Programmieren zunehmend zur Massenware werden, sehen wir sie auch weiterhin als entscheidenden Differenzierungsfaktor. 

2. KI erweitert unsere Möglichkeiten, doch das Denken, das Urteilsvermögen und die Beziehung zu unseren Kunden bleiben menschlich.

3. Jedes Team ist dafür verantwortlich, Potenziale zu erkennen; wir stellen jedoch die Werkzeuge, das Wissen und die Governance bereit bereit, um diese Potenziale auch tatsächlich erschließen zu können.

Unser Innovationsansatz war schon immer dezentral geprägt. Gleichzeitig wissen wir, dass es eine strukturierte Koordination und gezielte Befähigung braucht, um unsere Teams bestmöglich zu unterstützen. Was wir zentral bereitstellen, ist die Infrastruktur: die Tools, den Wissensaustausch, die Rahmenbedingungen und die Leitplanken, die Qualität, Sicherheit und Compliance gewährleisten.

Wir haben uns bewusst gegen einen Top-down-Ansatz entschieden, bei dem Teams vorgeschrieben wird, welche Tools sie nutzen sollen. Stattdessen setzen wir auf einen koordinierten Ansatz, der unsere Teams dabei unterstützt, selbst  herauszufinden, welche Lösungen für sie am besten geeignet sind- 

6. Warum Koordination unverzichtbar ist: Was wir aus unseren Projekten gelernt haben

Um das richtige Maß an Koordination zu schaffen und sicherzustellen, das alle Aktivitäten ineinandergreifen, haben wir unsere Bemühungen in zwei Handlungsfelder unterteilt:

• AI Services Push: KI soll ein sichtbarer und wertschöpfender Bestandteil unserer Kundenarbeit werden. Dazu gehören KI-gestützte Analyse- und Reporting-Workflows, Trainings zur Förderung von KI--Kompetenz und deren Anwendung, Frameworks für KI-Governance und Methoden zur Identifikation und Bewertung von Use Cases. Außerdem unterstützen wir unsere Kunden dabei, herauszufinden, wo KI in ihren eigenen Organisationen den größten Mehrwert schaffen kann.

• AI Enablement: Wir schaffen die Grundlagen, die den Einsatz von KI überhaupt erst ermöglichen. Dazu entwickeln wir Formate für den Wissensaustausch und Lernangebote, definieren einen Tool-Stack, der die verschiedenen Anwendungsfälle sicher und regelkonform unterstützt, und etablieren eine Governance-Ebene, die für alle Klarheit darüber schafft, was erlaubt ist und welche Anforderungen erfüllt werden müssen.

7. KI bei FELD M: Unterschiedliche Perspektiven, ein gemeinsamer Ansatz

Aus Innovationsperspektive ergeben sich zahlreiche Fragen. Und selbst in einer kleineren Organisation wie unserer unterscheiden sich diese je nach Team und Projekt erheblich. Die Idee unserer zentralen Koordinationsebene ist es, sicherzustellen, dass jede Stimme gehört und sichtbar wird. Zusammenarbeit und Co-Creation sind dabei entscheidende Voraussetzungen, um das Potenzial von KI sinnvoll auszuschöpfen.

Im Folgenden haben wir einige Stimmen zusammengetragen, die veranschaulichen, was diese Bemühungen für verschiedene Schlüsselpositionen bei FELD M konkret bedeuten.

KI- und Agentic Analytics (Sandy)

„Meine Erfahrungen mit Agentic Analytics lassen sich im Wesentlichen auf das Spannungsfeld zwischen Geschwindigkeit und Vertrauen zurückführen. Diese Tools können eine Frage in einfacher Sprache innerhalb weniger Augenblicke in ein vollständiges Dashboard umwandeln. Das nimmt uns viel manuelle Arbeit ab und gibt uns mehr Raum, uns auf die tatsächlich entscheidende Business-Logik zu konzentrieren. Doch schnell bedeutet nicht automatisch zuverlässig. Ein Tool liefert mitunter voller Überzeugung eine völlig falsche Zahl, und weist nicht unbedingt darauf hin, wenn eine Datenquelle fehlt oder eine Annahme unbemerkt eingeflossen ist. Daraus gelernt habe ich, dass es letztlich auf das Fundament ankommt: Eine solide semantische Schicht, eine saubere Datenbasis und ausreichend Transparenz, um nachvollziehen zu können, wie ein Ergebnis zustande kommt, sind durch nichts zu ersetzen. Das Tool, das man guten Gewissens empfehlen kann, ist nicht das Schnellste. Es ist dasjenige, auf das man sich auch im ganz normalen, manchmal chaotischen Arbeitsalltag vertrauen kann.“

Mehr über  Sandys Erfahrungen mit Agentic Analytics erfahren Sie hier.

Agentic Coding (Joao)

„Ich sehe große Vorteile darin, beim Schreiben und Debugger von Code mental entlastet zu werden, Aufgaben parallelisieren zu können sowie Features und Performance-Verbesserungen zu planen. Was mich wirklich frustriert, ist die Unzuverlässigkeit der Ergebnisse, der Aufwand, die Tools richtig einzurichten, und dass die Tools sich in endlosen Schleifen verlieren, wodurch Zeit und Tokens verschwendet werden. Klare Richtlinien und Leitplanken, einschließlich Coding-Standards, helfen uns, die Qualität zu verbessern. Bei unseren agentenbasierten Workflows kommt es vor allem auf das Setup an: Die Agenten müssen mit den von uns verwendeten Tools verbunden sein und über klar definierte, auf Zuverlässigkeit getestete Anweisungen verfügen.“

Enablement (Philipp) & Zusammenarbeit (Sophia)

„Aus organisatorischer Perspektive möchten wir sicherstellen, dass Reibungsverluste minimiert werden und die Teams bestmöglich unterstützt werden. Dazu gehört, unsere Richt- und Leitlinien regelmäßig zu aktualisieren, um mit der rasanten Entwicklung des Marktes Schritt zu halten. Darüber hinaus möchten wir die Teams durch regelmäßigen Wissensaustausch und Weiterbildungsmöglichkeiten stärken.“

Business Development (Laura)

„Wenn KI überall und für alles eingesetzt werden kann, ist es vielleicht wichtiger denn je, sich darüber zu verständigen, wofür man sie einsetzten möchte. Das gilt insbesondere aus der Perspektive der Geschäftsentwicklung: Wir wollen sicherstellen, dass wir KI dort einsetzen, wo sie den größten Mehrwert schafft – sowohl für unsere Kunden als auch, in der Folge, für uns.“

Governance (André)

„Bei FELD M haben wir uns bewusst für einen schlanken Ansatz in der KI-Governance entschieden. Wir haben ein One-Pager-Dokument erstellt, das beschreibt, wofür wir KI einsetzen wollen, welche ethischen und technischen Anforderungen wir an ihren Einsatz stellen und was ausdrücklich nicht erlaubt ist. Außerdem haben wir festgelegt, welche Ansprechpartner  bei konkreten Anwendungsfällen, Fragen,  Problemen oder Genehmigungen weiterhelfen. So ist für alle Mitarbeitende klar, wo sie bei Bedarf Unterstützung und Orientierung finden.

Was eher ungewöhnlich ist, ist, dass wir dafür keine festen Prozesse geschaffen haben. Das hat im Wesentlichen zwei Gründe:

Erstens gibt es bei FELD M generell nur wenige formalisierte Entscheidungsprozesse. Viele Entscheidungen werden gemeinsam innerhalb unseres Kollektivs getroffen.    

Zweitens haben wir etablierte Community-Formate, in denen Themen, Erfahrungen und Anliegen offen diskutiert werden können.

Unser Ansatz stützt sich also auf klare Zuständigkeiten, einen minimalen Satz an Richtlinien und der Stärke unseres Kollektivs, und nicht auf einem klar definierten Target Operating Model. Für uns und unsere Art, als Organisation zu arbeiten, funktioniert das gut. Für eine größere oder hierarchische Organisation wäre dieser Ansatz jedoch wahrscheinlich nicht gleichermaßen geeignet. Dort braucht es klarere Prozesse, Verantwortlichkeiten und Entscheidungsstrukturen.“

Marketing (Eilish)

„Auf operativer Ebene sehen wir große Vorteile darin, mithilfe von KI wiederkehrende Aufgaben zu beschleunigen, etwa bei der Optimierung von Texten, der Überprüfung der Tonalität oder dem Aufspüren einfacher Fehler, die uns sonst möglicherweise entgangen wären. 

Mit Blick auf die Zukunft wird sich unsere Marketing- und Content-Strategie jedoch weiterhin auf das konzentrieren, was KI nicht schaffen kann: echte Menschen, echte Expertise und echte Beziehungen. Dieses Jahr haben wir damit angefangen, in unseren Inhalt verstärkt die Expert*innen hinter FELD M namentlich sichtbar zu machen. Denn in einer Zeit, in der Inhalte zunehmend zur Massenware werden, wird es zu einem entscheidenden Differenzierungsmerkmal, zu zeigen, dass echte Expert*innen hinter unseren Inhalten stehen. Die Routineaufgaben geben wir gerne an KI ab, nicht aber die Kreativität.     

Unsere Reihe „FELD M in Conversation“ – ausführliche Interviews mit einigen der spannendsten Köpfen aus der Data- und Analytics-Branche – ist unsere Antwort auf einen Markt, der mit generischen Inhalten überschwemmt ist. Interviews mit echten Menschen lassen sich nicht einfach durch KI generieren. Wir setzen darauf, dass Inhalte, die Menschen emotional ansprechen und echte Persönlichkeiten sowie authentische Geschichten in den Mittelpunkt stellen, sich von der Masse abheben werden.“

8. Ausblick – wie geht es weiter?

Dies ist keine weitere Erfolgsgeschichte – noch nicht. Aktuell haben wir manchmal das Gefühl, nicht ganz Schritt halten zu können. Doch eines haben wir im Laufe unserer beruflichen Werdegänge gelernt: Selbstzweifel gehören dazu. Entscheidend ist, sich dabei nicht verunsichern zu lassen, sondern mit einer klaren Vision und Strategie weiterzugehen und gleichzeitig offen genug zu bleiben, um bei Bedarf den Kurs anzupassen.  

Was wir uns kurzfristig vorgenommen haben: Wir wollen uns verstärkt auf zentrale Geschäftspotenziale konzentrieren, unseren Tool-Stack auf Vordermann bringen, weiteres Lernen und weitere Zusammenarbeit fördern sowie unsere Governance weiterentwickeln. 

Was all diese Vorhaben miteinander verbindet, ist die Art und Weise, wie wir sie koordinieren. Statt einen starren Maßnahmenplan vorzugeben oder die Teams mit der Umsetzung allein zu lassen, haben wir eine Struktur geschaffen, die klare Orientierung bietet und gleichzeitig Raum für eigene Entwicklungen und Anpassungen lässt. So können wir schnell vorankommen, ohne vom Kurs abzukommen, und das vor allem, ohne uns selbst sowie unseren grundlegenden Prinzipien aus den Augen zu verlieren. 

Die FELD M-Art war schon immer konsequent, pragmatisch und ehrlich – gegenüber unseren Kunden und uns selbst.

Genauso gehen wir auch mit KI um: Der Mensch bleibt am Steuer.