KI, die wirklich mitarbeitet.
Nicht noch ein Chatfenster. Sondern KI, die Arbeit wirklich weiterbringt.
Direkt im Prozess. Mit den richtigen Daten. Unter Ihrer Kontrolle.
Mit Lens · dauert ca. 3 Minuten
Weniger Handarbeit
KI übernimmt Lesen, Suchen, Sortieren und Übertragen.
Wissen wird nutzbar
Der richtige Kontext kommt aus den richtigen Quellen.
Kontrolle bleibt
Klar ist, was KI darf und wann Menschen entscheiden.
Woran Sie erkennen, dass KI noch neben der Arbeit steht
Wo KI konkret Arbeit abnehmen kann
Der Hebel ist nicht der Prompt. Der Hebel ist die Arbeit, die danach nicht mehr manuell passieren muss.
Wie AI-ready ist Ihr Use Case?
Idee
KI ist interessant, aber Problem, Nutzen und Priorität sind noch nicht klar genug definiert. Es gibt Möglichkeiten, aber noch keinen belastbaren Einsatzfall.
- Viele Möglichkeiten
- Use Case offen
- Nutzen unklar
Mit Lens · dauert ca. 3 Minuten
Problem → Prozess → Daten → Entscheidung → KI.
AI-ready heißt nicht, möglichst viel KI einzusetzen. Es heißt, einen relevanten Use Case so vorbereitet zu haben, dass KI kontrolliert und dauerhaft Wert erzeugen kann.
Wie aus KI ein produktiver Use Case wird
Arbeit mit Hebel finden
Wir suchen nicht nach KI-Ideen, sondern nach wiederkehrender Arbeit mit Volumen, Reibung oder Qualitätsproblem.
Kontext nutzbar machen
Daten, Wissen und Systeme werden genau so weit erschlossen, wie der Use Case sie wirklich braucht.
In den Ablauf einbauen
Ein KI-Ergebnis bleibt nicht im Chatfenster. Es landet in der richtigen Aufgabe, im richtigen System oder bei der richtigen Entscheidung.
Kontrolle gestalten
Freigaben, Grenzen, Fehlerwege und Monitoring richten sich nach Risiko und Verantwortung.
Der Ablauf zuerst
Ein gutes Modell ist nur der Motor. Der Wert entsteht, wenn der Prozess damit fährt.
Deshalb messen wir nicht, wie beeindruckend KI antwortet, sondern was in der Arbeit danach besser wird.
Was sinnvolle KIbereits verändern kann
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Mehr Fälle pro Stunde.
In einer NBER-Studie mit 5.179 Support-Mitarbeitenden erhöhte ein KI-Assistent die Zahl gelöster Anliegen pro Stunde im Durchschnitt um 14 %.
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Wissensarbeit wird schneller.
In einem HBS/BCG-Feldexperiment arbeiteten Consultants bei Aufgaben innerhalb der KI-Leistungsgrenze über 25 % schneller.
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Qualität kann steigen.
In einer MIT-Studie stieg die von unabhängigen Bewertenden gemessene Qualität professioneller Schreibaufgaben mit ChatGPT um 18 %; gleichzeitig sank die Bearbeitungszeit um 40 %.
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Auch technische Arbeit kann deutlich schneller werden.
In einem kontrollierten GitHub-Experiment erledigten Entwickler eine definierte Coding-Aufgabe mit Copilot rund 55 % schneller als die Kontrollgruppe.
Manuellen Wissensaufwand berechnen
- Wie lange dauert eine wiederkehrende Wissensaufgabe heute manuell?
- Wie oft tritt sie pro Woche auf?
- Wie viel menschliche Arbeitszeit steckt über ein Jahr darin?
15Minuten pro Wissensaufgabe
40Fälle pro Woche
46Arbeitswochen pro Jahr
- ≈ 58 Arbeitstagebei 8 Stunden / Arbeitstag
- ≈ 11,5 Arbeitswochenbei 5 Arbeitstagen / Woche
460 Stunden · 58 Arbeitstage
Diese wiederkehrende Wissensarbeit bindet heute pro Jahr
17.480,00 €
Der Rechner zeigt adressierbares Arbeitsvolumen. Er behauptet nicht, dass KI diesen Aufwand vollständig ersetzt.
Welcher Teil davon braucht wirklich menschliche Aufmerksamkeit?
Lens hilft Ihnen, Aufgabe, Daten und sinnvollen KI-Einsatz einzuordnen.
Häufige Fragen
- Wo starten wir, wenn wir überall KI-Potenzial sehen?
- Brauchen wir zuerst eine perfekte Datenbasis?
- Müssen wir ein eigenes KI-Modell entwickeln?
- Wie verhindern wir, dass KI falsche Dinge tut?
- Was ist der Unterschied zu klassischer Automatisierung?
- Kann O/S KI in bestehende Systeme integrieren?
Nicht mit einer langen Use-Case-Liste. Ein guter Startpunkt ist eine häufige, informationsintensive Aufgabe mit messbarem Aufwand und einem klaren Folgeprozess. O/S priorisiert dort, wo Nutzen, Machbarkeit und Risiko zusammenpassen.
KONTAKT
Welche Arbeit sollte KI Ihnen abnehmen?
Zeigen Sie uns einen Ablauf, in dem heute gelesen, gesucht, sortiert, übertragen oder wiederholt vorbereitet wird. O/S zeigt, wo KI wirklich Hebel hat und wie daraus ein produktiver, kontrollierbarer Prozess wird.