Projektrettung 10 Min. Lesezeit

KI Projekt retten: 3 Praxisbeispiele

Dein KI Projekt ist fast fertig, aber im Alltag läuft es nicht sauber? Hier siehst du typische Ursachen, drei Praxisbeispiele und einen klaren Plan, damit es genutzt wird und stabil bleibt.

Codariq

Dein KI Projekt ist fast fertig, aber es wird nicht genutzt, liefert zu viele Fehler oder hängt in Endlosschleifen? In der Praxis ist das selten ein einzelner Bug. Meist ist es eine Mischung aus Daten, Einbindung in den Ablauf, Zuständigkeiten und fehlender Messbarkeit.

In diesem Beitrag zeige ich dir drei anonymisierte Projektrettungen aus unserer Arbeit. Du siehst, welche Ursachen wirklich dahinterstecken, wie wir sie schnell eingrenzen und wie man die Umsetzung so dreht, dass sie im Alltag funktioniert.

Wenn du eher am Einstieg interessiert bist, lies auch unseren Leitfaden zum Start.

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Typische Symptome und was sie bedeuten

Wenn ein KI Projekt scheitert, sieht man oft nur das Symptom. Die Ursache liegt meist eine Ebene tiefer. Diese Muster begegnen uns am häufigsten:

Wird nicht genutzt

Meist fehlt die Einbindung in deinen Ablauf, Zuständigkeiten sind unklar oder der Nutzen ist nicht sichtbar, weil niemand misst, ob es Zeit spart.

Zu viele Fehlentscheidungen

Häufige Ursachen sind schlechte Daten, zu wenig Tests mit echten Fällen, fehlende Schutzregeln und keine klare Eskalation, wenn etwas unsicher ist.

In der Demo gut, im Alltag schlecht

Typisch bei instabilen Integrationen, fehlender Überwachung und wenn nur mit perfekten Beispielen getestet wurde.

Kosten und Aufwand laufen aus dem Ruder

Ursachen sind falscher Umfang, fehlende Priorisierung, zu viele Sonderfälle und keine klaren Abnahmekriterien.

Schneller Reality Check

Wenn du aktuell keine belastbaren Zahlen zu Nutzung, Qualität und Zeit oder Kosteneffekt hast, ist das schon ein Hauptproblem. Wir starten deshalb fast immer mit einem kompakten Audit.

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3 Praxisbeispiele: So haben wir Projekte gerettet

Die folgenden Beispiele sind anonymisiert. Sie passen zu Selbstständigen und kleinen Teams, die weniger Routinearbeit wollen und trotzdem sauber arbeiten müssen.

Fall 1: Leads und Terminbuchungen

Problem: Der Ablauf existiert, aber am Ende wird wieder manuell nachgefasst.

Ausgangslage

  • • Leads aus Formularen und Ads
  • • Follow up passiert unregelmäßig
  • • CRM wird nicht konsequent gepflegt

Unsere Diagnose

  • • Kein klarer Besitzer für den Ablauf
  • • Sonderfälle fehlen, nichts ist verbindlich
  • • Keine Messung, ob es wirklich hilft

Was wir umgesetzt haben

  • • Klare Regeln für Status und nächste Schritte
  • • Automatische Übergabe an CRM und Kalender
  • • Kurze Auswertung: Nutzung, Antwortquote, Nacharbeit
3 bis 6 h
pro Woche weniger Nacharbeit
klar
nächster Schritt je Lead
wenige Wochen
bis stabil im Alltag

Fall 2: Postfach und Support Antworten

Problem: Antworten sind inkonsistent, Vertrauen ist weg.

Ausgangslage

  • • Viele ähnliche Anfragen per E Mail
  • • Wissen liegt in Docs und alten Threads
  • • Antworten wirken mal gut, mal daneben

Unsere Diagnose

  • • Wissen ist nicht gepflegt und nicht versioniert
  • • Keine Regeln, wann eskaliert werden muss
  • • Zu wenig Tests mit echten Anfragen

Was wir umgesetzt haben

  • • Wissen sortiert, gepflegt, mit klarer Quelle
  • • Antwortentwürfe statt Autopilot
  • • Eskalation, wenn etwas unsicher ist
weniger
Nachfragen und Rückläufer
klar
wann ein Mensch übernimmt
stabil
nach echten Tests

Fall 3: Rechnungen und Belege

Problem: Die Automatisierung erzeugt mehr Nacharbeit als vorher.

Ausgangslage

  • • PDFs kommen aus vielen Quellen
  • • Belege sind unterschiedlich formatiert
  • • Korrekturen fressen Zeit

Unsere Diagnose

  • • Input Qualität schwankt stark
  • • Ein paar Lieferanten machen den Großteil aus
  • • Keine Regeln, wann geprüft werden muss

Was wir umgesetzt haben

  • • Klare Standards für Upload und Scan
  • • Regeln je Lieferant, wo es Sinn ergibt
  • • Review nur bei Unsicherheit, nicht immer
weniger
Nacharbeit pro Monat
sicher
Freigaben bleiben nachvollziehbar
ruhiger
Monatsabschluss
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Unser Vorgehen: Audit, Fix, Rollout

Projektrettung funktioniert, wenn man schnell Klarheit schafft und dann konsequent umsetzt. Unser Prozess ist bewusst pragmatisch, mit messbaren Zwischenzielen statt langen Dokumenten.

Phase 1: Audit (48 Stunden)

Wir identifizieren Ursachen, Risiken und die schnellsten Hebel.

  • • Check: Nutzung, Qualität, Impact
  • • Review von Integrationen, Logs und Abläufen
  • • Daten und Wissensquelle prüfen
  • • Plan: Reparieren oder neu bauen

Phase 2: Stabilisieren (2 bis 4 Wochen)

Wir liefern eine erste Version, die im Alltag funktioniert.

  • • Schutzregeln und Eskalation
  • • Einbindung in CRM, Helpdesk, Mail oder Dateiablage
  • • Tests mit echten Fällen
  • • Monitoring und klare Zuständigkeit

Phase 3: Qualität und Kosten (2 bis 6 Wochen)

Wir verbessern Treffer, Aufwand und Sonderfälle systematisch.

  • • Evaluation und Iteration mit echten Daten
  • • Tuning von Prompts, Quellen und Regeln
  • • Kosten und Laufzeit optimieren
  • • DSGVO und Zugriffsschutz prüfen

Phase 4: Rollout und Nutzung

Wir sorgen dafür, dass es genutzt wird und bleibt.

  • • Kurze Einweisung, klare Erwartung
  • • Feedback Schleifen mit echten Fällen
  • • Messwerte sichtbar machen
  • • Nachbessern, bis es stabil sitzt
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Reparieren oder neu bauen: Wann lohnt sich was?

Manchmal ist ein Projekt nicht kaputt, sondern nur unpraktisch gebaut. Wir treffen die Entscheidung anhand von Aufwand, Risiko und dem erwarteten Effekt im Alltag.

Reparieren

  • • Die Kernidee stimmt, Probleme sind klar lokalisierbar
  • • Zugriff auf Code, Daten oder Logs ist möglich
  • • Integrationen lassen sich nachziehen
  • • Oft 4 bis 12 Wochen bis produktiv

Neu bauen

  • • Architektur ist nicht wartbar oder nicht sicher
  • • Kein Zugriff auf Source oder Verträge blockieren
  • • Reparatur kostet fast so viel wie Neubau
  • • Oft 3 bis 6 Monate, dafür sauber und stabil
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Was wir für einen schnellen Start brauchen

Damit wir in kurzer Zeit eine belastbare Diagnose liefern können, reichen meist wenige Dinge. Je schneller wir an echte Fälle kommen, desto schneller wird es stabil.

  • 10 bis 20 echte Beispiele: Tickets, Dokumente, Dialoge oder Ausgaben, gern anonymisiert.
  • Ziel und Ablauf: Wer nutzt es, an welcher Stelle, und woran erkennst du Erfolg?
  • Zugriff: am besten lesend auf Logs oder eine kurze technische Session mit deinem Team.
  • Integration: Wo muss es hinein, zum Beispiel CRM, Helpdesk, Mail, Dateiablage, Buchhaltung.

Wenn du willst, starten wir mit einem kurzen Erstgespräch und klären, ob Reparieren sinnvoll ist oder ob ein sauberer Neubau schneller zum Ziel führt.

KI Projekt Check: In 30 Minuten Klarheit

Wir schauen auf deinen Ablauf und die aktuelle Umsetzung. Danach weißt du, was der beste nächste Schritt ist und woran es bisher hängt.

Du bekommst eine klare Empfehlung: reparieren, neu bauen oder zuerst den Ablauf vereinfachen. Ohne Tool Gelaber, dafür so, dass du es im Alltag umsetzen kannst.

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