KI wirksam einsetzen: Von einzelnen Use Cases zur ganzheitlichen Strategie

Wie wird aus einzelnen KI-Anwendungen ein echter Mehrwert für das Unternehmen? In seinem Vortrag „KI wirksam einsetzen: Erfahrungen, Methoden und Best Practices“ auf der CwX Germany 2026 richtete Alexander Thamm, Gründer und CEO der Alexander Thamm GmbH, den Blick auf die praktische Umsetzung von Künstlicher Intelligenz in Unternehmen und Kanzleien.

Dabei wurde deutlich: Der nächste Schritt im KI-Einsatz liegt darin, erfolgreiche Anwendungen zu skalieren, sinnvoll in bestehende Prozesse zu integrieren und langfristig wirtschaftlichen Mehrwert zu schaffen.

Nicht jeder Effizienzgewinn schafft automatisch Mehrwert

Wie schwierig die Bewertung eines erfolgreichen KI-Projekts sein kann, zeigte Alexander Thamm anhand eines Beispiels aus der Praxis.

Für ein Unternehmen aus der Pharmabranche wurde ein KI-System im Demand Management entwickelt. Technisch funktionierte die Lösung so gut, dass rechnerisch die Arbeit von 50 Mitarbeitenden eingespart werden konnte.

Auf dem Papier ein großer Effizienzgewinn. In der Realität war die Rechnung komplizierter: Die entsprechenden Personalkosten ließen sich nicht einfach unmittelbar reduzieren. Gleichzeitig wollte das Unternehmen die Mitarbeitenden weiterhin für andere Aufgaben zur Verfügung haben.

Das Beispiel verdeutlicht ein grundlegendes Problem bei der Bewertung von KI-Projekten: Technische Machbarkeit und messbare Effizienz sind nicht automatisch mit wirtschaftlichem Nutzen gleichzusetzen.

Ähnliches zeigt sich dort, wo Unternehmen beispielsweise ihren Kundenservice weitgehend automatisieren und später feststellen, dass die Qualität nicht den Erwartungen der Kunden entspricht.

Die entscheidende Frage sollte deshalb nicht lauten: Was können wir mit KI automatisieren? Sondern: Wo schafft KI tatsächlich zusätzlichen Wert?

Weg vom einzelnen KI-Tool

Unternehmen, die beim Einsatz von KI bereits weiter sind, betrachten KI deshalb zunehmend nicht mehr als einzelnes Tool oder isolierten Use Case.

Stattdessen stellt sich eine größere Frage: Wie kann eine Organisation insgesamt durch KI und Agenten unterstützt werden?

Damit verändert sich die Perspektive. Anstelle vieler voneinander unabhängiger Anwendungen entsteht die Idee eines Netzwerks unterschiedlicher Agenten mit spezifischen Fähigkeiten. Diese können je nach Aufgabe und Prozess miteinander kombiniert und mehrfach eingesetzt werden.

Ein einmal entwickelter Agent könnte beispielsweise über bestimmtes Fachwissen verfügen und anschließend für unterschiedliche Anwendungsfälle zur Verfügung stehen. Gleichzeitig braucht es Verantwortlichkeiten dafür, diese Agenten aktuell zu halten und weiterzuentwickeln.

Alexander Thamm beschreibt diese vernetzte Struktur als „Agentic Mesh“: Nicht ein einzelner Agent steht im Mittelpunkt, sondern das Zusammenspiel verschiedener spezialisierter Fähigkeiten innerhalb der Organisation.

Ohne Prozesse und Daten funktioniert auch die beste KI nicht

Doch Technologie allein reicht dafür nicht.

Damit KI sinnvoll in einer Organisation eingesetzt werden kann, müssen mehrere Voraussetzungen zusammenkommen. Dazu gehören Mitarbeitende, die offen für neue Arbeitsweisen sind, ebenso wie die notwendigen Daten.

Vor allem aber müssen Unternehmen ihre eigenen Prozesse verstehen.

Wie läuft ein Arbeitsprozess heute tatsächlich ab? Welche Daten entstehen dabei? Welche Schritte können sinnvoll automatisiert werden? Und bei welchen Tätigkeiten wäre die Automatisierung am Ende aufwendiger oder teurer, als sie weiterhin durch Menschen erledigen zu lassen?

Diese Fragen werden wichtiger, je stärker KI in bestehende Arbeitsabläufe integriert wird.

Denn nicht alles, was technisch automatisierbar ist, muss auch automatisiert werden.

KI braucht ein neues Zusammenarbeitsmodell

Mit Agentic AI geht die Diskussion deshalb über klassische Automatisierung hinaus.

Wenn spezialisierte KI-Agenten unterschiedliche Aufgaben übernehmen können, müssen Unternehmen darüber nachdenken, wie die Zusammenarbeit künftig organisiert wird: Welche Aufgaben übernimmt der Mensch? Welche übernimmt ein Agent? Welche Fähigkeiten lassen sich kombinieren? Und wer steuert dieses Zusammenspiel?

KI wird damit zunehmend zu einer Frage des Operating Models.

Der nächste Schritt besteht darin, über schnellere Prozesse hinauszudenken und eine Organisation zu gestalten, in der menschliche und künstliche Fähigkeiten systematisch zusammenspielen.

Dafür braucht es neben der Technologie ein entsprechendes Mindset, verfügbare und nutzbare Daten sowie ein detailliertes Verständnis der eigenen Prozesse.

Auch KI hat einen Preis

Ein weiterer Aspekt, der bei der aktuellen Begeisterung für KI leicht in den Hintergrund gerät, sind die Kosten.

Alexander Thamm erwartet, dass diese künftig eine deutlich größere Rolle spielen werden. Der Markt für leistungsfähige KI-Modelle ist von hohen Investitionen und einem intensiven Wettbewerb geprägt. Gleichzeitig können Unternehmen zunehmend abhängig von einzelnen Plattformen und Anbietern werden.

Damit bekommt auch die Auswahl des richtigen Modells eine wirtschaftliche Dimension.

Nicht jede Aufgabe benötigt das leistungsfähigste verfügbare Modell. Eine einfache Anfrage mit einem hochkomplexen KI-Modell zu bearbeiten, kann technisch problemlos funktionieren – wirtschaftlich muss es deshalb noch lange nicht sinnvoll sein.

Für Unternehmen bedeutet das: Neben Qualität und Geschwindigkeit wird künftig stärker betrachtet werden müssen, welche KI für welche Aufgabe tatsächlich angemessen ist.

Der nächste Schritt: KI skalierbar machen

Der langfristige Mehrwert von KI entsteht dadurch, aus ersten Use Cases eine Struktur zu entwickeln, die im Unternehmen skalieren kann: mit wiederverwendbaren Agenten, klaren Verantwortlichkeiten, geeigneten Daten und einem Verständnis dafür, welche Prozesse von KI profitieren und welche nicht.

Gerade für wissensintensive Dienstleistungen ist diese Entwicklung relevant. Denn wenn KI die Produktivität auf ein neues Niveau hebt, verändert sich nicht nur die Art, wie einzelne Aufgaben erledigt werden. Auch bestehende Arbeits- und Geschäftsmodelle können sich weiterentwickeln.

Die zentrale Botschaft aus Alexander Thamms Vortrag auf der CwX Germany 2026 lässt sich deshalb so zusammenfassen: Erfolgreicher KI-Einsatz beginnt mit der Frage, wo Technologie tatsächlich Wert schafft und wie Unternehmen die Voraussetzungen schaffen, diesen Mehrwert skalierbar zu nutzen.