Ein Unternehmen fragt: Wir brauchen ein internes Tool, das unsere Wissensdatenbank durchsuchbar macht und kontextuelle Antworten gibt. Nicht Suchergebnisse, sondern echte Antworten, die verstehen, was gemeint ist.
Vor drei Jahren.
Ich hätte ein Marktscreening gemacht. Vielleicht drei Enterprise-Anbieter verglichen. Eine Make-or-Buy-Empfehlung geschrieben. «Custom ist zu teuer, nehmt Tool X mit Customizing». Oder «das strategische Potenzial rechtfertigt eine Eigenentwicklung, aber plant 18 Monate und ein entsprechendes Budget.»
Das Projekt wäre wahrscheinlich ins Stocken geraten. Nicht wegen fehlendem Willen. Sondern weil 18 Monate und grosses Budget für die meisten Unternehmen eine Hürde sind, die das Projekt beendet, bevor es beginnt.
Heute.
Wir machen zwei Wochen Discovery. Verstehen, wie das Wissen strukturiert ist, wer es nutzt, in welchen Situationen, was bisher funktioniert und was nicht. Dann bauen wir einen Prototyp. Nicht als Proof-of-Concept, sondern als funktionierendes System, das man anfassen kann.
Nach sechs Wochen gibt es etwas Reales. Nach drei Monaten gibt es etwas Produktionsreifes.
Die Frage des Unternehmens hat sich nicht verändert. Was sich verändert hat: Was eine realistische Antwort darauf ist.
Das ist der Kern des Wandels, den wir gerade erleben. Nicht KI als Feature. KI als Enabler dafür, dass Lösungen möglich werden, die es vorher nicht waren. Oder nicht für die meisten.
