Vom Pilotprojekt zur Skalierung

Viele Unternehmen stehen vor der Herausforderung, generative KI (GenAI) einzuführen, ohne sich zu überfordern. Ein strukturierter, iterativer Ansatz mit klaren Zielen, schlanken Pilotprojekten und realistischen Erfolgskennzahlen ist dabei entscheidend.

Dieser Artikel zeigt, wie Unternehmen GenAI-Projekte initiieren, testen, bewerten und skalieren können.

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1. Ausgangspunkt: Beweggründe und Anwendungsbereiche für GenAI

Vor dem Start eines jeden Projekts sollten folgende Fragen beantwortet werden: Welches dringende Problem soll gelöst werden (z. B. Beratung, Datenqualität, Texterstellung)? Gibt es bereits interne Vorstellungen hinsichtlich Kundenerlebnis oder Effizienzsteigerung? Welche Systeme und Daten sind verfügbar? Typische Ausgangspunkte sind hohe Absprungraten bei komplexen Produkten, die manuelle Pflege umfangreicher Produktdaten oder wiederkehrende Supportanfragen zu Standardthemen. Diese Probleme eignen sich besonders gut für GenAI, da sie mit überschaubarem Aufwand verbessert werden können.

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2. Projektphasen im Überblick: Vom MVP zum Go-Live

Ein bewährter Ablauf umfasst vier Phasen:

• Phase 1: Discovery & Zieldefinition: Identifizierung der Stakeholder (E-Commerce, IT, Marketing, Legal), Definition messbarer Ziele (z. B. +30 % Conversion Rate), Analyse der Machbarkeit (Systemlandschaft, Datenverfügbarkeit.

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• Phase 2: Setup & Pilot (MVP): Auswahl eines konkreten Anwendungsfalls (z. B. Conversational Advisor für eine Produktkategorie), Vorbereitung der Integration (API, Datenquellen, UI-Einbindung), Test und Optimierung von Inhalten und Prompts (inkl. Redaktionsrichtlinien und Datenschutzprüfung).

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• Phase 3: Live-Test & Optimierung: Durchführung von A/B-Tests mit einer Kontrollgruppe, Monitoring relevanter KPIs (Engagement, Uplift, Abbruchrate, Nutzer-Feedback), iterative Anpassung (UX, Prompt-Vorlagen, Datenanreicherung).

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• Phase 4: Rollout & Skalierung: Ausweitung auf weitere Kategorien, Märkte oder Anwendungsbereiche, Integration in Marketing-Automation, PIM oder CRM-Systeme, Schulung und Befähigung der Teams (Trainings, Guidelines, Qualitätssicherungsprozesse).

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3. Quick Wins: Schnelle Erfolge mit GenAI

Folgende Anwendungsbereiche zeigen bereits nach kurzer Zeit signifikante Ergebnisse:

• Conversational Advisor (Frontend): Verbesserte Beratung, höhere Conversion-Rates.
• Produktdatenpflege (Backend): Reduzierung manueller Arbeit, optimierte User Experience.
• Texterstellung (Content): Beschleunigte Markteinführung, SEO-Optimierung.

Diese Use Cases können einzeln oder kombiniert getestet werden, abhängig von den verfügbaren Ressourcen und dem Grad der technischen Reife.

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4. Erfolgsfaktoren für eine nachhaltige GenAI-Implementierung

Erfolgreiche GenAI-Projekte zeichnen sich durch folgende Aspekte aus: Unterstützung durch das Top-Management (Top-Down-Sponsoring), klare Definition von Projektzielen und KPIs (Business Case), Fokus auf die Befähigung interner Teams durch benutzerfreundliche Tools und Schulungen (Enablement), ein iteratives Vorgehen in kleinen Schritten mit häufigen Tests und schnellen Lernzyklen sowie eine enge Zusammenarbeit mit dem GenAI-Anbieter (Vendor-Partnerschaft).

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5. Lessons Learned aus Frontnow-Projekten

Die Erfahrungen aus Frontnow-Projekten zeigen, dass das größte Potenzial oft nicht im Frontend liegt, sondern in einer verbesserten Datenstruktur. GenAI ersetzt keine Strategie, kann ihre Umsetzung aber erheblich beschleunigen. Unternehmen, die frühzeitig Stakeholder aus den Bereichen CX, IT und Content einbeziehen, erzielen schnellere Skalierungseffekte. Zudem sind gute Prompt-Guidelines von großem Wert, da sie die Qualität und die Markenbotschaft steuern.

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Fazit: Der Einstieg in GenAI ist ein erster, wohlüberlegter Schritt

GenAI erfordert keine umfassende Transformation, sondern einen intelligenten, messbaren Anfang. Wer Use Cases mit direktem geschäftlichem Nutzen auswählt, diese strukturiert erprobt und systematisch optimiert, wird schnell Resultate erzielen und sowohl intern als auch extern Vertrauen gewinnen.