KI Tools Übersicht: ChatGPT, Claude, Gemini, und warum das die falsche Frage ist.
Ja, wir geben dir die Übersicht die du erwartest. Und dann erklären wir dir warum sie nicht das ist, was dein Unternehmen weiterbringt.
ChatGPT, Claude, Gemini. Hier ist was du wissen wolltest.
ChatGPT — Der Allrounder. Beste Alltags-Assistenz, stark im Texten.
Claude — Der Analytiker. Genial für riesige Dokumente und präzisen Code.
Gemini — Der Google-Zwilling. Perfekt, wenn du ohnehin in der Google-Welt lebst.
So. Hast du sie. Alle drei sind gut. Alle drei werden jeden Monat besser. Und keines davon ist die entscheidende Frage für dein Unternehmen.
Denn KI-Projekte scheitern nicht am Tool. Sie scheitern daran, dass niemand vorher gefragt hat was das Tool eigentlich lösen soll.
Der Hype um die Tools ist größer als der Hype um echte Use Cases.
ChatGPT war das erste Tool seiner Art. Gemini konnte anfängs nicht mithalten. Claude kannten die wenigsten, obwohl Anthropic bereits 2021 von ehemaligen OpenAI-Mitarbeitern gegründet wurde. Dann kommt plötzlich ein neues Modell das besser performt als das vorherige. Alle reden darüber. Keiner fragt: wofür genau?
In der Praxis erleben wir das immer wieder. Der Fokus liegt auf dem Tool. Die Frage „was wollen wir damit eigentlich machen?“ kommt erst danach, oder gar nicht.
Drei Situationen die entstehen wenn das Tool vor der Strategie kommt.
Diese Situationen kennen wir aus fast jedem Unternehmen das zu uns kommt.
Jede Abteilung hat ihr eigenes KI-Tool
Marketing nutzt ChatGPT, IT hat ein eigenes Modell gebaut, der Vorstand will Gemini. Wildwuchs, keine gemeinsame Datenbasis, Kosten die niemand überblickt, und jede Abteilung erfindet das Rad neu.
Das Ergebnis: Schatten-KI-Projekte überall, Strategie nirgends.
KI wird eingeführt, aber niemand nutzt es produktiv
Das Tool ist da. Die Lizenz läuft. Aber was damit gemacht werden soll hat niemand definiert. Also öffnen Mitarbeiter es gelegentlich, fragen irgendetwas und schließen es wieder.
Das Ergebnis: KI als teures Experiment statt als echter Hebel.
Das Projekt startet, dann kommt das Daten-Problem
Das Modell ist ausgewählt, die Erwartungen sind hoch, dann schaut jemand in die Datenbasis. Unstrukturiert, unvollständig, keine APIs zu den Umsystemen. Das KI-Projekt wird ungewollt zum Datenprojekt.
Das Ergebnis: Budget verbraucht bevor die erste Automatisierung live ist.
Erst das Tool kaufen. Dann fragen was man damit macht.
Es ist das gleiche Muster das wir bei CRM-Einführungen sehen, bei ERP-Projekten, bei jeder Software-Einführung der letzten zwanzig Jahre. Das Tool wird evaluiert, demonstriert, eingekauft. Und dann kommt die Frage: wie bringen wir das jetzt zum Laufen?
Bei KI ist das Problem noch ausgeprägter, weil die Tools so generell einsetzbar sind. Ein CRM hat einen klaren Zweck. ChatGPT kann alles mögliche, und genau das macht es schwierig. Wer nicht vorher definiert was er will, bekommt ein teures Chat-Fenster das gelegentlich genutzt wird.
Dazu kommt: es gibt keinen Mangel an Tools. Es gibt Open-Source-Modelle die man selbst hosten kann. Es gibt spezialisierte Modelle für bestimmte Aufgaben. Die Auswahl ist nicht das Problem. Das Fehlen einer klaren Frage ist das Problem.
Zuerst die Use Cases. Dann das Tool.
Wir fangen nicht mit der Tool-Frage an. Wir fangen mit einer simplen Frage an: Was müsst ihr heute x-fach manuell tun?
Geht es darum Unternehmenswissen fürs Team schneller verfügbar zu machen? Will man einen Prozess automatisieren? Sollen E-Mails vorsortiert werden? Soll ein Kundenservice-Bot wiederkehrende Anfragen übernehmen?
Je nachdem was die Antwort ist, sind völlig unterschiedliche Ansätze sinnvoll. Manchmal ist es ChatGPT. Manchmal ein selbst gehostetes Open-Source-Modell. Manchmal ein spezialisiertes Tool. Und manchmal ist die Antwort: fang mit dem einfachsten Use Case an, der in wenigen Stunden umsetzbar ist, und hol dir ein erstes Erfolgserlebnis.
Denn das ist die eigentliche Währung bei KI-Projekten: ein erster konkreter Beweis dass es funktioniert. Das schafft Vertrauen, schafft Momentum, und macht den nächsten Schritt einfacher. Es geht nicht darum von heute auf morgen die eierlegende Wollmilchsau zu bauen. Es geht darum den ersten echten Hebel zu finden.
Use Case zuerst. Tool danach. Ergebnis in vier Wochen.
Ein Unternehmen mit 60 Mitarbeitern. Die Geschäftsführung will KI einführen. Erster Instinkt: welches Tool kaufen wir? Wir stoppen genau dort.
Stattdessen verbringen wir eine Woche damit zu verstehen wo im Alltag die meiste repetitive Arbeit steckt. Ergebnis: das Support-Team beantwortet täglich dieselben 40 Fragen per E-Mail, manuell, jedes Mal leicht anders formuliert.
- Use Case identifiziert in drei Tagen
- Wissensdatenbank aufgebaut aus bestehenden Dokumenten
- KI-Assistent für den Support live nach vier Wochen
- 40 wiederkehrende Anfragen werden automatisch beantwortet
- Support-Team fokussiert sich auf komplexe Fälle
- Tool-Kosten: unter 100 Euro pro Monat
“Wir haben monatelang über Tools diskutiert. Am Ende hat uns eine Frage weitergebracht: Was nervt euer Team täglich am meisten?”
Was ihr uns zu KI-Tools meistens fragt.
WELCHES KI-TOOL IHR BRAUCHT, WISSEN WIR ERST WENN WIR WISSEN WAS IHR LÖSEN WOLLT.
Beschreibt uns kurz wo bei euch die meiste manuelle Arbeit steckt, wir sagen euch in einem Gespräch wo der erste Hebel liegt.