Mit dem Problem beginnen, nicht mit dem Werkzeug
Fragen Sie zuerst, welche wiederkehrende Arbeit Zeit frisst: Texte entwerfen, Anfragen sortieren, Dokumente durchsuchen, Berichte zusammenfassen. Erst danach wählen Sie das passende Modell. Wer mit dem Werkzeug beginnt, sucht anschließend ein Problem.
Ein sinnvoller Fahrplan
- Anwendungsfälle sammeln und nach Nutzen, Aufwand und Datensensibilität ordnen.
- Rahmen festlegen: Welche Daten dürfen in welche Dienste? Wer entscheidet?
- Pilot starten mit einem klar umrissenen Fall und messbarem Ziel.
- Auswerten: Spart es Zeit? Stimmt die Qualität? Was kostet der Betrieb?
- Ausrollen oder verwerfen, mit Schulung und Richtlinie für alle Beteiligten.
Lokal oder Cloud?
Lokale Modelle, etwa mit Ollama, geben mehr Kontrolle über Daten. Cloud-Dienste wie OpenAI, Anthropic Claude oder Google Gemini bieten oft leistungsfähigere Modelle ohne eigene Hardware. Welcher Weg passt, hängt von Daten, Budget und Anspruch ab. Häufig ist eine Mischung sinnvoll. Siehe auch den Vergleich der Optionen.
Typische Fehler
- Ohne Regeln starten und Mitarbeitende allein lassen.
- Ergebnisse ungeprüft übernehmen.
- Vertrauliche Daten in ungeprüfte Dienste eingeben.
- Zu groß beginnen statt mit einem kleinen Pilot.