Case Study: 100x effizienter dank AI - mit ganz unerwarteten Effekten!

"Wie können wir erste Erfahrungen mit KI sammeln, ohne gleich das ganze Unternehmen umzukrempeln?" Diese Frage stellte sich Chad, ein Unternehmer, der kürzlich in einem Interview mit David Shapiro über seine KI-Erfahrungen sprach. Seine Antwort führte zu einem erstaunlichen Ergebnis: eine Kostenreduktion um den Faktor 100 - und das ganz ohne Entlassungen. Seine spannende Case Study möchte ich in diesem Leadership Snack mit euch teilen. 

Was hat Chad konkret getan? Welche Überraschungen erlebte er dabei? Und was bedeutet das für die Nutzung von KI in Unternehmen? Lasst uns direkt loslegen!

Die Herausforderung: 240.000 Voicemails und ein knappes Budget

Chad, Leiter eines kleinen Telekommunikationsunternehmens, hatte das Ziel, erste Erfahrungen mit dem Einsatz von KI zu sammeln. Die Gelegenheit dazu bot sich in Form einer besonderen Herausforderung: 240.000 transkribierte Voicemails warteten teils seit Jahren darauf, analysiert zu werden. Ein echter Datenschatz! Und bisher ungehoben, da eine manuelle Analyse viel zu viel gekostet hätte. 

Der Ansatz: KI als kostengünstige Lösung

Chad entschied sich für einen vorsichtigen, aber innovativen Ansatz. Er wählte bewusst eine Aufgabe, bei der kleine Fehler verkraftbar waren und die keine direkten Auswirkungen auf Kunden hatte - ideal für ein erstes KI-Experiment.

Mit einem Generative AI Modell gelang es Chad, die Voicemails anhand von Kategorien wie Stimmung, Thema, Dringlichkeit oder Sprache zu kategorisieren. Das ging überraschend schnell: Bereits nach wenigen Stunden lieferte sein Prompt ordentlich kategorisierten Daten.

Die größte Herausforderung zeigte sich in der konsistenten Strukturierung der KI-Ausgaben, um sie zuverlässig in eine Datenbank aufnehmen zu können. Chad investierte etwa eine Woche in Fehlerbehandlung und Stabilisierung des Prozesses. Am Ende konnte sein System 120.000 Nachrichten am Stück ohne Unterbrechung verarbeiten.

Dieser Ansatz ermöglichte es Chad, mit überschaubarem Aufwand wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen - sowohl über die Daten selbst als auch über den Prozess der KI-Integration in bestehende Systeme.

Überraschungen auf der Kostenseite

Spannend war der Blick auf die Kosten. Chad hatte bereits eine Hochrechnung, was es gekostet hätte, die Analyse der 240.000 Voicemail-Transkripte von Menschen erledigen zu lassen. Dazu kamen der Vergleich mit einem Top-KI-Modell und einem Low-Cost-KI-Modell. Hier sind seine Ergebnisse:

1. Manueller Ansatz: Bei ca. 45s Arbeitszeit pro Transkript und Lohnkosten von $7,25/h ergaben sich Kosten von über $21.000.
2. Top-Tier-Modell (Claude 3.0 Opus von Anthropic): Kosten von $15 pro Million Input-Tokens ergaben Gesamtkosten von $8.400.
3. Mid-Tier-Modell: (Gemini 1.5 Flash von Google): Dank des Preises von nur $0,35 pro Million Token fielen insgesamt nur etwa $200 an.

Trotz der niedrigen Kosten erzielte Chad mit Gemini Flash eine beeindruckende Genauigkeit von 95-98% bei den Kategorisierungen - mehr als ausreichend für aussagekräftige Analysen.

Beim Blick auf die Kosten war für mich nicht nur die tatsächliche Reduzierung um den Faktor 100 im Vergleich zur manuellen Methode interessant, sondern vor allem, dass der erste Versuch mit Claude Opus lediglich eine Ersparnis etwa um den Faktor 2,5 brachte. Den großen Effekt erreichte Chad erst durch den Einsatz eines preisgünstigen Mid-Tier-Modells.

Doch auch die Ergebnisse selbst bargen Überraschungen: Zum Beispiel gingen viel weniger spanischsprachige Nachrichten ein als erwartet, obwohl viele Kunden für spanischen Support bezahlten. Für zukünftige Geschäftsentscheidungen ist das eine wertvolle Information – aber eine, für die Chad niemals $21.000 bezahlt hätte. Als nächstes will Chad die Ergebnisse mit KI-Unterstützung visualisieren und dann die KI Ideen entwickeln lassen, nach welchen weiteren Erkenntnissen man in diesen Daten suchen könnte.

100x ist gar nicht das Entscheidende!

Am meisten an Chads Geschichte beeindruckt mich nicht die große Kostenersparnis, sondern die Art und Weise, wie Chad Offenheit für eine neue Denkweise, Wertschätzung für die breiten Fähigkeiten seiner Mitarbeitenden und innovative Nutzung von Technologie kombiniert. 

Es geht nicht einfach nur darum, dass dieselbe Sache nun schneller oder kostengünstiger erledigt wird. Ein Motorrad ist vielleicht 30-50x schneller als ein Wanderer, und doch ist das Entscheidende eine ganz neue Art von Erlebnissen. Bisher undenkbare Wochenendausflüge oder Urlaube werden plötzlich möglich – und diese Möglichkeiten führen übrigens nicht dazu, dass niemand mehr wandert.

Genauso führt auch im Business-Kontext eine Kostenreduzierung um den Faktor 100 dazu, dass Dinge, die vorher komplett außer Reichweite waren, auf einmal problemlos machbar sind. Und das führt zu völlig neuen Möglichkeiten - und damit eher zu neuen spannenden Aufgaben für die Mitarbeitenden, als zu Entlassungen.

Learnings für Führungskräfte

Chad reflektiert in dem Interview auch über seine Erkenntnisse als Führungskraft. Einige besonders spannende sind aus meiner Sicht:

1. “good enough”, aber “details matter”: Perfektionismus ist fehl am platz. 95% ist gut genug. Und dennoch spielen Auswahl des richtigen KI-Modells, die vergleichsweise aufwändige Stabilisierung des Prozesses und die Integration in bestehende Tools und Arbeitsumgebungen eine entscheidende Rolle.  
2. Mitarbeiter als Schlüssel zum Erfolg: Chad betonte, dass er trotz der KI-Effizienzsteigerung niemanden entlassen hat. Er schätzt die Erfahrung, Kreativität und das Urteilsvermögen seiner Mitarbeiter und sieht KI als Hebel, um deren Fähigkeiten zu erweitern.
3. Faktor 100 eröffnet neue Horizonte: Diese neuen Möglichkeiten zu erkennen und wirksam zu nutzen, ist eine echte Führungsherausforderung. Hier sind Mut, Zuversicht, frisches Denken und Kreativität gefragt - bei uns selbst und unseren Mitarbeitenden!

Und jetzt bist du dran! Was hast du aus dieser Case Study mitgenommen? Wie wird KI bei dir im Unternehmen gesehen? Was hält dich davon ab, KI auf ähnliche Weise zu nutzen? Was möchtest du probieren? Hinterlasse deine Gedanken in einem Kommentar! Ich bin schon gespannt auf deine Ideen und Erfahrungen.