Mit dem Produkt statt dem Problem beginnen
„Wir brauchen KI" ist kein Bedarf. Erst das Problem definieren, dann suchen – sonst kauft man Funktionen, die niemand braucht.
Aus der Praxis
Häufige Fehler bei der Tool-Suche
Die meisten Fehlentscheidungen folgen wenigen Mustern. Wer sie kennt, umgeht sie.
Zu viele Muss-Kriterien
Eine überladene Muss-Liste schließt jede reale Lösung aus. Trennen Sie konsequent Muss von Soll.
Der Demo vertrauen
Die Vorführung des Anbieters läuft immer glatt. Aussagekräftig ist nur der Test mit eigenen Daten und eigenem Team.
Folgekosten ignorieren
Der Einstiegspreis täuscht. Lizenzen pro Nutzer, Support und Schulung entscheiden über die echten Kosten.
Datenschutz nachträglich prüfen
Hosting-Standort und AVV gehören an den Anfang, nicht ans Ende – sonst scheitert die Einführung an einem Ausschlusskriterium.
Das Team übergehen
Ein Werkzeug, das an den späteren Nutzern vorbei ausgewählt wurde, wird selten angenommen.
Kein Exit-Plan
Wer nicht weiß, wie er seine Daten wieder herausbekommt, macht sich abhängig.
Nach der Einführung nicht nachfassen
Ohne Review nach einigen Monaten bleibt unklar, ob sich die Wahl bewährt hat.