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Warum die meisten KI-Projekte im Mittelstand scheitern
In der Büroküche steht ein Vollautomat, der neunzehn Getränke kann. Benutzt wird er nicht, weil niemand Lust hat, ihn zu entkalken. Daneben rödelt die alte Padmaschine seit Jahren durch. Genau so enden die meisten KI-Projekte.
Die ersten 30 Tage: wie neue Mitarbeiter schneller produktiv werden
Ein neuer Mitarbeiter kostet in den ersten Wochen doppelt. Er bringt noch keine volle Leistung, und er bindet die Zeit der Erfahrenen, die ihn einarbeiten. In vielen Betrieben zieht sich das über Monate. Dabei entscheidet sich gerade in den ersten dreißig Tagen, ob aus einem Neuen schnell ein produktiver Kollege wird oder ein dauerhafter Fragesteller.
Der Grund für die lange Einarbeitung ist selten der neue Mensch. Es ist das fehlende System.
Warum niemand freiwillig aufschreibt, was er weiß
„Schreib das doch mal auf.“ Diesen Satz sagt fast jeder Geschäftsführer irgendwann. Zu dem Mitarbeiter, der als Einziger weiß, wie die alte Anlage bei Feuchtigkeit reagiert. Zu der Kollegin, die den größten Kunden seit fünfzehn Jahren betreut. Zu dem Meister, der jede Störung im Schlaf behebt.
Und fast nie passiert es. Das liegt nicht an Unwillen. Die meisten Menschen teilen ihr Wissen gerne. Es liegt daran, dass „aufschreiben“ eine viel größere Aufgabe ist, als sie klingt. Wer versteht, warum das scheitert, findet auch den Weg, der funktioniert.
Der Bus-Faktor: Wie viele Ihrer Mitarbeiter müssten gehen, bis es stillsteht?
„Das weiß nur der Müller.“ Diesen Satz hört man in fast jedem mittelständischen Betrieb — mal über die alte Anlage, mal über einen bestimmten Kunden, mal über die eine Excel-Tabelle, die niemand sonst versteht. Er klingt harmlos. In Wahrheit ist es einer der teuersten Sätze, die in einem Unternehmen fallen können. Denn er bedeutet: Ein Teil Ihres Betriebs läuft nur, solange eine einzige Person verfügbar ist. Für genau dieses Risiko gibt es einen Namen.