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Checkliste für die KI-Einführung: 10 Fragen, die Sie vor dem Kauf stellen sollten

Die Fragen, die Anbieter nicht erwarten – und die Antworten, die den Erfolg tatsächlich vorhersagen

Wichtige Erkenntnisse

  • Schauen Sie über polierte Demos hinaus, indem Sie schwierige Fragen zum Mehrwert ab dem ersten Tag, zur Datenverankerung und zur Erfahrung des durchschnittlichen Nutzers stellen – nicht nur zu Power-Usern
  • Vertrauen hängt von Quellenangaben und Verifizierung ab – fragen Sie, wie Nutzer wissen werden, dass KI-Antworten korrekt sind
  • Die aussagekräftigste Frage: «Was würde uns in einem Jahr zur Kündigung veranlassen?“ offenbart die Ehrlichkeit des Anbieters und die Produktgrenzen

Jeder KI-Anbieter hat eine großartige Demo. Die Folien sind poliert. Die Anwendungsfälle klingen transformativ. Die ROI-Prognosen sind überzeugend.

Dann kaufen Sie, und sechs Monate später versuchen Sie herauszufinden, warum niemand das Tool nutzt.

Das Problem liegt normalerweise nicht an der Technologie. Es liegt daran, dass niemand vor der Unterschrift die richtigen Fragen gestellt hat. Die Demo hat Ihnen gezeigt, was die KI tun könnte. Niemand hat erkundet, ob sie tatsächlich in Ihrer Umgebung, für Ihre Mitarbeiter, mit Ihren Einschränkungen funktionieren würde.

Hier sind zehn Fragen, die es wert sind, vor einer Verpflichtung gestellt zu werden. Nicht die Fragen, die Anbieter erwarten – sondern die, die tatsächlich vorhersagen, ob Sie einen Mehrwert erzielen werden.

1. Was passiert am ersten Tag?

Nicht am Tag 90 nach vollständiger Implementierung. Am ersten Tag.

Können Mitarbeiter sofort damit beginnen, oder sind Wochen der Einrichtung, Integration und Schulung erforderlich, bevor jemand einen Mehrwert sieht? Gibt es einen klaren ersten Anwendungsfall, der sofort funktioniert, oder kaufen Sie Potenzial, das möglicherweise nie realisiert wird?

Je länger die Zeit bis zum ersten Mehrwert, desto höher das Risiko, dass die Initiative an Schwung verliert, Champions weitergehen und das Tool zur Schubladenware wird.

Was Sie hören möchten: Konkrete Beispiele dafür, was Nutzer sofort tun können, ohne auf individuelle Konfiguration zu warten.

Warnsignal: „Sobald wir die Implementierungsphase abgeschlossen und Ihre Systeme integriert und Ihr Team geschult haben, werden Sie in der Lage sein...“

2. Wie sieht die Erfahrung des durchschnittlichen Mitarbeiters aus?

Nicht Ihr technikaffinster Power-User. Nicht die Person, die sich freiwillig für die KI-Arbeitsgruppe gemeldet hat.

Der durchschnittliche Mitarbeiter hat fünfzehn Minuten, um etwas Neues auszuprobieren, und keine besondere Begeisterung für Technologie. Was sieht er, wenn er dieses Tool öffnet? Weiß er, was zu tun ist? Gibt es einen offensichtlichen Ausgangspunkt oder ein leeres Textfeld und unendliche Möglichkeiten?

Was Sie hören möchten: Vorgefertigte Workflows, geführte Erfahrungen, spezifische Anwendungsfälle nach Rolle. «Ein neuer HR-Koordinator kann sofort X, Y und Z tun.“

Warnsignal: «Es ist sehr flexibel – Nutzer können es anpassen, um fast alles zu tun.“ (Übersetzung: Nutzer müssen es selbst herausfinden.)

3. Wie wissen Nutzer, dass sie den Antworten vertrauen können?

Das ist die Frage, die KI-Tools, die genutzt werden, von denen unterscheidet, die aufgegeben werden.

Wenn die KI eine Antwort gibt, wie weiß ein Mitarbeiter, dass sie korrekt ist? Kann er sehen, woher die Information stammt? Kann er klicken, um zu verifizieren? Was passiert, wenn die KI etwas nicht weiß – sagt sie es, oder erfindet sie etwas, das plausibel klingt?

Der Zitiermechanismus: Achten Sie genau darauf, wie das Tool Quellen anzeigt. Eine Fußnote, die auf ein allgemeines Dokument verweist, reicht nicht aus. Sie wollen granulare Zitate – direkte Links zum spezifischen Absatz oder Richtlinienabschnitt, den die KI verwendet hat. Das ist der Unterschied zwischen einem Tool, das Vertrauen aufbaut, und einem, das nur Genauigkeit suggeriert.

Was Sie hören möchten: Antworten, die in Ihren Inhalten verankert sind, mit Quellenangaben. Klares Verhalten, wenn Informationen nicht verfügbar sind.

Warnsignal: «Unser Modell ist sehr genau.“ (Das sagt jeder Anbieter. Es bedeutet nichts.)

4. Mit welchen Systemen verbindet sich das?

Isolierte KI ist KI, die zusätzliche Arbeit schafft. Wenn Mitarbeiter Daten aus Ihrem CRM kopieren, in das KI-Tool einfügen und dann die Ausgabe woanders wieder einfügen müssen, werden die meisten den KI-Schritt einfach überspringen.

Welche Integrationen existieren heute – nicht auf der Roadmap, heute? Wie tiefgreifend sind sie? Kann die KI Kontext aus Ihren bestehenden Systemen ziehen, oder nur eingefügten Text empfangen?

Was Sie hören möchten: Native Integrationen mit Ihrem tatsächlichen Tech-Stack (nicht nur «wir integrieren mit über 500 Tools“, sondern spezifisch die, die Sie nutzen). Die Fähigkeit, systemübergreifende Abfragen durchzuführen.

Warnsignal: «Wir haben eine offene API, sodass Ihr Team jede benötigte Integration erstellen kann.“ (Übersetzung: Die Integrationen existieren noch nicht, und sie zu erstellen ist Ihr Problem.)

5. Wer kontrolliert, worauf die KI zugreifen kann?

Das ist wichtig für Sicherheit, Compliance und grundlegendes Vertrauen.

Können Sie kontrollieren, aus welchen Inhaltsquellen die KI schöpft? Können Sie sicherstellen, dass sie nur aus genehmigten Materialien antwortet, nicht aus dem gesamten Internet? Wer hat die Berechtigung, diese Quellen hinzuzufügen oder zu ändern? Gibt es einen Audit-Trail?

Was Sie hören möchten: Granulare Admin-Kontrollen. Klare Content-Governance. Audit-Logs. Die Möglichkeit, verschiedene Zugriffsebenen für verschiedene Benutzergruppen zu erstellen.

Warnsignal: Vage Antworten über «Enterprise-Grade-Sicherheit“ ohne Details. Keine klare Erklärung, wie der Content eingegrenzt wird.

6. Was passiert mit unseren Daten?

Das ist die Frage, die IT und Rechtsabteilung einbezieht, und das sollte sie auch.

Werden Ihre Daten zum Trainieren des KI-Modells verwendet? Wo werden sie gespeichert? Wer kann darauf zugreifen? Was passiert damit, wenn Sie kündigen? Können Sie Datenresidenz in Ihren erforderlichen Regionen erhalten?

Das sind nicht nur Compliance-Checkboxen. Sie bestimmen, ob Sie das Tool tatsächlich für sensible Geschäftsinhalte nutzen können.

Was Sie hören möchten: «Ihre Daten werden niemals für das Training verwendet. Hier ist unser SOC-2-Bericht. Hier werden die Daten gespeichert. Hier ist unser Datenverarbeitungsvertrag.“

Warnsignal: Ausweichen. «Wir nehmen Datenschutz sehr ernst“ ohne Details. Zurückhaltung bei der Bereitstellung von Dokumentation.

7. Wie funktioniert die Preisgestaltung wirklich?

Nicht die Schlagzeilen-Zahl. Die echte Rechnung.

Wenn Sie pro Platz zahlen: Was passiert, wenn Sie erweitern möchten? Wie gehen Sie mit Nutzern um, die es kaum nutzen, gegenüber Power-Usern? Was sind Ihre effektiven Kosten pro aktivem Nutzer, wenn die Adoption bei 50% liegt? Bei 30%?

Wenn Sie nach Nutzung zahlen: Gibt es eine Obergrenze? Welche Warnungen gibt es? Können Sie Budgets nach Team oder Abteilung festlegen? Was passiert, wenn Sie Ihr Limit Mitte des Monats erreichen?

Was Sie hören möchten: Klare, einfache Preisgestaltung, die Sie modellieren können. Kontrollen, die Überraschungen verhindern. Ein Weg zur Skalierung, der nicht jedes Mal einen neuen Beschaffungskampf erfordert.

Warnsignal: Preisgestaltung, die eine Tabellenkalkulation zum Verstehen erfordert. „Kontaktieren Sie uns für Enterprise-Preise“ ohne veröffentlichte Zahlen.

8. Wie sieht die Adoption bei anderen Unternehmen tatsächlich aus?

Nicht die handverlesene Fallstudie. Echte Zahlen.

Welcher Prozentsatz der lizenzierten Nutzer ist nach 6 Monaten aktiv? Was bedeutet „aktiv“ – einmal einloggen, oder regelmäßig nutzen? Was sind die häufigsten Anwendungsfälle in der Praxis, nicht in der Theorie? Womit haben Unternehmen Schwierigkeiten?

Anbieter werden sich gegen diese Frage sträuben. Bleiben Sie trotzdem dran.

Was Sie hören möchten: Ehrliche Zahlen, auch wenn sie nicht perfekt sind. Konkrete Beispiele dafür, was funktioniert hat und was nicht. Anerkennung, dass Adoption Aufwand erfordert.

Warnsignal: Ihnen nur die Vorzeige-Fallstudien zu zeigen. Unfähigkeit, Nutzungsdaten bereitzustellen. «Die Situation jedes Kunden ist anders“ als Weg, der Frage auszuweichen.

9. Was braucht Ihr Team, um das zu pflegen?

KI-Tools sind keine Selbstläufer. Jemand muss die Inhalte aktuell halten. Jemand muss den Benutzerzugang verwalten. Jemand muss überwachen, was funktioniert und was nicht.

Was ist der laufende operative Aufwand? Brauchen Sie dediziertes Personal, oder kann das als Teil bestehender Rollen verwaltet werden? Was passiert, wenn etwas nicht funktioniert?

Was Sie hören möchten: Realistische Einschätzung der Admin-Anforderungen. Klare Dokumentation. Support, der wirklich reaktionsschnell ist. Self-Service-Funktionen, die den Bedarf an laufender Anbietereinbindung reduzieren.

Warnsignal: «Es ist vollständig automatisiert, Sie müssen nichts tun.“ (Das stimmt nie.) Support-Stufen, die teure Upgrades erfordern, um echte Hilfe zu bekommen.

10. Was würde uns in einem Jahr zur Kündigung veranlassen?

Das ist die Frage, die Anbieter nie erwarten, und die Antworten sind aufschlussreich.

Warum gehen Kunden? Worüber beschweren sie sich? Welche Funktionalität erwarten Menschen, die Sie nicht haben? Wo hat das Produkt Schwächen?

Jedes Produkt hat Schwächen. Ein Anbieter, der seine nicht artikulieren kann, kennt entweder sein Produkt nicht oder ist nicht ehrlich zu Ihnen.

Was Sie hören möchten: Ehrliche Selbsteinschätzung. „Wir sind nicht die beste Lösung für Anwendungsfall X.“ „Kunden haben manchmal Schwierigkeiten mit Y.“ „Wir investieren in Z, weil wir wissen, dass es eine Lücke ist.“

Warnsignal: «Wir haben eigentlich keine Kunden, die kündigen.“ «Unser NPS ist sehr hoch.“ Antworten, die wie Marketing-Texte klingen statt wie ein ehrliches Gespräch.

Die Frage hinter den Fragen

All das läuft auf eine Sache hinaus: Wird das wirklich funktionieren, für unsere Mitarbeiter, in unserer Umgebung, angesichts unserer Einschränkungen?

Demos zeigen idealisierte Szenarien. Vertriebsteams zeigen die besten Fälle. Ihre Aufgabe ist es, unter Druck zu testen, ob die Realität übereinstimmen wird. Das bedeutet, unbequeme Fragen zu stellen. Über polierte Antworten hinauszugehen. Mit Referenzen zu sprechen, die nicht handverlesen wurden. Pilotprojekte mit Skeptikern durchzuführen, nicht nur mit Enthusiasten.

Die Anbieter, die diese Prüfung überstehen, sind normalerweise diejenigen, bei denen sich der Kauf lohnt. Die, die ausweichen, sich winden oder defensiv werden, sagen Ihnen etwas Wichtiges darüber, wie die Beziehung nach der Unterschrift aussehen wird.

Die Checkliste

  • Was können Nutzer am ersten Tag tun?
  • Wie sieht die Erfahrung des durchschnittlichen Mitarbeiters aus?
  • Wie verifizieren Nutzer, dass Antworten korrekt sind?
  • Mit welchen Systemen integriert sich das heute?
  • Welche Kontrollen gibt es für Content-Zugang und Governance?
  • Was passiert mit unseren Daten?
  • Wie funktioniert die Preisgestaltung bei realistischen Adoptionsraten?
  • Wie sieht die Adoption bei ähnlichen Unternehmen tatsächlich aus?
  • Welchen laufenden Aufwand erfordert das von unserem Team?
  • Was würde uns in einem Jahr zur Kündigung veranlassen?

Drucken Sie das aus. Bringen Sie es zu Ihrem nächsten Anbietergespräch. Sehen Sie, was passiert.

Bei JoySuite haben wir das Produkt um diese Fragen herum entwickelt. Mehrwert ab dem ersten Tag mit vorgefertigten Workflow-Assistenten. Antworten, die in Ihren Inhalten verankert sind, mit Quellenangaben. Integrationen mit den Systemen, die Sie bereits nutzen. Und unbegrenzte Nutzer, damit Sie den Zugang nicht rationieren müssen. Wir beantworten gerne Frage zehn – fragen Sie einfach.

Dan Belhassen

Dan Belhassen

Gründer & CEO, Neovation Learning Solutions

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