Inhalt der Podcast-Folge:
In dieser Folge sprechen Sabine Kraus und Martin Böhn von BARC mit Ruben Busch, Co-Founder von bracketlab, über den praktischen und nachhaltigen Einsatz von KI im Mittelstand. Ruben Busch gibt Einblicke, wie Unternehmen generative KI gezielt nutzen können, welche Rolle Large Language Models (LLMs) dabei spielen, und wie man erste Erfolge durch sinnvolle Pilotprojekte erzielt.
Themen dieser Folge:
✅ Wie Unternehmen konkrete KI-Anwendungsfälle identifizieren
✅ Warum saubere Daten die Basis erfolgreicher KI-Modelle sind
✅ Welche Rolle Change-Management spielt, wenn KI nachhaltig verankert werden soll
✅ Wie Effizienzgewinne durch smarte Prozessautomatisierung erzielt werden können
✅ Warum KI kein Hype, sondern ein echter Wettbewerbsvorteil ist – wenn man es richtig angeht
🎙️ Unser Gast:
Ruben Busch, Co-Founder von bracketlab, einem Unternehmen mit Fokus auf produktive KI-Nutzung im Unternehmenskontext.
📌 Weiterführende Links:
🔗 bracketlab – Website
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🔎 KI im Mittelstand: So gelingt der erfolgreiche Einstieg mit echten Mehrwerten
Einleitung:
Künstliche Intelligenz (KI) ist längst mehr als ein Buzzword – besonders im Mittelstand bietet sie enormes Potenzial, Prozesse effizienter zu gestalten, Daten besser zu nutzen und neue Geschäftsmodelle zu ermöglichen. Doch wie gelingt der Einstieg? Welche Rolle spielen Large Language Models (LLMs)? Und was braucht es für nachhaltigen Erfolg?
In unserem aktuellen Podcast sprechen wir mit Ruben Busch, Co-Founder des Unternehmens bracketlab, das sich auf die Implementierung von generativer KI in Unternehmen spezialisiert hat.
🔍 1. Von genereller zu unternehmensspezifischer KI
Der erste Schritt ist nicht technischer, sondern strategischer Natur. Unternehmen müssen verstehen, dass KI ein Werkzeug ist – ihr Nutzen hängt davon ab, wie und wo sie eingesetzt wird. Es geht darum, Unternehmensprozesse zu analysieren und konkrete Anwendungsfälle zu finden, bei denen KI echten Mehrwert liefert.
💡 2. Erfolgsfaktor Daten: Die Basis für jede KI
Ohne strukturierte, aktuelle und qualitativ hochwertige Daten bleibt jede KI ineffizient. Bracket Lab setzt hier auf die Entwicklung einer eigenen Knowledge Engine, die Unternehmensdaten intelligent und kontextsensitiv für LLMs nutzbar macht – und damit Halluzinationen reduziert und Sicherheit schafft.
🛠️ 3. Schnell starten – mit klar abgegrenzten Pilotprojekten
Statt direkt auf den großen Wurf zu setzen, rät Busch zu kleinen, zielgerichteten Prototypen. Diese lassen sich schnell umsetzen, liefern messbare Ergebnisse und bauen intern Vertrauen in die Technologie auf.
📈 4. Effizienz und Prozessmanagement durch KI steigern
Besonders stark ist KI in Bereichen wie:
- Informationsrecherche und -kompression
- Automatisierung repetitiver Aufgaben
- Verknüpfung verteilter Datenquellen
- Erstellung kontextsensitiver Inhalte
In Kombination mit bestehenden Systemen wie CRM oder ERP entsteht so ein echter Effizienzhebel.
👥 5. Change-Management als Schlüsselfaktor
Die Einführung von KI ist auch eine kulturelle Veränderung. Mitarbeitende müssen geschult, einbezogen und befähigt werden. Die Kraft der kleinen Erfolge spielt hier eine entscheidende Rolle. Gleichzeitig sollte das Rechtemanagement realistisch und praxistauglich gestaltet sein, um die Innovationsfähigkeit nicht zu behindern.
🚀 6. Fazit: Jetzt starten – und die ersten Erfolge sichtbar machen
Die beste Zeit, um mit KI zu starten, ist jetzt. Mit klaren Zielen, realistischen Erwartungen und einem starken Partner wie Bracketlab können auch mittelständische Unternehmen zügig erste Erfolge erzielen.
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