KI-Workshops: Warum „User-Feedback“ allein Ihr Projekt ruinieren kann

Episode von IT for Business Podcast von Mirko Peters · 9. Juli 2026 · 20 min

Viele Unternehmen starten ihre KI-Initiativen mit einem Workshop voller Ideen und Anwendungsfälle. Doch genau hier beginnt häufig das Problem. User-Feedback ist wertvoll, ersetzt jedoch weder Architekturentscheidungen noch Governance oder eine langfristige Betriebsstrategie. In dieser Episode erfahren Sie, wie erfolgreiche KI-Workshops aufgebaut werden und warum die richtigen Teilnehmer, eine klare Reihenfolge und belastbare Entscheidungsgrundlagen wichtiger sind als möglichst viele kreative Ideen.Sie lernen, wie aus einem Workshop konkrete Pilotprojekte entstehen und wie Sie Schatten-KI, Vendor Lock-in und teure Fehlentscheidungen bereits vor Projektbeginn vermeiden.

Warum User-Feedback allein keine KI-Strategie ist

Mitarbeitende kennen die täglichen Herausforderungen im Unternehmen besser als jeder Berater. Dennoch beantwortet User-Feedback nicht die entscheidenden Fragen zur Architektur, Sicherheit oder zum späteren Betrieb.

In diesem Abschnitt sprechen wir über:

Den Unterschied zwischen Nutzerfeedback und Projektsteuerung

Warum Prozessschmerz nicht automatisch die richtige Lösung definiert

Architektur statt Tool-Auswahl

Risiken durch Schatten-KI

Governance und Verantwortlichkeiten

Betriebsfähigkeit von Anfang an berücksichtigen

Die richtigen Teilnehmer für einen erfolgreichen KI-Workshop

Ein erfolgreicher Workshop benötigt mehr als Fachbereiche und Moderation. Erst wenn alle relevanten Rollen vertreten sind, entstehen tragfähige Entscheidungen.Dabei behandeln wir unter anderem:

Fachbereich und Prozessverantwortliche

IT-Architektur

Security und Datenschutz

Betriebsrat bei relevanten Anwendungsfällen

Management und Budgetverantwortliche

Rollen und Verantwortlichkeiten im späteren Betrieb

Die richtige Reihenfolge entscheidet über den Erfolg

Viele KI-Workshops beginnen mit Tool-Diskussionen. Erfolgreiche Unternehmen gehen den umgekehrten Weg und definieren zunächst Geschäftsproblem, Prozesse und Datenbasis.Wir sprechen unter anderem über:

Geschäftsziele klar definieren

Prozesse analysieren

Datenqualität und Datenquellen bewerten

Risiken frühzeitig identifizieren

Zielarchitektur entwickeln

Erst danach geeignete Technologien auswählen

Die wahren Kosten entstehen im Betrieb

Der eigentliche Aufwand beginnt nicht beim Pilotprojekt, sondern nach dem Go-Live. Betrieb, Wartung und Governance werden häufig unterschätzt und verursachen langfristig die größten Kosten.Schwerpunkte dieses Kapitels:

Day-2-Operations

Monitoring und Logging

Lizenz- und API-Kosten

Governance und Compliance

Vendor Lock-in vermeiden

Schatten-KI verhindern

Betriebs- und Datenmodell sauber planen

So strukturieren Sie einen KI-Workshop mit echten ErgebnissenEin guter Workshop endet nicht mit einer Ideensammlung, sondern mit klaren Entscheidungen und einer priorisierten Roadmap für die nächsten Schritte.

In dieser Episode erfahren Sie außerdem:

Stakeholder-Matrix vorbereiten

Zielprobleme definieren

Ausschlusskriterien festlegen

Use Cases priorisieren

Pilotprojekte identifizieren

Verantwortlichkeiten festlegen

Architektur- und Betriebsentscheidungen dokumentieren

Fazit

Erfolgreiche KI-Workshops entstehen nicht durch möglichst viele Ideen, sondern durch klare Prozesse, belastbare Architekturentscheidungen und realistische Priorisierung. Wer User-Feedback als wichtigen Input versteht, gleichzeitig aber Governance, Datenqualität und Betriebsmodell früh berücksichtigt, schafft die Grundlage für nachhaltige KI-Projekte mit echtem wirtschaftlichem Mehrwert.Abonnieren Sie den IT for Business Podcast und erhalten Sie regelmäßig praxisnahe Einblicke rund um Enterprise AI, IT-Strategie, Cloud, Cybersecurity, Infrastruktur und Digitalisierung – speziell für Geschäftsführer, CIOs, IT-Leiter und Entscheider im Mittelstand.

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