Erst rechnen, dann einführen

Beginnen wir mit einer harmlosen Rechenaufgabe. Ein Schritt ist ein Meter — und jeder weitere Schritt verdoppelt die Strecke. Schritt eins: ein Meter. Schritt zwei: zwei Meter. Schritt drei: vier Meter. Wo wären wir bei Schritt 30?

Schätzen Sie kurz, bevor Sie weiterlesen. Schritt 30 sind 2²⁹ Meter — rund 537.000 Kilometer, knapp anderthalbmal so weit wie von der Erde zum Mond. Und nur gut 60 Schritte später hätten wir das gesamte beobachtbare Universum hinter uns.

Unsere Intuition ist für lineares Wachstum gebaut. Exponentielles Wachstum unterschätzen wir systematisch — nicht um ein wenig, sondern um Größenordnungen.

Die Grafik zeigt, wie lange eine Aufgabe sein darf, damit ein KI-Modell sie in mindestens der Hälfte der Fälle selbstständig erledigt — gemessen vom Forschungsinstitut METR über die Modellgenerationen seit 2019.

Auf der linearen Skala zeigt sich das exponentielle Wachstum als immer steilerer Anstieg: konstante Verdopplungszeit, explodierende Wirkung. Laut METR verdoppelte sich diese Aufgabenlänge zwischen 2019 und 2024 etwa alle sieben Monate, seit 2023 rund alle vier Monate. Die gestrichelte Linie schreibt das seit 2023 gemessene Tempo fort — als Fortschreibung des bisherigen Tempos, nicht als Vorhersage.

Setzt sich das gemessene Tempo fort, erreichen KI-Modelle zwischen 2027 und 2031 Aufgaben von einem Monat menschlicher Arbeitszeit — so die Extrapolation der METR-Studie selbst. Die Spanne kommt aus den beiden gemessenen Verdopplungsraten: Das schnellere Tempo seit 2023, dem die gestrichelte Linie und die Jahreszahlen oben folgen, führt um 2027 dorthin, das langsamere seit 2019 erst gegen 2031. Für Sie als Auftraggeber heißt das: Diese Spanne ist eine Fortschreibung des bisherigen Tempos, keine Gewissheit — aber ein Hinweis darauf, wie schnell sich Ihr Planungshorizont verschiebt.

Für Ihr Unternehmen heißt das: Der richtige Zeitpunkt für den Einstieg ist nicht „irgendwann, wenn es fertig ist", sondern jetzt — geplant statt getrieben. Wo sich das rechnet, prüfen wir gemeinsam.

Standortbestimmung

Reifegrad-Analyse und Prozess-Audit. Wir schauen auf Abläufe, Daten und Team, nicht auf Werkzeuglisten.

Anwendungsfälle

Priorisierung nach Wirkung und Aufwand, Wirtschaftlichkeitsrechnung pro Fall. Was sich nicht trägt, fliegt raus.

Pilot

Ein abgegrenzter Fall geht in den Echtbetrieb, mit klaren Messpunkten und Abbruchkriterien.

Verankerung

Schulung, Playbooks und Governance, damit der Nutzen bleibt, wenn wir gehen.

Vom Anwendungsfall zum Business Case

Wir helfen Ihnen, KI als konkretes Werkzeug zu nutzen — mit nachvollziehbarem Nutzen und beherrschbarem Risiko. Am Ende steht eine priorisierte Roadmap mit Wirtschaftlichkeitsrechnung pro Anwendungsfall.

KI im Arbeitsalltag verankern

Wir machen Ihre Mitarbeitenden fit für den souveränen Umgang mit KI — mit Schulungen, rollenbasierten Playbooks und Begleitung im Pilotbetrieb.

Sichere Nutzung sensibler Daten und weniger Schatten-IT: private ChatGPT-Konten werden durch geprüfte Werkzeuge abgelöst.

Prozesse ohne Medienbrüche

Wir nehmen Ihre wichtigsten End-to-End-Prozesse auf, finden Medienbrüche und Doppelarbeit und setzen die priorisierten Verbesserungen um.

Als Werkzeuge kommen je nach Fall etwa Zoho Flow, Make, n8n oder direkte API-Integrationen zum Einsatz.