Groß denken, klein starten: Das Erfolgsrezept für Conversational AI-Projekte

Wenn Unternehmen in Conversational AI-Projekte investieren, stehen sie oft vor der Herausforderung, den richtigen Ansatz zu wählen, um die erste Phase ihres Projekts erfolgreich zu gestalten. Dabei begegnen sie oft Begriffen wie Prototyp, Proof of Concept (POC), Pilot, Proof of Value (POV) und Minimum Viable Product (MVP). Obwohl diese Konzepte unterschiedliche Bedeutungen und Einsatzmöglichkeiten haben, überlappen sich die Begriffe teilweise, was zu Verwechslungen führen kann. Um für unsere Conversational AI-Projekte klare Erwartungen und Zielsetzungen zu schaffen, legen wir daher großen Wert auf präzise Definitionen:

Alle diese Ansätze dienen dazu, eine größere Vision auf einen kleinen Schritt herunterzubrechen – ein Prinzip, der aus dem Konzept “Groß denken, klein starten” stammt. 

Was steckt hinter dem Prinzip „Groß denken, klein starten“? 

Der Ansatz „Groß denken, klein starten“ stammt aus der Lean-Startup-Methodik, die sich in den letzten Jahren insbesondere im Innovations- und Technologiebereich etabliert hat. Der Begründer Eric Ries, propagiert die Idee, dass Unternehmen effizienter und mit weniger Risiko agieren können, wenn sie Projekte in kleinen, iterativen Schritten umsetzen und kontinuierlich anhand von Nutzerdaten und -feedback optimieren. So lassen sich Fehlentwicklungen frühzeitig erkennen und korrigieren, bevor sie zu kostspieligen Problemen werden. 

Vorteile des Prinzips 

• Risikominimierung: Durch die Umsetzung von großen Visionen in kleineren Iterationen, werden mögliche Probleme frühzeitig erkannt und können behoben werden. Das verhindert, dass Ressourcen falsch eingesetzt werden. 
• Flexibilität: Der schrittweise Aufbau macht das Projekt flexibel und anpassungsfähig. Veränderungen im Marktumfeld oder neue Erkenntnisse können jederzeit einfließen, ohne dass große Umstrukturierungen notwendig werden. 
• Effiziente Ressourcennutzung: Indem man sich zunächst auf die wesentlichen Elemente konzentriert, können Zeit und Geld effizienter eingesetzt werden. So werden Ressourcen gezielt in die Bereiche investiert, die den größten Mehrwert bieten. 
• Schnelle Erfolgserlebnisse: Der Fokus auf ein überschaubares Teilziel ermöglicht schnelle Erfolge. Das fördert nicht nur die Motivation des Projektteams, sondern auch das Vertrauen der Stakeholder. 
• Bessere Entscheidungsgrundlagen: Die kontinuierliche Validierung von Hypothesen und die iterative Entwicklung sorgen dafür, dass Entscheidungen auf einer fundierten Basis getroffen werden können. Das reduziert Unsicherheiten und steigert die Qualität der finalen Lösung. 
• Weniger Komplexität: In der Praxis bedeutet „Groß denken, klein starten“, dass man sich zunächst auf die Kernelemente einer Idee oder eines Projekts konzentriert, die den größten Nutzen oder die höchste Relevanz für die Zielgruppe haben. Diese Kernfunktionalitäten werden in einem kontrollierten Umfeld getestet. Auf Basis der gewonnenen Erkenntnisse wird das Projekt dann schrittweise erweitert und verfeinert. 

In der Praxis bedeutet „Groß denken, klein starten“, dass man sich zunächst auf die Kernelemente einer Idee oder eines Projekts konzentriert, die den größten Nutzen oder die höchste Relevanz für die Zielgruppe haben. Diese Kernfunktionalitäten werden in einem kontrollierten Umfeld getestet. Auf Basis der gewonnenen Erkenntnisse wird das Projekt dann schrittweise erweitert und verfeinert. 

Conversational AI, wie Phone- und Chatbots oder virtuelle Assistenten, hat das Potenzial, die Interaktion zwischen Unternehmen und ihren Kund:innen grundlegend zu verändern, indem sie automatisierte, intelligente und skalierbare Kommunikationslösungen bietet. Doch die Komplexität und die Herausforderungen, die mit der Entwicklung eines umfassenden Conversational AI-Systems einhergehen, machen es notwendig, Projekte in kleineren, überschaubaren Schritten anzugehen. 

Die Wahl des richtigen Startpunkts für ein Conversational AI-Projekt hängt stark davon ab, wie weit ein Unternehmen mit seiner Vision und den Anforderungen an das System bereits fortgeschritten ist. 

Ein Unternehmen, das neu in den Bereich der Conversational AI einsteigt, könnte mit einem Prototyp beginnen, um eine Vorstellung zu bekommen, wie die Interaktion zwischen Nutzern und dem geplanten Bot aussehen könnte. Das hilft, Anforderungen an das Nutzererlebnis zu definieren und Stakeholder frühzeitig einzubinden. Ein solcher Prototyp könnte beispielsweise eine einfache Chat-Oberfläche sein, die simuliert, wie Nutzer:innen mit einem Chatbot interagieren würden. 

Ein Proof of Concept (POC) ist hingegen geeignet, wenn das Unternehmen die technische Machbarkeit von Schlüsselfunktionen sicherstellen möchte. Dieser Ansatz wird häufig gewählt, wenn es Unsicherheiten hinsichtlich der Integrationsfähigkeit mit bestehenden Systemen oder Technologien gibt. Beispielsweise könnte ein POC klären, ob ein vorhandenes Sprachmodell in der Lage ist, die spezifischen Branchenbegriffe oder Anforderungen zu verstehen. 

Für Unternehmen, die bereits weiter sind und nachweisen möchten, dass ein Conversational AI-System tatsächlichen Nutzen bringt, ist der Proof of Value (POV) der geeignete Startpunkt. Hier könnten beispielsweise die Anzahl der erfolgreich automatisierten Kundenanfragen oder die Reduzierung der Bearbeitungszeit im Kundenservice durch den Einsatz eines Phonebots gemessen und mit den Kosten des Systems verglichen werden. 

Ein Pilot ist besonders dann sinnvoll, wenn die Conversational AI-Lösung unter realistischen Bedingungen testen möchte, das Unternehmen jedoch noch nicht bereit ist, es vollständig zu skalieren. Hier lässt sich die Interaktion mit echten Nutzer:innen und in der tatsächlichen Umgebung evaluieren, sodass Probleme oder Potenziale vor einem umfassenden Rollout erkannt werden. Der Pilot bietet ein valides Umfeld für das Sammeln von Feedback und Leistungsdaten. Beispielsweise könnte mit einem Phonebot für die Anliegenerkennung der Mehrwert und die Benutzerakzeptanz zu geprüft werden. 

Besteht bereits eine klare Vorstellung vom Ziel der Conversational AI-Lösung und kann die grundlegende Funktionalität realisiert werden, ist ein Minimum Viable Product (MVP) der optimale Ansatz. Ein MVP erlaubt es, die Conversational AI-Lösung in einer minimal funktionsfähigen Version live zu schalten Nutzerfeedback und Nutzungsdaten zu sammeln. Auf dieser Basis kann die Lösung iterativ verbessert und angepasst werden, um die Benutzererfahrung zu optimieren und die Lösung nach und nach zu erweitern. 

Der Erfolg von Conversational AI-Projekten hängt maßgeblich davon ab, wie sie von Anfang an angegangen werden. Der Ansatz “Groß denken, klein starten” ist dabei eine bewährte Strategie, um eine ambitionierte Vision in die Realität umzusetzen. Dadurch können nicht nur Erwartungen präzise gesteuert werden. Es ermöglicht auch, frühzeitig wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und Risiken zu identifizieren, bevor größere Ressourcen investiert werden.  

Durch eine fokussierte, aber zugleich visionäre Projektführung werden Ressourcen effizient genutzt, um skalierbare, zukunftssichere Lösungen zu schaffen. Wer diesen Ansatz verfolgt, stellt sicher, dass das Projekt nicht nur technisch funktioniert, sondern auch die Bedürfnisse der Nutzer:innen erfüllt und am Markt bestehen kann. Ein starker Start ebnet den Weg für langfristige Innovation und Erfolg.