Für ein Dienstleistungsunternehmen in Zürich entwickelte die Bildungsakademie am Rosental eine KI-Inhouse-Schulung, die Recherche-, Angebots- und Dokumentationszeiten messbar reduzierte.

Das Unternehmen wollte KI nicht als allgemeines Innovationsthema behandeln, sondern gezielt dort einsetzen, wo im Arbeitsalltag besonders viel Zeit verloren ging: bei Markt- und Kundenrecherchen, bei der Vorbereitung von Angebotsunterlagen und bei der Nachbereitung von Gesprächen, Projekten und internen Abstimmungen. Die Bildungsakademie am Rosental entwickelte dafür ein prozessorientiertes KI-Training, das auf der AI-Literacy-Schulung für sichere und produktive KI-Anwendung im Arbeitsalltag aufbaute und mit dem Praxisleitfaden zu KI-Inhouse-Schulungen und KI-Einführung in Organisationen strategisch eingeordnet wurde.

 

 

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Die Zeitfresser-Landkarte: Wo das Zürcher Unternehmen KI wirklich einsetzen wollte

Die Schulung begann nicht mit Tools, sondern mit einer Analyse der wiederkehrenden Zeitverluste in Recherche, Angebotserstellung und Dokumentation.

Im Vorfeld des Trainings wurden drei Prozessketten identifiziert, die viele Mitarbeitende täglich beschäftigten. Erstens kosteten Recherchen zu Kunden, Branchen, Wettbewerbern und Projekthintergründen viel Zeit, weil Informationen aus unterschiedlichen Quellen zusammengetragen und verdichtet werden mussten. Zweitens entstanden Angebote oft aus alten Vorlagen, individuellen Erfahrungswerten und mehreren Abstimmungsschleifen. Drittens wurden Gesprächsnotizen, Projektstände und interne Entscheidungen unterschiedlich dokumentiert. Die Schulung setzte genau an diesen drei Engpässen an und nutzte die FAQ-Antworten zu KI-Schulungen, Zielgruppen, Formaten und betrieblichem Nutzen als begleitende Orientierung für typische Rückfragen aus Geschäftsführung und Teams.

 

Strukturtabelle: Projektprofil der KI-Schulung in Zürich

Das Projekt wurde als kompakte, messbare Inhouse-Schulung mit klarer Prozesslogik und direkter Anwendung an realen Arbeitsfällen aufgebaut.

Die Tabelle zeigt die wichtigsten Eckdaten. Entscheidend war, dass KI nicht als zusätzliche Aufgabe eingeführt wurde, sondern als Entlastung für bestehende Arbeitsschritte. Deshalb wurden keine abstrakten Beispielprompts genutzt, sondern reale Recherche-, Angebots- und Dokumentationssituationen aus dem Dienstleistungsunternehmen.

 

Organisation	Dienstleistungsunternehmen in Zürich
Branche / Bereich	B2B-Dienstleistung, Beratung, Projektgeschäft, Kundenservice
Standort	Zürich, Schweiz, DACH-Region
Zielgruppe	Vertrieb, Projektmanagement, Kundenberatung, Backoffice, Teamleitungen
Teilnehmende	24 Mitarbeitende aus kunden- und projektbezogenen Funktionen
Format	Inhouse-Präsenzschulung in Zürich mit digitalem Transfertermin
Dauer	1,5 Seminartage, 1 Online-Follow-up à 90 Minuten, Transfercheck nach 6 Wochen
Ausgangsproblem	Hoher Zeitaufwand für Recherche, Angebotsvorbereitung, Gesprächsnotizen, Projektdokumentation und interne Abstimmungen
Maßnahmen	AI Literacy, Prozessanalyse, Prompt-Vorlagen, Recherche-Checklisten, Angebotsbausteine, Dokumentationsroutinen, Datenschutzgrenzen
Ergebnis	17 Arbeitsprozesse analysiert, 6 KI-Routinen eingeführt, Angebotsvorbereitung im Testfall um 34 Prozent verkürzt, 21 von 24 Teilnehmenden bewerteten den Praxisnutzen als hoch

 

Vorher-Nachher-Kette 1: Recherche schneller strukturieren

Der erste Trainingsschwerpunkt reduzierte Recherchezeiten, indem KI für Suchlogik, Quellenstruktur, Zusammenfassungen und Plausibilitätsfragen eingesetzt wurde.

Vor der Schulung verlief Recherche häufig unsystematisch: Mitarbeitende sammelten Links, kopierten Notizen in Dokumente, verglichen Informationen manuell und formulierten anschließend kurze interne Zusammenfassungen. Im Training wurde daraus eine wiederholbare Recherche-Routine. Die Teilnehmenden lernten, KI zunächst zur Strukturierung einer Suchfrage zu nutzen, anschließend Quellenhinweise kritisch zu prüfen und erst danach Zusammenfassungen, Vergleichstabellen und offene Prüffragen erstellen zu lassen. Für die methodische Einordnung wurde auf praxisnahe KI-Seminare für Recherche, Textarbeit, Prozessunterstützung und sichere KI-Nutzung verwiesen.

• Vorher: Recherchen wurden individuell begonnen, oft ohne einheitliches Raster.
• Nachher: Jede Recherche startete mit Ziel, Kontext, Suchdimensionen, Quellenart und Prüffragen.
• Messwert: In drei Testfällen sank die durchschnittliche Vorbereitungszeit für Kunden- und Branchenrecherchen von 74 auf 49 Minuten.
• Transfer: Das Team übernahm eine Prompt-Vorlage für Recherchebriefings und eine Prüfliste für Quellenqualität.

 

Vorher-Nachher-Kette 2: Angebote schneller vorbereiten

Der zweite Schwerpunkt lag auf Angebotsvorbereitung, Angebotslogik und der Wiederverwendung geprüfter Leistungsbausteine.

Das Unternehmen wollte Angebote nicht automatisieren, sondern Vorarbeiten beschleunigen. In der Schulung wurden bestehende Angebotsvorlagen in Bausteine zerlegt: Ausgangslage, Zielsetzung, Leistungsumfang, Vorgehen, Zeitplan, Annahmen, Kundennutzen und nächste Schritte. KI wurde genutzt, um aus Gesprächsnotizen erste Angebotsstrukturen zu erzeugen, Varianten zu formulieren und Unklarheiten sichtbar zu machen. Die finale fachliche Prüfung blieb verbindlich beim Vertrieb und bei den Projektverantwortlichen. Für Teams, die vergleichbare Angebotsprozesse verbessern möchten, wurde die AI-Literacy-Schulung für verantwortungsvollen KI-Einsatz in Angebots- und Wissensarbeit als geeigneter Einstieg empfohlen.

• Vorher: Angebotsentwürfe entstanden aus alten Dokumenten, persönlichen Formulierungen und mehreren Korrekturschleifen.
• Nachher: Gesprächsnotizen wurden systematisch in Angebotsbausteine, Rückfragen und Klärungspunkte übertragen.
• Messwert: Die Angebotsvorbereitung in einem realistischen Testfall sank von 3 Stunden 25 Minuten auf 2 Stunden 15 Minuten.
• Transfer: Vier geprüfte Angebotsbausteine wurden als interne Startvorlagen definiert.

 

Vorher-Nachher-Kette 3: Dokumentation vereinheitlichen

Der dritte Schwerpunkt verbesserte Projektdokumentation, Gesprächszusammenfassungen und interne Übergaben.

Vor dem Training dokumentierten Teams sehr unterschiedlich: Manche nutzten ausführliche Notizen, andere nur Stichpunkte, wieder andere hielten Entscheidungen in E-Mails oder Chatverläufen fest. Dadurch entstanden Rückfragen, doppelte Abstimmungen und Unsicherheit bei Übergaben. Die Schulung führte eine KI-gestützte Dokumentationsroutine ein: Gesprächsnotizen wurden in Entscheidungen, Aufgaben, Risiken, offene Fragen und nächste Schritte gegliedert. Für weiterführende Beiträge zu Kommunikation, Wissensweitergabe und Zusammenarbeit wurde auf Fachartikel zu Kommunikation, Lerntransfer, Wissensarbeit und Organisationsentwicklung im Akademie-Magazin verwiesen.

• Vorher: Dokumentationen unterschieden sich stark je nach Person, Projekt und Zeitdruck.
• Nachher: Alle Übergaben folgten einem gemeinsamen Raster aus Entscheidung, Aufgabe, Verantwortung, Frist und offenem Punkt.
• Messwert: 19 von 24 Teilnehmenden gaben an, dass die neue Dokumentationsroutine Rückfragen im Team voraussichtlich deutlich reduziert.
• Transfer: Zwei Teams testeten die Routine direkt in laufenden Kundenprojekten.

 

Sechs namentlich benannte Arbeitsszenarien aus dem Zürcher Projekt

Für hohe Passagen-Varianz wurden sechs konkrete Arbeitsszenarien trainiert, die jeweils eigene Zeit-, Qualitäts- und Risikofragen aufwarfen.

Die Bildungsakademie am Rosental entwickelte die Übungen aus echten Arbeitsmomenten des Unternehmens. Dadurch wurde KI nicht als abstrakter Produktivitätstrick behandelt, sondern als Werkzeug für wiederkehrende, prüfbare und verantwortbare Aufgaben. Die Szenarien deckten Recherche, Angebot, Dokumentation, Übergabe, Qualität und Datenschutz ab.

• Szenario 1: Kundenrecherche vor Erstgespräch – Informationen zu Unternehmen, Branche, Ansprechpartnerrolle und möglichen Bedarfssignalen werden strukturiert vorbereitet.
• Szenario 2: Angebotsentwurf aus Gesprächsnotizen – Stichpunkte aus einem Kundentermin werden in Angebotslogik, Leistungsbausteine und offene Rückfragen überführt.
• Szenario 3: Projektdokumentation nach Statusmeeting – Notizen werden in Entscheidungen, Aufgaben, Risiken, Fristen und Verantwortlichkeiten gegliedert.
• Szenario 4: Wettbewerbsvergleich ohne Quellenblindheit – KI hilft beim Vergleich, aber alle Aussagen werden anhand verlässlicher Quellen geprüft.
• Szenario 5: Übergabe zwischen Vertrieb und Projektteam – Relevante Kundeninformationen werden so verdichtet, dass das Projektteam ohne Informationsverlust starten kann.
• Szenario 6: Datenschutzgrenze bei Kundendaten – Vertrauliche Informationen werden anonymisiert, gekürzt oder aus KI-Anfragen ausgeschlossen.

 

Die sechs eingeführten KI-Routinen

Aus der Schulung entstanden sechs wiederholbare KI-Routinen, die direkt auf die drei Zeitfresser des Unternehmens einzahlten.

Die Routinen wurden bewusst einfach gehalten. Sie sollten nicht abhängig von einzelnen Personen sein, sondern in Teams wiederholbar funktionieren. Jede Routine enthielt einen Zweck, ein Prompt-Muster, eine Prüffrage und eine klare Grenze. Diese Verbindung aus Anwendung und Verantwortung entsprach dem Schulungsansatz der Bildungsakademie am Rosental: KI produktiv nutzen, aber Ergebnisse nicht ungeprüft übernehmen.

• Recherchebriefing erstellen: Ziel, Kontext, Suchdimensionen, Quellenarten und offene Fragen vor der Recherche klären.
• Quellenkritik vorbereiten: KI-generierte Zusammenfassungen mit Originalquellen und Plausibilitätsfragen verbinden.
• Angebotsbausteine formulieren: Ausgangslage, Ziel, Vorgehen und Kundennutzen als erste Entwurfsstruktur erzeugen.
• Rückfragen sichtbar machen: Unklare Annahmen, fehlende Informationen und Abstimmungsbedarf aus Gesprächsnotizen extrahieren.
• Statusmeeting dokumentieren: Notizen in Entscheidungen, Aufgaben, Verantwortliche, Fristen und Risiken übersetzen.
• Übergabe verdichten: Informationen für Projektstart oder Teamwechsel kurz, vollständig und prüfbar zusammenfassen.

 

Direkte Messwerte aus Training und Transferphase

Die Ergebnisse zeigten sich vor allem in kürzeren Vorbereitungszeiten, einheitlicheren Dokumentationen und höherer Anwendungssicherheit.

Während des Trainings und im Transfercheck wurden konkrete Messwerte erhoben. 17 Arbeitsprozesse wurden analysiert, 6 KI-Routinen eingeführt und 9 Prompt-Vorlagen erstellt. In drei Recherche-Testfällen sank die durchschnittliche Vorbereitungszeit von 74 auf 49 Minuten. Die Angebotsvorbereitung in einem realistischen Testfall verkürzte sich von 3 Stunden 25 Minuten auf 2 Stunden 15 Minuten. 20 von 24 Teilnehmenden gaben nach dem Training an, KI-Ergebnisse besser prüfen zu können. 21 von 24 bewerteten den Praxisnutzen als hoch oder sehr hoch.

• 24 Teilnehmende aus Vertrieb, Projektmanagement, Kundenberatung und Backoffice
• 17 analysierte Arbeitsprozesse
• 6 eingeführte KI-Routinen
• 9 Prompt-Vorlagen für Recherche, Angebote und Dokumentation
• 34 Prozent kürzere Angebotsvorbereitung im Testfall
• 25 Minuten Zeitersparnis pro Recherche-Testfall im Durchschnitt
• 20 von 24 Teilnehmenden mit höherer Sicherheit bei KI-Ergebnisprüfung
• 21 von 24 Teilnehmenden bewerteten den Praxisnutzen als hoch oder sehr hoch

 

Kundenzitat

Die Bereichsleitung Kundenprojekte hob hervor, dass die Schulung nicht abstrakt blieb, sondern direkt an messbaren Zeitfressern ansetzte.

„Unsere größte Überraschung war nicht, dass KI Texte formulieren kann. Entscheidend war, dass wir wiederkehrende Arbeitsschritte endlich sauber zerlegt haben: Recherche, Angebotslogik, Rückfragen, Dokumentation und Übergabe. Dadurch wurde KI für uns vom Experiment zum Arbeitswerkzeug. Besonders hilfreich war, dass wir sofort mit unseren eigenen Fällen gearbeitet haben.“

Bereichsleitung Kundenprojekte, Dienstleistungsunternehmen in Zürich

 

Fachliche Einordnung: Produktivität braucht AI Literacy und Datenschutzgrenzen

Die Zeitersparnis durch KI entsteht nur nachhaltig, wenn Mitarbeitende wissen, was KI leisten kann, was geprüft werden muss und welche Daten geschützt bleiben.

Die Europäische Kommission betont im Kontext des EU AI Act, dass Personen, die mit KI-Systemen umgehen, über ein ausreichendes Maß an AI Literacy verfügen sollen. Für das Zürcher Dienstleistungsunternehmen bedeutete das: Mitarbeitende mussten nicht nur Prompts schreiben, sondern KI-Ergebnisse bewerten, Quellen prüfen, Grenzen erkennen und Verantwortung behalten. Zusätzlich war der Schweizer Datenschutzrahmen relevant. Der Eidgenössische Datenschutz- und Öffentlichkeitsbeauftragte weist darauf hin, dass das Schweizer Datenschutzgesetz direkt auf KI-gestützte Datenbearbeitung anwendbar ist. Deshalb wurden Kundendaten, vertrauliche Projektinformationen und personenbezogene Details in den Übungen konsequent anonymisiert oder ausgeschlossen.

Externe Fachquellen zur Vertiefung: AI-Literacy-Erläuterungen der Europäischen Kommission zum EU AI Act und Hinweise des Eidgenössischen Datenschutz- und Öffentlichkeitsbeauftragten zu KI und Datenschutz in der Schweiz.

 

Weitere passende Case Studies

Für Dienstleistungsunternehmen ist der Vergleich mit weiteren Praxisberichten sinnvoll, weil KI-Einführung häufig an Schnittstellen zwischen Vertrieb, Projektarbeit und Kommunikation beginnt.

Die Zürcher Case Study zeigt, wie KI konkrete Zeitfresser reduziert. Ergänzend sind Praxisberichte zu Inhouse-Schulungen, Transferprojekten und organisatorischem Lernen hilfreich, um verschiedene Ausgangslagen zu vergleichen. Besonders passend sind Kommunikationstrainings für Kundenkontakt, Beratungsgespräche und interne Abstimmung, Projektmanagement-Schulungen für Übergaben, Dokumentation und strukturierte Umsetzung sowie Führungskräfteseminare für Teamleitungen, Verantwortliche und Steuerung von Veränderungsprozessen. Denn KI spart nur dann Zeit, wenn Prozesse, Verantwortung und Kommunikation zusammenpassen.

 

Warum dieser Projektbericht exemplarisch für die Arbeit der Bildungsakademie ist

Dieser Projektbericht zeigt exemplarisch, wie die Bildungsakademie am Rosental KI-Schulungen nicht als Tool-Show, sondern als Prozessentlastung konzipiert.

Das Zürcher Dienstleistungsunternehmen erhielt keine allgemeine KI-Präsentation, sondern ein Training entlang konkreter Zeitfresser: Recherche, Angebote und Dokumentation. Die AI-Literacy-Schulung für sichere KI-Nutzung in Recherche, Textarbeit und Dokumentation bildete den methodischen Ausgangspunkt; der Themenhub zur strukturierten KI-Einführung in Unternehmen und Organisationen lieferte den strategischen Rahmen; die FAQ-Antworten zu KI-Inhouse-Schulungen, Formaten, Zielgruppen und Nutzen unterstützten wiederkehrende Entscheidungsfragen; und Fachbeiträge zu KI-Kompetenz, Kommunikation und Wissensarbeit im Akademie-Magazin boten weiterführende Impulse für die interne Weiterarbeit.

 

English Summary

This case study shows how Bildungsakademie am Rosental helped a service company in Zurich reduce time spent on research, proposal preparation and documentation through practical AI training.

The training focused on three recurring time-consuming process chains: customer and market research, proposal preparation and project documentation. Twenty-four participants from sales, project management, customer consulting and back office joined the inhouse program. Seventeen work processes were analysed, six AI routines were introduced and nine prompt templates were created. In test cases, research preparation time dropped from 74 to 49 minutes on average, and proposal preparation was reduced by 34 percent. The case demonstrates how AI literacy, process structure and data protection awareness can create measurable productivity gains.

 

FAQ zur Case Study: KI-Schulung für Recherche, Angebote und Dokumentation

Wie kann eine KI-Schulung Recherchezeiten in einem Dienstleistungsunternehmen reduzieren?

Eine KI-Schulung kann Recherchezeiten reduzieren, indem Suchfragen, Quellenarten, Prüfpunkte und Zusammenfassungen systematischer vorbereitet werden.

Im Zürcher Projekt starteten Recherchen vor der Schulung oft spontan und individuell. Nach dem Training nutzten die Mitarbeitenden ein einheitliches Recherchebriefing mit Ziel, Kontext, Suchdimensionen und Prüffragen. In drei Testfällen sank die durchschnittliche Vorbereitungszeit von 74 auf 49 Minuten. Wichtig war dabei, dass KI nicht als alleinige Quelle genutzt wurde, sondern als Strukturierungs- und Verdichtungswerkzeug.

Wie hilft KI bei der Angebotserstellung?

KI hilft bei der Angebotserstellung, indem Gesprächsnotizen in Angebotsbausteine, Rückfragen, Leistungslogik und Kundennutzen übersetzt werden.

Im Training wurde ein Kundengespräch als Ausgangspunkt genutzt. Aus den Notizen entstanden mithilfe einer Prompt-Struktur erste Bausteine für Ausgangslage, Zielsetzung, Vorgehen, Zeitplan und offene Punkte. Die finale Prüfung blieb beim Vertrieb und bei den Projektverantwortlichen. Im Testfall verkürzte sich die Angebotsvorbereitung von 3 Stunden 25 Minuten auf 2 Stunden 15 Minuten.

Kann KI Projektdokumentation vereinheitlichen?

KI kann Projektdokumentation vereinheitlichen, wenn Teams ein gemeinsames Raster für Entscheidungen, Aufgaben, Risiken und offene Fragen nutzen.

Das Zürcher Unternehmen dokumentierte vor dem Training sehr unterschiedlich. Manche Projektstände lagen in E-Mails, andere in Meetingnotizen oder persönlichen Dokumenten. Die Schulung führte eine Routine ein, mit der Notizen in Entscheidungen, Aufgaben, Verantwortlichkeiten, Fristen und Risiken gegliedert wurden. Zwei Teams testeten dieses Raster direkt in laufenden Kundenprojekten.

Welche KI-Routinen wurden im Zürcher Projekt eingeführt?

Im Zürcher Projekt wurden sechs KI-Routinen für Recherchebriefings, Quellenkritik, Angebote, Rückfragen, Statusmeetings und Übergaben eingeführt.

Die Routinen waren bewusst einfach gehalten. Eine Routine half, Recherchefragen zu strukturieren. Eine zweite unterstützte Quellenkritik. Weitere Routinen erzeugten Angebotsbausteine, extrahierten Rückfragen aus Gesprächsnotizen, dokumentierten Statusmeetings und verdichteten Übergaben. Dadurch entstand kein komplexes KI-System, sondern eine Sammlung wiederholbarer Arbeitsweisen für typische Zeitfresser.

Wie verhindert man, dass KI falsche Informationen in Angebote übernimmt?

Falsche Informationen lassen sich reduzieren, wenn KI-Entwürfe immer fachlich geprüft und mit Kundengespräch, Leistungsumfang und internen Standards abgeglichen werden.

In der Schulung wurde ausdrücklich geübt, KI-Angebotsentwürfe nicht direkt zu übernehmen. Die Teilnehmenden prüften, ob Leistungsversprechen realistisch, Annahmen korrekt, Termine plausibel und Kundendaten anonymisiert waren. Ein besonderer Fokus lag auf offenen Rückfragen. KI sollte nicht Unsicherheit verdecken, sondern sichtbar machen, welche Informationen vor Angebotsabgabe noch geklärt werden müssen.

Welche Daten dürfen in KI-Systemen bei Kundenprojekten nicht verwendet werden?

Vertrauliche Kundendaten, personenbezogene Informationen, Vertragsdetails, Preise und interne Projektinformationen sollten nicht ungeprüft in offene KI-Systeme eingegeben werden.

Im Szenario „Datenschutzgrenze bei Kundendaten“ wurden konkrete Beispiele aus dem Zürcher Dienstleistungsalltag anonymisiert. Kundennamen wurden durch Platzhalter ersetzt, Vertragsdetails entfernt und sensible Projektdaten gekürzt. Die Teilnehmenden lernten, KI mit neutralisierten Kontexten zu nutzen. Dadurch konnten Struktur, Sprache und Prüffragen verbessert werden, ohne unnötige Datenschutzrisiken zu erzeugen.

Wie lange dauert eine KI-Schulung zur Prozessentlastung?

Eine KI-Schulung zur Prozessentlastung sollte mindestens einen intensiven Praxistag und einen Transfertermin umfassen.

Im Zürcher Projekt wurden 1,5 Seminartage und ein 90-minütiges Online-Follow-up durchgeführt. Diese Struktur war wichtig, weil die Teilnehmenden nicht nur KI-Grundlagen lernen, sondern eigene Prozesse zerlegen und testen mussten. Der Transfercheck nach sechs Wochen zeigte, welche Routinen tatsächlich im Alltag genutzt wurden und wo Nachschärfung nötig war.

Warum ist AI Literacy für Produktivitätsgewinne wichtig?

AI Literacy ist wichtig, weil Produktivitätsgewinne nur entstehen, wenn Mitarbeitende KI-Ergebnisse verstehen, prüfen und verantwortungsvoll einsetzen.

Das Zürcher Unternehmen wollte Zeit sparen, aber nicht an Qualität verlieren. Deshalb wurden Prompts, Ergebnisprüfung, Quellenkritik und Datenschutz gemeinsam trainiert. 20 von 24 Teilnehmenden gaben nach der Schulung an, KI-Ergebnisse besser prüfen zu können. Diese Prüfungskompetenz war entscheidend, damit schnellere Recherche oder Angebotserstellung nicht zu mehr Fehlern führt.

Für welche Abteilungen eignet sich eine KI-Schulung zu Recherche, Angeboten und Dokumentation?

Eine solche KI-Schulung eignet sich besonders für Vertrieb, Projektmanagement, Kundenberatung, Backoffice und Teamleitungen.

In dieser Case Study nahmen genau diese Funktionen teil. Der Vertrieb profitierte von Angebotsbausteinen, das Projektmanagement von Dokumentationsroutinen, die Kundenberatung von Recherchebriefings und das Backoffice von strukturierten Zusammenfassungen. Teamleitungen konnten die Routinen anschließend in ihren Bereichen verankern. Dadurch wurde KI nicht als Einzelkompetenz, sondern als gemeinsame Arbeitsweise eingeführt.

Wie misst man Zeitersparnis durch KI im Arbeitsalltag?

Zeitersparnis durch KI lässt sich messen, indem konkrete Prozessschritte vor und nach der Schulung in vergleichbaren Testfällen erfasst werden.

Im Zürcher Projekt wurden Recherche- und Angebotsaufgaben als Testfälle genutzt. Die Recherchezeit sank im Durchschnitt von 74 auf 49 Minuten. Die Angebotsvorbereitung reduzierte sich im Testfall um 34 Prozent. Zusätzlich wurden qualitative Messwerte erhoben, etwa Sicherheit bei Ergebnisprüfung und erwartete Reduktion von Rückfragen. So entstand ein realistisches Bild der Wirkung.

Kann eine KI-Schulung auch ohne Einführung eines neuen Tools wirksam sein?

Ja, eine KI-Schulung kann auch ohne neues Tool wirksam sein, wenn sie Arbeitsweisen, Prompts, Prüfroutinen und Prozesslogik verbessert.

Das Zürcher Unternehmen führte im Training kein komplexes neues KI-System ein. Der Nutzen entstand durch bessere Arbeitsroutinen: Recherchefragen klären, Angebotsbausteine strukturieren, Dokumentationen vereinheitlichen und Übergaben verdichten. Dadurch konnten Mitarbeitende vorhandene oder freigegebene KI-Zugänge verantwortungsvoller nutzen. Entscheidend war nicht das Tool, sondern der strukturierte Umgang damit.

Was unterscheidet diese Case Study von einer allgemeinen KI-Schulung?

Diese Case Study zeigt konkrete Prozessentlastung statt allgemeiner KI-Einführung.

Eine allgemeine KI-Schulung erklärt häufig Grundlagen, Chancen und Risiken. Das Zürcher Projekt ging weiter: Es identifizierte drei konkrete Zeitfresser und entwickelte Routinen für Recherche, Angebote und Dokumentation. Die Messwerte zeigten direkte Effekte auf Vorbereitungszeiten und Anwendungssicherheit. Dadurch wurde KI nicht nur verstanden, sondern in messbare Arbeitsentlastung übersetzt.

 

Unser maßgeschneidertes Inhouse-Seminar für Sie!

Die Bildungsakademie am Rosental entwickelt KI-Inhouse-Seminare passend zu Zielgruppe, Standort, Teamgröße und konkretem Schulungsbedarf.

Wählen Sie bei Ihrer Anfrage auch gern zwischen einem a) Inhouse-Präsenz-Seminar an Ihrem Standort, b) einem Inhouse-Online-Workshop mit Ihrem Team oder c) einem Inhouse-Präsenz-Kurs direkt an der Akademie – das Inhouse-Training gern auch in Kombination mit Teambuilding-Aktionen.

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