Fallstudien aus dem
Büroalltag
Keine erfundenen Szenarien, keine Hochglanzberichte. Konkrete Situationen, in denen KI-Werkzeuge eingesetzt wurden, mit ehrlicher Einschätzung, was dabei herauskam.
Diese Fallstudien beschreiben typische Bürosituationen, in denen KI-Werkzeuge zum Einsatz kommen. Wo möglich, werden Ausgangssituation, Einsatz und Ergebnis getrennt beschrieben. Das Ziel ist kein Verkaufsargument, sondern ein nüchternes Bild davon, was realistisch möglich ist.
Besprechungsprotokoll mit Spracherkennung und ChatGPT
Ausgangssituation: Eine Verwaltungsstelle mit regelmäßigen Teambesprechungen suchte nach einer Möglichkeit, Protokolle schneller zu erstellen. Die bisherige Methode, handschriftliche Notizen nachträglich zu tippen, kostete nach jeder Sitzung etwa 45 Minuten.
Einsatz: Die Besprechungen wurden mit einem Smartphone aufgezeichnet, das Transkript mit einem automatischen Dienst erstellt und anschließend ChatGPT gebeten, eine strukturierte Zusammenfassung mit Aufgabenliste zu erstellen.
Ergebnis: Die Transkription war in Fällen mit mehreren Sprechern ungenau. Namen wurden verwechselt, Fachbegriffe falsch erkannt. Die ChatGPT-Zusammenfassung war formal korrekt, enthielt aber gelegentlich Punkte, die nicht beschlossen, sondern nur diskutiert worden waren. Das Nachbearbeiten dauerte im Schnitt etwa 15 bis 20 Minuten statt 45, was eine spürbare Verbesserung war, aber kein Selbstläufer.
Einschätzung: Der Ansatz funktioniert, erfordert aber eine Nachkontrolle, die nicht übersprungen werden kann. Besonders der Unterschied zwischen Beschlüssen und offenen Diskussionspunkten muss manuell geprüft werden.
ChatGPT für Beschwerdemail-Antworten im Kundenservice
Ausgangssituation: Ein kleines Dienstleistungsunternehmen empfängt regelmäßig Kundenbeschwerden, die mit persönlichem Ton beantwortet werden sollen. Die zuständige Mitarbeiterin verbrachte viel Zeit damit, Formulierungen zu finden, die weder zu distanziert noch zu entschuldigend klingen.
Einsatz: ChatGPT wurde gebeten, auf Basis einer kurzen Schilderung des Problems und des gewünschten Tons einen Antwortentwurf zu erstellen. Es wurden unterschiedliche Prompts getestet, von sehr knapp bis sehr detailliert.
Ergebnis: Kurze, unspezifische Prompts lieferten generische Antworten, die sofort erkennbar maschinell klangen. Detaillierte Prompts mit spezifischem Kontext und gewünschtem Ton lieferten brauchbare Entwürfe, die noch angepasst wurden, aber eine gute Grundlage boten. Das Formulierungsproblem löste ChatGPT nicht selbstständig, reduzierte aber die Einstiegshürde bei schwierigen Antworten merklich.
Einschätzung: Der Nutzen hängt stark von der Qualität des Prompts ab. Wer nicht bereit ist, die Situation detailliert zu beschreiben, erhält keinen nützlichen Entwurf. Die Zeitersparnis ist real, aber nicht ohne Lernkurve.
Bildgeneratoren für Foliengrafiken in PowerPoint
Ausgangssituation: Eine Beraterin erstellt regelmäßig PowerPoint-Präsentationen für Kundentermine. Sie benötigt Illustrationen, die professionell wirken, aber keinen Lizenzgebühren unterliegen sollen. Stockfoto-Seiten liefern oft nicht das richtige Motiv.
Einsatz: Getestet wurden drei Werkzeuge: Adobe Firefly, DALL-E 3 via ChatGPT und Midjourney. Jedes wurde mit identischen Beschreibungen gefüttert, um vergleichbare Ergebnisse zu erhalten.
Ergebnis: Adobe Firefly lieferte konsistente Ergebnisse in einem neutralen, professionellen Stil. Die Lizenzsituation ist klar, da Adobe Firefly auf lizenziertem Material trainiert wurde. DALL-E 3 lieferte kreativere, aber weniger konsistente Ergebnisse. Midjourney produzierte die ästhetisch anspruchsvollsten Bilder, ist aber in der Handhabung aufwändiger und die Lizenzbedingungen erfordern genaues Lesen. In keinem Fall waren die Ergebnisse ohne Prüfung sofort verwendbar: Texte in Bildern waren fehlerhaft, Proportionen von Personen gelegentlich unnatürlich.
Einschätzung: Für Foliengrafiken ohne Personen sind Bildgeneratoren eine praktische Ergänzung. Bei Personendarstellungen ist Vorsicht geboten, nicht nur wegen Qualität, sondern wegen möglicher Verzerrungen in der Darstellung.
Lange Berichte zusammenfassen: Wo KI hilft und wo sie kürzt
Ausgangssituation: Ein Projektmanager muss regelmäßig Berichte von 30 bis 80 Seiten lesen und daraus eine kurze Zusammenfassung für die Geschäftsführung erstellen. Der Zeitaufwand dafür war beträchtlich.
Einsatz: Berichte wurden abschnittsweise in ChatGPT eingegeben und um Zusammenfassung der Kernaussagen gebeten. Anschließend wurden die Teilzusammenfassungen zu einem Gesamtüberblick kombiniert.
Ergebnis: Faktische Inhalte wurden korrekt zusammengefasst. Nuancen, Einschränkungen und Nebenbedingungen, die im Original sorgfältig formuliert wurden, verschwanden in der Zusammenfassung häufig. Die KI tendierte dazu, unsichere Aussagen als gesichert zu reformulieren. Eine Zusammenfassung, die für Entscheidungen genutzt wird, musste daher immer gegen das Original geprüft werden, was den Zeitgewinn teilweise aufhob.
Einschätzung: Für Erstorientierung und Vorbereitung ist die KI-Zusammenfassung nützlich. Als endgültiges Produkt für Entscheidungsgrundlagen ist sie nicht geeignet, ohne dass jemand das Original kennt.
Eigene Erfahrung einbringen
Wenn Sie in Ihrem Büroalltag mit KI-Werkzeugen konkrete Erlebnisse gemacht haben, die einer Fallstudie ähneln, freuen wir uns über Ihre Schilderung. Wir prüfen alle Einsendungen auf mögliche Veröffentlichung.
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