AI Design Sprint™ – Aufzeichnung – 21.05.2025

Zusammenfassung – Zweiter Termin des AI Design Sprints

1. Rückblick und Ausgangspunkt

Zu Beginn des Termins wurde rekapituliert, dass die Teilnehmenden in der ersten Session bereits KI-Kategorien verschiedenen Organisationsbereichen zugeordnet hatten. Diese Zuordnung erfolgte sehr spezifisch durch individuelle Beiträge der Teilnehmer. Dabei wurde ebenfalls eine erste Priorisierung der KI-Ideen mittels der Marker „Rot“ (Impact) und „Gold“ (Match Impact) vorgenommen. Diese priorisierten Ideen wurden nun weiterverfolgt.

2. Vorgehen – Von Ideen zu Konzepten

Der Termin setzte darauf auf und führte die Gruppe durch einen strukturierten Entscheidungsprozess zur Auswahl der besten KI-Konzepte für die Organisation.

1. Arbeit mit der Summary Box

• Jeder Teilnehmer wählte eine priorisierte Abteilung (Sales, Design, Buying oder Customer Service) aus.
• Es wurde jeweils eine „Summary Box“ kopiert und individuell ausgefüllt.
• Die Aufgabe bestand darin, bis zu drei KI-Karten auszuwählen, die sich zu einer tragfähigen Lösung kombinieren lassen.
• Es wurden prägnante Beschreibungen zur Anwendung der KI verfasst.
• Zusätzlich visualisierten die Teilnehmenden ihre Konzepte mit passenden Icons und bewerteten deren Impact auf die jeweilige Abteilung auf einer Skala (Low, Mid, High).

3. Präsentation der KI-Konzepte

In einer Vorstellungsrunde präsentierten die Teilnehmenden ihre entwickelten KI-Konzepte:

Sales

• Matthias: Interaktive, KI-gestützte Produktsuche auf der Website via Chat-Funktion und Bildinput.
• Axel: Sprachbasierte Interaktion inkl. Outfit-Vorschau mittels Foto und KI-Stilberatung.
• Frank: KI analysiert Kundenanfragen, schlägt Verkaufsschwerpunkte vor und generiert virtuelle Beratung plus Verkaufstrainings.

Design

• Thomas: Vollautomatisierte Trendanalyse durch KI inkl. Erstellung von Farbkonzepten, Kollektionsrahmen und Designvorschlägen.
• Martin: AI-gestütztes, strukturiertes Trendbriefing durch regelmäßige Analyse von Modeportalen und Journalen.

Buying

• Christian: KI übernimmt Lieferantensuche, Angebotsanfragen und -auswertungen.
• Marc: Erweiterte KI, die Marktplätze identifiziert, Preise analysiert, Bestellungen auslöst, und Qualitätskontrolle via Sensorik übernimmt.

Customer Service

• Markus: Integriertes 360°-Kommunikationskonzept mit KI-gestützter schriftlicher und telefonischer Kundeninteraktion sowie proaktiver Stilberatung.

4. Priorisierung in mehreren Runden
5. Erste Auswahl (Playoff-Runde)

Mittels Dot Voting wurden aus allen Konzepten sechs für die nächste Runde ausgewählt.

Benefit-Cost-Analyse

• Die sechs verbliebenen Konzepte wurden in einer grafischen Matrix nach Nutzen (Y-Achse) und Kosten (X-Achse) eingeordnet.

Es wurden realistische Kostenschwellen (unter 100.000 € = günstig, bis 1 Mio. = mittel, über 1 Mio. = hoch) diskutiert, mit Rückbezug auf die Unternehmensgröße.

Zweite Priorisierung

Erneutes Dot Voting zur Auswahl der Top 3 Konzepte:

• Martin (Design – Trendbriefing)
• Thomas (Design – Trendprognose & Design)
• Frank (Sales – Trainings & Beratung)

5. Finalrunde – Auswahl des Gewinnerkonzepts

• Diskussion über Pain Points: Fokus auf die identifizierte Schwäche der Organisation, Modetrends nicht frühzeitig zu erkennen.
• Die Gruppe entschied sich, die beiden Design-Konzepte von Thomas und Martin als kombinierte Lösung zu priorisieren.
• Der Sales-Vorschlag von Frank wurde als drittrangig betrachtet, da Design als vorgelagerter Schritt für den Erfolg angesehen wurde.

6. Ausblick auf die nächste Phase

Das kombinierte Design-Konzept bildet nun den Startpunkt für die Concept Development Session:

• Dort wird der zugrundeliegende Prozess detailliert gemappt.
• Ein interdisziplinäres Team (inkl. Prozessbeteiligter) entwickelt die konkrete Ausgestaltung der Lösung.
• Ziel ist es, über ein stark fokussiertes Konzept zu echten Prototypen oder Implementierungen zu gelangen.

Fazit

In diesem zweiten Termin wurde methodisch ein strukturiertes Vorgehen zur Auswahl der vielversprechendsten KI-Konzepte umgesetzt. Durch Visualisierung, Voting und Bewertung wurde aus einer Vielzahl an Ideen eine strategische Entscheidung für den weiteren Entwicklungsprozess getroffen. Der Fokus liegt nun klar auf dem Designbereich, um ein zentrales Pain Point-Thema – die Trendidentifikation – zu adressieren.

AI Design Sprint™ – Aufzeichnung – 22.05.2025

Zusammenfassung – AI Design Sprint Session 3

Ziel der Session

In dieser dritten Session wurde der KI-gestützte Onboarding-Prozess weiterentwickelt. Schwerpunkt war es, zwei entscheidende Prozessschritte mit KI zu optimieren und deren Auswirkungen auf den Gesamtprozess zu analysieren und anzupassen. Zudem wurde der bestehende Prozess kritisch überprüft, vereinfacht und neu strukturiert.

Inhalte der Session im Überblick

1. Start: Wiederaufnahme nach Pause & Einstieg in Schritt 5

• Die Teilnehmenden wurden aktiviert, wieder in den Sprint-Modus zu wechseln.
• Fokus: Schritt 5 – Schulung im Bereich Software und Data Access.
• Diskussion über die Nutzung von Karten zur Ideengenerierung.
• Zentrale Erkenntnis: Karten dienen als kreative Impulsgeber – nicht jede muss trennscharf oder exakt sein.
• Ziel des Schritts: Individuelle Anpassung der Schulungen an das Vorwissen des New Hires. Die KI soll helfen, irrelevante Inhalte zu vermeiden und personalisiert zu trainieren.

2. Schritt 6 – Integration ins Team

• Ziel: New Hire lernt Teammitglieder kennen und wird projektseitig eingeplant.
• Die KI übernimmt:
  • Organisation von Meetings & Terminen.
  • Abgleich von Verfügbarkeiten.
  • Zugriff auf Meeting-Notizen.
  • Erstellung von Agenden.
• Ergänzung: KI übernimmt auch Matching von Mitarbeitenden mit geeigneten Projekten – nicht nur zeitlich, sondern auch qualitativ passend zur Rolle.

3. Schritt 7 – Klärung von Zielen und Verantwortlichkeiten

• Verantwortlich: Führungskraft.
• KI-Funktion:
  • Ermittlung von Trainingsbedarfen.
  • Planung nächster Schritte.
  • Entwicklung von Trainingsinhalten und -formaten.
• Ergänzender Impuls: Produzierende Komponente der KI stärker integrieren – z. B. automatisierte Erstellung von Trainingsmaterial.

4. Schritt 8 – Laufender Support & Feedback

• Fokus: Regelmäßige Check-ins zwischen HR und New Hire.
• Diskussion: KI analysiert transkribierte Feedbackgespräche, erkennt Muster und erstellt Vorschläge für Prozessanpassungen.
• Mensch bleibt im Loop:
  • HR übernimmt Bewertung & Umsetzung.
  • Kontextwissen (z. B. zu Diversity, Unternehmenswerten) kommt weiterhin vom Menschen.
• Datenschutz & rechtliche Aspekte (z. B. DSGVO, AI Act) wurden reflektiert: Bewertungen dürfen nicht vollautomatisch erfolgen.

5. Wahl der Ankerpunkte für die Lösung

• Zwei Prozessschritte wurden als Kernelemente der KI-gestützten Lösung definiert:
  • Schritt 5 (Training in Software & Data Access)
  • Schritt 8 (Feedback & Anpassung)
• Entscheidungskriterien: Impact & Relevanz zur Verbesserung des Gesamtprozesses.

6. Integration der KI in den Gesamtprozess

• Für beide Ankerpunkte wurde analysiert:
  • Was übernimmt die KI?
  • Was entfällt für Mitarbeitende?
  • Wie verändert sich der Sketch (visuelle Darstellung)?
• Neue Rollenverteilung: KI übernimmt operative Aufgaben, Mensch fokussiert auf Bewertung, Kontext und Begleitung.

7. Auswirkungen auf Nachbarschritte

• Analyse, ob neue Ausgestaltung von Schritt 5 & 8 Änderungen in benachbarten Schritten (4, 6, 7) nötig macht.
• Ergebnis:
  • Keine zwingenden strukturellen Änderungen, aber Awareness für mögliche Implikationen wurde geschaffen.
  • Wichtiger Punkt: Der Einsatz der KI verlangt veränderte Skillsets beim HR-Personal (z. B. KI-Kompetenz, arbeitsrechtliches Know-how, Verständnis regulatorischer Rahmenbedingungen).

8. Prozess-Redesign

• Der Prozess wurde mutig entschlackt und neu strukturiert:
  • Schritt 4 (Foto & Ausweis) wurde in Schritt 3 integriert.
  • Gesichtserkennung als mögliche Alternative zum Mitarbeiterausweis genannt.
  • Schritte 5 und 7 wurden diskutiert, aber bewusst nicht zusammengelegt, um die zeitliche Logik zu wahren.
  • Schritt 6 wurde zeitlich vorgezogen – Integration ins Team erfolgt nun früher, um zielgerichteter zu schulen.

Schlussfolgerung & Fazit

• Die Gruppe hat ein tiefes Verständnis für den Onboarding-Prozess entwickelt und zwei KI-getriebene Hebelpunkte definiert.
• Es entstand ein klar strukturierter, vereinfachter und realistisch umsetzbarer Prozess.
• Relevante Herausforderungen wie Regulatorik, Human-in-the-Loop und zukünftige HR-Skillsets wurden adressiert.
• Der neu gestaltete Onboarding-Prozess zeigt klar: KI ist Enabler – aber nicht Ersatz – menschlicher Interaktion.

Ideal für alle, die KI in Unternehmen nicht nur verstehen, sondern gestalten wollen.