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# Das AI-First Prinzip: Transformation durch People, Processes und Products

            **Podcast:**

   [AI FIRST Podcast](/podcast/ai-first-podcast)

              **Erscheinungsdatum:**

   21. August 2026

            **Länge:**

   00:48:37

    [         Link zur Episode (extern)   ](https://podcasters.spotify.com/pod/show/felix-schlenther/episodes/Das-AI-First-Prinzip---3-Ebenen--die-dein-Unternehmen-transformieren-e3njo63)

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###   Das AI-First Prinzip - 3 Ebenen, die dein Unternehmen transformieren

   21. August 2026 · [AI FIRST Podcast](/podcast/ai-first-podcast)

Was bedeutet es wirklich, ein AI-First Unternehmen zu sein? Das AI-First Prinzip ist keine oberflächliche Tech-Strategie, sondern ein tiefgreifender Transformationsansatz, der auf den drei Ebenen People, Processes und Products ansetzt. Oft als Buzzword abgetan, erfordert die Umsetzung ein radikales Umdenken, das weit über die reine Implementierung von Tools hinausgeht. Im [AI FIRST Podcast](https://www.botcaster.de/podcast/ai-first-podcast) diskutieren Host Felix Schlenther und seine Gästin Elisabeth L’Orange, warum dieser Wandel entscheidend für die Wettbewerbsfähigkeit ist. Sie erklären, wie Unternehmen KI strategisch in ihre Kultur, Abläufe und Wertschöpfung integrieren können, ohne dabei in die Falle des AI Always zu tappen - also dem Irrglauben, KI müsse für alles die Lösung sein.

## Das Wichtigste auf einen Blick

- **AI-First ist ein Mindset, kein Tool:** Es geht nicht darum, überall KI einzusetzen (AI Always), sondern darum, Probleme und Prozesse grundsätzlich aus der Perspektive der KI-Fähigkeiten neu zu denken, um strategische Ziele besser zu erreichen.
- **Transformation auf drei Ebenen:** Ein erfolgreicher Wandel folgt der Struktur *People, Processes, Products*. Er beginnt bei den Mitarbeitenden, setzt sich in den Abläufen fort und findet seinen Höhepunkt in der Neugestaltung der Kernwertschöpfung.
- **Individuelle Produktivität ist nur der Anfang:** KI-Tools steigern die Effizienz einzelner Mitarbeitender. Ohne angepasste Prozesse versickern diese Gewinne jedoch in alten, langsamen Abläufen und Freigabeschleifen.
- **Prozess-Redesign als Schlüssel:** Echte Skaleneffekte entstehen erst, wenn End-to-End-Prozesse (z. B. in der Buchhaltung) konsequent für KI neu gestaltet werden. Dafür sind klare Prozessdefinitionen, saubere Daten und funktionierende Systemschnittstellen (APIs) unerlässlich.
- **Der größte Hebel liegt im Kerngeschäft:** Die Champions League der Transformation ist die Integration von KI in das zentrale Produkt oder die Dienstleistung. Dies ermöglicht neue Geschäftsmodelle und schafft einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil.

## Was bedeutet AI-First eigentlich?

Felix Schlenther eröffnet die Diskussion mit der Feststellung, dass der von Google-CEO Sundar Pichai geprägte Begriff AI-First oft missverstanden wird. Viele Führungskräfte verkünden die Strategie, ohne einen klaren Plan für die Umsetzung zu haben. Elisabeth L’Orange stimmt zu und betont, dass AI-First in erster Linie ein Mindset ist - die Bejahung der Zukunft. Bevor über Technologien und Tools nachgedacht wird, muss ein Unternehmen klären, wohin es strategisch will. Felix ergänzt seine eigene Definition: AI-First bedeutet nicht AI Always. Stattdessen ist es eine Haltung, alles, was ein Unternehmen tut, aus der KI-Perspektive zu hinterfragen und die überlegenen Fähigkeiten von KI gezielt zur Wertsteigerung einzusetzen. Er grenzt dies von der Definition des Schoko-Gründers Daniel Kaszab ab, für den ein Unternehmen erst dann AI-First ist, wenn über 50 % des Umsatzes durch KI-Produkte generiert werden. Beide Perspektiven eint der Kerngedanke: KI wird nicht als nachträgliches Werkzeug aufgesetzt, sondern ins Zentrum der Wertschöpfung gerückt.

## Die erste Ebene der Transformation: People und neue Arbeitsweisen

Die Transformation beginnt laut Felix immer bei den Menschen (People). Wenn die Mitarbeitenden nicht AI-First denken und arbeiten, können auch keine entsprechenden Prozesse oder Produkte entstehen. Auf dieser ersten Ebene geht es darum, die individuelle Produktivität zu steigern. Dies startet mit einfachen, aber wirkungsvollen Änderungen der Arbeitsweise. Ein Beispiel, das Felix nennt, ist die automatische Transkription und Zusammenfassung aller Meetings. Das entlastet die Teilnehmenden von der Nachbereitung und schafft eine strukturierte Wissensbasis. Fortgeschrittene Anwender:innen entwickeln laut Felix eine Intuition dafür, wann der Einsatz von KI sinnvoll ist. Tobi Lütke, der Gründer von Shopify, formulierte dies radikal als "*reflexive AI usage is the baseline expectation*". Mitarbeitende, die diesen Schritt vollziehen, beginnen, ihre eigenen Rollen und Aufgaben zu zerlegen. Sie identifizieren, welche Tätigkeiten eine KI vollständig übernehmen, wo sie unterstützen und wo menschliche Verantwortung weiterhin zentral bleibt. So überführen sie ihre Arbeit schrittweise in KI-Agenten und schaffen Freiräume für strategischere Aufgaben. Voraussetzung dafür sind jedoch erstklassige KI-Tools, eine solide Kompetenzbasis und eine Kultur, die diesen Wandel fördert, anstatt Ängste vor Stellenabbau zu schüren.

## Warum individuelle Produktivität in alten Abläufen versickert

Obwohl Mitarbeitende durch KI ihre persönliche Effizienz oft um 20 % oder mehr steigern können, führt dies nicht automatisch zu einer proportionalen Produktivitätssteigerung auf Teamebene. Felix erklärt, dass dieser Zeitgewinn häufig in Prozessen versickert, die nicht für KI-gestützte Arbeitsweisen ausgelegt sind. Wenn eine Person ihre Aufgabe in einem Bruchteil der Zeit erledigt, dann aber wochenlang auf eine manuelle Freigabe warten muss, verpufft der Vorteil. Elisabeth ergänzt, dass die technologische Landschaft in vielen Unternehmen diesen Bruch noch verschärft. Inkompatible Systeme von Anbietern wie SAP, Microsoft und Google erschweren eine durchgängige Automatisierung. Sie hebt zudem die Rolle der sogenannten Glue-Worker hervor: Mitarbeitende, die durch informelle Netzwerke und kurze Dienstwege Prozesse am Laufen halten. Ironischerweise sind es oft diese Personen, deren Wert nicht direkt messbar ist und die bei Rationalisierungen als erste gehen müssen, wodurch das informelle Prozesswissen verloren geht.

## Prozess-Redesign: Ein konkretes Beispiel aus der Buchhaltung

Um die Produktivitätsgewinne zu hebeln, führt kein Weg an der Neugestaltung der Prozesse (Processes) vorbei. Felix illustriert dies am Beispiel der Rechnungsprüfung in der Buchhaltung. Im herkömmlichen Prozess werden Rechnungen manuell gesichtet, Kostenstellen zugewiesen, bei Unklarheiten aufwendige Rückfragen gestellt und Freigaben eingeholt. Ein AI-First-Prozess sieht anders aus: Ein KI-Agent liest Belege automatisch ein, ordnet sie Kostenstellen zu und fordert bei fehlenden Informationen selbstständig bei den Mitarbeitenden nach. Ein zweiter Agent prüft die Arbeit des ersten auf Plausibilität und Regelkonformität, was die Fehlerquote minimiert. Elisabeth merkt an, dass für solche Prüfungen oft unterschiedliche LLMs (z. B. von OpenAI und Anthropic) genutzt werden, um die Validität der Ergebnisse zu erhöhen, wie es etwa Sascha Dewald von der DKB praktiziert. Standardfälle mit einem hohen Konfidenz-Score werden automatisch verbucht, während nur noch unklare Ausnahmen einem menschlichen Buchhalter zur Prüfung vorgelegt werden. Das Ergebnis ist ein robusterer, schnellerer und ressourcenschonenderer Prozess. Felix betont jedoch, dass dies nur funktioniert, wenn die Prozesse klar definiert sind, Daten digital und zugänglich vorliegen und die Systeme über Schnittstellen (APIs) angebunden werden können.

## Von Effizienz zum neuen Geschäftsmodell: KI im Kern der Wertschöpfung

Die dritte und anspruchsvollste Ebene ist die Integration von KI in das Herzstück des Unternehmens: die Produkte und Dienstleistungen (Products). Hier entsteht laut Felix der größte und nachhaltigste Mehrwert. Er berichtet aus eigener Erfahrung, dass sein Unternehmen an eine Decke stieß, als die interne Effizienz maximiert war. Weiteres Wachstum war nur möglich, indem KI in die Kernwertschöpfung für den Kunden eingebaut wurde. Elisabeth sieht das größte Potenzial in datenintensiven Branchen wie der Pharmaindustrie, wo KI die Entwicklung neuer Medikamente drastisch beschleunigen kann. Weitere Beispiele, die im Gespräch genannt werden, sind:

- **Professional Services:** Kanzleien oder Steuerberatungen, die KI-gestützte Beratungsleistungen anbieten.
- **Software as a Service (SaaS):** Jedes SaaS-Unternehmen muss KI in sein Produkt integrieren, um wettbewerbsfähig zu bleiben, wie das Beispiel von [321 MED](https://321med.com/de/index) zeigt, einem KI-Betriebssystem für Arztpraxen.
- **Marktforschung:** Statt teurer Studien mit tausenden Teilnehmenden können synthetische Personas auf Basis von KI-Agenten präzise und schnelle Insights liefern.
- **Fitness-Tech:** Unternehmen wie EGYM personalisieren das Trainingserlebnis durch KI, die auf Basis von Kraft- und Bewegungsdaten individuelle Pläne erstellt.

Diese Ebene erfordert die strategische Frage, wie das einzigartige Wissen und die Daten eines Unternehmens genutzt werden können, um durch KI fundamental bessere oder völlig neue Lösungen für Kunden zu schaffen.

## Praktische Schritte zur AI-First-Transformation

Der Weg zu einem AI-First-Unternehmen ist ein Marathon, kein Sprint. Basierend auf der Diskussion lassen sich folgende Schritte ableiten, um die Transformation anzugehen:

1. **Vision und Kultur schaffen:** Die Transformation muss von der Führungsebene ausgehen. Kommuniziere eine klare Vision, die KI als Werkzeug für Wachstum und spannendere Aufgaben positioniert, nicht als Bedrohung für Arbeitsplätze.
2. **Die Basis auf der People-Ebene legen:** Statte deine Teams mit den besten verfügbaren KI-Tools aus. Investiere in Enablement-Programme, um grundlegende Kompetenzen aufzubauen und eine Kultur des Experimentierens zu fördern.
3. **Engpässe identifizieren:** Analysiere deine aktuellen Abläufe. Finde heraus, wo individuelle Effizienzgewinne durch langsame Freigaben, manuelle Übergaben oder Medienbrüche verloren gehen. Das sind die idealen Ansatzpunkte für ein Prozess-Redesign.
4. **Einen Pilotprozess neu gestalten:** Wähle einen klar definierten End-to-End-Prozess und gestalte ihn konsequent für KI neu. Sorge für die notwendigen Daten- und Systemzugriffe und messe den Erfolg.
5. **Das Kerngeschäft hinterfragen:** Wenn die internen Prozesse optimiert sind, stelle die entscheidende strategische Frage: Wie kann KI unser Produkt oder unsere Dienstleistung fundamental verändern, um einen radikal höheren Wert für unsere Kunden zu schaffen?

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  **Zusammengefasst von Anja Schirwinski**

Ich beschäftige mich beruflich wie privat mit Künstlicher Intelligenz - von konkreten Tools im Arbeitsalltag bis zu den größeren Fragen, die dabei aufkommen. Viele der Themen, die in Podcasts besprochen werden, begegnen mir in Projekten immer wieder. Deshalb fasse ich hier die für mich interessantesten Podcastfolgen zusammen und ordne sie aus der Praxis ein.

[Mehr über das Projekt Botcaster](/ueber-uns)

##  Themen

 - [  KI-Strategie  ](/podcasts/themen/ki-strategie)
- [  Mitarbeitende befähigen  ](/podcasts/themen/mitarbeitende-befaehigen)

**Hinweis:** *Diese Zusammenfassung wurde mit Hilfe von KI aus dem Transkript der Podcast-Episode generiert.*

Alle Inhalte auf Botcaster beruhen auf öffentlich zugänglichen Podcasts rund um Künstliche Intelligenz. Wir fassen die Episoden nach bestem Wissen zusammen, übernehmen jedoch keine Gewähr für Vollständigkeit, Aktualität oder Richtigkeit der Inhalte. Die Rechte an den Original-Podcasts und -Inhalten liegen ausschließlich bei den jeweiligen Urheber:innen.

         ## Shownotes

  Was bedeutet AI-First eigentlich – und wie wird daraus mehr als ein Buzzword? In dieser Folge diskutieren Felix und Elisabeth, warum AI-First nicht AI Always heißt, wie Unternehmen KI entlang von People, Processes und Products denken sollten und weshalb der größte Hebel dort entsteht, wo KI in den Kern der Wertschöpfung eingebaut wird.

Felix und Elisabeth sprechen im AI FIRST Podcast über:

- AI-First vs. AI Always: Warum KI kein Selbstzweck ist
- Mindset vor Tooling: Warum Unternehmen zuerst klären müssen, wohin sie wollen
- People, Processes, Products: Die drei Ebenen der AI-First-Transformation
- Individuelle Produktivität: Wie KI Arbeitsweisen und Rollen verändert
- Prozess-Redesign: Warum Produktivitätsgewinne in alten Abläufen versickern
- Daten, Schnittstellen und Systemzugriffe als Voraussetzung für KI-Prozesse
- KI im Kern der Wertschöpfung: Wie neue Produkte, Services und Geschäftsmodelle entstehen
- Beispiele aus Buchhaltung, Professional Services, Medizin, SaaS und Fitness-Tech
- Warum AI-First zum Wettbewerbsvorteil im KI-Zeitalter wird

Zum Gast: [Elisabeth L’Orange](https://www.linkedin.com/in/lislorange/)

Zum Host: [Felix Schlenther](https://www.linkedin.com/in/felixschlenther/)