Emil: der AI-Mitarbeiter, der die Einführung von AI vorbereitet

Über einen der größten Pain Points bei der Einführung von AI liest man erstaunlich selten. In großen Unternehmen taucht er trotzdem fast immer auf. Bevor irgendetwas startet, müssen intern erst alle Stakeholder sauber abgeholt werden. Genau diese Abstimmungen davor kosten enorm viel Zeit. Und genau hier setzt Emil an.

Dieser Beitrag beschreibt einen kompletten Prozess, den bei scoreprise.AI ein einziger AI-Mitarbeiter verantwortet, von der ersten Minute bis zum fertigen Bericht. Nicht als Idee, sondern als Ablauf, den wir so fahren.

Warum die Discovery über die Qualität jeder AI-Lösung entscheidet

Bevor bei scoreprise.AI ein AI-Mitarbeiter entsteht, müssen wir den Prozess wirklich verstehen. Fähigkeiten, Integration, Rolle im Team. Passgenau wird das nur, wenn wir wissen, wie der Prozess heute tatsächlich läuft, und zwar nicht aus der Sicht einer einzelnen Person, sondern aus der Sicht aller, die den Prozess jeden Tag leben.

Ein Beispiel aus der Business Intelligence macht das greifbar. Ein BI-Prozess zieht sich durch Sales, Management, Marketing und das BI-Team. In den Projekten, die wir begleiten, sind das regelmäßig 20 relevante Stimmen, teils 30. Jede einzelne trägt Informationen bei, die über die Qualität der späteren Lösung entscheiden. Der Sales-Mensch weiß, welche Auswertung ihm im Kundengespräch fehlt. Das Management sieht die Steuerungslogik. Marketing kennt die Kampagnenrealität. Das BI-Team kennt die Datenquellen und die Fallstricke dazwischen.

Fehlt eine dieser Stimmen in der Vorbereitung, taucht sie später auf. Nämlich in der Implementierung, wenn der AI-Mitarbeiter bereits gebaut wird und plötzlich eine Anforderung im Raum steht, die vorher niemand genannt hat. Dort kostet sie am meisten, weil wir dann nachjustieren, statt es von Anfang an richtig zu bauen. Discovery ist deshalb kein Vorgeplänkel. Sie ist der Teil, der über Erfolg und Nacharbeit entscheidet.

Wie Unternehmen diese Stimmen heute einsammeln

Bis heute holen Unternehmen diese Stimmen über Workshops ein. Ganze Tage in solchen Runden, nur um jede Sicht kontrolliert zu erfassen. Kalender von fünf oder sechs Abteilungen müssen zusammengelegt werden. Menschen sitzen in einem Raum und reden vor ihren Kollegen und oft auch vor ihrem eigenen Chef. Das ist teuer, es ist langsam, und es färbt die Antworten. In einer großen Runde sagt kaum jemand offen, wo sein Prozess wirklich klemmt.

Unser Anspruch ist ein anderer. Wir wollen den Kunden entlasten, bevor unser AI-Mitarbeiter überhaupt in das eigentliche Onboarding startet. Statt dem Kunden einen ganzen Workshop-Tag abzuverlangen, übernimmt bei uns ein AI-Mitarbeiter die Discovery. Sein Name ist Emil.

Wer Emil ist

Emil ist ein AI Research Assistant, einer unserer AI-Mitarbeiter. Kein Chatbot und kein Formular mit netter Oberfläche. Der Unterschied ist uns wichtig. Assistants antworten. AI-Mitarbeiter arbeiten selbstständig. Emil führt die Discovery eigenständig durch, in Form von echten Gesprächen mit den relevanten Menschen im Kundenunternehmen, und er tut das per Voice, in natürlichem, deutsch klingendem Sprachdialog. Kein Roboter-Ton, kein Akzent, sondern ein Gespräch, das sich anfühlt wie ein gut vorbereitetes Eins-zu-eins.

Emil verantwortet den kompletten Discovery-Prozess. Vom ersten Briefing über jedes einzelne Interview bis zum konsolidierten Bericht mit einer klaren Empfehlung, wie wir weitermachen sollten. Unser Ansprechpartner ist dabei nur noch an zwei, maximal drei Punkten selbst im Termin. Den Rest trägt Emil.

Wie der Prozess beginnt

Am Anfang steht ein einziges echtes Meeting. Ein Kick-off mit dem Hauptstakeholder auf Kundenseite, oft ein VP Sales oder ein Head of Business Unit, gerade wenn es um die Einführung von Intelligence-Lösungen geht. In diesem Termin stellen wir Emil vor, wir klären das Ziel des Projekts, und wir briefen Emil auf den Kunden. Danach übernimmt er.

Parallel legen wir im Portal den Kundenordner an, zum Beispiel Kelvion, und benennen den Hauptstakeholder. Der Hauptstakeholder bekommt einen Link, über den er sein Team einträgt, mit Name, Rolle und E-Mail. Er trägt dabei alle relevanten Stimmen ein, quer durch die Abteilungen, die der Prozess berührt. Damit definiert der Kunde selbst, wer gehört werden muss, und niemand wird vergessen, nur weil er nicht im offensichtlichen Kernteam sitzt.

Die besondere Rolle des Hauptstakeholders

Ein Detail, das leicht übersehen wird, aber viel ausmacht. Der Hauptstakeholder wird nicht zu sich selbst befragt. Er ist die Quelle, nicht das Subjekt. Emil interviewt ihn ausschließlich über die anderen Stakeholder, die er eingeladen hat. Also über deren Rolle, über die Beziehung im Team und darüber, wer voraussichtlich treibt und wer bremst. Kurz gesagt bestätigt der Hauptstakeholder die Landkarte, auf der Emil danach seine Gespräche führt. Im Portal ist er deshalb auch sichtbar getrennt dargestellt. Oben er selbst, darunter sein Team.

Wie Emil interviewt

Jeder eingetragene Stakeholder bekommt einen persönlichen Einladungslink zu einem Voice-Gespräch mit Emil. Er spricht dann, wann es ihm passt. Kein gemeinsamer Kalender, kein Warten auf den einen freien Tag. Und jetzt kommt der Teil, der Emil von jedem Formular und jeder Standard-Umfrage unterscheidet.

Emil interviewt nicht stumpf nach Schema. Vor jedem einzelnen Gespräch konsolidiert er, was bisher gesagt wurde. Er kennt also bereits die Antworten der Kollegen, die vor diesem Stakeholder gesprochen haben. Auf dieser Basis erkennt er Muster, deckt Widersprüche zwischen den Stakeholdern auf und schneidet seine Fragen exakt auf die Rolle des nächsten Gesprächspartners zu. Er geht nicht mit einer leeren Liste in das Gespräch, sondern mit einem bereits geformten Bild, das er gezielt schärfen will.

In jedem Gespräch arbeitet Emil die Bedürfnisse, Wünsche, effizienzgewinnenden Anforderungen und die echten Pain Points des Stakeholders heraus. Wie läuft der Prozess heute konkret. Wo geht Zeit verloren. Was müsste ein AI-Mitarbeiter können, damit dieser eine Mensch spürbar entlastet wird. Welche Systeme hängen daran. Und weil Emil das Wissen der vorherigen Gespräche mitbringt, kann er nachhaken, wo ein Formular an der Oberfläche geblieben wäre. Ein vorbereitetes Eins-zu-eins-Gespräch geht hier einfach tiefer.

Das Ergebnis ist kein Stapel isolierter Interviews. Es ist ein wachsender, sich selbst schärfender Erkenntnisprozess. Jedes Gespräch macht Emil schlauer, und jeder weitere Stakeholder profitiert vom Wissen der vorherigen. Am Ende steht ein Bild der Organisation, das dichter und ehrlicher ist als alles, was ein einzelner Workshop-Tag hergeben würde.

Was das Portal währenddessen macht

Im Hintergrund läuft das alles über ein Portal, das den Prozess sichtbar und steuerbar macht. Für uns ist das die Kommandozentrale, für den Kunden bleibt es angenehm einfach.

Auf der obersten Ebene liegen die Kundenordner, einer pro laufendem Scoping-Prozess. Öffnen wir einen Kunden, sehen wir die vollständige Stakeholder-Liste mit ihrem jeweiligen Status. Wer ist eingeladen, wer hat sein Gespräch mit Emil schon geführt, wessen Interview ist ausgewertet. Ein Fortschrittsbild zeigt auf einen Blick, wie weit die Discovery ist, ohne dass wir irgendjemanden fragen müssen.

Pro Stakeholder liegen darunter die Details. Das geführte Gespräch, die herausgearbeiteten Punkte, die von Emil erkannten Muster und die Stellen, an denen sich Aussagen verschiedener Stakeholder widersprechen. Genau diese Widersprüche sind Gold wert, weil sie zeigen, wo im Unternehmen unterschiedliche Sichten auf denselben Prozess existieren, die vorher nie nebeneinander lagen.

Die Menschen auf Kundenseite sehen von all dem nur ihren eigenen, warmen Einstieg. Der Hauptstakeholder bekommt eine schlichte Seite, auf der er sein Team einträgt. Jeder Stakeholder bekommt seinen persönlichen Link zum Gespräch. Alles gehostet in Deutschland und DSGVO-konform, transparent für jeden, der teilnimmt. Für den Teilnehmer fühlt es sich nicht nach einem Tool an, sondern nach einem kurzen, respektvollen Gespräch, in dem seine Sicht wirklich zählt.

Vom letzten Interview zum fertigen Bericht

Wenn Emil die Gespräche geführt hat, dreht er sich zu uns. Er brieft uns auf den gesamten Kunden. Und das ist kein statischer Report zum Runterlesen, sondern ein echter Dialog. Wir können mit Emil sprechen, nachhaken, seine Hypothesen challengen, Details vertiefen. Emil ist an dieser Stelle unser Sparringspartner über den Kunden, nicht nur ein Reporting-Tool.

Danach gehen wir gemeinsam in ein finales Gespräch. Wir stellen alle unsere Fragen, Emil stellt seine noch offenen. Was dabei herauskommt, arbeitet er ein letztes Mal in den Bericht ein und schärft ihn nach.

So entsteht ein konsolidiertes Bild der gesamten Organisation. Ein Bericht über alle Stakeholder hinweg, angereichert mit Emils Erfahrungswerten aus dem Prozess und, das ist der entscheidende Teil, mit seiner konkreten Empfehlung, wie wir weitermachen sollten. Diesen Bericht präsentieren wir dann im Abschlussmeeting dem Hauptstakeholder.

Für uns bleiben damit meist zwei bis drei Termine pro Kunde. Der Kick-off, ein möglicher Zwischenpunkt und die Abschluss-Präsentation. Dazwischen arbeitet Emil autonom. Die zeitintensivste Phase im Vertrieb, die Discovery, hängt nicht mehr an unserem Kalender, sondern läuft über einen AI-Mitarbeiter, der beliebig viele Scoping-Prozesse parallel führen kann.

Was der Kunde davon hat

Der Mehrwert liegt auf mehreren Ebenen, und keine davon ist Marketing.

• Tiefe. Statt der Einzelsicht eines Managers bekommt der Kunde ein vollständiges, vielschichtiges Bild seiner eigenen Organisation. 20 bis 30 echte Stimmen statt einer Annahme.
• Ehrlichkeit. Menschen sagen einem neutralen, gut vorbereiteten Gesprächspartner im Vier-Augen-Gespräch oft mehr über ihre wahren Pain Points als in einer großen Runde vor dem eigenen Chef. Genau diese ehrlichen Punkte sind die, aus denen später eine gute Lösung entsteht.
• Entlastung. Kein ganztägiger Workshop, kein Kalender-Tetris über fünf Abteilungen. Jeder spricht dann, wann es ihm passt.
• Qualität der Lösung. Weil das Scoping auf der realen, konsolidierten Bedarfslage aller Anwender fußt und nicht auf der Vermutung eines Einzelnen, trifft der spätere AI-Mitarbeiter den tatsächlichen Bedarf. Das vermeidet genau die teure Nachjustierung, die sonst mitten in der Implementierung auftaucht.

Warum Emil eine logische Instanz ist, die es braucht

Zum Schluss der Punkt, der über dieses eine Produkt hinausgeht. Große Entscheidungen werden bis heute von oben gesetzt. Gerade AI-Entscheidungen fallen häufig top-down aus der IT, weil ein Medium fehlt, das alle Ebenen wirklich abholt. Nicht aus Bosheit, sondern weil das saubere Einsammeln aller Sichten bisher so teuer und so langsam war, dass man es sich schlicht gespart hat.

Genau dieses Medium kann Emil sein. Er macht das Abholen aller Stimmen so günstig und so schnell, dass es keinen Grund mehr gibt, es zu überspringen. Damit dreht sich die Logik um. AI-Einführung muss nicht länger von oben verordnet werden, in der Hoffnung, dass die Anwender schon mitziehen. Sie kann auf dem aufbauen, was die Anwender selbst gesagt haben.

Wir haben Emil früh mit Bestandskunden getestet. Ihre Reaktion war deutlicher, als wir erwartet hatten. Diese Art der Interviews, hieß es, müsste man eigentlich für jede interne Abstimmung nutzen. Und genau da liegt die eigentliche Größe der Idee. Emil ist als AI-Mitarbeiter für die Discovery bei der Einführung von AI entstanden. Aber ein System, das jede relevante Stimme sauber, ehrlich und ohne großen Aufwand einholt und zu einem klaren Bild verdichtet, wird überall dort gebraucht, wo Organisationen große Entscheidungen treffen.

Emil vereinfacht die Einführung von AI, indem er den teuersten und langsamsten Schritt davor übernimmt. Und er zeigt zugleich, wie eine dieser Entscheidungen in Zukunft überhaupt zustande kommen kann. Nicht von oben gesetzt, sondern aus der Organisation heraus gehört.