Nutzerforschung als Schlüssel zum Erfolg von KI-Lösungen im Mittelstand

Künstliche Intelligenz (KI) wird längst nicht mehr nur als Zukunftstechnologie betrachtet – sie ist schon heute ein entscheidender Wettbewerbsfaktor, gerade für mittelständische Unternehmen in Deutschland. Die Chance ist groß: KI kann Prozesse automatisieren, Kundenansprache verbessern und sogar komplett neue Geschäftsmodelle ermöglichen. Doch damit KI wirklich Mehrwert schafft, müssen die eingesetzten Features exakt auf die Bedürfnisse der Nutzerinnen und Nutzer abgestimmt sein. Nur dann werden smarte Assistenten, Bots oder Automatisierungslösungen im Arbeitsalltag tatsächlich angenommen und bringen echte Erleichterung. Genau hier kommt die Nutzerforschung ins Spiel – der Schlüssel, um KI-Features so zu entwickeln, dass sie wirklich funktionieren.

In diesem Blogbeitrag zeigen wir, wie Nutzerforschung für KI funktioniert und warum es so wichtig ist, dabei genau hinzuschauen, was die Anwenderinnen und Anwender tun, wo sie ins Stocken geraten und wie sie tatsächlich sprechen. Drei einfache, aber wirkungsvolle Schritte sind dabei entscheidend: Aufgaben beobachten, Hindernisse notieren und Worte der Nutzerinnen und Nutzer übernehmen.

Aufgaben beobachten – KI verstehen heißt, den Alltag der Nutzerinnen und Nutzer verstehen

Die Basis jeder guten Nutzerforschung ist Beobachtung. Wie sieht der Arbeitsalltag tatsächlich aus? Welche Aufgaben erledigen die Mitarbeitenden wirklich – und wie machen sie das? Für KI-Features bedeutet das: Nicht einfach zu vermuten, was die Nutzerinnen und Nutzer brauchen, sondern genau hinsehen, wie sie tatsächlich arbeiten.

Nehmen wir ein Beispiel aus der Praxis: Markus Hartlieb, Experte für KI und Automation, hat für den deutschen Mittelstand zahlreiche Use Cases entwickelt, bei denen KI-Systeme gezielt einzelne Arbeitsschritte erleichtern. Zum Beispiel Marie, die smarte Social Media Managerin, analysiert Posts und Kundenfeedback automatisch. Doch bevor so ein Feature entsteht, gilt es genau zu beobachten, wie viel Zeit die Social Media Managerin heute mit manueller Recherche verbringt, welche Tools sie nutzt, welche Abläufe besonders mühsam sind.

Diese Beobachtungen zeigen das tatsächliche Bedürfnis: Kein abstraktes KI-System, sondern genau die Funktionalität, die den Nutzer im täglichen Ablauf entlastet. Statt einer allgemeinen Idee kann so ein konkretes Feature entstehen, das nicht nur technisch funktioniert, sondern auch wirklich gebraucht wird.

Hindernisse notieren – Stolpersteine erkennen und aus dem Weg räumen

Während der Beobachtung ist es besonders wichtig, alle Hindernisse zu dokumentieren. Wo dauert eine Aufgabe länger als nötig? Wo entstehen Fehler, Unsicherheiten oder Frustration? Gerade die Punkte, an denen Nutzerinnen und Nutzer ins Stocken geraten, sind besonders wertvoll, denn hier zeigt sich der höchste Bedarf für Automatisierung und intelligente Unterstützung.

Markus kennt das aus seinen Projekten sehr gut: So lässt sich zum Beispiel bei „Maks“, dem KI-Spezialisten für Leadgenerierung, beobachten, an welchen Stellen im Vertrieb händisch Datensätze durchgesehen werden, wie viele Rückfragen bei unklaren Daten entstehen und wo sich Abläufe immer wieder verzögern. Diese Stolpersteine gilt es genau aufzuschreiben.

Denn die KI kann nur dann ihre volle Kraft entfalten, wenn sie echte Bremsklötze aus dem Weg räumt. Durch systematisches Notieren und Analysieren der Hindernisse können Entwicklerinnen und Entwickler später an den richtigen Stellen ansetzen – sei es durch automatisierte Datenaufbereitung, smarte Entscheidungshilfen oder selbstlernende Systeme, die aus Fehlern dazulernen.

Worte der Nutzerinnen und Nutzer übernehmen – die Sprache der Anwenderinnen und Anwender macht KI lebendig und verständlich

Oft wird bei der Entwicklung technischer Systeme übersehen, wie zentral die korrekte Sprache und Terminologie für die Akzeptanz der Nutzerinnen und Nutzer ist. Künstliche Intelligenz soll ja nicht nur funktionieren, sondern auch als Helfer verstanden werden, der mitdenkt und kommuniziert – zum Beispiel in Form von Chatbots oder automatischen E-Mail-Assistenten.

Deshalb ist es unerlässlich, in der Nutzerforschung die tatsächlichen Worte zu sammeln, mit denen Anwenderinnen und Anwender ihre Aufgaben, Probleme und Wünsche beschreiben. Diese Sprache lässt sich dann 1:1 in die KI-Systeme übernehmen – sei es als Labels in Benutzeroberflächen, als Formulierungen in Textbausteinen oder als Keywords für Suchfunktionen.

Markus hat hier zum Beispiel „Sophie“ entwickelt, die Customer Relations Managerin, die Kundentexte nicht nur verarbeitet, sondern auch auf eine Weise antwortet, die für die Kunden natürlich und sympathisch klingt, weil sie genau die Ausdrucksweise und Tonalität berücksichtigt, die im Unternehmen üblich ist. Indem man die Worte der Nutzerinnen und Nutzer übernimmt, wird der Umgang mit KI deutlich erleichtert und vertrauenswürdiger.

Warum Nutzerforschung für KI-Features im Mittelstand besonders wichtig ist

Der deutsche Mittelstand steht aktuell an einem spannenden Wendepunkt im Thema KI. Untersuchungen zeigen, dass bereits rund 40 Prozent der mittelständischen Unternehmen KI einsetzen oder den Einsatz planen. Doch trotz der hohen Erwartungen gibt es auch noch viele Herausforderungen – fehlendes Wissen, Unsicherheiten bei der Umsetzung, fehlende strategische Ansätze[1][2][3]. Hier kann Nutzerforschung helfen, Barrieren abzubauen, indem man die Technologie genau an den Bedürfnissen der Menschen im Unternehmen ausrichtet.

Markus Hartlieb und SkillUp setzen deshalb auf praxisnahe Konzepte: KI soll keine Blackbox sein, sondern ein verständlicher Begleiter im Alltag. Die enge Zusammenarbeit mit den Nutzerinnen und Nutzern und die akribische Beobachtung der realen Arbeitssituationen sind die Basis für erfolgreiche Anwendungsfälle, die im Mittelstand echten Nutzen stiften statt nur technisches Marketing zu bedienen.

Fazit: So gelingt der Einstieg in die Nutzerforschung für KI

Um neue KI-Features erfolgreich zu machen, müssen Sie verstehen, was Ihre Nutzerinnen und Nutzer wirklich tun und brauchen. Das gelingt mit drei einfachen Schritten, die jeder ausprobieren kann:

• Beobachten Sie die Aufgaben genau und notieren Sie, wie diese erledigt werden.
• Halten Sie alle Hindernisse und Herausforderungen fest, an denen Nutzerinnen und Nutzer hängen bleiben.
• Sammeln Sie die Sprache und Begriffe, mit denen die Nutzerinnen und Nutzer über ihre Arbeit sprechen, und nehmen Sie diese wörtlich für die Gestaltung der KI.

Wer diese drei Schritte befolgt, schafft die Grundlage für KI-Lösungen, die nicht nur technisch glänzen, sondern auch im Alltag begeistern und entlasten. Denn am Ende geht es nicht um KI an sich, sondern darum, KI so zu nutzen, dass Menschen und Unternehmen gemeinsam profitieren.

SkillUp begleitet Sie dabei mit langjähriger Erfahrung, konkreten Anwendungsbeispielen und der Praxisorientierung, die der Mittelstand jetzt braucht, um KI greifbar und nutzbar zu machen. Sprechen Sie uns an – gemeinsam gestalten wir die Zukunft der Arbeit mit intelligenter Technologie!