Die ASDAR Method: So finden Unternehmen ihre besten KI-Potenziale

Die meisten KI-Projekte scheitern nicht an der Technik, sondern an der Reihenfolge. Es wird ein Tool gekauft, bevor jemand den Prozess verstanden hat, den es verbessern soll. Wer ernsthaft KI-Potenziale finden will, braucht zuerst Klarheit über die eigenen Abläufe – und genau dafür habe ich die ASDAR Method entwickelt: ein strukturiertes Vorgehen in fünf Phasen, das Analyse vor Tool-Auswahl stellt und am Ende eine belastbare Roadmap liefert.

Was ASDAR bedeutet und warum es entstanden ist

ASDAR steht für Analysieren · Strukturieren · Digitalisieren · Automatisieren · Realisieren. Die Reihenfolge ist kein Zufall, sondern das eigentliche Prinzip. In neunzehn Jahren Transformationsarbeit – unter anderem in Konzern- und Mittelstandsumgebungen wie Bayer und Bionorica – habe ich denselben Fehler immer wieder gesehen: Organisationen springen direkt zur Tool-Frage („Sollen wir ChatGPT einführen?“), ohne vorher zu wissen, wo ihre Zeit, ihr Geld und ihre Fehler tatsächlich entstehen.

Die ASDAR Method dreht diese Logik um. Sie zwingt dazu, erst die Prozesse zu verstehen, bevor über Technologie gesprochen wird. Das Ergebnis ist weniger spektakulär in der PowerPoint, aber deutlich tragfähiger im Betrieb: KI wird dort eingesetzt, wo sie nachweisbar wirkt, nicht dort, wo sie am meisten Aufmerksamkeit erzeugt.

Die fünf Phasen der ASDAR Method

Jede Phase hat ein konkretes, überprüfbares Ergebnis. Keine Phase wird übersprungen – und keine produziert nur Folien.

1. Analysieren

Am Anfang steht die ehrliche Bestandsaufnahme. Welche Prozesse gibt es wirklich, wer ist beteiligt, wo entstehen Wartezeiten, Doppelarbeit und Medienbrüche? Diese Prozessanalyse für KI ist die Grundlage für alles Weitere. Sie ist bewusst tool-agnostisch: Es geht nicht um Software, sondern um Tätigkeiten, Volumina und Schmerzpunkte.

Ergebnis: eine dokumentierte Ist-Aufnahme der relevanten Prozesse inklusive einer ersten Bewertung, wo Aufwand und Potenzial am größten sind.

2. Strukturieren

Rohdaten aus der Analyse sind selten sofort verwertbar. In dieser Phase werden Prozesse geordnet, Abhängigkeiten sichtbar gemacht und Quick Wins von strukturellen Themen getrennt. Hier entscheidet sich, was zuerst angegangen wird – nach Wirkung, nicht nach Bauchgefühl.

Ergebnis: eine priorisierte Liste von Anwendungsfällen, jeweils mit Aufwand-Nutzen-Einschätzung und Abhängigkeiten.

3. Digitalisieren

KI braucht eine digitale Grundlage. Wo Informationen noch in Köpfen, E-Mail-Postfächern oder Excel-Inseln liegen, kann keine Automatisierung greifen. In dieser Phase werden Datenflüsse und Schnittstellen so aufbereitet, dass Prozesse maschinenlesbar und anschlussfähig werden.

Ergebnis: saubere, zugängliche Daten- und Prozessgrundlagen für die ausgewählten Anwendungsfälle.

4. Automatisieren

Erst jetzt fällt die Tool-Entscheidung – und sie fällt fundiert. Auf Basis der vorherigen Phasen wird die passende Technologie gewählt: klassische Automatisierung, regelbasierte Workflows oder KI-Modelle, je nach Aufgabe. Nicht jedes Problem braucht ein Sprachmodell; manchmal genügt eine saubere Schnittstelle.

Ergebnis: implementierte Automatisierungen und KI-Lösungen für die priorisierten Use Cases, abgestimmt auf die tatsächliche Aufgabe.

5. Realisieren

Eine Lösung, die niemand nutzt, ist keine Lösung. Die letzte Phase sichert die Verankerung im Alltag: Schulung, Verantwortlichkeiten, Messung der Wirkung und kontinuierliche Anpassung. Hier wird aus einem Projekt ein dauerhafter Betrieb.

Ergebnis: produktiv genutzte Lösungen mit definierten Kennzahlen und klaren Zuständigkeiten.

Warum Analyse vor Tool-Auswahl kommt

Die Versuchung, sofort ein Werkzeug zu kaufen, ist groß – Tools sind sichtbar, schnell beschaffbar und versprechen rasche Ergebnisse. Doch ohne vorgelagerte Analyse passiert regelmäßig eines von drei Dingen: Das Tool löst ein Problem, das gar nicht das teuerste war. Es scheitert an fehlenden Daten. Oder es wird nach drei Monaten nicht mehr benutzt, weil es nicht in den realen Ablauf passt.

Wer zuerst die Prozesse versteht, vermeidet diese Sackgassen. Die KI-Analyse im Unternehmen beantwortet die entscheidende Frage vor dem Kauf: Lohnt sich Automatisierung hier überhaupt – und wenn ja, mit welchem Aufwand? Das ist der Kern der ASDAR Method: Prozess vor Tool, nicht umgekehrt. Welche Use Cases dabei typischerweise in unterschiedlichen Sektoren auftauchen, zeigt der Blick auf die Branchen.

Wie der ASDAR Score den Reifegrad misst

Damit die Standortbestimmung nicht subjektiv bleibt, gibt es den ASDAR Score. Er übersetzt den KI-Reifegrad eines Unternehmens in eine nachvollziehbare Bewertung – funktional vergleichbar mit einem AI Readiness Check, aber stärker an den fünf Phasen ausgerichtet.

Bewertet werden unter anderem:

• Prozessreife – wie klar definiert und dokumentiert die Abläufe sind
• Datenverfügbarkeit – ob die nötigen Informationen digital und zugänglich vorliegen
• Automatisierungsgrad – wie viel bereits ohne manuelle Eingriffe läuft
• Organisatorische Bereitschaft – ob Rollen, Verantwortlichkeiten und Akzeptanz vorhanden sind

Das Ergebnis ist eine ehrliche Einordnung, an welchem Punkt der fünf Phasen ein Unternehmen tatsächlich steht – und wo der nächste sinnvolle Schritt liegt. Sie können den ASDAR Score als Einstieg nutzen, bevor Sie in eine vollständige Analyse gehen.

Welche Ergebnisse Kunden konkret erhalten

Am Ende einer ASDAR-Analyse steht kein Foliensatz mit Buzzwords, sondern ein Arbeitsdokument. Typischerweise umfasst das:

• eine Effizienz-Karte, die zeigt, wo in den Prozessen Aufwand, Kosten und Fehlerquellen konzentriert sind
• eine priorisierte Roadmap mit Anwendungsfällen, geordnet nach Wirkung und Umsetzbarkeit
• eine fundierte Tool-Empfehlung pro Use Case – erst dann, wenn der Prozess es rechtfertigt
• eine Reifegrad-Einordnung über den ASDAR Score als Ausgangspunkt für die Messung

Diese Ergebnisse sind bewusst handlungsorientiert. Sie sollen nicht beeindrucken, sondern entscheidungsfähig machen. Welche Leistung dabei zu Ihrer Situation passt, finden Sie unter Angebote.

Fazit

KI-Potenziale lassen sich nicht erraten und schon gar nicht erkaufen – sie werden sichtbar, sobald man die Prozesse dahinter versteht. Die ASDAR Method liefert genau diese Reihenfolge: erst analysieren und strukturieren, dann digitalisieren, automatisieren und realisieren. Der ASDAR Score macht den Reifegrad messbar, die Effizienz-Karte und die Roadmap machen die nächsten Schritte konkret. So entsteht keine Tool-Sammlung, sondern eine Automatisierung, die im Alltag trägt.

Wenn Sie wissen möchten, wo in Ihrem Unternehmen die größten KI-Potenziale liegen, ist der nächste Schritt unkompliziert: Berechnen Sie Ihren ASDAR Score für eine erste Einordnung – oder vereinbaren Sie direkt ein Erstgespräch, in dem wir Ihre Prozesse und mögliche Anwendungsfälle gemeinsam durchgehen.