17.02.2023

ChatGPT: Diese Fragen müssen sich Unternehmen vor dem Einsatz stellen

Gastbeitrag. Lohnt es sich für Unternehmen, den auf künstlicher Intelligenz basierenden Chatbot ChatGPT einzusetzen? Dazu muss man erst ein paar grundlegende Fragen klären, argumentiert Ana Simic in diesem brutkasten-Beitrag.
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Ana Simic
Foto: Studio F - Yvonne Fetz / Ascannio - stock.adobe.com (Hintergrund)

Die aktuelle Debatte rund um ChatGPT dreht sich häufig um die Schule oder die Erstellung von Texten mit dieser mächtigen Lösung, die auf künstlicher Intelligenz (KI) basiert. Aber schon bald wird sich uns allen die Frage stellen: Soll ich als Unternehmen auch in ChatGPT oder ähnliche Lösungen investieren? Und wenn ja wieviel? Dabei gilt es sowohl unternehmerische Aspekte zu berücksichtigen, technische Fragen zu beantworten und sich auch ein paar Grundsatzfragen zum Einsatz von AI im unternehmerischen Umfeld stellen.

Business Aspekte

Was ist mein Use Case mit ChatGPT?

Wenn ich beispielsweise Journalistin bin und am Tag drei statt einem Artikel recherchieren und schreiben kann, weil mich die Maschine dabei unterstützt, und es für diese zusätzlichen Artikel tatsächlich einen Markt gibt, dann bin ich effizienter und effektiver.

Wenn ich im Kundenkontakt stehe und mich besser auf meine Termine vorbereiten kann, wird mein Kunde zufriedener. In jedem Fall muss der Anwendungsfall einen klaren und ausformulierten Wert haben. Und diese sollte in Summe die Kosten der Nutzung übersteigen.

Kann ich den Use Case wirklich besser mit dem Tool nutzen?

Was auf den ersten Blick beeindruckend aussieht, ist auf den Zweiten vielleicht weniger interessant. Wir schon wissen, die Maschine ist sehr gut im Vortäuschen ihrer Exzellenz. Daher sollte man eigene Use Cases gut abtesten.

Markt und Differenzierung

Gibt es Aspekte, mit denen ich mich vom Mitbewerb abheben kann und werden es auch meine Kunden schätzen? Innovation kann einen Mehrwert bieten.

Mitarbeiter:innen und Innovationsgeist

Werden meine Mitarbeiter:innen mehr Spaß an ihrer Arbeit haben und deshalb produktiver und kreativer sein und müssen weniger Routinetätigkeiten machen? Werde ich dadurch zu einem attraktiveren Arbeitgeber?

Technische Aspekte

• Wie sehen meine aktuelle Datenstruktur und Infrastruktur aus? Kann ich es gut integrieren?
• Anforderungen an Datenplattformen und Hardware werden mit der erhöhten Nutzung auch steigen, und damit weitere Kosten an sich ziehen.

Qualität, Ethik, Risken und einiges mehr

• Vertrauen ist gut, aber Kontrolle ist im Fall von künstlicher Intelligenz besser. Die sogenannte Data Governance wird immens wichtig, um sicher zu gehen, dass sich jemand in der Organisation um die Daten und ihre Qualität kümmert, und sicherstellt, dass alle ethischen Aspekte beim Input und Output berücksichtigt sind.
• Wie sind also meine Abläufe organisiert, damit es wirklich funktioniert und einen Mehrwert liefert?
• Mit der Qualität geht auch die Frage nach der Erklärbarkeit des Ergebnisses einher. Mittlerweile gibt es gute Tools für Explainable AI (XAI), die jedem Modell angehängt werden können, um sie für Menschen erklärbar zu machen. Was waren die wichtigsten Treiber, also was hat den größten Einfluss auf das Ergebnis?
• Es ist noch nicht klar, wie die rechtliche Frage des geistigen Eigentums der Trainingsdaten geklärt wird und wie sich das auf die Kosten auswirken wird. Sicher ist man nur wenn man die Herkunft der Daten erklären und nachweisen kann, dass man sie verarbeiten darf.

Was passiert in den nächsten Jahren?

„Geht es denn jetzt mit dem Fortschritt immer so weiter, und müssen wir wirklich nicht mehr selbst denken“? Das ist eher eine Frage unserer Erwartungshaltung an die Weiterentwicklung als eine technische Frage. Seit der Einführung des iPhones haben wir gelernt, dass es jedes Jahr neue Features gibt – und die Erwartung an die neue KI liegt nun bei vielen Menschen ähnlich hoch.

Wenn man sich allerdings ansieht, wie sich Machine-Learnung- und Natural-Languague-Processing-Modelle in den vergangenen zehn Jahren entwickelt haben, sieht man, dass die Fortschritte eher wellenartig waren: Lange Zeit scheinen sie zu stagnieren, dann auf einmal gibt es einen Sprung nach vorne, um wieder eine Zeitlang zu stagnieren.

Das hängt mit den verfügbaren Daten zusammen, mit denen die Modelle trainiert werden können. Wenn die Daten für das Training in großer Menge verfügbar und gut klassifiziert sind, kann ein neues mächtiges Modell trainiert werden – und wir erleben es als einen Riesensprung und Fortschritt. Wenn die Daten jedoch schwer zu bekommen sind, dann dauert es sehr lange, bis wir den Fortschritt erleben.

Man kann also nicht die Sprünge, die bei anderen Datenmodellen erzielt worden sind, einfach auf andere Daten und Anwendungsfelder übertragen, weil es immer zuerst um die Daten geht, mit denen man das Modell trainieren muss. Dann erst kommen die Erfolge.

ChatGPT wiederrum wird besser werden, weil er schon gut, wenn auch nicht komplett, trainiert ist. Jedoch stellt sich auch hier die Frage: Was passiert, wenn ChatGPT alle Bücher und alle Texte der Welt gelesen hat? Woher kommen dann weitere Trainingsdaten? Und wie nutzen wir es dann, wenn alle Nutzer auf das gleiche Modell und die gleichen Daten zurückgreifen? Hat man dann immer noch die gleichen Vorteile?

Damit wären wir wieder bei den ersten Grundsatzfragen der Use Cases, technischer Aspekte und ethischer Bewertung. Wenn diese Fragen eindeutig und positiv beantwortet werden können, dann wird die (zukünftige) Standardisierung der AI kein Nachteil für ein einzelnes Unternehmen sein. Letztendes verwenden wir auf der ganzen Welt viele anderen technischen Standards, die in der Geschichte der Menschheit zu vielen Vorteilen für einzelne Unternehmen geführt haben.


Zur Autorin

Ana Simic ist Österreich-Geschäftsführerin der finnisch-deutschen Data & AI Beratung DAIN Studios. Die erfahrene Digitalisierungs- und Daten-Expertin setzt auf wertorientierte KI-Strategien und Machine-Learning-Lösungen für alle Branchen, und hilft Führungskräften und Experten, die KI zu verstehen und anzuwenden.

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Startup-Coach Florian Kandler rät Gründer:innen, schon vor dem fertigen Produkt zu verkaufen | Foto: Bianca Perfahl

Florian Kandlers Startup Report erscheint heuer in elfter Ausgabe und wurde im Mai gemeinsam mit KPMG präsentiert. Er ist bewusst kein Datenwerk und kein politisches Papier: Die Zahlen bekomme man ohnehin auf Knopfdruck, so Kandler. Stattdessen befragt er jene Gründer:innen, die bereits Funding eingesammelt haben, nach ihren konkretesten Learnings. Kandler hat seit seiner Rückkehr aus dem Silicon Valley über 3.000 Gründer:innen begleitet, die zusammen mehr als eine Milliarde Euro aufgenommen haben, und ist bereits im achten Jahr offizieller Startup-Coach bei „2 Minuten 2 Millionen“.

Aus den Antworten lässt sich heuer eines klar herauslesen: Der Druck Richtung Traction steigt. Kapital konzentriert sich auf wenige Segmente, die Abstände zwischen den Runden werden länger, und Investor:innen wollen Proof from the Market sehen, nicht bloß eine gute Geschichte. Lukas Lauder von Repark bringt es im Report auf den Punkt: „Investors don’t invest in your product, they invest in momentum.“

Daraus ergibt sich ein Dilemma, das gerade First-Time-Founder kennen: Wie baut man Traction auf, wenn das Kapital dafür noch fehlt? Kandlers Antwort ist ein Mindset-Shift, den er „Sales before the product“ nennt.

Du machst den Report seit elf Jahren. Welcher Trend sticht heuer am stärksten heraus?

Die starke Verschiebung hin zu Traction. Die Leute wollen immer mehr Momentum und Proof from the Market sehen, nicht nur den Beweis, dass jemand eine gute Geschichte erzählen kann oder dass theoretisch Potenzial da ist. Stefan Steiner von Don’t Call it Deo sagt es so: nicht nur auf die Idee fokussieren, sondern auf Market Traction. Storytelling ist für Pitch Competitions oder Community Pitches nett, aber wenn du mit Investor:innen sprichst, musst du in einen anderen Gang schalten. Da zählt Groove.

Zieht sich das durch alle Phasen?

Durch alle Fundingphasen, von den ganz Kleinen bis zu den Großen. Nur bedeutet Traction in jeder Phase etwas anderes, und es verschiebt sich, was dort durchschnittlich und was überdurchschnittlich ist. Was sich nicht verschiebt: Es muss heute einfach mehr an Traction da sein als noch vor einigen Jahren. Eine Idee und eine tolle Vision allein, und dann kommt das Geld, das funktioniert nicht mehr.

Das klingt nach einem Dilemma: Ohne Kapital ist Traction schwer aufzubauen.

Das ist einer der großen Denkfehler, die ich bei jungen Gründer:innen immer wieder sehe. Viele kommen mit: „Ich hatte vor Jahren die Idee, habe daran gebastelt, das Potenzial ist riesig, und jetzt suche ich einen strategischen Investor, der mich bei Marketing und Vertrieb unterstützt.“ Bastler mit Idee, null Market Validation. Oder: „Ich kann ja nichts verkaufen, ich habe das Produkt noch nicht.“ Das ist grundfalsch. In der Sekunde, in der du die Idee hast, überlegst du: Wer ist die ideale Zielgruppe? Du baust deine Hypothese darum, gehst raus und sprichst mit diesen Leuten, auch wenn dein Produkt erst in drei Jahren fertig ist. Die Traction, die du aufbaust, ist das Interesse, das du dort erzeugst.

Hast du ein Beispiel?

Ich betreue gerade einen Gründer, der schon jetzt Pre-Orders schreibt und pro Kunde 10.000 Euro kassiert, damit sich diese das Recht sichern, die ersten Pilotkunden werden zu dürfen. Das Produkt ist noch lange nicht fertig, er hat aber ganz klar einen Nutzen bei den Kunden identifiziert und mit smartem Verkauf FOMO erzeugt. So konnte er schon Aufträge erhalten, bevor das Produkt fertig ist. Das ist Traction.

Und im Consumer-Bereich?

Da sage ich den Leuten bei „2 Minuten 2 Millionen“: Der Pitch ist so gut, wie er sein kann. Aber bis du in sechs Wochen im Studio bist, mach eine einzige Sache. Geh raus in alle Mom-and-Pop-Shops, die dein Produkt brauchen können, verkauf es ihnen, gib es ihnen auf Kommission, erzeug Traction. Wenn das Produkt noch nicht fertig ist, hol dir zumindest ein Stück Papier, etwa eine unterzeichnete Absichtserklärung, das zeigt: Die Leute wollen das. Erst letzte Woche hat ein Gründer aus Tirol, der sich gerade auf seinen großen Auftritt im Studio vorbereitet, genau das umgesetzt. Fünf Tage später schickte er mir eine aufgeregte WhatsApp-Nachricht, dass er über sein altes berufliches Netzwerk bereits zwei Vorbestellungen gewinnen konnte.

Was braucht es, damit das gelingt?

Zwei Dinge. Erstens ein Produkt, das wirklich mit dem Markt resoniert. Wenn du das nicht hast, hast du ohnehin kein Anrecht auf Kapital. Und zweitens die Fähigkeit und die Bereitschaft, rauszugehen. Die fehlt vielen, teils weil sie es nicht können, teils weil sie es nicht wollen. Aber das lässt sich mit Kompetenzaufbau ganz gut heilen: Sobald du merkst, das funktioniert und die Leute finden es geil, kriegst du auch Mut. Ich sehe das regelmäßig in meinen Beratungen, wie meine Gründer dann plötzlich Eigendynamik entwickeln. „Sales before the product“ ist einer der größten Mindset-Shifts, die junge Gründer:innen verstehen müssen. Wenn man die Methoden einmal kennt, kann das wirklich jeder umsetzen.

Und wenn diese Bereitschaft im Team fehlt?

Dann wird es schwierig. Wenn alle Angst vor dem Kunden haben, fehlt genau die Person, die keine Angst hat, und die braucht es. Die anderen verkriechen sich hinterm Computer, denken sich digitale Ad-Kampagnen aus oder gehen zum Investor und sagen: „Ich brauche 300.000 Euro, davon 150.000 fürs Marketing.“ Das gibt dir niemand, solange du nicht im Kleinen getestet hast, ob die Leute es überhaupt brauchen. In 99 Prozent der Fälle gibt es Growth Hacks, mit denen du ohne Cash-Budget Staub aufwirbeln und sehen kannst, ob es funktioniert oder nicht.

Konkret: Wie geht man mit einem unfertigen Produkt im B2C auf Kund:innen zu?

Ein möglicher Weg im Consumer-Bereich ist, die Leute auf Social Media abzufangen. Ich betreue gerade eine Gründerin, die eine sehr intelligente Functional-Cosmetics-Brand aufbaut. Jeder Investor hofft, dass jemand im Team versteht, daraus auf Social Media Buzz zu bauen. Wenn dein Produkt neuartige Eigenschaften hat, musst du es so vermarkten, dass die Leute heiß werden und du vielleicht einen Pre-Sale machst, wie beim Fashion Drop: Die Kollektion kommt erst im September, aber die Leute zahlen heute schon. Irgendjemand muss diese Message rüberbringen, ob als Person und Fürsprecherin, wie coole Food-Gründerinnen, die vor der Kamera ihr Produkt zeigen, oder abstrakter über Content und meinetwegen KI-generierte Avatare. Und das ist nur einer von mehreren möglichen Wegen, die man je nach Unternehmen und Situation einschlagen kann.

Und im B2B?

Da musst du ran an den Speck, und Networking ist entscheidend. Ich gebe in Workshops eine Übung: Nimm dein Telefon, schau, wer da drin ist und wer von denen wen kennen könnte. Ruf deine zehn besten Freunde an, die dich mögen, dir Gutes wollen und die wissen, dass du kein Depp bist, und sag: „Ich suche jemanden in dem und dem Bereich, kennst du wen?“ Du wärst überrascht, wie schnell die ersten Termine stehen. Funktioniert auch auf Konferenzen und Events, wo diese Menschen herumlaufen. Aber weg von diesen drögen Kundeninterviews à la „Würdest du das kaufen?“. Das ist fast wertlos, für die Unternehmer:innen wie für Investor:innen. Wer es ernst meint, liest „The Mom Test“, denkt den Inhalt dieses Buchs konsequent wie ein Verkäufer weiter und baut aus dem Gespräch direkt einen Sales-Funnel. Im besten Fall ist das eine Pre-Order mit Cash, im nächstbesten eine Pre-Order ohne Cash, dann ein Letter of Intent.


Info: Fundraising Winter Camp™ 2026

Jeden Winter bereitet Florian Kandler eine kleine Gruppe von zehn Startups in drei Wochen online auf ihre Investor:innen-Suche vor. Das Camp 2026 startet am 14. Jänner.. Die Sommer-Version des Camps läuft seit 10 Jahren immer im Juli. Die Plätze sind jedes mal ausgebucht. Wer beim nächsten Durchgang dabei sein will, kann sich über Florian Kandlers Newsletter auf www.GetFunding.how/camp voranmelden und wird zum nächsten Camp eingeladen.

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