Ich hatte nicht vor, ein Buch zu schreiben. Ehrlich nicht.
Ich bin eher BWLer und inzwischen mehr ein Entwickler, aber sicherlich kein Autor. Ich sitze lieber vor einer Github Repro als vor einem leeren Word Doc. Aber manchmal entwickeln sich Dinge anders als geplant. Und genau so war es mit AIXEC.
Wie alles angefangen hat
Ende 2022 kam ChatGPT raus. Wie bei vielen anderen hat das auch bei mir etwas ausgelöst. Nur dass ich nicht einfach ein bisschen damit rumgespielt habe und dann wieder zum Alltag übergegangen bin. Bei mir hat es den ganzen Alltag verändert.
Ich war damals im Vertrieb und Marketing. War gut darin, hatte mich eingerichtet. Aber als ich ChatGPT zum ersten Mal benutzt habe, wusste ich sofort: Das hier ist anders. Das ist kein Hype der in sechs Monaten wieder verschwindet. Das verändert alles.
Also habe ich eine Entscheidung getroffen, die sich damals ziemlich verrückt angefühlt hat: Ich habe komplett auf KI umgesattelt. Neue Skills, neue Rollen, neue Branche im Grunde. Raus aus der Komfortzone, rein ins Unbekannte.
Von der Begeisterung zur Ernüchterung
Was als berufliche Neuorientierung anfing, wurde schnell zur Leidenschaft. KI hat mich gepackt. Ich wollte verstehen wie das alles funktioniert, was man damit bauen kann, wo die Grenzen sind.
Mir war aber auch klar: Nur Theorie bringt nichts. Nicht bei der Geschwindigkeit, mit der sich KI entwickelt. Also bin ich in die Praxis gegangen. Rolle für Rolle, Unternehmen für Unternehmen. Tagsüber KI-Projekte umsetzen, nebenbei als Berater anderen Firmen helfen, und auf diesem Blog hier die neuesten Entwicklungen verfolgen und einordnen.
Und dann passierte etwas, das ich nicht erwartet hatte. Je mehr Projekte ich gesehen habe — nicht nur meine eigenen, sondern auch bei anderen Unternehmen — desto klarer wurde ein Muster.
Die Technologie war fast nie das Problem.
Das eigentliche Problem
Ich habe in drei Jahren dutzende KI-Projekte begleitet. Manche erfolgreich, viele nicht. Und die gescheiterten Projekte hatten fast immer die gleichen Probleme:
Niemand war wirklich zuständig. KI-Projekte schweben oft irgendwo zwischen IT und Fachabteilung. IT sagt, das ist ein Business-Thema. Business sagt, das ist ein IT-Thema. Also passiert nichts. Oder alles gleichzeitig, was fast schlimmer ist.
Der Proof of Concept war toll, und dann? Fast jedes Unternehmen schafft es, einen überzeugenden Prototypen zu bauen. Die Präsentation vor dem Vorstand läuft super. Alle sind begeistert. Und dann… steckt es fest. Weil niemand geplant hat, was nach dem Demo kommt. Skalierung ist ein komplett anderes Spiel als Prototyping.
Die Menschen wurden vergessen. Du kannst das beste KI-System der Welt bauen. Wenn die Leute, die damit arbeiten sollen, nicht einbezogen wurden, ist es tot. Nicht weil die Technologie nicht funktioniert. Sondern weil Change Management ein Fremdwort war.
Es gab keinen Plan für danach. Das Projektteam baut das System, geht zum nächsten Projekt weiter, und niemand weiß, wer das Ding jetzt eigentlich pflegt. Das Modell wird schlechter, keiner merkt es, und nach sechs Monaten fragt jemand: Hat uns das eigentlich was gebracht?
Ich habe diese Gespräche so oft geführt. Mit verschiedenen Firmen, in verschiedenen Branchen, aber immer über die gleichen Probleme. Irgendwann dachte ich: Ich schreib das jetzt einmal auf. Richtig. Von Anfang bis Ende.
Was AIXEC ist
AIXEC ist das Ergebnis. Kein Theorie-Buch. Kein Lehrbuch. Es ist das Buch, das ich mir selbst gewünscht hätte, als ich zum ersten Mal vor der Aufgabe stand, KI in einem echten Unternehmen zum Laufen zu bringen.
Im Kern steht das CADEE Framework — ein strukturierter Ansatz, der den gesamten Weg von der KI-Strategie bis zur Skalierung abdeckt. Nicht weil ich glaube, dass man KI-Implementierung in ein Schema pressen kann. Sondern weil ich gesehen habe, was passiert, wenn es gar kein Schema gibt: Chaos, Frustration und gescheiterte Projekte.
CADEE steht für die fünf Phasen, die meiner Erfahrung nach jede erfolgreiche KI-Implementierung durchlaufen muss. Es ist keine Raketenwissenschaft. Es ist eigentlich ziemlich pragmatisch. Aber genau das hat gefehlt — ein pragmatischer Fahrplan, der die organisatorischen Realitäten genauso ernst nimmt wie die technischen.
Für wen ist das Buch?
Ich habe AIXEC nicht für eine bestimmte Zielgruppe geschrieben. Ich habe es für alle geschrieben, die sich mit KI in Unternehmen beschäftigen und verstehen wollen, warum manche Projekte funktionieren und andere nicht.
Ob du AI-Engineer bist, der frustriert ist, dass seine Arbeit in der Schublade landet. Oder Führungskraft, die verstehen will, warum das KI-Budget keine Ergebnisse liefert. Oder Berater, der seinen Kunden einen strukturierten Ansatz an die Hand geben will. Oder einfach jemand, der sich für KI begeistert und tiefer einsteigen möchte.
Es ist kein Buch, das man von vorne bis hinten durchlesen muss. Man kann auch gezielt in die Kapitel reinspringen, die gerade relevant sind.
Was ich dabei über mich gelernt habe
Mal abgesehen vom Inhalt — das Schreiben dieses Buches hat mich selbst überrascht. Ich hätte nie gedacht, dass ich mal Autor werde. Ich bin ein Macher, kein Schreiber. Aber irgendwann merkt man, dass Aufschreiben auch Machen ist. Nur anders.
Die Entscheidung Ende 2022, alles auf KI zu setzen, war die beste berufliche Entscheidung, die ich je getroffen habe. Nicht nur wegen der Karriere. Sondern weil ich etwas gefunden habe, das mich wirklich antreibt.
Und dieses Buch ist ein Teil davon.
AIXEC erscheint am 11. April
Ab dem 11. April ist AIXEC auf Amazon als Kindle und Taschenbuch erhältlich. Mehr Infos zum Buch gibt es auf www.aixec.net.
Wenn du bis hierhin gelesen hast — danke. Und wenn du Fragen zum Buch, zum CADEE Framework oder zur KI-Implementierung allgemein hast, schreib mir. Ich freue mich über den Austausch.
Und ja — ich bin tatsächlich nervös. Erstes Buch und so.
— Hung
