Wir wollen unser WorkSimple-Portfolio strategisch erweitern und setzen dabei auf echte KI-Anwendungen statt auf Buzzword-Feuerwerk. Genau deshalb machen wir das fundiert, mit sinnvollem Plan und klarer Zielrichtung. Worum es dabei konkret geht, seht ihr in unserem Logbuch.

WorkSimple wächst und KI ist mittendrin

WorkSimple wächst. Das Kundenbuch wird größer, die Gespräche werden mehr, das Team ist gefordert. Eine gute Phase, auch wenn sie mit entsprechendem Aufwand kommt.

Was mich dabei besonders beschäftigt: KI ist in fast jedem Gespräch ein Thema geworden. Nicht immer mit konkretem Plan dahinter, aber das Bewusstsein ist da. Kunden, die wir schon lange kennen, fragen jetzt aktiv nach. Neue Kontakte bringen das Thema von Anfang an mit.

Was ich dabei beobachte: Viele testen, schauen, probieren, aber mit Zögern. Die häufigsten Fragen drehen sich um Funktionalitäten, Sicherheit und DSGVO. Das ist gut so. Wer diese Fragen stellt, denkt ernsthaft nach, und genau das ist die Grundlage für sinnvolle Projekte.

Zwei Muster, die sich immer wieder zeigen

Wenn ich die Gespräche der letzten Monate sortiere, dann lassen sich fast alle in zwei Cluster einteilen:

Cluster 1: Copilot einführen. Kunden haben Lizenzen, aber keine echte Nutzung. Oder sie haben Interesse, aber keine Struktur. Der Bedarf ist einfach: überhaupt erst den Grundstein legen. Technische Voraussetzungen, Governance, Enabling, erste messbare Erfolge.

Cluster 2: Prozesse mit KI abbilden. Kunden wollen konkrete Abläufe verbessern. Kein generischer KI-Einsatz, sondern gezieltes Lösen realer Probleme. Analyseaufwand hoch, Nutzen entsprechend auch.

Diese Aufteilung hilft mir, Gespräche schneller einzuordnen und das richtige Angebot zu machen. In beiden Clustern hat sich in den letzten Monaten einiges getan. Nachfolgend will ich einige Kundensituationen umreißen:

Copilot im Beratungshaus: von der Einzellösung zum vernetzten Workflow

Bei einem Beratungsunternehmen war Copilot bereits vorhanden, aber isoliert. Die Frage: Wie bringt man es sinnvoll in bestehende Werkzeuge ein? Konkret ein CRM-System und ein Projektmanagement-Tool.

Was dabei immer stärker in den Vordergrund rückt, sind Agenten. Nicht nur Copilot als Assistent, sondern eigenständige, spezialisierte Helfer, die miteinander arbeiten. Multi-Agent-Orchestrierung, bei der ein Agent Daten abfragt, ein anderer bewertet, ein dritter handelt. Dazu kommt das Thema Computer-Use: Agenten, die nicht nur APIs ansprechen, sondern direkt mit Oberflächen interagieren. Noch früh, aber die Richtung ist klar.

Produktfindung mit Fuzzy-Logik

Bei einem Kunden aus dem Produktvertrieb stand die Frage im Raum: Wie finden Nutzer Produkte, wenn sie nicht genau wissen, wie diese heißen? Tippfehler, ungenaue Bezeichnungen, ungefähre Beschreibungen, das ist der echte Alltag. Hier haben wir erste Ideen mitgegeben, den gesamten Prozess über Fuzzy Search, eingebunden in Azure AI abzubilden. Eine neue E-Mail kommt rein, der Agent wandelt den Text suchbar um, nutzt Azure AI Search und gibt das Ergebnis aus.

KI in der Softwareentwicklung

Wie verändert KI die Arbeit unserer Entwickler? Wir haben verschiedene Tools ausprobiert und Erfahrungen gesammelt. Claude Code, Codex und auch die Modelle, eingewickelt in Github Copilot, waren dabei.

Das Fazit: Es hilft, es spart Zeit, aber es ersetzt nicht das Denken. So kann ein schnell generiertes Skript einen Logikfehler enthalten, den jemand mit Erfahrung sofort sieht. Ich bin froh, dass wir gute Menschen im Team haben. KI ist Assistenz, das letzte Wort bleibt derzeit beim Menschen.

RFP-Agent: eine Idee aus dem eigenen Alltag

Wir bearbeiten regelmäßig Ausschreibungen und haben über die Jahre einen großen Fundus an Textbausteinen, Referenzen und Methodikbeschreibungen aufgebaut. Die Frage, die wir uns intern stellen: Könnten wir das mit einem Agenten beschleunigen?

Der Plan ist ein RFP-Agent, der auf Basis vorhandener Vorlagen erste Angebotsentwürfe zusammenstellt, als Ausgangsbasis, die das Team verfeinert. Multi-Agent-Orchestrierung über Copilot ist der Ansatz, den wir verfolgen. Ich bin gespannt, was dabei rauskommt.

Mehrere Lösungen gleichzeitig

Neben dem RFP-Agenten sind wir gerade an mehreren weiteren Lösungen technisch dran. Verschiedene Themen, unterschiedliche Reifegrade. Das gehört dazu, wenn man in einem Markt mitgestaltet, der sich gerade so schnell bewegt.

Ich überlege, zu den einzelnen Themen jeweils ein kurzes Video hochzuladen, um direkt Einblick zu geben, wie solche Lösungen in der Praxis aussehen. Den Anfang macht ein Video zur ITSM-Helpdesk-Lösung nach einem Hackathon der ALSO in Wien am 31.03.

51 Bewerbungen und ein offener Stuhl

Wir haben aktiv nach Verstärkung gesucht, konkret für eine neue Rolle als Azure AI & Copilot Engineer, mit der wir unsere neue Azure AI & Copilot Unit mitaufbauen wollen.

51 Bewerbungen sind eingegangen. Das Interesse ist da, und das freut mich.

Die Realität war aber ernüchternder. Bei einem Großteil der Kandidatinnen und Kandidaten waren die Deutschkenntnisse nicht ausreichend. C1 ist für kundenseitige Projekte kein Nice-to-have, sondern notwendig. Kein Vorwurf, aber ein klares Signal: Der Markt ist eng, und die Schnittmenge aus Azure-KI-Erfahrung, technischem Profil und Sprachkompetenz ist kleiner als gedacht.

Ich bin nach wie vor zuversichtlich, dass die richtige Person kommt, und führe derzeit noch aktive Gespräche. Die Stelle ist offen, wer Interesse hat, gerne melden.

Computer, Logbuch schließen. Ende der Transmission. 🖖