Vier Menschen, ein Ziel: Ein KI-Business-Experte sitzen an einem Tisch – vor ihnen ein akutes Kundenproblem mit hohem Business-Impact. Es muss sofort analysiert und gelöst werden, pragmatisch und schnell. Skandinavisch geprägten Teams fällt das meist leichter: Sie starten KI-Projekte mit einem klar umrissenen Use-Case, konzentrieren sich auf das drängendste Problem und darauf, wie es sich am wirkungsvollsten lösen lässt.

Solche Herausforderungen treiben derzeit viele Entscheider um. Der Wunsch nach mehr Effizienz zieht sich durch nahezu alle Branchen. Oft steht die Frage im Raum: Wie können wir mit vorhandenen Ressourcen mehr Wert für unser Unternehmen schaffen? Eine Antwort liefert ein systematischer KI-Ansatz – etwa, indem Kommunikation personalisiert in großer Skalierung ausgespielt wird oder Tausende User-Storys mit nur einem Drittel des bisherigen Aufwands generiert werden.

Nehmen wir das Beispiel eines Lebensmittel-Onlinehändlers: Damit Kundinnen und Kunden gezielt nach Produkt-Herkunft, Frischegrad, Bio-Zertifizierung oder ihren Ernährungspräferenzen filtern können, müssen die Angebote bislang aufwendig und manuell mit Tags versehen werden. Das geht in die Zeit, verbraucht viele Ressourcen und ist fehleranfällig. Eine KI zur Bilderkennung dagegen analysiert Produktfotos automatisch, erkennt wichtige Merkmale wie Kategorie, Reifezustand, Verpackungsart und vergibt schließlich präzise und einheitliche Schlagworte.

Beispiele wie dieses zeigen: Wer sich auf konkrete, lösbare Herausforderungen fokussiert, kommt schneller voran. Genau das ist der Kern des skandinavischen Pragmatismus. KI wird nicht als Selbstzweck betrachtet, sondern als Werkzeug zur Effizienzsteigerung, das Nutzen stiftet. Der Fokus liegt nicht auf Perfektion, sondern auf Wirkung.

Dazu definieren die Teammitglieder zunächst gemeinsam ein realistisches Ziel. Dann trainieren sie erste Modelle, entwickeln und testen einen Prototyp, nehmen fortlaufend Feedback auf und leiten daraus konkrete nächste Schritte ab. So wird früh sichtbar, welche KI-Komponenten helfen und welche nicht. Mit diesem Vorgehen gewinnt man Tempo.

Kleine, aber feine Teams

Unternehmen, die skandinavisch pragmatisch arbeiten, verfolgen bei KI-Projekten nicht den einen großen Launch – sie verbessern kontinuierlich im laufenden Betrieb. Gerade in Märkten, die sich rasant verändern, trägt diese Herangehensweise dazu bei, technologische Innovationen praxisnah zu halten. Das macht KI-Projekte nicht nur schneller, sondern auch planbarer. Entscheider in Unternehmen erhalten mehr Klarheit im Vorgehen und sichtbare Resultate in kürzerer Zeit – bei geringen Entwicklungsrisiken.

Hat sich ein KI-Prototyp in einem konkreten Fall bewährt, folgt der nächste Schritt: die gezielte Skalierung ohne Gießkannenprinzip. Statt ein erfolgreiches Modell sofort auf das gesamte Unternehmen auszurollen, wird es behutsam entlang klar priorisierter Use-Cases erweitert. So bleibt das Projekt anschlussfähig und belastbar – sowohl technisch als auch organisatorisch.

Die Umsetzung eines KI-Projekts erfolgt idealerweise in interdisziplinären Teams – zusammengesetzt nach Kompetenzen, nicht nach Rollen oder Herkunft. Ob eine Position vom Kunden oder vom Dienstleister besetzt wird, spielt keine Rolle. Entscheidend ist allein, wer fachlich und menschlich am besten zur Aufgabe passt. Wichtig ist: Alle sind erfahren, kuratieren Vorschläge wertfrei und vom Ergebnis her.

Bei der norwegischen Supermarktkette Meny in Oslo beispielsweise arbeitete ein kompaktes Team aus fünf Fachleuten an einer Lösung. Auf Basis von Trends und der Bestell-Muster kann Meny nun gezielt den Einsatz von Kommissionierern und Lieferfahrzeugen steuern. Das Resultat ist eine deutlich beschleunigte und effizientere Belieferung der Kundschaft. Die Auslastung der verfügbaren Kapazitäten verbesserte sich um bis zu 50 Prozent.

Möglich wird der skandinavische Ansatz durch flache Hierarchien, cross-funktionale Teams und eine Arbeitskultur, die Mut zur Entscheidung und Lust auf gemeinsames Lernen fördert. Denn auch Fehler gehören zum Prozess – und werden als Chance betrachtet. Das Unterfangen gelingt, wenn Formalien beiseitegelassen werden, Menschen als Kollegen zusammenarbeiten und die beste Idee zählt. Und wenn volle Transparenz zwischen Dienstleister und Kunde in beide Richtungen besteht. Dann sorgen die KI-Projekte nicht nur für eine sehr viel höhere Effizienz, sondern machen allen Beteiligten auch Spaß.