YORK BOTHE

Operative
KI

KI vom Tool zur operativen Wertschöpfung.

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Cover-Mock · Final folgt vom Verlag

Das Buch · Erscheint 2026

Operative KI.

KI vom Tool zur operativen Wertschöpfung.

22 Kapitel über Führung, Verantwortung und Klarheit. Geschrieben für Menschen, die ein Unternehmen leiten und nicht nur eine KI einführen.


I. · Klappentext

KI-Projekte scheitern selten an der Technik. Fast immer an Führung und Klarheit.

Drei Jahrzehnte Beobachtung verdichten sich zu einem Muster: Unternehmen, die mit KI scheitern, scheitern nicht am Modell und nicht am Tool. Sie scheitern an unklarer Verantwortung, an Geschäftsführungen, die delegieren statt führen, und an Prozessen, die niemand sehen kann, bevor sie automatisiert werden.

Operative KI ist ein Buch für Inhaber, Geschäftsführer und Vorstände. Es ist bewusst operativ, nicht euphorisch. 22 Kapitel, vom ehrlichen Selbstcheck über Datenstrategie und 70/80-Regel bis zu Plattform, Partnern und Sicherheit. Mit einem klaren Befund: Operative KI braucht erst Fundament, dann Steuerung, dann Werkzeug. Nicht umgekehrt.


Zwischen den Teilen · Auf der Bühne

Die These des Buches, gesprochen.

Die Argumentation der 22 Kapitel verdichtet sich auf der Bühne zu drei Sätzen. KI ist kein Tool. KI ist operative Wertschöpfung. Und sie braucht Führung, bevor sie Werkzeug bekommt.

Digitale Woche Dortmund · 2026

York Bothe auf der Bühne der Digitalen Woche Dortmund, Operative-KI-Folie sichtbar im Hintergrund.

II. · Aufbau

Fünf Teile, 22 Kapitel, ein Bogen.

Die Reihenfolge ist gewollt. Wer Plattform vor Verantwortung baut, baut auf Sand.

TEIL · 01

Fundament & Verantwortung

Warum, Verantwortung, Haltung der Geschäftsführung. Bevor irgendetwas anderes.

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VORWORT

Was mich dieses Buch gelehrt hat, bevor ich es schrieb.

25 Jahre IT und 10 Jahre Begleitung verdichtet zu einem Muster: KI scheitert an Führung, nicht an Technik.

01

Warum jetzt? Der Moment, in dem Abwarten zur Entscheidung wird.

88 Prozent KI-Adoption, der Phasenwechsel von Interesse zu Notwendigkeit, und warum Abwarten 2026 keine neutrale Position mehr ist.

02

KI-Readiness ehrlich einschätzen.

Vier Readiness-Dimensionen, Reifegradmodell, Zehn-Minuten-Selbsttest. Korrigiert den häufigsten Fehler: Readiness mit Technologiereife zu verwechseln.

03

Verantwortungsvolle KI: Kein Anhang, sondern Fundament.

EU AI Act, sechs Prinzipien verantwortungsvoller KI, Responsible-AI-Policy in zwei Stunden.

04

Wann muss ein Mensch entscheiden?

Drei Kontrollmodelle (In/On/Out the Loop), vier Einordnungskriterien, drei Fallbeispiele aus Kredit, HR und Pricing.

TEIL · 02

Operative Grundlagen

Sehen, bevor automatisiert wird. Daten, Prozesse, Haltung.

05

Swimlane. Erst sehen, dann automatisieren.

Das Swimlane-Diagramm als Führungsinstrument. Übergabepunkte als das Gold im Prozess.

06

Datenstrategie ohne Data-Lake-Illusion.

Korrigiert die teuerste Fehlannahme: dass Daten erst „sauber“ sein müssen. Inventur, Eigentümer, Quick-Win-Audit.

07

Die 70/80-Regel. Gut genug ist besser als perfekt.

Confidence Threshold als Business-Entscheidung. Frage umgestellt: nicht „perfekt?“, sondern „besser als der Status quo?“.

08

Automationsreife. Was wirklich KI-fähig ist.

Sechs Klassen KI-fähiger Prozesse, vier Klassen, in denen KI nicht trägt, fünf Leitfragen als kanonisches Auswahl-Raster.

TEIL · 03

Aufsetzen & Steuern

Vom ersten Projekt zum koordinierten Portfolio.

09

Das erste KI-Projekt richtig aufsetzen.

Sprint 0 plus drei Iterations-Sprints. Minimum Viable Automation. Budget 5–15 k€, ROI nach 8–12 Monaten.

10

Fachbereich führt, IT befähigt.

Warum die wichtigste KI-Rolle nicht in der IT sitzt. Business-Translator als Schlüsselrolle.

11

Dashboard first. Sehen, bevor Sie automatisieren.

Fünf Dashboards, die jeder Geschäftsführer haben sollte. Statische Outputs zuerst, Komplexität schrittweise.

12

Was machen wir als Nächstes? KI-Portfolio.

Wirkung-mal-Komplexität-Matrix, 60-30-10-Ressourcenregel, 90-Tage-Plan mit Go/No-Go.

13

Was KI wirklich kostet.

TCO-Modell mit sechs Kostenkategorien, fünf versteckte Kostentreiber, realistischer ROI-Horizont.

TEIL · 04

Operatives Gedächtnis & Skills

Damit KI nicht bei null anfängt. Und Menschen mitwachsen.

14

Operatives Gedächtnis. CLAUDE.md, Obsidian, das zweite Gehirn.

Persistente KI-Einweisung für die einzelne Führungskraft. Datensouverän, tool-agnostisch, ohne Cloud-Zwang.

15

RAG. Das operative Gedächtnis des Unternehmens.

Was CLAUDE.md für die Einzelperson leistet, leistet RAG für die Organisation.

16

Skills aufbauen.

Art. 4 KI-VO als Pflicht. Drei-Ebenen-Modell. KI-Champion-Programm. Vier-Quartals-Plan.

17

Partner und Ökosystem.

Vier Partnertypen, vier Abhängigkeitstypen, zehn Auswahlkriterien, acht Red Flags. Multi-LLM-Strategie.

TEIL · 05

Skalierung & Sicherheit

Methode statt Modell. Was passiert, wenn das System gegen Sie arbeitet.

18

Ping-Pong. Claude Code und ChatGPT.

Zwei KI-Systeme leisten mehr als eines. Sechs Schritte vom schwachen zum operativen Prompt. Methode statt Modell.

19

n8n. Die pragmatische Automationsplattform.

n8n vs. Make vs. Zapier. Self-Hosted vs. Cloud. Zehn sofort wertstiftende Workflows. Wo n8n endet.

20

KI-Sicherheit und Vorfallsmanagement.

OWASP LLM Top 10 als Brille für den Mittelstand. Vier Schadensmuster. DSGVO-Meldepflicht bei KI-Vorfällen.

21

Agentic AI. Wann sie sinnvoll ist, und wann noch nicht.

Fünf Bedingungen für sinnvollen Einsatz, drei tragfähige Muster, vier Scheiternsmuster.

EPILOG

Was jetzt zählt.

Entscheiden unter Unsicherheit. Das Ausbleiben eines Anfangs als teuerste Form des Scheiterns.

III. · Leseprobe

28 Seiten kostenlos.

Vorwort und Kapitel 1 („Warum jetzt?“) als PDF. Gegen Newsletter-Anmeldung. Zwei Notizen pro Monat, kein Spam.

Leseprobe

IV. · Vorbestellen

Erscheint Q3/2026 bei Campus.