Drei Fragen, die Sie einem KI-Anbieter stellen sollten

Der KI-Beratungsmarkt hat sich in den letzten zwei Jahren stark verändert. 2023 gab es vielleicht ein Dutzend Anbieter, die echte Erfahrung mit produktiven Agents hatten. 2026 stehen hunderte Anbieter in Deutschland auf der Matte, von soliden Umsetzern über pivotierten Marketing-Agenturen bis hin zu One-Person-Shows mit ChatGPT-Abo und LinkedIn-Account.

Als Geschäftsführer eines Büro-Betriebs haben Sie dafür genau dreißig Minuten Erstgespräch Zeit. In dieser halben Stunde müssen Sie entscheiden, ob Sie weitermachen. Diese drei Fragen helfen Ihnen.

Frage 1: “Zeigen Sie mir einen Agent, den Sie bereits gebaut haben.”

Das ist die schärfste Sortier-Frage des gesamten Erstgesprächs. Die Antworten zerfallen in drei Kategorien.

Kategorie A (gut): Der Anbieter zeigt Ihnen einen funktionierenden Agent, idealerweise live, mindestens als Screenshot-Demo mit Erklärung der Architektur. Er kann sagen: “Das läuft beim Kunden X, seit Y Monaten, hat Z Effekt erzielt.” Er antwortet ohne Marketing-Vokabeln.

Kategorie B (Warnung): Der Anbieter zeigt Ihnen einen Prototyp, einen “Proof of Concept” oder ein “internes Tool”. Keine produktive Installation beim Kunden. Das ist nicht per se schlimm, sollte aber ein Folgegespräch wert sein: Warum ist noch nichts produktiv? Woran liegt es?

Kategorie C (raus): Der Anbieter zeigt Ihnen Folien. “Referenzen können wir nach Vertragsabschluss bereitstellen.” “Hier unsere Case-Study.” Wenn eine Folie zwischen Ihnen und dem angeblich gebauten Agent steht, ist der Agent wahrscheinlich nicht gebaut.

Es gibt eine Unterform von Kategorie C, die besonders gefährlich ist: Anbieter, die “Lösungen auf Basis von OpenAI” oder “Integrationen mit Microsoft Copilot” verkaufen und das als KI-Beratung etikettieren. Das ist keine Agent-Entwicklung, sondern Lizenzhandel. Nicht schlechter, nicht besser, nur etwas anderes.

Frage 2: “Wie gehen Sie mit meinen Kundendaten um?”

Diese Frage ist wichtig, und die Antwort sagt Ihnen mehr über den Anbieter als über den Datenschutz.

Was eine gute Antwort enthält:

• Einen konkreten Serverstandort (EU, idealerweise Deutschland)
• Die Aussage, ob Ihre Daten zum Training verwendet werden dürfen (Spoiler: die korrekte Antwort ist “nein, das schließt unser Vertrag mit dem Modellanbieter explizit aus”)
• Die Erwähnung von DPA, AV-Vertrag, Standardvertragsklauseln
• Einen Satz zu Logging und Löschfristen
• Die Bereitschaft, eine hybride oder on-premise-Variante zu diskutieren, wenn die Datensensibilität es erfordert

Was eine schlechte Antwort enthält:

• “Das klären wir dann.”
• “Alle unsere Tools sind DSGVO-konform.”
• “Wir nutzen Claude/GPT, das ist safe.”
• Eine halbe Stunde Vortrag über die großartige Anthropic/OpenAI-Policy, ohne konkret auf Ihre Frage einzugehen.

Die zweite Kategorie ist nicht per se bösartig, aber sie zeigt, dass der Anbieter Datenschutz nicht selbst gebaut hat, sondern nur konsumiert. Das kann in einem Hausverwaltungsbetrieb mit Mieterdaten ein Showstopper werden.

Frage 3: “Was ist das messbare Ergebnis nach 8 Wochen?”

Diese Frage trennt die Methodik-Zuverlässigen von den Projektdauer-Schleifen.

Gute Antworten klingen ungefähr so:

“Wir vereinbaren vorab drei bis fünf KPIs: etwa Zeit pro Vorgang, Trefferquote bei Vorsortierung, Anzahl korrekt beantworteter Standardfälle pro Tag. Nach vier Wochen machen wir ein Zwischenreview, nach acht Wochen ein hartes Checkpoint. Wenn die Zahlen nicht stimmen, stoppen wir oder korrigieren den Kurs.”

Oder:

“Ein realistischer Pilot zeigt nach acht bis zwölf Wochen, ob der Agent 20 Prozent oder 60 Prozent der Routine abdeckt. Beides ist messbar, beides ist belastbar, wir bringen die Messmethodik mit.”

Schlechte Antworten klingen ungefähr so:

“Das ist individuell.”

“Die Erfolgskriterien definieren wir gemeinsam in Workshop 3.”

“Ergebnisse sind bei Transformation schwer quantifizierbar.”

Wenn Sie das hören, fragen Sie nach einer konkreten Zahl aus einem vorherigen Projekt. Wenn auch die nicht kommt, haben Sie Ihre Antwort.

Bonus: Was Sie nicht fragen sollten

“Wie viel kostet KI?”

Diese Frage ist für Sie eine Falle. Der Anbieter weiß nicht, was Sie meinen, und wird antworten mit einer Zahl, die für seine Verkaufsstrategie günstig ist. Manche zielen auf klein an (“ein Workshop kostet 3.500 Euro”) und erweitern dann später. Andere zielen auf groß an (“ein Rollout beginnt bei 250.000 Euro”) und signalisieren Premium.

Beide Zahlen sagen nichts darüber, ob die KI-Implementierung in Ihrem Büro 20.000 Euro oder 120.000 Euro kostet. Das ergibt sich erst aus dem konkreten Use-Case, der Datenarchitektur und dem Integrationstiefe.

Die bessere Frage ist: “Welche Größenordnung hat ein typischer Einstieg bei einem Kunden wie uns?”

Der Meta-Test: Wer fragt zurück?

Ein Anbieter, der im Erstgespräch nur pitcht und nicht fragt, hat kein Interesse an Ihrer tatsächlichen Situation. Ein guter Anbieter stellt Gegenfragen: Wie viele Mitarbeiter? Welche Software? Welche Prozesse sind am schmerzhaftesten? Wie ist Ihre IT aufgestellt? Gibt es einen Datenschutzbeauftragten?

Wenn Sie nach zwanzig Minuten das Gefühl haben, der andere weiß viel über sein Angebot und wenig über Ihr Unternehmen, ist das Gespräch eigentlich schon vorbei.

Zusammenfassung

Wenn Sie diese drei Fragen stellen:

1. Bauen: Zeigen Sie mir einen Agent, den Sie bereits gebaut haben.
2. Daten: Wie gehen Sie mit meinen Kundendaten um?
3. Messung: Was ist das messbare Ergebnis nach 8 Wochen?

und zusätzlich beobachten, ob der Anbieter zurückfragt, haben Sie nach dreißig Minuten eine belastbare Einschätzung. Keine Garantie, aber eine starke Sortier-Heuristik.

Und falls Sie sich fragen, wie ich diese Fragen selbst beantworten würde: Sie finden die Antworten in den Leistungen und in den Prinzipien, nach denen ich arbeite. Aber am besten stellen Sie sie mir im Erstgespräch direkt. Dafür ist es schließlich da.