👨‍🚀 Von AI-Adoption zu AI-Transformation in Unternehmen & Teams

Moin AInauten,

Willkommen zur neuen Ausgabe deines Lieblingsnewsletters! Wir schreiben ja nicht unbedingt nur darüber, was passiert - sondern was uns interessiert.

Und weil uns so viele verschiedene Sachen interessieren, erwartet dich heute ein bunt gemischtes Menü - live und ungefiltert, aus unseren manchmal chaotischen Köpfen.

Von AI-Strategien für Unternehmen bis zu Business-Ideen für AI-Kinderspielzeug ist alles mit dabei.

Das haben wir für dich im Gepäck:

• 🇪🇺 Mistral 3: Neue AI-Modelle aus Europa 

• 🔥 Von AI Adoption zu AI Transformation in Unternehmen und Teams

• 🧸 Business-Idee: AI in Spielzeugen?

Los geht’s!

🇪🇺 Mistral 3: Neue AI-Modelle aus Europa

Es nervt uns schon selbst fast 😁... Fast jede Ausgabe schreiben wir über irgendein neues Modell, das gerade wieder veröffentlicht wurde und super ist.

Wir können auch verstehen, dass das manchmal unübersichtlich wird. Deshalb ersparen wir dir die Details zum neuen (starken) Update des chinesischen Anbieters DeepSeek.

Aber ganz ungeschoren kommst du nicht davon, denn wir müssen kurz mit diesem Thema starten ... Weil wir Updates aus Europa 🇪🇺 haben, genauer gesagt aus Frankreich - und das ist etwas, das auch Datenschutzfans glücklich machen wird.

Das Team von Mistral hat die Woche die neuen Mistral 3 Modelle vorgestellt.

Die Modelle, angeführt von Mistral Large 3, gibt es in verschiedenen Varianten von klein bis groß. Grundsätzlich können sie alles, was man so erwartet - wie eben alle anderen Großen auch.

Der Grund, warum Nerds wie wir aufgeregt sind:

• Alle neuen Mistral 3 Modelle wurden unter der Apache 2.0 Lizenz veröffentlicht - sprich: sie sind Open Source verfügbar!

• Wer nicht auf die Big Tech Firmen aus den USA vertrauen will, musste für Top Performance bisher chinesische Open Source-Modelle nutzen. Halt auch nicht jedermanns Sache …

• Die Performance von Mistral 3 ist nun aber gleich gut oder sogar leicht besser als die Open-Source-Konkurrenz von DeepSeek, Kimi und Co.

Am spannendsten finden wir allerdings die kleinen Modellvarianten - Mistral nennt sie liebevoll Ministral.

Sie sind auch wirklich sehr, sehr smart. Können super mit Text umgehen und auch Bilder verarbeiten.

Der Kicker: Sie laufen komplett offline, lokal, ohne Internet - oder sogar nur im Browser. (Halbwegs gute Hardware vorausgesetzt)

Warum ist das relevant für dich?

Generell halten wir es für extrem wichtig, dass gute AI-Modelle auch aus Europa kommen. Mit Mistral bei Sprachmodellen und Flux bei Bildmodellen sind wir schon mal ganz gut aufgestellt (und vielleicht legen die Schweizer mit Apertus ja auch noch nach).

Daher sollten wir diese Unternehmen auch unterstützen.

Die Open Source Verfügbarkeit und komprimierte Power von Ministral ist super spannend, wenn du auf die Intelligenz von AI nicht verzichten willst, aber kein Internet hast oder komplett lokal, datengeschützt betreiben willst.

So kannst du es ausprobieren

Grundsätzlich ist Mistral 3 auf allen gängigen Plattformen verfügbar. Du kannst auch das hauseigene ChatGPT von Mistral Le Chat kostenlos hier ausprobieren.

Falls du die lokale Variante ausprobieren willst, kannst du das z.B. über Ollama machen. Hier haben wir schon Anfang 2025 was zum Setup geschrieben.

Wenn genug Interesse da ist, machen wir wieder einmal einen aktuellen Guide zur Nutzung lokaler AI (einfach Kommentar da lassen).

Last but not least: wenn du das Beispiel von oben aus dem Video lokal in deinem Browser testen willst, kannst du das hier tun.

🏆 Von AI-Adoption zu AI-Transformation in Unternehmen und Teams

Kommen wir nun von Sprachmodellen zu AI-Strategien für Unternehmen.

Wir beschäftigen uns schon länger mit der Frage, wie Unternehmen die neue Welt der AI tief in Menschen, Prozessen und Produkten verankern können.

Schon vor einiger Zeit haben wir einen detaillierten Deep-Dive zum Thema AI-Adoption geschrieben. Darin zeigen wir auf, wie du dafür sorgst, dass 80 % deines Teams KI regelmäßig und effizient nutzen.

Das Ziel dieser Phase ist klar: die Untergrenze anzuheben (Raise the floor) und die Ergebnisse für die konventionell erledigte Arbeit um marginale Schritte (z. B. 10 % Effizienz) zu verbessern.

AI-Adoption ist essenziell. ABER: Wenn Unternehmen wirklich wettbewerbsfähig bleiben und das Potenzial von AI voll ausschöpfen wollen, muss man einen Schritt weiter gehen…

Nach Adoption kommt Transformation: Der Wandel, der alles neu erfindet.

Der nächste Schritt, die AI-Transformation, ist der eigentliche organisatorische Wandel.

Es geht nicht mehr darum, die Arbeit etwas besser zu machen - sondern darum, die Art und Weise, wie Arbeit erledigt wird, komplett neu zu erfinden (Re-Invent).

Die Transformation ist der Moment, in dem du die Obergrenze anhebst (Raise the ceiling) und Verbesserungen nicht mehr in 10 % Schritten, sondern in Multiplikatoren (z. B. 10x) misst.

Der Unterschied in Kürze:

AI-Transformation: Der Weg zur 10x-Wirkung

Wie können Unternehmen eine solche AI-Transformation nun angehen?

AI-First-Unternehmen wie z. B. Zapier gehen das Ganze auf vier Ebenen an:

1. Leadership (Führung)

Die Führungsebene muss Vision, Dringlichkeit und Ausrichtung festlegen.

Rolle: Dedizierte Rollen mit Verantwortung schaffen. Chief AI Officer. Führungskräfte auffordern, in ihren Teams mutige AI-Wetten zu entwickeln. Budget dafür bereitstellen und umsetzen.

Wichtige Maßnahmen: Sichtbar machen. Fortschritte der AI-Transformation in die monatlichen Berichte und Ziele des Unternehmens aufnehmen. Kern-Workflows mit Hebel identifizieren und mit AI verbessern. Vorbild in Sachen AI Nutzung sein.

2. Talent & Culture (Talent und Kultur)

Dieser Bereich fördert die AI-Fluency (KI-Kompetenz) und die Experimentierfreudigkeit. Das ist entscheidend für die Akzeptanz im gesamten Unternehmen.

Fokus auf AI-Fluency: Programme für Mitarbeiter schaffen, AI-Skills aufzubauen. ABER: Diese dann auch wirklich messen!

Zapier z.B. verlangt von 100% der Mitarbeiter, dass sie “AI-Fluent” sind - und teilt den Grad bei Mitarbeitern entsprechend ein:

• Unacceptable (Ablehnend)

• Capable (Fähig)

• Adoptive (Integrierend)

• Transformative (Transformativ)

Die höchste Stufe (Transformativ) ist erreicht, wenn AI die Arbeitsweise grundlegend verändert und diese neue Arbeitsweise andere im Team, in Projekten oder in der Organisation beeinflusst.

So misst Zapier das zum Beispiel, je nach Bereich:

3. Tools (Werkzeuge)

Die Teams müssen mit dem richtigen Technologie-Stack, Daten und Orchestrierung ausgestattet werden.

• Dateninfrastruktur: Es ist wichtig, die Datengrundlagen zu stärken und die Dateninfrastruktur sowie bevorzugte Tools zu standardisieren.

• Beschaffung und Zugriff: Ein Prozess zur Beschaffung von AI-Tools inkl. einer "Fast-Lane", damit Tools schnell getestet und die richtigen gefunden werden können.

• Rolle zur Unterstützung: AI Automation Engineers wandeln Prototypen in produktionsreife Systeme um und sorgen für eine schnelle und qualitativ hochwertige Bereitstellung automatisierter Kern-Workflows.

Für uns ein zentrales Element sind einige neue Positionen - wie z.B. der AI Automation Engineer. (Klar, wir haben ja auch eine ganze Community dazu 😉).

Wir konnten bereits vier solcher Engineers in Unternehmen platzieren. Oben ein Ausschnitt aus der Stellenbeschreibung.

Falls du auch so was suchst, hier ein Link zu unserem Template als DOC zum Kopieren.

4. Governance (Aufsicht/Steuerung)

Die letzte der Säulen ist mit die wichtigste. Dieser Faktor sorgt für Leitplanken (Guardrails) sowie eine sichere und skalierbare Akzeptanz.

Was wollen wir damit sagen?

Das Ganze war eine Sneak-Peek in ein Thema, an dem wir gerade mit einigen Unternehmen arbeiten. Und für das wir Awareness schaffen wollen.

In 2025 ging es vor allem darum, dass es Unternehmen gelingt, die bestehende Mannschaft fit zu machen in Sachen AI.

Die AI-Adoption voranzutreiben.

Viele sind noch mittendrin und es wird auch nächstes Jahr noch relevant und wichtig bleiben.

Wir sehen aber, dass die Top-Unternehmen in 2026 einen Schritt weiter zur AI-Transformation gehen und vieles neu erfinden. Spannende Zeiten, liebe AInauten!

🧸 Business-Idee: AI in Spielzeugen?

Zum Abschluss des doch recht langen Newsletters kommen wir noch kurz zu einem eher kontroversen Thema: AI in Spielzeugen für Kinder

Das Thema lässt uns schon länger nicht los. Wir glauben, dass es hier super interessante Möglichkeiten für Business-Ideen gibt.

Gleichzeitig ist auch gerade ordentlich Bewegung im Markt. Positiv wie negativ.

Starten wir mit negativen Schlagzeilen. Das Unternehmen FoloToy und ihr AI Teddy Kumma hatten einiges an Ärger, weil der süße Teddy Testern Tipps gegeben hat, wo man im Haus “gefährliche Sachen” finden kann und noch Schlimmeres … Hier geht es zum ganzen Report.

Klar, ähnlich wie ChatGPT sind diese Arten von Spielzeugen super schwer steuerbar und höchst fragwürdig.

Es gibt aber auch ein positives Beispiel, über das wir gestolpert sind: Stickerbox

Es ist eine kleine Box, der man eine Idee mitteilt. Darauf basierend wird ein Bild generiert und es als Sticker ausdruckt. Kinder können diesen ausmalen, aufkleben und sammeln.

Irgendwie cool. Irgendwie lässt uns das nicht mehr los.

Business-Ideen im AI-Spielzeug-Bereich

Falls dir langweilig ist und du ein Business in dem Bereich spannend findest, hier ein paar Ideen.

1. AI-Story-Box: Kinder sprechen den Anfang einer Geschichte, die KI generiert Fortsetzungen und druckt am Ende ein personalisiertes Mini-Buch / Comic aus (Thermopapier-Heftchen). Recurring Revenue durch Papier-Nachfüllpacks.

2. AI-Musik-Spielzeug: Kind summt oder singt eine Melodie → KI macht daraus einen vollständigen Song mit Instrumenten.

3. AI-Bauanleitung-Generator: Kompatibel mit gängigen Bausteinen: Kind sagt "Ich will einen Drachen bauen" → KI generiert Schritt-für-Schritt-Anleitung basierend auf den vorhandenen Steinen (via Kamera-Scan).

5. AI-Brieffreund-Drucker: Kind diktiert einen Brief an einen fiktiven KI-Freund (Pirat, Astronautin, Dinosaurier) → bekommt dynamisch variierend nach ein paar Tagen "handgeschriebene" Antwortbriefe ausgedruckt. Episodische Abenteuer als Abo.

Das als erster Input, falls du für 2026 ein Side-Business planst 😁 …

Geschafft! Heute recht lange. Danke fürs Lesen.

Bis zur nächsten Ausgabe.

Reto & Fabian von den AInauten