Woran man einen brauchbaren AI-Partner erkennt

In den letzten Monaten hat sich die Zahl der Anbieter, die sich "AI-Partner" oder "AI-Transformationspartner" nennen, spürbar vervielfacht. Für ein Marketing- oder Operations-Team, das eine Entscheidung treffen muss, wird die Auswahl dadurch nicht leichter, sondern nur lauter. Diese Checkliste ist aus unseren eigenen Erstgesprächen entstanden, den Fragen, die wir selbst stellen, bevor wir ein Projekt annehmen, und den Fragen, die Interessenten uns stellen sollten, bevor sie uns beauftragen. Sie funktioniert bewusst auch gegen uns.

Der Hintergrund für diese vier Fragen ist nicht Misstrauen gegenüber der Branche, sondern die eigene Erfahrung aus Erstgesprächen auf beiden Seiten des Tisches. Wir haben selbst Angebote von anderen Anbietern geprüft, bevor wir Tools oder Teilprojekte weitervermittelt haben, und dabei gemerkt, wie unterschiedlich ehrlich die Antworten auf dieselben vier Fragen ausfallen. Wer sie kennt, bevor das erste Gespräch beginnt, verliert weniger Zeit an Angebote, die ohnehin nicht passen.

Frage 1: Wer bedient das System, wenn der Partner geht?

Die wichtigste Frage kommt zuerst, weil sie am meisten über das Geschäftsmodell des Gegenübers verrät. Ein Anbieter, der plant, das System dauerhaft für euch zu betreiben, hat ein Interesse daran, dass ihr es nicht selbst versteht, das ist sein Retainer. Ein Anbieter, der euer Team einarbeitet, Runbooks übergibt und irgendwann überflüssig werden will, hat das umgekehrte Interesse. Beides kann für unterschiedliche Situationen richtig sein, aber es lohnt sich, das vorher zu wissen, statt es nach einem Jahr Vertragslaufzeit zu entdecken.

Ein einfacher Test dafür: Fragt direkt, wie die Übergabe aussieht, mit konkretem Zeitpunkt. Ein Partner, der ernsthaft übergeben will, hat darauf eine Antwort mit Meilensteinen, etwa ein Runbook nach der zweiten Woche, eine gemeinsame Bedienung ab der vierten. Ein Partner, der ausweicht oder das Thema auf "das klären wir dann" verschiebt, hat die Übergabe vermutlich nicht wirklich eingeplant.

Frage 2: Woher kommt die Zahl, die im Pitch steht?

Jede Fallstudie, jedes Sales Deck im AI-Bereich enthält heute eine Prozentzahl. Die Frage, die selten gestellt wird: gemessen wovon, über welchen Zeitraum, bei wem konkret? "80 Prozent schneller" kann eine echte, dokumentierte Zeitersparnis sein oder eine Schätzung aus einem einzigen guten Tag. Ein Partner, der die Zahl mit Kontext nennt, etwa welcher Kunde, welcher Zeitraum, welche Methode, hat in der Regel wirklich gemessen.

• Steht neben der Zahl, bei welchem Kunden und in welchem Zeitraum sie entstanden ist
• Lässt sich die Zahl mit einer öffentlichen Quelle abgleichen, etwa einem Kundenzitat oder einem Post
• Wird zwischen "gemessen" und "geschätzt" unterschieden, statt beides gleich sicher klingen zu lassen

Frage 3: Was passiert mit euren Daten?

Sobald ein System auf Kundendaten, Bestelldaten oder interne Prozesse zugreift, ist das nicht mehr nur eine technische Frage, sondern eine, die die DSGVO regelt. Ein seriöser Partner kann in einem Satz sagen, welches Modell welche Daten sieht, ob und wie lange sie gespeichert werden, und auf welcher Rechtsgrundlage das läuft. Wer hier ausweicht oder das Thema mit "das ist bei uns Standard" abtut, hat es entweder nicht durchdacht oder will es nicht offenlegen. Beides ist ein Grund, genauer nachzufragen.

Konkret gehört dazu ein Auftragsverarbeitungsvertrag mit jedem eingesetzten Modell-Anbieter, eine klare Zusage, dass eure Daten nicht zum Training genutzt werden, und eine Antwort auf die Frage, was passiert, wenn die Zusammenarbeit endet. Werden Zugänge zurückgegeben, Daten gelöscht, dokumentiert wer worauf noch Zugriff hat? Ein Partner, der diese Fragen schon einmal beantworten musste, antwortet knapp und konkret. Ein Partner, für den die Frage neu ist, merkt man das meistens auch an.

Frage 4: Was sagt der Anbieter, dass er nicht macht?

Eine Haltung erkennt man nicht an dem, was jemand anbietet, sondern an dem, was er ablehnt. Ein Partner, der jedes Projekt annimmt, egal ob ein Prozess dahinter überhaupt existiert, verkauft am Ende ein System, das niemand braucht. Wir sagen zum Beispiel selbst nein, wenn es im Unternehmen noch keinen Ist-Prozess gibt, den man aufnehmen könnte, weil ein System auf der grünen Wiese meistens die falsche Antwort ist.

Ein zweites Beispiel für eine sinnvolle Ablehnung: kein Projekt annehmen, bei dem intern bereits jemand an derselben Lösung arbeitet, ohne dass beide Seiten vorher miteinander gesprochen haben. Das klingt nach einer Kleinigkeit, ist es aber nicht, denn genau an dieser Stelle entstehen doppelte Systeme, die niemand mehr zusammenführen will. Ein Partner, der von sich aus danach fragt, ob im Haus schon etwas Ähnliches existiert, zeigt damit mehr Sorgfalt als in jedem Pitch Deck sichtbar wird.

Was diese Checkliste nicht ersetzt

Eine Checkliste ersetzt kein Bauchgefühl und keine Referenzgespräche mit tatsächlichen Kunden des Partners, nicht nur mit den Logos auf der Website. Wer kann, sollte mit jemandem sprechen, der das System seit mindestens einem halben Jahr im Alltag nutzt, nicht nur mit dem, der es verkauft hat. Die Fragen oben sind der Filter davor, damit dieses Gespräch überhaupt mit den richtigen Kandidaten stattfindet.

Ein letzter Hinweis aus eigener Erfahrung: Die Antworten auf diese vier Fragen ändern sich manchmal, je nachdem, wer im Gespräch sitzt. Eine Vertriebsperson formuliert freundlicher als das Team, das später tatsächlich baut. Wo möglich, lohnt es sich, dieselben Fragen ein zweites Mal zu stellen, sobald die technischen Ansprechpartner mit am Tisch sitzen, denn deren Antwort ist die, mit der man später tatsächlich arbeitet.

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