Wie man den geschäftlichen Einfluss von KI wirklich misst

Galen Low: Ist es überhaupt möglich, die Auswirkungen von KI in einem Unternehmen zu quantifizieren?

Michael Domanic: Wenn Sie einen Teil des Vertriebsprozesses verbessern, dann möchten Sie messen, wie groß diese Verbesserung war. Welches Ergebnis wurde erzielt? Haben wir mehr verkauft? Haben wir ein Umsatzziel erreicht, weil wir diese Maßnahme im Unternehmen eingeführt haben?

Dasselbe gilt auch für das Marketing – wir verbessern viele Prozesse im Marketing. Okay, großartig. Wenn wir zum Beispiel Zeit bei der Erstellung von Marketingkampagnen sparen, wie viele weitere Kampagnen können wir erstellen und welchen Wert haben diese zusätzlichen Kampagnen, die wir erstellen? Ich denke, das ist der Bereich, in dem Sie sich stärker darauf konzentrieren sollten, den Mehrwert zu messen.

Galen Low: Welche Denkweisen und Verhaltensweisen in Unternehmen müssen sich auf dem Weg verändern, um mit der KI-Transformation Schritt zu halten?

Michael Domanic: Jeder muss sich damit abfinden, dass wir alle für die nächste Zeit in Transformation und Lernmodus sind. Eines der Dinge, die wir wissen, ist, dass das Tempo der Verbreitung von Fähigkeiten nicht nachlassen wird. Es wird weiter voranschreiten, und wir müssen wirklich anpassungsfähig sein an all diese Veränderungen und Neuerungen.

Galen Low: Du hast vor kurzem einen Artikel über deine Prognosen für KI im Jahr 2026 veröffentlicht. Eine Hypothese war dabei auch, dass UX-Forschende und Designer:innen zu den wichtigsten Personen in Unternehmen im Jahr 2026 werden. Kannst du erklären, was du damit meinst?

Michael Domanic: Ja, also…

Galen Low: Willkommen beim Podcast von The Digital Project Manager – der Show, die Führungskräften hilft, smarter zu arbeiten, reibungsloser zu liefern und ihre Teams im KI-Zeitalter selbstbewusst zu führen. Ich bin Galen und wir tauchen jede Woche ein in praxisnahe Strategien, neue Trends, erprobte Frameworks und gelegentliche Erfahrungsberichte direkt von der Projekt-Front. Egal ob Sie riesige Transformationsprojekte steuern, KI-Arbeitsabläufe organisieren oder einfach nur das Chaos im Griff behalten wollen – Sie sind hier richtig. Legen wir los.

Heute sprechen wir darüber, falsche Annahmen über KI in der Unternehmenskultur zu beseitigen und einen System-Reset durchzuführen, um besser zu verstehen, wie KI Ihr Kerngeschäft beeinflusst – und nicht nur Eitelkeitsmetriken. Wir behandeln die richtigen und falschen Wege, die Auswirkungen von KI zu messen, wie sich die Sichtweise eines Unternehmens auf KI ändern muss, wenn die KI-Reife fortschreitet, und geben einige Prognosen zu zukünftigen KI-Auswirkungen auf Geschäftstrends bis 2026.

Mein Gast heute ist Michael Domanic, Head of AI bei UserTesting.

Michael hat es sich zur Aufgabe gemacht, eine unternehmensweite Transformation mit KI voranzutreiben, um echten geschäftlichen Mehrwert freizusetzen. Das erreicht er, indem er eng mit funktionsübergreifenden Führungskräften zusammenarbeitet, KI in zentrale Abläufe integriert, eine Innovationskultur fördert und die KI-Kompetenz im Unternehmen mit einem pragmatischen, wirkungsorientierten Ansatz ausbaut.

Michael, vielen Dank, dass du heute hier bist.

Michael Domanic: Danke, Galen. Ich freue mich sehr über die Einladung.

Galen Low: Ich freue mich auf dieses Gespräch, weil wir vorab schon ein paar wirklich spannende Telefonate hatten. Und ich weiß, wir werden wahrscheinlich wie beim Zickzackkurs durch das Thema wandern. Aber nur für den Fall – weil ich eben Projektmanager bin – hier mein Fahrplan, den ich uns für heute überlegt habe.

Zu Beginn möchte ich gerne mit einer kontroversen Frage einsteigen, dann aber den Blick weiten und über drei Dinge sprechen. Zuerst darüber, wie du KI implementierst und misst bei User Testing – und warum ihr die Dinge so angeht, wie ihr sie angeht.

Dann möchte ich beleuchten, wie sich eine Organisation im Laufe ihrer KI-Reise entwickelt: Welche Denkweisen, Verhaltensweisen und Werte sich ändern oder womöglich ganz abgelegt werden müssen. Und schließlich würde ich gern einige deiner Prognosen dazu hören, wie KI unser Arbeitsleben und unser Geschäft bis 2026 verändern wird.

Wie klingt das für dich?

Michael Domanic: Klingt super. Lass uns gemeinsam Zickzack machen.

Galen Low: Auf geht’s. Also, ich dachte, ich beginne mit einer großen kontroversen Frage und gebe noch etwas Kontext dazu. Aus meiner Sicht möchten die meisten Unternehmen messen können, wie erfolgreich die Einführung von KI ausfällt.

Dieses schwer greifbare Thema ROI von KI, das über das binäre „gescheitert oder nicht gescheitert“ hinausgeht – doch die Meinungen sind hier geteilt. Einige sagen, KI müsse gar nicht gemessen werden, weil der Nutzen offensichtlich sei. Andere meinen, Unternehmen müssten neue, KI-bezogene Kennzahlen entwickeln und diese strikt messen.

Meine große Frage ist: Ist es überhaupt möglich, die Auswirkungen von KI in einem Unternehmen zu quantifizieren, oder ist es eher vergeblich, jetzt schon so an ihre Transformation heranzugehen?

Michael Domanic: Ja, das ist eine sehr gute Frage und wird auch oft heiß diskutiert, vor allem von Leuten wie mir, die KI im Unternehmen verantworten.

Meines Erachtens gibt es ein Denkmuster, das sagt: Mach dir nicht die Mühe, den ROI von KI zu messen, das ist alles noch so neu. Gleichzeitig sollte es für Unternehmen selbstverständlich sein – du misst ja auch nicht den ROI von Elektrizität oder von E-Mails. Warum also bei KI?

Ich sehe das etwas anders. Ich verstehe die Argumente und stimme ihnen teilweise zu. Aber: Wir haben einen CFO, einen Vorstand, wir investieren viel Geld in die KI-Transformation. Wir müssen da eine Rendite belegen können. Was wir also machen: Statt einen ganzheitlichen Wert berechnen zu wollen, schauen wir quartalsweise auf die zehn aussagekräftigsten KI-Implementierungen und messen dort den Return on Investment.

Beispiel: Jemand entwickelt im Unternehmen ein GPT, das einen wesentlichen Teil des Vertriebsprozesses unterstützt. Das messen wir natürlich – also: Was ist das Ergebnis? Und nicht unbedingt die eingesparte Zeit. Denn: Zeiteinsparung ist oft zu sehr im Fokus, wenn es um ROI geht, aber sie ist eher ein Vorteil, kein Ergebnis. Entscheidend ist: Was wurde durch diese KI-Lösung konkret für das Unternehmen erreicht?

Wenn Sie zum Beispiel einen Teil des Vertriebsprozesses verbessern, wollen Sie messen: Wie groß war der Fortschritt? Was wurde erreicht? Haben wir mehr verkauft? Haben wir durch diese Maßnahme das Umsatzziel erreicht? Im Marketing ist es ähnlich – wir optimieren viele Prozesse. Okay, gut. Wenn wir etwa beim Erstellen von Marketingkampagnen Zeit sparen, wie viele weitere Kampagnen können wir so mehr erstellen und welchen Wert generieren sie? Genau da sollten Sie genauer schauen und den Wert messen.

Galen Low: Ich mag diese Präzision; also, dass ihr nicht auf minutengenaue Zeiteinsparungen schaut oder extra neue Kennzahlen oder eine ganz andere Sicht aufs Business schafft.

Letztlich geht es um das Ergebnis – und was du sagst stimmt: Niemand misst heute die Effizienz von E-Mail-Kommunikation. In gewisser Weise ist das neu und transformativ – aber gerade in zehn Jahren wird es völlig selbstverständlich erscheinen.

Michael Domanic: Einverstanden. Es gibt auch, finde ich, zwei Arten von Messungen: den weichen (sogenannten „squishy“) ROI und den harten ROI. Was ich eben beschrieben habe, ist der harte ROI – das, was sich wirklich messen lässt. Wie beispielsweise: Wir haben 64% mehr Erstgespräche vereinbart dank dieser KI-Lösung – wir wissen, was ein solches Gespräch wert ist, gerade im SaaS-Bereich. Aber dann gibt es auch weichere Indikatoren, etwa: Wir sind eine KI-fähige Belegschaft. Wir wissen, dass Talente in solche Unternehmen wollen, und dass dieser Ruf uns hilft, bessere Mitarbeiter:innen zu rekrutieren. Das lässt sich schwer quantifizieren, aber es ist wichtig.

Galen Low: Das kommt tatsächlich überall auf – zum Beispiel als Anziehungspunkt für Talente. Es ist heute essenziell, als modernes, progressives Unternehmen wahrgenommen zu werden – das verbessert die Chancen.

Michael Domanic: Genau. Ich empfehle Leuten, die sich bewerben: Eine der wichtigsten Fragen im Bewerbungsgespräch sollte sein: Erzählen Sie mir von Ihrer KI-Transformation! Wie KI-fähig sind Sie? Wer Top-Talente will, sollte darauf eine wirklich gute Antwort haben.

Galen Low: Darüber könnten wir eigentlich eine komplette Folge machen – Bewerbungsprozesse, Employer Branding usw. Viele Unternehmen glauben, sie hätten eine starke KI-Strategie, können das aber nicht knapp erklären.

Sehr spannend! Kannst du mal Beispiele geben, wie dein Team KI heute bei UserTesting nutzt?

Michael Domanic: KI ist fast überall im Einsatz, weil wir die Einführungsphase hinter uns gelassen haben und es überall dort implementieren, wo es Mehrwert bringt – also in fast allen Bereichen.

Natürlich gibt es viele Detailfälle, aber grob gesagt: Wir sind ein SaaS-Unternehmen und müssen als solches besonders gut darin sein, Umsätze zu steigern, Kunden zu halten und unsere Produktentwicklung zu beschleunigen.

Darauf konzentriere ich mich am meisten, weil dort der größte Effekt liegt – zum Beispiel bei KI-Implementierungen im Produkt. Ich denke, die meisten Produktteams nutzen inzwischen Tools wie Codex, Copilot oder Cursor, um effizienter und mit mehr Qualität zu programmieren. Unsere Designer:innen nutzen Rapid Prototyping, erstellen also schneller Prototypen für höhere Produktentwicklungsgeschwindigkeit. Das gesamte Produktteam ist involviert.

Im Go-to-Market haben unsere Vertriebsmitarbeiter z.B. eigene GPTs, die sie bei der Identifikation und Ansprache relevanter Leads unterstützen und bessere Erstgespräche ermöglichen. Unsere Marketingabteilung nutzt KI, um Kampagnen schneller zu erstellen, Texte zu verfassen, Bilder zu generieren usw. – also: KI ist im gesamten Unternehmen im Einsatz.

Galen Low: SaaS ist ein sehr gutes Anwendungsfeld dafür; Geschwindigkeit ist ein Muss. Die Einstiegshürden sinken rapide, und die Konkurrenz kann schneller aufholen als je zuvor. Auch kleinere Teams können heute dank KI einiges leisten. Das ist auch wirklich begründet in Eurem Bereich.

Viele Projektmanager:innen kennen den Druck, schneller, besser, günstiger liefern zu müssen. Mir gefällt, wie du den Wert für das Unternehmen betonst – Geschwindigkeit hebt das ganze Unternehmen an.

Michael Domanic: Ja, und die schrumpfenden Einstiegshürden zwingen uns zu stetiger Verbesserung. Ganz allgemein: Es gibt drei Wege, wie Unternehmen KI nutzen – erstens als „Praktikant“, was z.B. Zusammenfassen von Inhalten oder Recherche betrifft (z.B. für Vertriebler:innen, die Kunden recherchieren). Im zweiten Schritt als „Assistent“, also für generative Aufgaben: Texte, E-Mails oder Social-Media-Beiträge schreiben und solche Dinge. Beide sind wertvoll, doch am meisten Mehrwert bringt KI als dritter Typ: als Sparringspartner.

KI kann sehr gute strategische Impulse liefern, um Ansätze im Unternehmen weiterzuentwickeln. Ich fordere mein Team auf, KI nicht nur für die ersten beiden, sondern vor allem für diese dritte Rolle zu nutzen, um Strategien und Problemlösungen zu verbessern.

Galen Low: Das finde ich spannend. Wie begleitest du die Teams – bist du überall mit drin, gibst du eher Impulse oder coachst du punktuell?

Michael Domanic: Es gibt viel zu tun. Man braucht Tools, Schulungen und Enablement für alle – bei 750 bis 800 Mitarbeitenden kann ich nicht immer überall dabei sein. Ich konzentriere mich also auf die wichtigsten Bereiche, wie vorhin besprochen. Aber ein entscheidender Hebel: Finden Sie die Leute, die von sich aus experimentieren! Sie werden Ihr Center of Excellence.

Bei UserTesting haben wir ein solches CoE mit etwa zwei Dutzend funktionsübergreifenden KI-Expert:innen aus HR, Sales, Marketing, Produkt, Engineering usw. Sie bekommen den Auftrag, im eigenen Team KI-Expertise auszubauen, sich am Puls der Entwicklung zu halten und praktikable Implementierungen zu identifizieren – durch Gedankenaustausch im und außerhalb des eigenen Fachbereichs. Das hat die Transformation enorm beschleunigt.

Galen Low: Ich mag diesen Enablement-Ansatz. Viele in anderen Unternehmen empfinden KI als aufgedrängt und ohne Orientierung. Ihr habt keine riesige AI-Transfo-Abteilung, sondern ein CoE, das jeweils vor Ort in den Abteilungen aktiv ist. Die Fachleute kennen ihr Geschäft am besten und können evaluieren, wo KI den höchsten Nutzen stiftet und das dann auch treiben.

Michael Domanic: Genau. Ich bin kein Spezialist in allen Geschäftsbereichen – die Experten sind die, die jeden Tag ihre Arbeit tun. Hauptsache wir sprechen offen über KI-Fähigkeiten, dann wissen die Leute am besten, wie sie das für ihre Rolle – und angrenzende Rollen – konkret nutzen können.

Galen Low: In meiner Vorstellung werden Leute ermächtigt und feiern diese Rolle – hast du auch das Gegenteil erlebt, etwa Widerstand oder falsche Annahmen über KI, und wie gehst du damit um?

Michael Domanic: Es gibt in jedem Unternehmen „kritische Denker:innen“, die vielleicht (noch) nicht an Bord sind. Ich gehe sehr offen und respektvoll mit ihnen um – niemand muss KI nutzen, aber ich bin überzeugt, dass man andernfalls inzwischen im Nachteil ist. Ich versuche, das zu vermitteln, respektiere aber auch legitime Bedenken (Stichwort Umwelteinflüsse). Vor allem die kritischen Denker:innen möchte ich einbinden; oft denken sie über Risiken und Auswirkungen besonders gründlich nach und bringen wertvolle Perspektiven ein.

Galen Low: Ein guter Punkt. Zwischen kritischer Reflexion (Gewissensfragen, Werte usw.) und bloßer Ablehnung (oft eher aus Angst oder Unwissenheit) gibt es große Unterschiede. Gerade Projektmanager:innen brauchen kritische Stimmen als Frühwarnsystem bzw. zum Risiko-Management.

Letztlich wollen wir nicht alles ungeprüft übernehmen, gerade nicht bei so schnellen Entwicklungen.

Michael Domanic: Richtig. Wer KI nicht nutzt, ist nicht unbedingt uninteressiert, manchmal fehlt einfach der Impuls zum Umdenken. Viel Energie stecke ich in die, die bewusst abwägen – von ihnen können wir viel lernen.

Galen Low: Das ist spannend – ihr seid ja auch UserTesting. Nutzt ihr eure eigene Plattform, um neue KI-Anwendungen zu testen?

Michael Domanic: Ja, sehr oft. Mein Weg zu UserTesting begann schon vor sieben Jahren, und schon vor zehn Jahren habe ich KI-Lösungen mit UserTesting getestet – das war der erste Hype-Zyklus für KI. Jetzt sind wir in Runde 2, viel größer...

Ich nutze die Plattform regelmäßig, um Feedback zu internen KI-Projekten und deren Wirkung einzuholen – zum Beispiel mit der halbjährlichen KI-Kompetenz-Umfrage: Wie stehen die Mitarbeitenden zu KI? Wo brauchen sie mehr Unterstützung? Welche Tools wünschen sie sich? Das alles fließt in unser Enablement-Programm ein.

Wir haben eine starke Kultur für individuelle GPTs bei UserTesting aufgebaut: Fast tausend davon, bei etwa 750 Mitarbeitenden. Vieles davon reine Experimente, aber viele GPTs werden bereichsübergreifend oder unternehmensweit genutzt. Die wichtigsten werden intern mit Testgruppen auf Benutzerfreundlichkeit, Verständlichkeit und Relevanz überprüft – damit niemand Prompt-Ingenieur:in sein muss, um sie zu verwenden. Die Plattform unterstützt uns also beim Feedback zu allen KI-Lösungen für die Belegschaft.

Galen Low: Ein sehr gutes Vorgehen – und vermutlich etwas, was mehr Unternehmen übernehmen sollten, mit UserTesting oder anderen Tools. Viele experimentieren, holen aber kaum echtes Nutzerfeedback ein, sondern gehen direkt zum nächsten Tool, was die Weiterentwicklung hemmt. Für die Reifeentwicklung braucht es aber gezieltes Feedback und iterative Optimierung.

Mir gefällt eure menschenzentrierte, nicht verordnete Kultur. In anderen Firmen wird die Mitarbeit an KI regelrecht kontrolliert (z.B. Logins bei Cursor gezählt, auf die Performance Reviews geschrieben). Das wirkt gezwungen. Bei euch liegt der Fokus auf Empowerment und Entwicklung, nicht Rückstand vermeiden.

Und ihr messt die Wirkung von KI an den zentralen Geschäftszahlen, nicht isoliert. Man betrachtet den Effekt von KI nicht abstrakt, sondern ganz eng mit dem geschäftlichen Impact verknüpft.

Da würde ich gerne anknüpfen: Wie du bereits gesagt hast, ist nichts statisch – die Transformation ist in Bewegung. Im Netz heißt es oft: Es gibt (noch) keinen Best Practice, alles entwickelt sich ständig weiter. Was müssen Unternehmen bezüglich Mindset, Verhaltensweisen usw. anpassen, auch wenn sie gerade erst einen neuen Entwicklungsschritt gemeistert haben?

Michael Domanic: Jeder muss sich darauf einstellen, dass wir noch viele Jahre – vielleicht fünf, vielleicht zehn – im Transformations- und Lernmodus bleiben. Mein Tipp: Dich darauf einlassen.

Man stelle sich vor, der aktuelle technologische Stand bliebe eingefroren; allein das Entwickeln und Herunterbrechen der gegenwärtigen KI-Möglichkeiten würde uns zehn Jahre beschäftigen. Und das Tempo geht ja weiter, also müssen wir sehr anpassungsbereit sein – ständig und überall im Unternehmen. Mein Rat an alle Organisationen: Macht euch damit sehr schnell sehr vertraut!

Galen Low: Das klingt gleichzeitig faszinierend und einschüchternd. Viele Unternehmen denken, sie machen einen Sprung und hätten es geschafft – in Wahrheit betreten sie einen Ozean. Das unterscheidet diese Transformation von anderen früheren Change-Projekten.

Michael Domanic: Genau. Bei früheren Transformationen wusste man wenigstens, wann man „drüben“ ist. Im Zeitalter von generativer KI und vielleicht bald sogar AGI oder ASI (?) beginnt die eigentliche Entwicklung gerade erst – die Transformation der letzten drei Jahre ist nur der Anfang dessen, was kommt.

Galen Low: Heftig!

Michael Domanic: Ja, etwas beängstigend, aber Realität. Wir müssen uns dem stellen.

Galen Low: Das ist der entscheidende Punkt: Wer das akzeptiert, ist besser gewappnet. Es ist ein dauerhafter Paradigmenwechsel, kein temporäres Projekt.

Michael Domanic: Absolut.

Galen Low: Noch einmal zurück zu Metriken und Messung:

Ihr bezieht alles auf das Kerngeschäft, betrachtet ihr das auch in Zukunft so – oder ändern sich die Messgrößen, wenn die KI-Transformation reift und auch Geschäftsmodelle sich wandeln?

Michael Domanic: Ja, das wird sich wandeln – wie genau, ist noch nicht klar. Was wir aktuell messen: Adoption (also die Nutzung von KI unternehmensweit – zunächst eine Vanity Metric, aber trotzdem entscheidend). Man kann nicht transformieren, wenn niemand die Werkzeuge nutzt. Inzwischen sind wir bei nahezu 100% aktiver Nutzung (wöchentlich/täglich). Dann schauen wir: Welche Wirkung hat die Nutzung auf die Geschäftsergebnisse?

Das bleibt wichtig, auf die Adoptionsrate werden wir jedoch weniger achten. Jetzt kommt Phase 2: Autonome KI-Agenten ins Unternehmen integrieren – dort werden wir messen, wie sich das auf Prozesse und Workflows auswirkt. Details fehlen noch, aber es wird weiter um geschäftsrelevante Ergebnisse gehen und wir passen die KPIs entsprechend an.

Galen Low: Interessant, ihr achtet auch auf die Soft-Faktoren, wie Unternehmenskultur und Nutzung – ohne Zwang, sondern durch Ermutigung. Jetzt beginnt die Nutzung von KI-Agenten, und die Unternehmen müssen für ihre Besonderheiten eigene Messstrategien entwickeln.

Zum Abschluss: Zukunftsblick! Du hast vor kurzem einen sehr lesenswerten Artikel mit Prognosen zu KI 2026 veröffentlicht. Beispielsweise: Rollen wie Head of AI als Standard für mittlere bis große Firmen, KI-Agenten als stille Helfer im Hintergrund, Strategiepräsentationen zum Thema AGI, soziale Medien mit „Schlopp“ (also minderwertigem KI-Content), aber auch: UX-Forschende und Designer werden essentiell. Wie kommst du darauf?

Michael Domanic: Wir hatten zuvor darüber gesprochen, wie die Einstiegshürden für das Erstellen von Produkten und Prototypen stark sinken. Es war nie einfacher, Wireframes oder Prototypen zu erstellen oder sogar ein ganz neues Unternehmen zu launchen. Unternehmen können heute eine hohe Produktentwicklungs-Geschwindigkeit erreichen. Aber: Wirklich nutzerfreundliche Produkte zu bauen bleibt äußerst schwierig – hier kommen Designer:innen und UX-Forschende ins Spiel.

Sie sind die Expert:innen, um herauszufinden, welche der schnell entwickelten Features oder Produkte überhaupt bei den Kund:innen ankommen. UX war immer schon wichtig, aber durch den Innovationsdruck wächst der Bedarf – Produkte müssen schneller entstehen, aber deren Resonanz ist nicht einfacher geworden. Diese Fachleute werden entscheidend sein, damit bei der Vielzahl an neuen Funktionen nicht das Ziel aus den Augen verloren wird (Produktnutzen, Kundenzufriedenheit).

Galen Low: Das überzeugt mich sehr. Auch intern sind die Nutzer:innen eurer digitalen Tools die Mitarbeitenden selbst. Viele Unternehmen ignorieren UX für interne Tools völlig; dabei ist Nutzerakzeptanz ein Schlüssel für erfolgreiche KI-Transformation. Schön, dass bei euch nicht das bloße Fertigstellen im Fokus steht, sondern das echte Anwendererlebnis und die nachhaltige Adoption.

Michael Domanic: Genau.

Galen Low: Da könnten wir jetzt ewig weiterreden – ich packe einen Link zu deinem Artikel mit in die Shownotes! Vielleicht sprechen wir ein anderes Mal ausführlicher über Einzelaspekte.

Michael Domanic: Ja, gerne. Für dein Publikum ist sicher das UX-Thema dabei sehr spannend, aber auch: Macht euch bereit für die „Schloppokalypse“ – bis Ende 2026 rechne ich mit einem massiven Rückgang bei der Nutzung sozialer Medien, weil die Leute genug vom minderwertigen/unklaren KI-Content haben werden. Auch hier ist UX gefragt: Social-Media-Firmen müssen sich überlegen, wie sie ihren Nutzer:innen ein gutes Erlebnis bieten wollen. Wir alle wollen diese „Schloppo-Kalypse“ verhindern, aber sie kommt wohl.

Galen Low: Wir überlasten neue Kanäle unglaublich schnell. Mein E-Mail-Postfach ist praktisch nutzlos, fast nur noch Spam. Mal sehen, wie wir neue Wege finden oder uns anpassen.

Michael Domanic: Absolut.

Galen Low: Michael, das war großartig! Möchtest du mir zum Abschluss noch eine Frage stellen?

Michael Domanic: Was sind deine Prognosen zu KI im Jahr 2026?

Galen Low: Ganz grob und eher optimistisch: Ich denke, viele Mythen und Angstmacherei werden sich auflösen. Menschen nutzen KI mehr, erkennen, wofür sie geeignet ist – und was nicht. In Hype Cycle 3.0 ist KI dann schlicht nicht mehr das große Schreckgespenst. Technik ist weder gut noch böse, aber weniger polemische Stimmen werden die Diskussion bestimmen, auch wenn bestimmt noch „Schlopp“ dazukommt. Diese irrationalen Ängste werden abnehmen.

Michael Domanic: Interessant. Also lesen wir dann keine „Doomer“ mehr wie Gary Marcus?

Galen Low: Bestimmt gibt es sie noch – aber hoffentlich weniger. Michael, danke! Wo erfährt man mehr über dich und UserTesting?

Michael Domanic: Folge mir gerne auf LinkedIn – dort gibt es regelmäßig Insights zu KI von mir. Und falls du Feedback für deine KI-Transformation oder andere Projekte brauchst: Schau bei UserTesting vorbei. Egal ob für Programme, Produkte oder – im Scherz – „Schlopp“.

Galen Low: Tolle Beispiele! Danke nochmal, Michael.

Michael Domanic: Danke, Galen. Hat Spaß gemacht.

Galen Low: Das war's für diese Folge vom The Digital Project Manager Podcast. Wenn dir das Gespräch gefallen hat, abonniere uns gern überall, wo es Podcasts gibt. Und für noch mehr praxisnahe Tipps und Fallstudien schau auf thedigitalprojectmanager.com vorbei. Bis zum nächsten Mal! Danke fürs Zuhören.