Der „Reiz des Neuen” verfliegt in der Regel in dem Moment, in dem ein Workflow enttäuscht. Das passiert selbst den Besten von uns – tatsächlich betrifft es fast 60 % aller Teams, was deutlich macht, dass herkömmliche Bewertungsmethoden keine Ergebnisse liefern.
Sie benötigen eine Möglichkeit, Risiken frühzeitig zu erkennen, um rechtzeitig handeln zu können. In diesem Leitfaden untersuchen wir, wie Sie Software mit KI bewerten können, um operative Risiken und Hindernisse für die Einführung aufzudecken, bevor Sie sich festlegen. Wir stellen Ihnen ein Framework zur Verfügung, mit dem Sie Tools überprüfen und versteckte Risiken aufdecken können, und erklären Ihnen, wie Sie die Bewertung in ClickUp organisieren können. 🔍
Was bedeutet es, Software mit KI zu bewerten?
Software mit KI zu bewerten bedeutet, KI während des Kaufprozesses als Recherche- und Entscheidungshilfe zu nutzen. Anstatt manuell die Websites, Bewertungen, Dokumentationen und Demos der Anbieter zu durchsuchen, kann Ihr Team KI nutzen, um Optionen konsistent zu vergleichen und die Aussagen der Anbieter frühzeitig auf Herz und Nieren zu prüfen.
Dies ist wichtig, wenn Bewertungen sich über verschiedene Tools und Meinungen erstrecken. KI konsolidiert diese Eingaben in einer einzigen Ansicht und hebt Lücken oder Unstimmigkeiten hervor, die bei einer manuellen Überprüfung leicht übersehen werden können. Außerdem verfeinert sie die spezifischen Fragen zu KI und allgemeinen Softwarefunktionen, um eine klare Antwort vom Anbieter zu erhalten.
Der Unterschied wird deutlicher, wenn man die traditionelle Softwarebewertung mit einem KI-gestützten Ansatz vergleicht.
Traditionelle Softwarebewertung vs. KI-gestützte Bewertung
Bei herkömmlichen Softwarebewertungen müssen Sie oft aus verstreuten Anbieteseiten und widersprüchlichen Bewertungen eine Auswahlliste zusammenstellen. Am Ende kommen Sie immer wieder auf die gleichen grundlegenden Fragen zurück und überprüfen Details erneut, gerade wenn Sie versuchen, eine Entscheidung zu treffen.
Aus diesem Grund ändern 83 % der Käufer ihre ursprüngliche Liste der Anbieter im Laufe des Prozesses – ein deutliches Zeichen dafür, wie unsicher Ihre frühen Entscheidungen sein können, wenn Ihre Informationen fragmentiert sind. Sie können diese Nacharbeit vermeiden, indem Sie KI einsetzen, um Informationen im Voraus zu synthetisieren und sicherzustellen, dass Sie von Anfang an für jedes Tool die gleichen strengen Kriterien anwenden.
| Traditionelle Bewertung | KI-gestützte Bewertung |
|---|---|
| Vergleichen Sie Features über Registerkarten und Tabellen hinweg | Erstellen Sie mit einer einzigen Eingabe direkte Vergleiche. |
| Bewertungen einzeln lesen | Zusammenfassung von Stimmungen und wiederkehrenden Themen aus verschiedenen Quellen |
| RFP-Fragen manuell erstellen | Erstellen von Fragebögen für Anbieter auf der Grundlage definierter Kriterien |
| Warten auf Verkaufsgespräche, um Grundlagen zu klären | Direkte Abfrage öffentlicher Dokumentationen und Wissensdatenbanken |
Mit dieser Unterscheidung im Hinterkopf lässt sich leichter erkennen, wo KI während des gesamten Bewertungszyklus den größten Einfluss hat.
Wo KI in den Bewertungszyklus passt
/AI ist besonders nützlich bei der Suche, dem Vergleich und der Validierung, wenn die Eingaben umfangreich und leicht falsch zu interpretieren sind. Sie ist besonders nützlich bei der Suche und dem Vergleich, wenn Sie sich durch große Datenmengen arbeiten und versuchen, Ihre ersten Annahmen auf Herz und Nieren zu prüfen.
Zunächst hilft KI dabei, Problemstellungen und Bewertungskriterien zu klären. Später übernimmt sie die Rolle eines Strategen, der Ergebnisse konsolidiert und Entscheidungen an die Stakeholder kommuniziert.
KI eignet sich am besten als erste Syntheseebene. Endgültige Entscheidungen erfordern weiterhin die Überprüfung kritischer Angaben in Dokumentationen, Verträgen und Testversionen.
📮 ClickUp Insight: 88 % der Befragten unserer Umfrage nutzen KI für ihre persönlichen Aufgaben, doch über 50 % scheuen sich, sie bei der Arbeit einzusetzen. Die drei größten Hindernisse? Mangelnde nahtlose Integration, Wissenslücken oder Sicherheitsbedenken. Aber was wäre, wenn KI in Ihren Workspace integriert und bereits sicher wäre? ClickUp Brain, der integrierte KI-Assistent von ClickUp, macht dies möglich. Er versteht Eingaben in einfacher Sprache und löst damit alle drei Bedenken hinsichtlich der Einführung von KI, während er Ihren Chat, Ihre Aufgaben, Dokumente und Ihr Wissen im gesamten Workspace miteinander verbindet. Finden Sie Antworten und Erkenntnisse mit einem einzigen Klick!
Warum KI für die Softwarebewertung einsetzen?
KI reduziert den Forschungsaufwand und wendet einen einheitlichen Maßstab auf alle tools an, wodurch Bewertungen leichter zu vergleichen und zu verteidigen sind. Die Auswirkungen zeigen sich in einigen praktischen Aspekten:
- Geschwindigkeit: Komprimieren Sie tagelange oder wochenlange manuelle Recherchen, indem Sie mehrere Quellen parallel abfragen.
- Umfang: Entdecken Sie weniger bekannte Tools und Frühwarnzeichen, die bei manuellen Überprüfungen leicht übersehen werden können.
- Konsistenz: Bewerten Sie jede Option anhand derselben Kriterien, anstatt die Standards während des Prozesses zu ändern.
- Dokumentation: Erstellen Sie übersichtliche Zusammenfassungen und Vergleichsansichten, die Stakeholder überprüfen und hinterfragen können.
🔍 Wussten Sie schon? Der Wechsel von Chatbots zu KI-Agenten (Systeme, die mehrstufige Aufgaben planen und ausführen können) soll die Effizienz bei der Beschaffung und Software um 25 % bis 40 % steigern .
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Warum die Bewertung von KI-Software neue Fragen erfordert
Wenn Sie KI-gesteuerte Tools prüfen, geben herkömmliche Features und Checklisten nur einen Teil der Wahrheit wieder. Standardkriterien konzentrieren sich in der Regel darauf, was ein Tool leistet, aber KI bringt Variabilität und Risiken mit sich, die mit Legacy-Frameworks nicht erfasst werden können.
Dadurch ändern sich die Fragen, die Sie priorisieren müssen:
- Modelltransparenz: Verstehen Sie, wie Ergebnisse generiert werden, wenn die Sichtbarkeit des Denkprozesses nicht vollständig ist.
- Datenverarbeitung: Klären Sie, wie Unternehmensdaten gespeichert, wiederverwendet oder für Schulungszwecke genutzt werden.
- Ausgabevariabilität: Testen Sie die Konsistenz, wenn dieselbe Eingabe unterschiedliche Ergebnisse liefert.
- Schnelle Iteration: Berücksichtigen Sie Verhaltensänderungen zwischen Demos, Testversionen und dem Einsatz in der Produktion.
- Integrationsgrad: Vergewissern Sie sich, dass die KI-Funktionen echte Workflows unterstützen und nicht nur isolierte Features.
Einfach ausgedrückt: Die Bewertung von KI-Software basiert weniger auf oberflächlichen Überprüfungen als vielmehr auf Fragen zu Verhalten, Kontrolle und langfristiger Eignung.
13 Fragen, die Sie bei der Bewertung von KI-Software stellen sollten
Verwenden Sie diese Fragen als gemeinsamen Fragebogen für KI-Anbieter, damit Sie die Antworten direkt miteinander vergleichen können und nicht erst nach der Einführung.
| Zu stellende Frage | Wie eine überzeugende Antwort klingt |
|---|---|
| 1) Auf welche Daten greift die KI zu und wo befinden sich diese? | „Hier sind die Daten, auf die wir zugreifen, wo wir sie speichern (Regionsoptionen), wie wir sie verschlüsseln und wie lange wir sie aufbewahren. “ |
| 2) Werden unsere Daten jetzt oder später für Schulungszwecke verwendet? | „Standardmäßig nein. Die Schulung ist nur auf Wunsch verfügbar, was auch im Vertrag/in der DPA festgehalten ist.“ |
| 3) Wer beim Anbieter hat Zugriff auf unsere Daten? | „Der Zugriff ist rollenbasiert, wird überprüft und ist auf bestimmte Funktionen beschränkt. So protokollieren und überprüfen wir den Zugriff. “ |
| 4) Welche Modelle unterstützen das Feature und ändern sich Versionen unbemerkt? | „Dies sind die von uns verwendeten Modelle, wie wir sie in Versionen veröffentlichen und wie wir Sie benachrichtigen, wenn sich das Verhalten ändert. “ |
| 5) Was passiert, wenn die KI unsicher ist? | „Wir erkennen Vertrauenssignale, bitten um Klarstellung oder ziehen uns sicher zurück, anstatt zu raten. “ |
| 6) Wenn wir denselben Befehl zweimal ausführen, können wir dann dasselbe Ergebnis erwarten? | „Hier erfahren Sie, was deterministisch und was variabel ist und wie Sie bei Bedarf für Konsistenz sorgen können. “ |
| 7) Was sind die tatsächlichen Limite des Kontexts? | „Dies sind die praktischen Limite (Größe des Dokuments/Historie-Tiefe). Hier erfahren Sie, was wir zu erledigen haben, wenn der Kontext abgeschnitten wird. “ |
| 8) Können wir nachvollziehen, warum die KI eine Empfehlung ausgesprochen oder eine Maßnahme ergriffen hat? | „Sie können Eingaben, Ausgaben und eine Nachverfolgung der Gründe, warum X empfohlen wurde, überprüfen. Aktionen verfügen über einen Prüfpfad. “ |
| 9) Welche Genehmigungen sind erforderlich, bevor sie aktiv wird? | „Risikoreiche Maßnahmen müssen überprüft werden, Genehmigungen können nach Rollen vergeben werden, und es gibt einen Eskalationspfad. “ |
| 10) Wie anpassbar ist dies für verschiedene Teams und Rollen? | „Sie können Eingabeaufforderungen/Vorlagen standardisieren, festlegen, wer sie ändern darf, und die Ergebnisse an die jeweilige Rolle anpassen. “ |
| 11) Lässt sich die Software in reale Workflows integrieren oder nur „verbinden“? | „Wir unterstützen bidirektionale Synchronisierung und echte Auslöser/Aktionen. Hier finden Sie Informationen zur Fehlerbehandlung und wie wir diese überwachen. “ |
| 12) Was funktioniert nicht mehr und was können wir exportieren, wenn wir ein Downgrade durchführen oder kündigen? | „Hier erfahren Sie genau, was Sie behalten, was Sie exportieren können und wie wir Daten auf Anfrage löschen. “ |
| 13) Wie überwachen Sie die Qualität im Laufe der Zeit? | „Wir führen die Nachverfolgung von Abweichungen und Incidents durch, führen Bewertungen durch, veröffentlichen Versionshinweise und verfügen über einen klaren Eskalations- und Supportprozess. “ |
💡 Profi-Tipp: Zentralisieren Sie die Antworten auf diese Fragen in einem gemeinsamen Fragebogen für KI-Anbieter, um Muster und Kompromisse zu erkennen. Ihr Team kann diese bei allen Bewertungen wiederverwenden, anstatt jedes Mal von vorne zu beginnen, was das Workflow-Management verbessert.
ClickUp-Fragebogenvorlage-Dashboard mit einer KI-Zusammenfassung, Verteilung der Aufgaben, Kanaleffektivität und Aufschlüsselung der Antworten.
Mit der ClickUp-Fragebogen-Vorlage können Sie Ihrem Team einen einzigen, strukturierten Ort bieten, an dem die Antworten der Anbieter erfasst und die Tools nebeneinander verglichen werden können. Außerdem können Sie Felder anpassen und Eigentümer zuweisen, sodass Sie dasselbe Framework für zukünftige Anschaffungen wiederverwenden können, ohne Ihren Prozess von Grund auf neu aufbauen zu müssen.
Schritt für Schritt: Wie man Software mit KI bewertet
Die folgenden Phasen zeigen, wie Ihr Team KI einsetzen kann, um die Softwarebewertung zu strukturieren, sodass Entscheidungen nachvollziehbar bleiben und später leicht überprüft werden können.
Phase 1: Definieren Sie Ihre Softwareanforderungen mit KI (Problembewusstsein)
Die meisten Bewertungen scheitern, bevor Sie überhaupt eine Demo gesehen haben. Das ist eine häufige Falle: Sie stürzen sich direkt in Vergleiche, ohne sich zuvor über das Problem zu einigen, das Sie eigentlich lösen wollen. KI ist hier besonders nützlich, da sie frühzeitig Klarheit schafft.
Stellen Sie sich beispielsweise vor, Sie arbeiten in einer Marketingagentur und suchen nach einem Tool für Projektmanagement mit einem vagen Ziel, wie z. B. einer besseren Zusammenarbeit. KI hilft Ihnen dabei, diese Absicht einzugrenzen, indem sie Sie nach Einzelheiten zu Ihren Workflows, Ihrer Teamgröße und Ihrem bestehenden Tech-Stack fragt und so vage Ideen in konkrete Anforderungen umwandelt.
Versuchen Sie, KI zu nutzen, um Fragen wie die folgenden zu untersuchen:
- Mit welchen konkreten Engpässen hat mein Team derzeit zu kämpfen?
- Welche Features sind für unsere Branche „unverzichtbar“ und welche „nice-to-have“?
- Auf welche Tools verlassen sich Teams unserer Größe in der Regel für diese Aufgabe?
- Welcher Bereich des Budgets ist für diese Anforderungen realistisch?
Wenn diese Antworten ihre Form annehmen, ist es weniger wahrscheinlich, dass Sie beeindruckenden Features hinterherjagen, die nicht Ihren tatsächlichen Bedürfnissen entsprechen. All dies können Sie in ClickUp Docs festhalten, wo Anforderungen als gemeinsame Referenz statt als einmalige Checkliste gespeichert werden.
Mit jedem neuen Input entwickelt sich das Dokument weiter:
- Die Bedenken der Stakeholder werden zu expliziten Einschränkungen.
- Neu identifizierte Softwarekategorien werden erfasst, bevor Vergleiche beginnen.
Da sich die Dokumente im selben Workspace wie die Bewertungsaufgaben befinden, bleibt der Kontext erhalten. Wenn Sie in die Recherche- oder Demo-Phase übergehen, können Sie Ihre Aktivitäten direkt mit den bereits validierten Anforderungen verknüpfen.
📌 Ergebnis: Der Bewertungsprozess ist klar definiert, sodass der nächste Schritt viel gezielter erfolgen kann.
Phase 2: Entdecken Sie Softwareoptionen mit KI (Lösungsbewusstsein)
Sobald die Einstellungen festgelegt sind, ändert sich das Problem. Der Fokus der Frage verlagert sich von was wir brauchen zu was realistisch passt. Auch die Bewertung verlangsamt sich hier, während die Suche erweitert und die Optionen miteinander verwischt werden.
KI verhindert diese Ausuferung, indem sie Optionen direkt Kriterien wie Branche, Größe des Teams, Budgetbereich und Kern-Workflows zuordnet, bevor sie tiefer in die Materie einsteigt.
In dieser Phase könnten Ihre Eingabeaufforderungen etwa wie folgt aussehen:
- Welche Softwaretools entsprechen diesen Anforderungen?
- Was sind glaubwürdige Alternativen zu [Tool-Name] für ein Team unserer Größe?
- Welche Tools eignen sich für Agenturen und welche für Teams von Unternehmen?
- Welche Optionen können das Wachstum ohne größere Nacharbeiten unterstützen?
Um den Überblick zu behalten, können Sie jeden Kandidaten als eigenes Element in ClickUp Aufgaben verfolgen. Jedes Tool erhält eine eigene Aufgabe mit einem Eigentümers, Links zu Recherchen, Notizen aus KI-Ausgaben und klaren nächsten Schritten. Wenn Optionen weiterverfolgt oder verworfen werden, wird die Liste an einer Stelle aktualisiert, ohne dass der Kontext in verschiedenen Unterhaltungen nachverfolgt werden muss.
📌 Ergebnis: Das Ergebnis ist eine eingegrenzte Auswahlliste mit geeigneten Optionen, die jeweils ihre eigene Eigentümerschaft und ihre eigene Geschichte haben und für einen viel tiefergehenden Vergleich bereit sind.
Phase 3: Vergleich von Features und Preisen mit KI (Überlegungsphase)
Auswahllisten schaffen ein neues Problem: Vergleichsmüdigkeit. Die Features sind nicht klar aufeinander abgestimmt, die Preisstufen verschleiern Einschränkungen und die Anbieterkategorien stimmen nicht mit der Arbeitsweise der Teams überein.
Sie können KI nutzen, um Unterschiede zwischen Tools zu normalisieren, indem Sie Features ihren jeweiligen Anforderungen zuordnen, Preisstufen in einfachen Worten zusammenfassen und Einschränkungen aufzeigen, die nur in großem Maßstab auftreten. So werden Probleme wie begrenzte Automatisierungen oder Add-On-Kosten sichtbar, was Ihnen Zeit spart.
An dieser Stelle sollten Sie sich folgende Fragen stellen:
- Welche Features sind in den einzelnen Preisstufen enthalten?
- Wo liegen die Limite von kostenlosen oder Einstiegsplänen?
- Welche Funktionen kosten extra oder lassen sich nur schlecht skalieren?
- Wo überschneiden sich Tools und wo unterscheiden sie sich in wesentlichen Punkten?
Sobald diese Informationen vorliegen, erstellen Sie in ClickUp Dokumente Vergleichstabellen, die sich an den ursprünglichen Anforderungen orientieren und nicht an den Marketingkategorien der Anbieter.
Mit ClickUp Brain können Sie direkt aus dem Vergleich prägnante Zusammenfassungen der Vor- und Nachteile erstellen. So bleibt die Interpretation an das Ausgangsmaterial gebunden und es kommt nicht zu Abweichungen in separaten Notizen oder Unterhaltungen.
📌 Ergebnis: Ihre Entscheidungen basieren auf dokumentierten Kompromissen und nicht auf Bauchgefühl. Es wird einfacher, genau zu sagen, warum eine Option besser ist als eine andere, da die Begründung zusammen mit dem Vergleich selbst festgehalten wird.
Phase 4: Bewertung der Integrationen und der Eignung für den Workflow mit KI
Zwei Tools können auf dem Papier ähnlich erscheinen, sich jedoch in Ihrer bestehenden Umgebung sehr unterschiedlich verhalten. Daher ist es entscheidend zu bestimmen, ob das neue Tool die Arbeit vereinfacht oder eine zusätzliche Belastung darstellt.
KI ordnet jedes in die engere Wahl genommene Tool Ihrem aktuellen Setup zu. Anstatt nur zu fragen, welche Integrationen es gibt, können Sie den tatsächlichen Arbeitsablauf auf Herz und Nieren prüfen. Was passiert beispielsweise, wenn ein Lead in Ihr CRM gelangt oder ein Support-Ticket eingeht?
Fragen in dieser Phase lauten etwa wie folgt:
- Was funktioniert nicht mehr, wenn dieses Tool mit unseren bestehenden Systemen interagiert?
- Welche Übergaben erfordern menschliches Eingreifen?
- Wo versagen Automatisierungen stillschweigend oder führen nur eine Synchronisierung in eine Richtung durch?
- Reduziert dieses Tool den Koordinationsaufwand oder verteilt es ihn neu?
Es werden Probleme wie fehlende Auslöser oder Integrationen hervorgehoben, die zwar fertiggestellt sind, aber dennoch zu Ausfällen führen. ClickUp ist in diesem Fall eine gute Wahl, da Integrationen und Automatisierung innerhalb desselben Systems funktionieren.
ClickUp Integrations verbindet über 1.000 Tools, darunter Slack, HubSpot und GitHub, um die Sichtbarkeit zu erhöhen. Außerdem unterstützt es das Erstellen von Aufgaben, das Aktualisieren von Status, das Weiterleiten von Arbeiten und das Auslösen von Follow-ups innerhalb des Arbeitsbereichs, in dem die Ausführung bereits stattfindet.
Mit ClickUp Automatisierungen können Sie überprüfen, ob Routineübergänge ohne Aufsicht konsistent ablaufen. Sie können die Verknüpfung externer Tools überspringen und das Verhalten einmalig definieren, sodass es für alle Bereiche, Listen und Workflows gilt.
📌 Ergebnis: Am Ende dieser Phase wird der Unterschied deutlicher.
- Einige Tools haben weitreichende Verbindungen, erfordern aber dennoch die Koordination der Arbeit durch Menschen.
- Andere integrieren diese Koordination in den Workflow selbst.
Dieses Verständnis überwiegt in der Regel die Gleichheit der Features, wenn die endgültige Entscheidung getroffen wird.
Phase 5: Validierung der praktischen Anwendung mit KI (Entscheidungsphase)
Heutzutage hängt die Entscheidung selten von fehlenden Features oder unklaren Preisen ab. Schwieriger zu beantworten ist die Frage, ob das Tool auch dann noch funktioniert, wenn der Reiz des Neuen nachlässt und es tatsächlich zum Einsatz kommt.
KI ist hier eher als Mustererkennungsinstrument denn als Forscher nützlich. KI kann wiederkehrende Themen aus den von Ihnen bereitgestellten Bewertungsquellen (G2, Dokumentation, Foren) zusammenfassen und Ihnen dann dabei helfen, zu testen, ob Probleme je nach Größe des Teams oder Anwendungsfall auftreten.
Häufige Fragen in dieser Phase sind:
- Welche Probleme werden nach den ersten Monaten gemeldet?
- Welche Workflows bereiten bei steigender Nutzung Probleme?
- Welche Themen wiederholen sich auf Bewertungsseiten wie G2 und Reddit?
- Welche Arten von Teams bereuen die Wahl des Tools?
KI kann zwischen Onboarding-Reibungen und strukturellen Limiten unterscheiden oder aufzeigen, ob sich Beschwerden auf bestimmte Team-Größen, Branchen oder Anwendungsfälle konzentrieren. Dieser Kontext hilft bei der Entscheidung, ob es sich um ein beherrschbares Problem oder eine grundlegende Diskrepanz handelt.
Wenn sich Erkenntnisse häufen, können Sie die Daten in ClickUp-Dashboards sichtbar machen und so Risiken, offene Fragen, Bedenken hinsichtlich der Einführung und Muster von Prüfern für die Nachverfolgung an einem Ort verfolgen. Ihre Stakeholder können dieselben Anzeichen sehen: wiederkehrende Beschwerden, Risiken bei der Einführung, Abhängigkeiten und ungelöste Lücken.
📌 Ergebnis: In dieser Phase wird deutlich, wo es wahrscheinlich zu Reibungen kommen wird, wer diese als Erster spüren wird und ob Ihr Unternehmen darauf vorbereitet ist, diese aufzufangen.
Phase 6: Endgültige Entscheidung und Zustimmung mit KI
Mittlerweile ist die Evaluierungsarbeit weitgehend erledigt, aber selbst wenn die richtige Option klar ist, können Entscheidungen noch ausstehen, wenn Ihr Team nicht zeigen kann, wie die Einführung in der Praxis funktionieren wird.
Mit KI können Sie alles bisher Gelernte zu entscheidungsreifen Ergebnissen zusammenfassen. Dazu gehören Zusammenfassungen, in denen die endgültigen Optionen verglichen werden, klare Aussagen zu akzeptierten Kompromissen und Rollout-Pläne, die Reibungspunkte vorwegnehmen.
Von KI können Sie Antworten auf folgende Fragen erwarten:
- Welche Option passt angesichts Alles, was wir gelernt haben, am besten zu unseren Zielen und unserem Budget?
- Welche Kompromisse gehen wir bewusst ein?
- Wie sieht eine realistische Einführung in den ersten 30, 60 oder 90 Tagen aus?
- Wie erklären wir diese Entscheidung der Unternehmensleitung so, dass sie einer genauen Prüfung standhält?
Da ClickUp Brain Zugriff auf den gesamten Bewertungskontext hat – Dokumente, Vergleiche, Aufgaben, Feedback und Risiken –, kann es Zusammenfassungen und Rollout-Checklisten erstellen, sodass keine generischen Bewertungsvorlagen mehr erforderlich sind. Sie können damit Memos für die Geschäftsleitung entwerfen, Onboarding-Pläne erstellen und die Eigentümer auf Metriken für den Erfolg abstimmen, ohne den Kontext in separate Tools exportieren zu müssen.
📌 Ergebnis: Sobald diese Materialien freigegeben werden, ändert sich die Unterhaltung. Ihre Stakeholder überprüfen dieselben Beweise, Annahmen und Risiken an einem Ort. Die Fragen werden zielgerichteter, und die Zustimmung erfolgt in der Regel auf natürlichere Weise.
Was Sie in der Testversion prüfen sollten, damit Sie sich nicht von Demos täuschen lassen
Testen Sie in Testversionen die Workflows, nicht die Features:
- Führen Sie einen realen Workflow von Anfang bis Ende durch (Aufnahme → Übergabe → Genehmigung → Berichterstellung).
- Testen Sie Berechtigungen mit realen Rollen (Administrator, Manager, Mitwirkender, Gast).
- Messen Sie die Zeit des Setups und Fehlerquellen (wo Menschen nicht weiterkommen).
- Ausnahmen erzwingen (Übergabeunterbrechung, fehlendes Feld, verzögerte Genehmigung)
- Fragen Sie: Was funktioniert nicht mehr, wenn Sie die Anzahl der Benutzer, Projekte oder Automatisierungen erhöhen?
Häufige Fehler bei der Bewertung von Software mit KI
KI kann die Softwarebewertung verbessern, aber nur, wenn sie diszipliniert eingesetzt wird. Vermeiden Sie diese Fehler:
- Keine Überprüfung der KI-Ergebnisse: KI kann Features, Preise oder Limite falsch interpretieren, weshalb eine Überprüfung unerlässlich ist.
- Überspringen der Anforderungsphase: Der Vergleich von Tools ohne klare Anforderungen führt dazu, dass Features nachgejagt werden, anstatt Probleme zu lösen.
- Ignorieren der Integrations Tiefe: Angebliche Integrationen führen möglicherweise nur eine Synchronisierung von Daten durch, unterstützen aber nicht das laufende Workflow-Management.
- Vernachlässigung von Fragen zum Datenschutz: Unklare Richtlinien für den Zugriff, den Speicher oder die Wiederverwendung von Daten führen zu nachgelagerten Compliance-Risiken.
- Isolierte Bewertung: Wenn Benutzer frühzeitig ausgeschlossen werden, führt dies später oft zu Reibungsverlusten bei der Einführung.
- KI-Features mit KI-Fähigkeiten verwechseln: Ein nachträglich hinzugefügter Chatbot bietet nicht denselben Wert wie KI, die in zentrale Workflows integriert ist.
Best Practices für die KI-gestützte Softwarebewertung
Die KI-gestützte Softwarebewertung funktioniert am besten, wenn Sie sie systematisch auf alle Entscheidungen anwenden und dabei die folgenden Vorgehensweisen befolgen:
Diese Best Practices lassen sich leicht umsetzen, wenn Sie über eine zentrale Plattform wie ClickUp verfügen, um sie zu verwalten.
- Stellen Sie zunehmend spezifische Fragen: Beginnen Sie mit der Problemdefinition und grenzen Sie die Fragen dann ein, sobald Anforderungen, Einschränkungen und Kompromisse klarer werden.
- Überprüfen Sie KI-Ergebnisse anhand realer Daten: Validieren Sie Features, Preise und Limite anhand der Dokumentation des Anbieters und glaubwürdiger Bewertungsquellen.
- Zentralisieren Sie Notizen, Entscheidungen und Genehmigungen: Speichern Sie Anforderungen, Ergebnisse, Risiken und Freigaben in einem gemeinsamen Workspace, um einen fragmentierten Kontext zu vermeiden.
- Bewerten Sie tools anhand von Workflows: Konzentrieren Sie sich darauf, wie die Arbeit von Anfang bis Ende abläuft, anstatt einzelne Funktionen zu vergleichen.
Verwenden Sie ClickUp, um Software-Entscheidungen zu operationalisieren.
Die Bewertung von Software scheitert nicht, weil Ihnen Informationen fehlen. Sie scheitert, weil Ihre Entscheidungen über Tools, Unterhaltungen und Dokumente verstreut sind, die nicht aufeinander abgestimmt sind.
ClickUp vereint die Bewertung in einem einzigen Workspace, in dem Anforderungen, Recherchen, Vergleiche und Genehmigungen miteinander verbunden bleiben. Sie können Anforderungen in ClickUp Docs dokumentieren, Anbieter als Aufgaben nachverfolgen, Ergebnisse in ClickUp Brain zusammenfassen und der Unternehmensleitung über Dashboards Echtzeit-Sichtbarkeit bieten, ohne eine unübersichtliche Vielzahl von SaaS-Lösungen zu schaffen.
Da die Bewertung parallel zur Ausführung erfolgt, bleibt die Sichtbarkeit der Gründe dafür auch erhalten, wenn sich Ihre Teams verändern oder Tools neu bewertet werden müssen. Was als Kaufprozess beginnt, wird Teil der Entscheidungsfindung in Ihrem Unternehmen.
Wenn Ihr Team bereits KI zur Bewertung von Software einsetzt, hilft ClickUp Ihnen dabei, diese Erkenntnisse in die Tat umzusetzen, ohne dass Sie ein weiteres System verwalten müssen.
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Häufig gestellte Fragen
Ja, wenn es darum geht, Muster, Unstimmigkeiten und fehlende Informationen in vielen Quellen zu erkennen, kann KI bei der Bewertung von Software helfen. Sie kann Features vergleichen, Bewertungen zusammenfassen und die Angaben der Anbieter in großem Umfang auf Herz und Nieren prüfen, was die Bewertung in der frühen und mittleren Phase zuverlässiger macht.
Durch vage Eingabeaufforderungen oder falsche Ergebnisse schleichen sich Verzerrungen ein. Verwenden Sie klar definierte Anforderungen, stellen Sie vergleichende Fragen und überprüfen Sie Behauptungen anhand von Primärquellen wie Dokumentationen und Testversionen.
Nein, KI kann zwar die Auswahl eingrenzen und präzisere Fragen für die Demo vorbereiten, aber sie kann die praktische Anwendung nicht ersetzen. Demos und Testversionen sind nach wie vor notwendig, um Workflows, Benutzerfreundlichkeit und die Akzeptanz im Team unter realen Bedingungen zu testen.
Effektive Teams dokumentieren Software-Entscheidungen, indem sie Anforderungen, Vergleiche und endgültige Begründungen in einem gemeinsamen Workspace zentralisieren. So bleibt der Kontext erhalten und es kommt nicht zu wiederholten Debatten, wenn tools später erneut geprüft werden.
Achten Sie bei der Bewertung von KI-Software-Antworten auf vage Behauptungen, inkonsistente Erklärungen und fehlende Details zum Umgang mit Daten oder zum Modellverhalten.