Ertrinkt das Ideenmanagement demnächst in KI-generierten Vorschlägen?

KI kann helfen, Ideen zu realen und konkreten Verbesserungspotenzialen konkreter, substanzhaltiger oder auch verständlicher zu machen. Doch kein Licht ohne Schatten: Mit KI können auch Vorschläge „auf Masse“ generiert werden, die gar nichts mit konkreten und realen Gegebenheiten des jeweiligen Unternehmens zu tun haben. Als erste umfassende Benchmark-Studie zur Nutzung von KI im Ideenmanagement wird der Kennzahlenvergleich Ideenmanagement 2025 aufzeigen, wie groß das Risiko einer bedrohlichen Flut tatsächlich eingeschätzt wird. Vorab finden Sie hier einige Tipps zum Umgang mit KI-generierten Vorschlägen.

Es gibt viele Möglichkeiten, wie der Einsatz von KI die Eingabe von Ideen erleichtern und zu „besseren“ Vorschlägen beitragen kann. Beispiele, deren Erwünschtheit und tatsächliche Nutzung im aktuellen Kennzahlenvergleich Ideenmanagement 2025 untersucht werden, sind:

Formulierungs- und Strukturierungshilfen zur Beschreibung der Idee und ihres Nutzens
Visualisierungshilfen (z.B. Tag Clouds, Mind Maps, Symbol-/Teaser-Bilder)
Kreative Weiterentwicklung der Idee, kreative Lösungsvarianten
Kreative Schwachstellenanalyse der Idee, Pro- und Contra-Argumente
Vollständigkeits-Check (auf konkrete Angaben in Problem- und Lösungsbeschreibungen)
Vernetzung & Kooperation (Hinweise auf potentiell hilfreiche Personen, Mentoren, Co-Einreicher)

Diese Möglichkeiten sind für alle Beteiligten von Vorteil, nicht nur für gelegentliche Einreicher oder für Mitarbeiter mit geringer sprachlicher Ausdrucksfähigkeit.

Doch gleichzeitig besteht auch die Möglichkeit, von einer KI Vorschläge generieren zu lassen, denen kein echtes eigenes Anliegen des Einreichers zugrunde liegt und die keinen Bezug zu konkreten und realen Gegebenheiten des jeweiligen Unternehmens haben. Solche Vorschläge gab es zwar schon immer („wir sollten Solaranlagen auf den Hallendächern montieren“), doch mit Hilfe von KI ist es leichter geworden, solche allgemeinen „Verbesserungen“ in größerer Anzahl produzieren zu lassen.

Außerdem führt die Nutzung von KI oft dazu, dass die Texte sehr lang sind und es viel Zeit kostet, die eigentliche Idee oder Lösung zu erkennen. Selbst wenn aufgrund der Betriebsvereinbarungen, in denen ein konkreter Lösungsweg verlangt wird, solche Vorschläge einfach abgelehnt werden können, erzeugt die Bearbeitung von generischen und unspezifischen Ideen hohen Aufwand und belastet den Workflow unnötig.

Ergeht es also dem Ideenmanagement bald wie dem Zauberlehrling in Goethes gleichnamiger Ballade?

„Immer neue Güsse

Bringt er schnell herein,

Ach! und hundert Flüsse

Stürzen auf mich ein.

…

Soll das Management ersaufen?

Seh’ ich über jede Schwelle

Doch schon Vorschlagsströme laufen.“

Anders als der Zauberlehrling muss das Ideenmanagement nicht auf die Rückkehr eines Hexenmeisters bangen. Es liegt in seinem Einflussbereich, nicht nur zu kommunizieren, dass und welche Ideen gewollt sind, sondern ebenso, welche Ideen nicht gewollt sind. Falls Fehlentwicklungen (wie die einer zunehmenden Anzahl KI-generierter unspezifischer Ideen) erkennbar werden, ist das Ideenmanagement gefordert, dem mit entsprechenden Kommunikations-, Sensibilisierungs- oder Qualifizierungsaktionen entgegenzuwirken. Auch bei Kampagnen sollten die Informationen nicht nur das Kampagnenthema beschreiben, sondern auch Klarheit schaffen, welche Ideen nicht mehr benötigt werden.

Weitere Maßnahmen kann sich das Ideenmanagement von einer KI vorschlagen lassen. Das bedeutet zwar, dass man die Geister, die man rief, nicht nur nicht wieder loswird, sondern sich eher noch mehr in ihre Hände begibt, also den Teufel mit dem Beelzebub austreibt (um in der Gedankenwelt des Zauberlehrlings zu bleiben), doch sei‘s drum: Nachfolgend finden Sie die Tipps von ChatGPT.

Übrigens: Die Option eines auch von ChatGPT vorgeschlagenen automatischen „Filters auf Allgemeinplatz-Vorschläge (auf Masse generierte KI-Vorschläge)“ wird ebenfalls im Kennzahlenvergleich Ideenmanagement 2025 untersucht. Das Ausmaß, in dem das gewünscht oder bereits realisiert ist, gibt Aufschluss darüber, wie bedeutsam das Risiko in der Praxis tatsächlich eingeschätzt wird, vermehrt auf Masse generierte KI-Vorschläge zu erhalten.

ChatGPT zur „Vermeidung von generischen KI-Vorschlägen“

>> Erstelle einen Prompt für folgende Aufgabe: Im Ideenmanagement (Vorschlagswesen) werden immer mehr Vorschläge eingereicht, die der Mitarbeiter mit Hilfe von KI generiert. Diese Ideen sind meistens grundsätzlich sinnvoll, haben aber keinen konkreten Bezug zu einer spezifischen Situation im jeweiligen Unternehmen. Was kann ein Ideenmanager tun, um die Belastung durch solche Vorschläge zu verringern?

Hier ist ein klar formulierter Prompt, den du z. B. in einem KI-Tool verwenden kannst, um genau zu deiner Fragestellung passende, praxistaugliche Antworten zu erhalten:

Prompt-Vorschlag: „Ich arbeite im Ideenmanagement/Vorschlagswesen eines Unternehmens. In letzter Zeit werden zunehmend viele Ideen eingereicht, die offensichtlich mit Unterstützung von KI-Tools generiert wurden. Diese Vorschläge sind meist nicht falsch oder unsinnig, aber sie haben keinen konkreten Bezug zu unseren realen Unternehmensprozessen, Rahmenbedingungen oder bestehenden Problemen. Dadurch entstehen hoher Prüfaufwand, geringe Umsetzbarkeit und unnötige Belastung für das Ideenmanagement.

Bitte analysiere dieses Problem und entwickle konkrete, praxistaugliche Maßnahmen, wie ein Ideenmanager die Belastung durch solche KI-generierten, kontextlosen Vorschläge reduzieren kann. Berücksichtige organisatorische, kommunikative, technische und prozessuale Ansätze. Gib bevorzugt Maßnahmen an, die ohne zusätzlichen großen Ressourceneinsatz funktionieren. Falls sinnvoll, mache Vorschläge, wie Einreicher zu besserem, kontextbezogenem Input geführt werden können (z. B. durch Fragetechniken, Formulare, Entscheidungshilfen oder Richtlinien). Formuliere deine Empfehlungen klar, nachvollziehbar und sofort anwendbar.“
Wenn du möchtest, kann ich dir den Prompt auch noch kürzer, länger, strukturierter oder speziell für ChatGPT/Claude/Midjourney optimiert ausformulieren.

>> Wende nun diesen Prompt an.

Gerne — hier ist die „Ausarbeitung des Prompts“, also die konkrete Analyse und ein Maßnahmenkatalog für Ideenmanager*innen.

Analyse des Problems: Immer mehr Mitarbeitende nutzen KI-Tools, um Ideen zu generieren. Dadurch steigen die „Menge“, aber nicht die „Qualität“ der Vorschläge. Typische Effekte:

Vorschläge sind „generisch“, nicht betriebsspezifisch.
Ideen wirken „copy-paste-artig“ ohne Bezug zu Prozessen, Abteilungen, Problemen oder vorhandenen Lösungen.
Das Ideenmanagement muss viele Vorschläge prüfen, die kaum Mehrwert bieten.
Die Motivation der Ideenprüfer sinkt, der Aufwand steigt.
Die Einreicher glauben dennoch, sie hätten „gute Ideen“ geliefert.
Pflichtfelder mit konkretem Unternehmensbezug, z. B.:

Die zentrale Herausforderung: „Wie steuert man die Qualität, ohne Innovation zu blockieren?“

Maßnahmen, um die Belastung zu reduzieren:

1. Einreichprozess anpassen: Qualität vor Quantität

- Pflichtfelder mit konkretem Unternehmensbezug, z. B.:

„Welches konkrete Problem im Unternehmen soll diese Idee lösen?“
„Wo tritt dieses Problem auf (Abteilung/Prozess)?“
„Wie wird das Problem aktuell gelöst?“
„Welche Personen/Teams wären betroffen?“
„Welche Informationen haben Sie selbst erhoben?“
„Worin unterscheidet sich dieser Vorschlag von einer allgemein formulierten KI-Idee?

- „Beispielhafte Angaben“ beilegen, damit klar ist, was erwartet wird.

- „KI-Check-Fragen“:

„Welche Informationen haben Sie selbst erhoben?“
„Worin unterscheidet sich dieser Vorschlag von einer allgemein formulierten KI-Idee?“

Diese Art von Fragen „zwingen“ zu echtem Kontextwissen, das KI-Texte allein nicht erzeugen.

2. Mindestanforderungen definieren und kommunizieren

Klare Regeln helfen enorm. Beispielsweise:

„Ideen ohne klaren Unternehmensbezug werden nicht bewertet.“
„Vorschläge müssen ein konkretes Ist-Problem und messbare Vorteile beinhalten.“
„Allgemeine Digitalisierungs- oder Organisationsratschläge ohne Bezug zu bestehenden Prozessen werden abgelehnt.“

Das schafft Klarheit und reduziert Diskussionen.

3. Automatische Vorprüfung (Pre-Check) integrieren
Ein leichter, aber effektiver Prozessschritt:

Einführung eines „Vorfilters“, der nur vollständige, problembezogene Vorschläge akzeptiert.
Fehlende Angaben → automatische Rücksendung („Bitte konkretisieren Sie Punkt X und Y“).
Templates oder Checklisten helfen, Wiederholungsschleifen zu reduzieren.

Dies kann auch durch einfache Tools oder Formulare umgesetzt werden – kein KI-Einsatz zwingend nötig.

4. Einreicher durch Anleitung zu besseren Ideen führen
Viele nutzen KI, weil sie nicht wissen, wie man gute Vorschläge formuliert. Hilfreich:
- Kurzes 1-Seiten-Dokument“ „Wie schreibe ich eine gute Idee?“
- „Mini-Leitfaden“ im Formular:
Beispiele für gute und schlechte Ideen (anonymisiert)
Tipps zur sinnvollen KI-Nutzung, z.B.:

Problem
Ursache
Lösung
Nutzen
Machbarkeit

- Beispiele für gute und schlechte Ideen (anonymisiert)
- Tipps zur sinnvollen KI-Nutzung, z.B.:
„So prompten Sie KI, um *konkrete* Ideen zu generieren: Stellen Sie die Unternehmenssituation detailliert dar.“

Ziel ist: KI nutzen ja — aber richtig.

5. Priorisierungsmechanismen verschärfen
Wenn zu viele Ideen eingehen, hilft eine strukturierte Priorisierung:

„Problemrelevanz“: Betrifft die Idee tatsächlich ein reales Problem?
„Betroffenheit“: Ist ein relevanter Unternehmensbereich involviert?
„Nutzenpotenzial“: Kann die Idee überhaupt messbare Verbesserung bringen?
„Umsetzbarkeit“: Ist sie realistisch und durchführbar?

Generische KI-Ideen fallen so automatisch nach hinten.

6. Feedbackkultur stärken
Viele generische Vorschläge entstehen, weil Mitarbeitende nicht wissen, dass sie damit Mehraufwand erzeugen. Vorschlag:
- Kurzes Feedback an Einreicher:

Warum der Vorschlag nicht qualitätskonform ist
Wie man ihn verbessern könnte
Hinweis auf Leitfäden oder Schulungen

Erfahrung zeigt: Schon wenige solcher Rückmeldungen verändern den Einreichstil nachhaltig.

7. Thematische Kampagnen statt offene Ideensammlungen
Statt „einfach Ideen einreichen“: „Problemfokussierte Kampagnen“ starten (z. B. „Verbesserungen im Wareneingang“ oder „Energieeffizienz in Gebäude A“). Vorteile:

KI-Ideen passen nicht ohne Weiteres.
Mitarbeitende müssen echte Prozesskenntnisse einbringen.
Die Ideenqualität steigt deutlich.

8. Rolle des Ideenmanagers stärken: Moderation statt Ausputzer
Der Ideenmanager muss nicht alle Vorschläge allein bearbeiten. Mögliche Entlastungen:

Fachabteilungen stärker in die Vorbewertung einbeziehen.
Multiplikatoren (z. B. Improvement Coaches) zum ersten Screening nutzen.
Regelmäßige Austauschformate, um zu klären, welche Kategorien von Vorschlägen künftig automatisch abgelehnt werden.

Zusammengefasste Kernmaßnahmen (kurz & sofort umsetzbar):

1. Formular verschärfen → konkrete Pflichtfelder einführen
2. Klare Mindestanforderungen kommunizieren
3. Automatischen Vorfilter einführen
4. Leitfaden & Beispiele für gute Ideen bereitstellen
5. Priorisierungskriterien anpassen
6. Feedbackprozesse kurz & klar gestalten
7. Themenkampagnen statt offener Ideeneinreichung
8. Screening auf mehrere Rollen verteilen

Ergebnis: Weniger „KI-Bullshit-Ideen“, mehr echte Verbesserungsvorschläge und massiv reduzierte Belastung.

>> Fasse diese Ergebnisse in 5 Sätzen zusammen
Viele eingereichte Ideen stammen inzwischen aus KI-Tools, sind jedoch zu allgemein und ohne Bezug zu realen Unternehmensprozessen, was das Ideenmanagement stark belastet. Um die Qualität zu erhöhen, sollten Einreichformulare um verpflichtende, konkrete Angaben zum Problem, Prozess und Nutzen ergänzt werden. Klare Mindestanforderungen, ein kurzer Vorprüfprozess und eine eindeutige Kommunikation helfen, generische KI-Ideen früh auszufiltern. Leitfäden, Beispiele und themenspezifische Kampagnen unterstützen Mitarbeitende dabei, bessere, kontextbezogene Vorschläge zu entwickeln. Durch gezielte Priorisierung und die Einbindung von Fachabteilungen lässt sich die Arbeitslast im Ideenmanagement zusätzlich deutlich reduzieren.

Nutzen Sie Ihre Ergebnisse des „Kennzahlenvergleichs Ideenmanagement 2025“, um mehr zur derzeitigen Rolle und zu zukünftigen Perspektiven von KI im Ideenmanagement zu erfahren!

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