KI ist kein Selbstzweck, effiziente Prozesse sind die Lösung

Ein Gespräch mit Geschäftsführer Thorsten Loth über Ownership, Datenqualität und Agenten, die aus Prozessabläufen echte Ergebnisse machen.

Wie wird aus Excel, Copy-Paste und Einzeltools ein verlässliches System, das Qualität sichert und Zeit spart? Thorsten Loth, Geschäftsführer der OMfire! GmbH und OMlocal! GmbH, erklärt, warum bei ihm erst Prozesse standardisiert wurden – und erst dann KI als Verstärker einzog. Es geht um Ownership, Datenschutz, einen internen Werkzeugkasten, Agenten statt Junior-Tasks und darum, wie man ohne Hype messbare Effekte erzielt.

Thorsten, wer bist du – und was machen OMfire! und OMlocal!?

Thorsten Loth: Ich bin Geschäftsführer und Inhaber der OMfire! GmbH und OMlocal! GmbH. Als Performance-Marketing-Agentur sind wir auf SEO, SEA, Data Analytics und A/B-Testing spezialisiert. Kurz gesagt: Wir lösen die Probleme unserer Kunden im digitalen Raum.

(Kurze Erklärungen: SEO = Suchmaschinenoptimierung, also Inhalte und Technik so gestalten, dass Seiten bei Google & Co. besser gefunden werden. SEA = Suchmaschinenwerbung, also bezahlte Anzeigen in Suchmaschinen. A/B-Testing = zwei Varianten gegeneinander testen, um die bessere zu finden.)

Ihr habt früh mit Automatisierung begonnen. Warum?

Thorsten Loth: Unser Fokus lag schon immer auf Qualität und Replizierbarkeit. Eine SEO-Analyse muss heute vergleichbar sein, genauso in sechs Monaten oder in einem Jahr. Deshalb haben wir früh SOPs eingeführt – klare Schritte, klare Werkzeuge. Die Arbeit mit Excel und manuellem Copy-Paste ist fehleranfällig. Das bindet unnötig Zeit und gefährdet unsere Standards.

„Erst den Prozess definieren, dann die Schnittstellen bauen – danach KI gezielt einsetzen.“

Wann kam „echte“ KI dazu?

Thorsten Loth: Der erste Schritt war rein regelbasiert: Wenn-Dann-Logiken, Datenbankskripte, feste Workflows. Im nächsten Schritt haben wir KI dort integriert, wo sie einen echten Mehrwert bietet: beim Erkennen von Mustern, der sauberen Aufbereitung von Texten oder mehrsprachigen Übersetzungen. Entscheidend war die Reihenfolge: Erst definieren wir den Prozess, dann schaffen wir Schnittstellen (APIs statt Copy-Paste) und erst danach setzen wir KI gezielt ein. Das ist keine Magie – die KI dient als Beschleuniger für standardisierte Wege.

„Es braucht klare Verantwortlichkeiten – Ownership ist der Schlüssel.“

Transformation braucht Verantwortung. Wer hat den Hut auf?

Thorsten Loth: Es braucht jemanden, der die volle Verantwortung übernimmt. Bei uns lag dieses „Ownership“ bei mir – ausgestattet mit Entscheidungsmacht und dem nötigen Zeitbudget. Ergänzend dazu gibt es in jeder Abteilung eine prozessnahe Person, die operativ am Problem arbeitet und sich nicht nur auf theoretische Konzepte verlässt.

Und die Leitplanken?

Thorsten Loth: Datenschutz und DSGVO standen von Anfang an im Mittelpunkt. Wir trennen strikt zwischen öffentlichen und sensiblen Daten, definieren klare „Do’s & Don’ts“ und setzen auf lokale Modelle – etwa Mistral auf eigenen Servern. Für unkritische, offene Use Cases nutzen wir ergänzend GPT, Claude (Anthropic) und Gemini (Google). Wir wählen das Modell passend zur Aufgabe – das sorgt gleichzeitig für Ausfallsicherheit. (Erklärung: DSGVO = Datenschutz-Grundverordnung. Lokale Modelle = KI läuft auf eigener Infrastruktur, sensible Daten verlassen das Unternehmen nicht.)

Ihr sprecht von einem „Werkzeugkasten“. Was genau ist das?

Thorsten Loth: Anfangs nutzten wir viele kleine Einzellösungen – das brachte zwar Erfolge, war aber unübersichtlich. Heute liegen die Tools zentral auf unserem Server: flankiert von einem internen Wiki mit Anleitungen, Zugangsdaten, Zuständigkeiten und einem Feedbackkanal. Wo externe Tools überlegen sind, verlinken wir diese, statt sie nachzubauen. Im Frontend nutzen die Teams ein schlichtes Chat-Interface („OMfire AI“) mit Tools und Agenten, während im Hintergrund eine Multi-Modell-Architektur arbeitet. Wenn ein Modell besser wird, tauschen wir es im Backend aus, ohne dass die Teams ihre Arbeitsweise ändern müssen. (Kurz erklärt: Agenten = kleine, wiederverwendbare Automationen/Assistenzen mit festgelegten Schritten und Ziel-Output.)

„Prompt-Kopieren ist nicht skalierbar – Standardisierung schlägt Halluzination.“

Prompt-Kopieren vs. Agenten – wo steht ihr?

Thorsten Loth: Reines Kopieren von Prompts ist nicht skalierbar. Wir standardisieren wiederkehrende Schritte als Agenten mit definierten Outputs. Aufgaben wie Wettbewerber-Keyword-Vergleiche, Kampagnen-Übersetzungen oder technische Checks (PageSpeed, strukturierte Daten) dauerten früher Stunden, heute oft nur Minuten. Wir setzen auf weniger Freitext und mehr Standardpfade – das minimiert Halluzinationen und macht die Ergebnisse vergleichbar. (Erklärung: Halluzinationen = KI erfindet Fakten oder Quellen. PageSpeed = technische Ladezeit-Analyse, „strukturierte Daten“ = für Suchmaschinen aufbereitete Inhaltsmarkierungen.)

„Begeisterung entsteht, wenn Menschen mitgestalten dürfen.“

Wie habt ihr das Team mitgenommen?

Thorsten Loth: Wir lassen das Team mitgestalten, statt ihm fertige Lösungen vorzusetzen. In kurzen Mini-Workshops (60–120 Minuten) bringt jede Person ein echtes Problem mit – ob beruflich oder privat – und baut dafür ein kleines Tool. Dieses unmittelbare Erfolgserlebnis verankert die Fähigkeiten und schafft Identifikation. Ein schönes Beispiel: Unsere Kollegin Caro benötigte einen Kalender, der die Ferienzeiten in niederländischen Regionen mit denen in NRW abgleicht. Mit KI-Hilfe hat sie sich einen Kalender erstellt, der in Outlook eingebunden werden kann und gemeinsame freie Zeitfenster markiert. Das war in kürzester Zeit einsatzbereit und hat im Team sofort für einen „Aha-Effekt“ gesorgt.

„Die größten Zeitfresser automatisieren – Aufgaben von Stunden auf Minuten reduzieren.“

Was hat sich messbar verbessert?

Thorsten Loth: Zeit, Qualität und Replizierbarkeit. Viele Routineaufgaben sind von Stunden auf Minuten geschrumpft. Die Ergebnisse sind konsistent und die Fehlerquote sinkt. Und ja: Agenten übernehmen klassische Junior-Aufgaben. Deshalb denken wir die Nachwuchsförderung neu – Juniorinnen und Junioren lernen heute schneller, aber anders, mit einem stärkeren Fokus auf Strategie und Qualitätssicherung.

Wie setzt ihr KI in der täglichen Aufbereitung für Kundinnen und Kunden ein?

Thorsten Loth: Ein klassischer Anwendungsfall ist die Erstellung von Präsentationen. Früher haben Mitarbeitende für die eigentliche Analyse vielleicht 20 Minuten gebraucht – und dann nochmal zwei Stunden, um alles in eine saubere Kunden-Präsentation zu übertragen. Heute nutzen wir Gamma (eine KI-Präsentationssoftware): Aus strukturierten Stichpunkten oder einem Report wird in wenigen Minuten ein präsentationsfähiges Deck, das wir nur noch fachlich schärfen. Das verschiebt die investierte Zeit weg von manueller Folien-Arbeit hin zur inhaltlichen Qualität. (Erklärung: Gamma = KI-gestütztes Tool zum schnellen Erstellen von Präsentationen/Slides aus Text und Stichpunkten.)

Klingt nach Technik – aber was ist mit Datenqualität?

Thorsten Loth: Das ist der unterschätzte Erfolgsfaktor. Versionen, Dubletten, verstreute Ablagen – ohne Aufräumen gibt es kein verlässliches System. Wir haben Datenräume definiert, Zugriffe geregelt, die Nutzung protokolliert und eine Quellenpflicht für interne Antworten eingeführt. Erst saubere Daten machen Automatisierung wirklich wertvoll.

„Pragmatisch starten und kontinuierlich verbessern.“

Viele wollen „heute anfangen“. Dein Kurzfahrplan?

Thorsten Loth:

Verantwortung klären: Einen Bereich wählen und einen Owner benennen.
Pain Points finden: Drei nervige, häufige Prozesse identifizieren.
Leitplanken setzen: Do’s & Don’ts, Datenräume, Quellenpflicht sowie lokale vs. Cloud-Modelle klären.
Vom SOP zum Agenten: Den Standardpfad modellieren, Schnittstellen anbinden und erst dann KI einsetzen.
Messen: Effekte prüfen (Suchzeit, Nacharbeit, Durchlaufzeit).

(Erklärung: SOP = Standard Operating Procedure, also verbindliche Schritt-für-Schritt-Anleitung.)

„Agenten übernehmen Junior-Tätigkeiten – Nachwuchs trotzdem gezielt fördern.“

Was sind eure wichtigsten Learnings?

Thorsten Loth: Prozess schlägt Modell. Baukasten statt unübersichtlichem „Tool-Zoo“. Mitarbeitende befähigen. Multi-Modell denken. Und ganz wichtig: Daten zuerst.

Blick nach vorn: Womit rechnest du?

Thorsten Loth: Ich rechne mit weniger „kleinen Tools“ und mehr integrierten Systemen. Es wird einen eigenen, sicheren Assistenz-Layer geben, der auf Unternehmensdaten, klaren Datenräumen und geprüften Quellen basiert. Teams werden vielleicht kleiner oder bleiben gleich groß, agieren aber deutlich effektiver. Die Qualität steigt – vorausgesetzt, man bleibt diszipliniert.

Fazit

Dieses Gespräch zeigt: Der Weg zur „KI-Agentur“ beginnt nicht bei Modellen, sondern bei Prozessen. OMfire!/OMlocal! haben Prozessabläufe verfestigt,, Datenräume definiert, Ownership geschaffen und erst dann KI als Verstärker eingesetzt – orchestriert über einen Werkzeugkasten, Agenten und pragmatische Tools wie Gamma für die Kundenpräsentation. Das Resultat sind verlässliche, schnellere Abläufe und Qualität, die bleibt. Genau diese Reihenfolge macht aus Hype messbaren Nutzen.