warum yumo?

Künstliche Intelligenz ist heute hochgradig leistungsfähig.
Trotzdem erleben viele Teams kaum spürbare Entlastung im Arbeitsalltag.

Der Grund ist nicht die Qualität der Technologie, sondern ihre Nutzung: KI wird von einzelnen Personen eingesetzt, punktuell und isoliert, statt gemeinsam im Team und eingebettet in reale Arbeitsprozesse.

So bleibt ihr Potenzial ungenutzt – und Produktivität entsteht nicht dort, wo sie eigentlich gebraucht wird.

Was wir über Jahre in Digitalisierungsprojekten gesehen haben

Seit vielen Jahren arbeiten wir im Management an der Schnittstelle zwischen Fachbereichen und Technologie.

Dabei begegnet uns immer wieder dieselbe Lücke: Fachteams wissen sehr genau, wie sie durch Automatisierung oder Digitalisierung unterstützt werden möchten. Doch selbst mit agilen Methoden bleiben Anforderungen oft unvollständig.

Im Projektverlauf ändern sich Erwartungen, Details werden nachgeschärft, Rework entsteht, Entwicklungszeiten verlängern sich – und Kosten steigen.

Diese Übersetzungslücke zwischen Fachseite und Umsetzung
ist kein Methodenproblem, sondern ein Strukturproblem.

Warum KI diese Herausforderung noch verschärft

Mit KI wird diese Situation deutlich komplexer.
KI-Agenten oder KI-gestützte Workflows lassen sich nicht sinnvoll
einmalig definieren und dann „fertig bauen“.

Sie müssen von Anfang an steuerbar sein:
mit klaren Rollen, Verantwortlichkeiten, Kontrollpunkten
und mit Governance, die im Arbeitsalltag funktioniert.

Was nicht von Beginn an mitgedacht wird,
lässt sich später kaum noch sauber in ein laufendes System integrieren.

Genau da setzt yumo an.

KI scheitert selten an Technologie – sondern an Zusammenarbeit.

Was yumo einzigartig macht

yumo setzt dort an, wo KI-Projekte strukturell scheitern

Die meisten KI-Lösungen fokussieren auf Ausführung: Prompts, Agenten oder Automatisierung einzelner Schritte.

yumo arbeitet auf der vorgelagerten Ebene: Dort, wo Teams klären, welche Aufgaben KI übernehmen darf,
wie Verantwortung geregelt ist
und wie Kontrolle im Alltag funktioniert.

Diese Ebene fehlt in bestehenden Tools –
sie entscheidet jedoch darüber, ob KI skalierbar wird.

yumo übersetzt Teamwissen in belastbare Strukturen

Teams wissen, was sie entlasten möchten. Was fehlt, ist eine gemeinsame Struktur, um dieses Wissen vollständig, konsistent und überprüfbar festzuhalten.

yumo stellt einen kollaborativen Designraum bereit, in dem fachliche Anforderungen, operative Verantwortung
und Governance zusammengeführt werden.

So entstehen AI TEAMMATES als klar definierte Teamrollen, nicht als individuelle Experimente.

yumo integriert Governance und Lebenszyklus von Beginn an

Steuerung, Kontrolle und Nachvollziehbarkeit lassen sich bei KI nicht nachträglich ergänzen.

yumo verankert Governance direkt im Entstehungsprozess und begleitet AI TEAMMATES über ihren gesamten Lebenszyklus – von der Definition über Anpassungen bis zur bewussten Stilllegung.

Damit wird KI nicht nur nutzbar,
sondern langfristig beherrschbar.

Human-First bei yumo

yumo stellt den Menschen in den Mittelpunkt des KI-Einsatzes. KI übernimmt Arbeit – nicht Verantwortung.

AI TEAMMATES werden so gestaltet, dass Menschen Entscheidungen treffen, Kontrolle behalten und Kompetenzen im Team erhalten bleiben

Was das konkret bedeutet

Human-First heißt bei yumo: AI TEAMMATES werden so gebaut, dass typische Risiken von Anfang an gestaltbar sind.

• Automation Bias: KI-Ergebnisse müssen bewusst bestätigt werden. Kritische Schritte haben feste Freigabepunkte und Stop-Regeln.

• Skill Atrophy: AI TEAMMATES übernehmen Vorarbeit. Bewertung, Entscheidung und Verantwortung bleiben beim Team.

• Frust & Rework: Klare Output-Standards und Übergaben reduzieren Nacharbeit und endlose Prompt-Schleifen.

• Kontrollverlust: Rolle, Grenzen und Eskalationen sind explizit definiert und jederzeit nachvollziehbar.

Diese Regeln werden nicht nachträglich ergänzt, sondern gemeinsam im Team für jeden AI TEAMMATE entworfen und laufend verbessert.

Wie wir Human-First messbar machen

Wir messen unter anderem:

• Nutzbarkeit des ersten Ergebnisses

• Häufigkeit menschlicher Eingriffe

• Klarstellungs- und Korrekturaufwand

• Angemessenheit von Rückfragen und Stop-Punkten

• Balance zwischen Autonomie und Kontrolle

• wahrgenommenes Vertrauen im Team

Diese Kennzahlen zeigen, ob ein AI TEAMMATE wirklich entlastet – oder ob er angepasst werden muss.