Dein Team arbeitet in Microsoft Teams — deine KI sollte das auch tun

Eine Studie der Harvard Business Review hat 137 Wissensarbeiter in drei Fortune-500-Unternehmen begleitet und festgestellt: Wir wechseln im Schnitt 1.200 Mal pro Tag zwischen Anwendungen. Das sind rund vier Stunden pro Woche, die allein für das Wiederorientieren draufgehen — fünf volle Arbeitswochen im Jahr, einfach weg.

Jetzt stell dir vor, was passiert, wenn dein Unternehmen “KI einführt”, indem es dem Team ein weiteres Standalone-Tool auf den Tisch legt. Dann hast du gerade Wechsel Nummer 1.201 hinzugefügt.

Die Ironie ist kaum zu übertreffen: Eine Technologie, die Routinearbeit beseitigen soll, wird selbst zur Routinearbeit — sobald sie in einem separaten Tab lebt. Genau das passiert aber in den meisten Unternehmen. Sie kaufen ein glänzendes KI-Produkt, verteilen neue Logins und wundern sich, warum die Adoption bei 15 % stagniert.

Die Wechselsteuer

Jeder App-Wechsel hat seinen Preis. Und die Forschung dazu ist schonungslos.

Gloria Marks Team an der UC Irvine hat gemessen: 23 Minuten und 15 Sekunden braucht man im Durchschnitt, um nach einer Unterbrechung wieder in den Tiefenfokus zu finden. Eine gemeinsame Studie von Qatalog und der Cornell University beziffert die minimale Reorientierungszeit auf 9,5 Minuten pro App-Wechsel — selbst bei kurzen Unterbrechungen. Der Workgeist Report zeigt: 45 % der Arbeitnehmer sagen, zu viele Apps machen sie weniger produktiv, und 43 % empfinden das permanente Hin- und Herspringen als mental erschöpfend.

In Deutschland kommt eine weitere Dimension hinzu. Laut Bitkom sehen 63 % der Unternehmen in KI das Potenzial, Mitarbeiter bei Routineaufgaben zu entlasten — aber nur 44 % berichten von tatsächlichen Produktivitätssteigerungen. Die Lücke? Jedes neue Tool bringt nicht nur eine Lernkurve mit, sondern auch Datenschutzfragen. Die DSGVO verlangt, dass Unternehmen für jede Cloud-Anwendung eine saubere Rechtsgrundlage und Auftragsverarbeitungsverträge vorweisen. Jedes zusätzliche SaaS-Tool bedeutet ein weiteres Datenschutz-Audit, ein weiteres Verzeichnis von Verarbeitungstätigkeiten. Für den Mittelstand, der oft keine eigene Datenschutzabteilung hat, ist das eine echte Belastung.

Und der Schaden potenziert sich. Jede zusätzliche Anwendung erhöht nicht nur ihren eigenen Wechselkosten — sie multipliziert die Kosten aller anderen Anwendungen. Von neun auf zehn tägliche Apps zu gehen, ist keine Steigerung um 10 %. Es ist ein weiterer Posten, den dein Gehirn im Arbeitsspeicher halten muss, während es eigentlich produktiv sein sollte.

320 Millionen Menschen haben bereits ein Zuhause

Microsoft Teams hat 320 Millionen monatlich aktive Nutzer weltweit. 93 % der Fortune-100-Unternehmen setzen darauf. In Deutschland ist die Durchdringung besonders hoch: Laut Bitkom-Erhebungen nutzen Unternehmen Kollaborationstools vor allem für Audio- und Videokonferenzen, Terminmanagement und laufende Kommunikation — und Teams ist in den meisten Fällen die Plattform der Wahl. Laut Microsofts WorkLab-Daten überholt Teams die E-Mail als dominanter Kommunikationskanal bereits um 8 Uhr morgens an einem normalen Arbeitstag.

Das ist kein Tool, das man gelegentlich öffnet. Es ist der Ort, an dem Arbeit passiert. Entscheidungen fallen in Teams-Kanälen. Dateien werden in Teams-Chats geteilt. Meetings finden über Teams statt. Für die meisten Wissensarbeiter ist Teams vom Login bis zum Feierabend geöffnet.

Wenn dein Team acht Stunden am Tag in Teams verbringt und du deine KI in einen separaten Browser-Tab packst, dann ist diese KI für acht Stunden Kontext blind. Sie sieht nicht die Projektdiskussion um 14 Uhr. Sie weiß nicht, dass dein Kollege die Q4-Zahlen schon im Finance-Kanal geteilt hat. Sie kann sich nicht auf die Entscheidung beziehen, die deine Vorgesetzte im gestrigen Standup getroffen hat.

Eine KI, die den Arbeitsplatz nicht sieht, arbeitet blind. Sie mag das beste Modell der Welt haben, aber ohne Kontext ist sie nur eine sehr teure Autovervollständigung. (Einen ehrlichen Vergleich, wie das mit Microsoft Copilot aussieht, findest du in unserem Vergleich von Copilot mit einem echten KI-Assistenten.)

Was eingebettete KI kann, was externe KI niemals wird

Eine KI, die innerhalb von Teams läuft, bekommt Zugang zu Dingen, an die kein Standalone-Tool herankommt — egal wie gut das Modell ist.

Gesprächskontext. Sie sieht, wer was gesagt hat, wann und in welchem Kanal. Wenn du fragst: “Was hat Marketing zum Kampagnenzeitplan entschieden?” — kann eine eingebettete KI das tatsächlich beantworten, weil sie beim Gespräch dabei war. Ein externes Tool bräuchte von dir ein kopiertes Transkript.

Geteilte Dateien und Dokumente. Teams-Kanäle sind der Ort, an dem Dateien in Bewegung sind — der Entwurf, der gerade reviewt wird, die Tabelle, die jemand eben aktualisiert hat, das PDF, das ein Kunde heute Morgen geschickt hat. Eine eingebettete KI greift nativ darauf zu. Eine externe KI braucht einen manuellen Upload, und bis der erledigt ist, sind die Daten schon veraltet.

Organisationsbewusstsein. Sie weiß, wer in welchem Team ist, wer zusammenarbeitet, wer welches Projekt verantwortet. Wenn du sagst “Schick das an das Berliner Team”, weiß sie, wen du meinst. Sie versteht die Topologie deiner Organisation, weil sie mittendrin lebt.

Kein Copy-Paste-Aufschlag. Das ist der Punkt, den die meisten unterschätzen. Mit einem externen KI-Tool sieht der Workflow so aus: Etwas in Teams lesen, zum KI-Tool wechseln, reinkopieren, Antwort bekommen, zurück zu Teams, Ergebnis einfügen. Jeder Schritt ist Reibung. Jeder Schritt ist eine Stelle, an der Kontext verloren geht. Eine eingebettete KI entfernt das alles. Du fragst, sie handelt, du machst weiter.

Handeln im Workflow. Eine KI innerhalb von Teams kann auf Nachrichten antworten, Meetings planen, Threads zusammenfassen, Aufgaben erstellen — alles ohne das Gespräch zu verlassen. Ein externes Tool kann dir nur Text liefern, den du dann selbst irgendwohin tragen und umsetzen musst.

Der Unterschied ist nicht graduell. Er ist architektonisch. Eine externe KI verarbeitet Informationen, die du ihr gibst. Eine eingebettete KI nimmt an der Arbeit teil.

Die Konsolidierungsrechnung

SaaS-Portfolios schrumpfen zum ersten Mal seit über einem Jahrzehnt. Der BetterCloud-Report 2024 zeigt: Unternehmen sind im Schnitt von 112 auf 106 Anwendungen zurückgegangen, und der Trend beschleunigt sich. Unternehmen geben mittlerweile 4.830 Dollar pro Mitarbeiter und Jahr für SaaS aus — 22 % mehr als im Vorjahr — und sie fragen sich endlich, ob jedes Tool seinen Platz verdient.

Für deutsche Unternehmen kommt der Datenschutz-Faktor hinzu: Jede weitere Cloud-Anwendung ist ein weiterer Verarbeitungsvorgang, der dokumentiert, abgesichert und regelmäßig überprüft werden muss. Weniger Tools bedeuten nicht nur weniger Kontextwechsel, sondern auch weniger Angriffsfläche und weniger Compliance-Aufwand. 90 % der deutschen Unternehmen achten laut Bitkom bei KI-Chatbots auf das Herkunftsland der zugrundeliegenden Technologie — Vertrauen und Datenschutz sind kein Nachgedanke, sondern Kaufkriterium.

Die Antwort auf KI-Adoption ist nicht Tool Nummer 276. Es geht darum, Tool Nummer eins intelligenter zu machen.

Teams ist bereits der Ort, an dem 320 Millionen Menschen zusammenarbeiten. Intelligenz in diese Umgebung zu bringen bedeutet: keine neue App lernen, kein neuer Login, kein neuer Tab. Deine KI-Investition kämpft nicht gegen das Kontextwechsel-Problem — sie reduziert es direkt.

KI, die dort lebt, wo gearbeitet wird

Menschen nutzen Tools, die schon vor ihnen auf dem Bildschirm sind. Das ist keine tiefe Erkenntnis — es ist offensichtlich. Eine separate KI-App verlangt von deinem Team, sich an ihre Existenz zu erinnern, hinzuwechseln, Kontext zu liefern und Ergebnisse zurückzutragen. Eine KI innerhalb von Teams ist einfach… da. Im Gespräch. Bereit, wenn die Frage aufkommt.

amaiko ist auf genau diesem Prinzip gebaut. Es lebt innerhalb von Microsoft Teams — nicht als Anbau, sondern als nativer Teilnehmer. Es erinnert sich an Gespräche über Sitzungen hinweg. Es baut Kontext aus der tatsächlichen Arbeit deines Teams auf. Es handelt in den Kanälen und Chats, in denen Entscheidungen fallen.

Kein neuer Tab. Kein neuer Login. Kein Copy-Paste-Staffellauf zwischen Tools.

Die beste KI ist die, die dein Team tatsächlich nutzt. Und die wird genutzt, wenn sie schon dort ist, wo gearbeitet wird. Und wenn sie sich merkt, was dein Team weiß — selbst nachdem Leute gehen — potenziert sich der Wert. Das ist das Problem des Wissensverlusts, das die meisten Unternehmen erst sehen, wenn es zu spät ist.