Zum Inhalt springen
Projekt besprechen
INFOR­MA­TI­ONEN. GEORDNET. NUTZBAR.

Künst­liche Intel­li­genz

Mehr Entlas­tung. Klare Kontrolle.

Weniger lesen. Schneller einordnen. KI bereitet Infor­ma­ti­onen für konkrete Aufgaben auf. Für Unter­nehmen, die aus Texten, Doku­menten und Wissen mehr Nutzen ziehen wollen – ohne ihre Abläufe der KI zu über­lassen.

Passt KI zu Ihrer Aufga­ben­stel­lung?

Ordnen Sie Ihre Situ­a­tion ein und erfahren Sie, wo KI entlasten kann, welche Grenzen zu beachten sind und was vor einem Einsatz geklärt werden muss.

Problem
Wich­tige Angaben müssen immer wieder heraus­ge­sucht werden.
Ansatz
KI struk­tu­riert Inhalte; Regeln prüfen Angaben.
Poten­zial
Weniger Lektüre und besser vorbe­rei­tete Bear­bei­tung.
Umset­zung
Mit geeig­neten Daten prüfbar.
Problem
Antworten hängen davon ab, wer die rich­tige Quelle kennt.
Ansatz
Rele­vante Quellen erschließen und Antworten nach­voll­ziehbar vorbe­reiten.
Poten­zial
Wissen wird im Arbeits­ab­lauf leichter zugäng­lich.
Umset­zung
Zugriffs­rechte, aktu­elle Quellen und Antwort­qua­lität klären.
Problem
Ähnliche Anliegen binden immer wieder Fach­wissen und Zeit.
Ansatz
Anliegen ordnen, Antworten vorbe­reiten.
Poten­zial
Weniger Vorar­beit bei klar gere­gelter fach­li­cher Frei­gabe.
Umset­zung
Mit echten Fällen und klaren Grenzen prüfen.
02 / 03
URSA­CHEN­BILD

Warum Infor­ma­ti­onen noch keine Antworten sind

Doku­mente liegen vor, Wissen ist gespei­chert und Anfragen treffen ein. Trotzdem beginnt die Suche immer wieder von vorn. Ohne klare Aufbe­rei­tung und Prüfung bleibt die eigent­liche Arbeit beim Menschen.

EINGANG
ZUORD­NUNG
BEAR­BEI­TUNG
ABSCHLUSS

SYMPTOM

Doku­men­ten­flut

Viel gelesen. Noch nichts bear­beitet.

01 Typi­sche Sätze aus dem Alltag „Ich muss erst alle Unter­lagen durch­gehen.“

„Die Infor­ma­tion steht irgendwo im Anhang.“
„Das hatten wir doch schon einmal gelesen.“
„Ich brauche nur die Angaben für diesen Vorgang.“

Die Unter­lagen sind vorhanden. Was für die nächste Aufgabe rele­vant ist, muss aber bei jedem Vorgang erneut zusam­men­ge­sucht werden.

02 Was passiert hier konkret? Aufbe­rei­tung beginnt immer neu.

Mitar­bei­tende öffnen Doku­mente, lesen Nach­richten und über­tragen rele­vante Angaben in Listen oder Fach­an­wen­dungen. Unter­schied­liche Formu­lie­rungen und Datei­for­mate erschweren die Wieder­ver­wen­dung.

Eine reine Voll­text­suche beant­wortet dabei nicht auto­ma­tisch die fach­liche Frage. Es fehlt eine auf den jewei­ligen Vorgang ausge­rich­tete Aufbe­rei­tung mit nach­voll­zieh­baren Quellen.

03 Auswir­kungen im Alltag Die Vorbe­rei­tung bindet Zeit, bevor ein Ergebnis entsteht.

Die Bear­bei­tung beginnt mit Lesen, Verglei­chen und Zusam­men­fassen. Unter Zeit­druck werden Angaben über­sehen oder ein zweites Mal gesucht.

Mitar­bei­tende müssen immer wieder:

1. passende Unter­lagen auswählen,
2. rele­vante Aussagen und Angaben heraus­ar­beiten,
3. die Ergeb­nisse für den nächsten Arbeits­schritt aufbe­reiten.

Die fach­liche Entschei­dung wartet, obwohl die Infor­ma­ti­onen bereits vorliegen.

04 Betrieb­liche Folge Vorar­beit bindet wert­volles Fach­wissen.

Infor­ma­ti­ons­menge wird zum Bear­bei­tungs­auf­wand.

Mehr Unter­lagen führen nicht auto­ma­tisch zu besseren Entschei­dungen. Wenn die Vorbe­rei­tung mit jedem Vorgang neu beginnt, wächst der Aufwand mit dem Arbeits­vo­lumen.

Fach­kräfte beschäf­tigen sich mit Sich­tung und Über­tra­gung, statt offene Fragen zu klären oder Kunden zu unter­stützen. Entlas­tung entsteht deshalb nicht durch möglichst viel KI, sondern durch eine gezielt verkürzte und über­prüf­bare Vorbe­rei­tung.

URSACHE

Verteiltes Wissen

Wissen ist vorhanden. Nur nicht dort, wo es gebraucht wird.

01 Typi­sche Sätze aus dem Alltag „Wer kennt die rich­tige Quelle?“

„Welche Version ist denn aktuell?“
„Die Anlei­tung liegt noch im alten Ordner.“
„Das steht so nicht im Hand­buch.“

Solche Situ­a­ti­onen zeigen keinen Mangel an Infor­ma­ti­onen. Es fehlt ein verläss­li­cher Zugang zum passenden Wissen und eine klare Zuord­nung, welche Quelle für welchen Fall gilt.

02 Was passiert hier konkret? Aktu­a­lität und Zugriff bleiben unklar.

Anlei­tungen, Projekt­un­ter­lagen und Erfah­rungs­wissen liegen an unter­schied­li­chen Stellen. Einige Inhalte sind veraltet, andere nur einzelnen Teams zugäng­lich.

Eine KI kann diese Unord­nung nicht durch eine flüs­sige Antwort beheben. Ohne geeig­nete Quellen und gere­gelten Zugriff besteht die Gefahr, dass über­zeu­gend formu­lierte Aussagen auf unpas­senden oder über­holten Infor­ma­ti­onen beruhen.

03 Auswir­kungen im Alltag Gleiche Fragen verur­sa­chen immer neue Unter­bre­chungen.

Mitar­bei­tende fragen nach, verglei­chen Aussagen und sichern sich bei erfah­renen Kolle­ginnen und Kollegen ab.

Wieder­keh­rend entsteht Aufwand für:

1. die Suche nach aktu­ellen Quellen,
2. die Klärung wider­sprüch­li­cher Infor­ma­ti­onen,
3. die Prüfung, ob eine Antwort zum konkreten Fall passt.

Erfah­rene Personen werden zum Engpass. Gleich­zeitig fällt es neuen Mitar­bei­tenden schwer, sich selbst­ständig zu orien­tieren.

04 Betrieb­liche Folge Verfüg­bares Wissen wird nicht zuver­lässig wirksam.

Wissen hilft nur, wenn es im rich­tigen Moment nutzbar ist.

Abhän­gig­keiten von einzelnen Personen bremsen die Bear­bei­tung und erschweren Vertre­tungen. Unter­schied­liche Infor­ma­ti­ons­stände können zu unter­schied­li­chen Antworten führen.

Ein sinn­voller KI-Einsatz braucht deshalb mehr als einen Chat: geeig­nete Quellen, klare Zugriffs­re­geln und eine erkenn­bare Grund­lage für Antworten. Bleibt die Quelle unklar oder passt sie nicht zum Fall, darf daraus keine vermeint­liche Gewiss­heit werden.

URSACHE

Unge­prüfte Ergeb­nisse

Plau­sibel ist nicht geprüft.

01 Typi­sche Sätze aus dem Alltag „Das klingt richtig, dann über­nehmen wir es.“

„Die KI hat das doch geprüft.“
„Im Test hat es funk­ti­o­niert.“
„Die Antwort sieht voll­ständig aus.“

Der Eindruck einer guten Antwort ersetzt keine Prüfung. Entschei­dend ist, ob Angaben stimmen, erfor­der­liche Infor­ma­ti­onen enthalten sind und das Ergebnis für den vorge­se­henen nächsten Schritt verwendet werden darf.

02 Was passiert hier konkret? Eine Inter­pre­ta­tion erhält mehr Befug­nisse als vorge­sehen.

KI-Ergeb­nisse werden direkt weiter­ge­geben, in Systeme über­nommen oder für Folge­ak­ti­onen verwendet. Die Tren­nung zwischen Vorschlag, fach­li­cher Frei­gabe und Ausfüh­rung bleibt unscharf.

Fehlen verbind­liche Prüfungen und begrenzte Berech­ti­gungen, kann eine falsche Einord­nung weitere Schritte auslösen. Die Geschwin­dig­keit des Ablaufs erhöht dann auch die Geschwin­dig­keit, mit der ein Fehler weiter­ge­tragen wird.

03 Auswir­kungen im Alltag Kontrolle wird nach­ge­holt, wenn das Ergebnis schon verwendet wurde.

Mitar­bei­tende müssen nach­träg­lich heraus­finden, welche Angabe über­nommen wurde und welche Folgen daraus entstanden sind.

Zu klären sind insbe­son­dere:

1. die verwen­deten Quellen und Eingaben,
2. das erzeugte und tatsäch­lich über­nom­mene Ergebnis,
3. betrof­fene Folge­ak­ti­onen und notwen­dige Korrek­turen.

Eine zunächst einge­sparte Sich­tung kann so zusätz­li­chen Prüf- und Abstim­mungs­auf­wand auslösen.

04 Betrieb­liche Folge Unkon­trol­lierte Weiter­ver­ar­bei­tung kann Entlas­tung ins Gegen­teil verkehren.

KI braucht einen begrenzten Auftrag, keinen pauschalen Vertrau­ens­vor­schuss.

Unge­eig­nete Ergeb­nisse können Bear­bei­tung, Kunden­kom­mu­ni­ka­tion und Entschei­dungen beein­träch­tigen. Je größer die erlaubte Wirkung, desto wich­tiger ist ihre Absi­che­rung.

Wir trennen deshalb Infor­ma­ti­ons­auf­be­rei­tung und Prozess­aus­füh­rung. Vorge­se­hene Prüfungen entscheiden über die Verwen­dung; für unsi­chere Ergeb­nisse wird ein defi­nierter weiterer Weg fest­ge­legt. Was nicht ausrei­chend prüfbar ist, wird nicht als verläss­liche Voll­au­to­ma­tion verkauft.

DIE FOLGE

Akute Geschäfts­fragen

01

Bear­bei­tungs­auf­wand

  • Lesen. Suchen. Wieder­holen.
02

Ergeb­nis­qua­lität

  • Unklar­heiten. Wider­sprüche. Nach­prü­fung.
03

Steu­er­bar­keit

  • Quellen. Frei­gaben. Verant­wor­tung.
Die Lösung

KI unter­stützt. Der Prozess bleibt geführt.

KI bereitet Infor­ma­ti­onen auf. Feste Regeln prüfen Angaben und steuern die nächsten Schritte. Wo die Prüfung nicht ausreicht, bleibt die fach­liche Frei­gabe beim Menschen.

INFOR­MA­TI­ONEN FINDEN UND PRÜFEN · 95 SEKUNDEN

Weniger suchen. Mehr wissen. Sicherer entscheiden.

So funk­ti­o­niert der Ablauf – einschließ­lich Ausnahmen

00:00–00:07 · Der Kunde fragt nach

Ein Kunde bittet um Bestä­ti­gung der verein­barten Liefer­frist. Mitar­bei­tende öffnen die Kunden­akte und denken: „Das müsste doch irgendwo stehen.“ Die Geschichte verwendet durch­ge­hend denselben fiktiven Kunden A.

00:07–00:15 · E-Mails durch­su­chen

Die Suche nach dem Kunden­namen liefert verschie­dene E-Mail-Verläufe. Mitar­bei­tende öffnen Treffer, lesen Abspra­chen und gehen zurück zur Ergeb­nis­liste. Die benö­tigte Infor­ma­tion steht nicht an einer unmit­telbar erkenn­baren Stelle.

00:15–00:24 · Ablagen durch­forsten

Vertrags­ent­würfe, ältere Fassungen, eine Datei mit dem Namens­zu­satz final und Zusatz­ver­ein­ba­rungen erscheinen in der Ablage. Ein Datei­name allein beant­wortet nicht, welche Fassung frei­ge­geben und verbind­lich ist.

00:24–00:34 · Versi­onen verglei­chen

Der Vertrags­ent­wurf nennt zehn Werk­tage, eine E-Mail fünf­zehn Werk­tage. Beide Angaben sind als fiktives Beispiel darge­stellt. Der Mitar­bei­tende muss die Quellen verglei­chen und klären, welche Verein­ba­rung gilt.

00:34–00:41 · Nach­fragen und Folgen

Der Kunden­ser­vice fragt intern nach. Der Vertrieb sucht seiner­seits die letzte Verein­ba­rung. Mehrere Personen inves­tieren Zeit in Suche und Absi­che­rung, während der Kunde auf eine Antwort wartet.

00:41–00:46 · Die Frage vor der Trans­for­ma­tion

Der Film fragt: „Wieviel Zeit verbringen Ihre Mitar­bei­tenden mit dem Suchen?“ Der Ansatz ist eine konkrete Frage mit rele­vanten Quellen und nach­voll­zieh­baren Belegen statt weiterer manu­eller Such­an­läufe.

00:46–00:58 · Die Trans­for­ma­tion

Die bereits gezeigten E-Mails, Verträge und Doku­mente werden als frei­ge­ge­bene Quellen mit einer KI-gestützten Wissens­ab­frage verbunden. Die Quellen bleiben an ihrem Ort. Die KI bereitet rele­vante Fund­stellen, Zusam­men­hänge, Versi­ons­hin­weise und Wider­sprüche für die konkrete Frage auf. Die Anima­tion zeigt keine unge­prüfte Entschei­dung oder auto­ma­ti­sche recht­liche Bewer­tung.

00:58–01:06 · Eine konkrete Frage stellen

Der Mitar­bei­tende fragt in natür­li­cher Sprache: „Welche Liefer­be­din­gungen gelten für Kunde A?“ Der Zugriff ist auf frei­ge­ge­bene Quellen begrenzt. Es handelt sich nicht um einen unein­ge­schränkten Zugriff auf sämt­liche Unter­neh­mens­daten.

01:06–01:16 · Quellen zusam­men­führen

Rele­vante Fund­stellen werden ange­zeigt: Vertrags­ent­wurf mit zehn Werk­tagen, E-Mail mit fünf­zehn Werk­tagen und eine Zusatz­ver­ein­ba­rung mit fünf­zehn Werk­tagen. Die KI markiert den Wider­spruch und lässt die fach­liche Klärung der verbind­li­chen Fassung offen.

01:16–01:25 · Antwort mit Belegen

Die Antwort benennt die unter­schied­li­chen Angaben und verlinkt die Origi­nal­stellen. Sie fordert zur Prüfung der verbind­li­chen Fassung auf, statt eine Angabe ohne Grund­lage als verbind­lich auszu­geben. Jede Fund­stelle kann gezielt geöffnet werden.

01:25–01:31 · Wider­spruch gezielt prüfen

Die verant­wort­liche Person öffnet die frei­ge­ge­bene Zusatz­ver­ein­ba­rung Version 1.2. Im fiktiven Beispiel bestä­tigt die geprüfte Origi­nal­stelle eine Liefer­frist von fünf­zehn Werk­tagen. Erst nach dem Abgleich von Original, Frei­gabe und Gültig­keit ist die Auskunft fach­lich geklärt.

01:31–01:35 · Endlich Klar­heit

Die Kunden­ant­wort wird auf Grund­lage der geprüften Verein­ba­rung vorbe­reitet. Rele­vante Infor­ma­ti­onen sind gefunden, Belege nach­voll­ziehbar und der Wider­spruch gezielt geklärt. Die Schluss­bot­schaft lautet: „Weniger suchen. Mehr wissen. Sicherer entscheiden.“

Die darge­stellten Kunden, Doku­mente und Verein­ba­rungen sind fiktiv. E-Mail-Texte und Doku­ment­in­halte sind unstruk­tu­rierte Infor­ma­ti­onen; Namen, Versi­onen und Frei­gaben sind zuge­hö­rige Meta­daten. Die KI nutzt ausschließ­lich frei­ge­ge­bene Quellen im berech­tigten Zugriff, liefert Fund­stellen und markiert Wider­sprüche. Eine Quel­len­an­gabe allein garan­tiert weder Rich­tig­keit noch Verbind­lich­keit. Fehlende, wider­sprüch­liche oder nicht eindeutig gültige Infor­ma­ti­onen erfor­dern fach­liche Prüfung; ohne belast­baren Beleg wird keine verbind­liche Aussage erfunden.

Video im Quer­format öffnen · Video im Hoch­format öffnen

Video­ab­lauf & Ausnahmen

Hier sehen Sie den detail­lierten Ablauf des Videos – einschließ­lich aller gezeigten Schritte und der genannten Ausnahmen.

Ohne Ton verständ­lich · Sche­ma­ti­scher Anwen­dungs­fall mit fiktiven Daten

AUS DER PRAXIS

Infor­ma­ti­onen schneller verstehen.

Bei der wissen­schaft­li­chen Unter­su­chung einer KI-gestützten Doku­men­ten­ana­lyse in einem deut­schen mittel­stän­di­schen Unter­nehmen wurden umfang­reiche Unter­lagen ausge­wertet, rele­vante Infor­ma­ti­onen extra­hiert und fach­liche Anfor­de­rungen für die weitere Prüfung aufbe­reitet.

Korrekte Infor­ma­ti­ons­extrak­tion 89 %
Korrekte Anfor­de­rungs­prü­fungen 84 %

Weniger suchen. Mehr verstehen. Gezielt entscheiden.

KI erschließt Infor­ma­ti­onen aus umfang­rei­chen Doku­menten und bereitet sie für die weitere Bear­bei­tung auf. Die fach­liche Bewer­tung und notwen­dige Entschei­dungen bleiben kontrol­lierbar.

Quelle: KIT, ECIS 2026 – unter­sucht anhand von 34 realen Ausschrei­bungs­do­ku­menten.

Die Umset­zung

In fünf Schritten zum sinn­vollen KI-Einsatz.

Sie kennen Aufgabe, Nutzen und Grenzen. Jeder Schritt liefert eine prüf­bare Grund­lage für den nächsten.

01

Aufgabe verstehen

Wir unter­su­chen Infor­ma­ti­ons­ar­beit und Fehler­folgen. Sie bringen reale Fälle und fach­liche Anfor­de­rungen ein. Gemeinsam grenzen wir ab, welchen Beitrag KI leisten soll.

02

Einsatz absi­chern

Wir planen Quellen, Prüfungen und Prozess­über­gaben. Sie klären Daten­zu­griff und Verant­wor­tung. Daraus entstehen ein begrenzter Einsatz­rahmen und mess­bare Abnah­me­kri­te­rien.

03

Lösung einbinden

Wir setzen die verein­barte KI-Funk­tion um und verbinden sie mit dem Ablauf. Sie stellen geeig­nete Test­fälle bereit. Das Ergebnis ist eine prüf­bare, begrenzte Anwen­dung.

04

Ergeb­nisse prüfen

Wir testen typi­sche Fälle, Unsi­cher­heiten und Fehler­wege. Sie bewerten die fach­liche Brauch­bar­keit. Entschei­dend sind verwend­bare Ergeb­nisse, nicht über­zeu­gende Einzel­de­mons­tra­ti­onen.

05

Kontrol­liert einsetzen

Wir begleiten Einfüh­rung und Über­gabe. Sie benennen Verant­wort­liche für Nutzung und Kontrolle. Gemeinsam prüfen wir Entlas­tung, Ergeb­nis­qua­lität und laufenden Aufwand.

VORAUS­SET­ZUNGEN & GRENZEN

Was vor dem KI-Einsatz stimmen muss.

Sechs Prüf­felder zeigen, ob ein KI-Einsatz fach­lich, tech­nisch und wirt­schaft­lich sinn­voll ist. Fehlt eine belast­bare Grund­lage, beginnen wir mit ihrer Klärung – nicht mit einem Modell, das fehlende Sicher­heit nur über­zeu­gend über­deckt.

Prüf­feldGute Voraus­set­zungEinschrän­kung und Konse­quenz
Prozess­sta­bi­litätKlare, wieder­hol­bare AbläufeHäufige Ände­rungen – zuerst stabi­li­sieren
Daten­qua­litätVoll­stän­dige, verläss­liche DatenFehler­hafte Daten – zunächst berei­nigen
Schnitt­stellenSysteme können Daten austau­schenFehlende Anbin­dung – Alter­na­tiven prüfen
AusnahmenSonder­fälle sind defi­niertViele Einzel­fälle – Redu­zie­rung & Teil­au­to­ma­ti­sie­rung
Orga­ni­sa­tionZustän­dig­keiten sind geklärtUnklare Entschei­dungen – Verant­wort­lich­keiten fest­legen
Wirt­schaft­lich­keitAusrei­chend Vorgänge und Zeit­ge­winnHoher Aufwand bei geringem Nutzen – nicht auto­ma­ti­sieren
Prüfen & Einordnen

Was möchten Sie heraus­finden?

Prüfen Sie die Voraus­set­zungen für KI oder ordnen Sie den Aufwand ein. Der konkrete Anwen­dungs­fall wird anschlie­ßend fach­lich bewertet.

FAQ

Häufige Fragen zum KI-Einsatz im Unter­nehmen zu DigI­Trans 360

Antworten zu Nutzen, Ergeb­nis­qua­lität, Inte­gra­tion und einem kontrol­lierten Einsatz von KI.

Welche Aufgaben eignen sich für KI und welche besser für feste Regeln?

KI kommt vor allem dort infrage, wo Sprache, Doku­mente oder unter­schied­lich formu­lierte Infor­ma­ti­onen einge­ordnet und aufbe­reitet werden sollen. Eindeu­tige Berech­nungen, Berech­ti­gungen, Status­wechsel und fest­ge­legte Prozess­ent­schei­dungen gehören dagegen in nach­voll­zieh­bare Regeln. Wir betrachten deshalb nicht nur, ob ein Modell eine Aufgabe lösen kann, sondern wie sein Ergebnis geprüft und weiter­ver­wendet wird. Reicht eine regel­ba­sierte Lösung aus, ist KI dafür nicht auto­ma­tisch die bessere Wahl. Maßgeb­lich sind Aufwand, Fehler­folgen und der betrieb­liche Nutzen.

Wie verhin­dern wir, dass falsche KI-Ergeb­nisse unge­prüft verwendet werden?

Eine passende Formu­lie­rung oder eine formal korrekte Ausgabe beweist noch keine fach­liche Rich­tig­keit. Wir legen deshalb fest, welche Angaben mit Quellen, Refe­renz­daten oder Geschäfts­re­geln geprüft werden können und wo eine fach­liche Frei­gabe nötig bleibt. Zusätz­lich werden unvoll­stän­dige, wider­sprüch­liche und unbrauch­bare Ergeb­nisse mit Test­fällen unter­sucht. Auch der Weg bei einer nicht bestan­denen Prüfung gehört zur Lösung. Diese Maßnahmen begrenzen Risiken; sie machen ein KI-Modell nicht grund­sätz­lich fehler­frei. Der Umfang erlaubter Folge­ak­ti­onen richtet sich nach der erreich­baren Absi­che­rung.

Kann KI unsere Abläufe voll­ständig autonom über­nehmen?

Eine KI-Funk­tion ist noch keine Voll­au­to­ma­tion. In einem voll­au­to­ma­ti­sierten Ablauf darf kein Mensch für Entschei­dungen, Fehler­be­he­bung oder Korrek­turen während der Verar­bei­tung benö­tigt werden. Für die vorge­se­henen Ergeb­nisse, fehlende Angaben und tech­ni­sche Fehler müssen auto­ma­ti­sche, regel­ge­bun­dene Wege bis zu einem defi­nierten Endzu­stand fest­stehen. KI kann darin einen begrenzten Beitrag liefern, etwa Infor­ma­ti­onen einordnen. Akti­onen, Berech­ti­gungen und Abbruch­be­din­gungen werden separat gere­gelt. Wo fach­liche Frei­gaben oder manu­elle Korrek­turen im Ablauf nötig bleiben, spre­chen wir von Teil­au­to­ma­tion statt Auto­nomie zu verspre­chen.

Können wir mit einem kleinen KI-Anwen­dungs­fall beginnen?

Ja. Ein abge­grenzter Anwen­dungs­fall mit verfüg­baren Beispielen ist ein sinn­voller Ausgangs­punkt. Zuerst werden die heutige Bear­bei­tung, das erwar­tete Ergebnis und die Grenzen beschrieben. Anschlie­ßend prüfen wir an realen Fällen, ob die KI-Funk­tion die Arbeit tatsäch­lich erleich­tert und welche Kontrolle dafür nötig ist. Auch Ausnahmen und unbrauch­bare Ausgaben gehören in diese Prüfung. Erst danach wird über eine brei­tere Inte­gra­tion entschieden. Ein Pilot dient damit einer belast­baren Entschei­dung, nicht nur einer über­zeu­genden Vorfüh­rung.

Müssen wir unsere Anwen­dungen oder unsere Daten­hal­tung ersetzen?

Nicht grund­sätz­lich. Wir prüfen zuerst, wo die benö­tigten Infor­ma­ti­onen liegen und wie eine KI-Funk­tion in den vorhan­denen Arbeits­ab­lauf einge­bunden werden kann. Schnitt­stellen, Berech­ti­gungen und die Gültig­keit der Quellen spielen dabei eine zentrale Rolle. Eine zusätz­liche Ober­fläche ist nur dann sinn­voll, wenn sie die Nutzung tatsäch­lich erleich­tert. Welche Anwen­dungen weiter­ver­wendet werden können und wo Anpas­sungen erfor­der­lich sind, lässt sich erst nach dieser Prüfung bestimmen. Das Ziel bleibt, Infor­ma­ti­ons­ar­beit zu verbes­sern, ohne unnö­tige neue System­brüche zu schaffen.

Wie beur­teilen wir, ob sich der KI-Einsatz wirt­schaft­lich lohnt?

Wir verglei­chen den heutigen Aufwand mit dem erwar­teten Aufwand einschließ­lich Ergeb­nis­prü­fung, Ausnahmen und Nach­ar­beit. Dazu kommen Einfüh­rung, Inte­gra­tion, laufender Betrieb und gege­be­nen­falls nutzungs­ab­hän­gige Entgelte. Neben Bear­bei­tungs­zeit betrachten wir die Qualität der verwend­baren Ergeb­nisse und die Folgen mögli­cher Fehler. Frei werdende Arbeits­ka­pa­zität ist dabei nicht auto­ma­tisch eine zahlungs­wirk­same Einspa­rung. Eine Lösung ist wirt­schaft­lich inter­es­sant, wenn ihre nutz­bare Entlas­tung oder ihr zusätz­li­cher Wert die gesamten Aufwen­dungen recht­fer­tigt. Diese Bewer­tung wird am konkreten Anwen­dungs­fall vorge­nommen.

Welche Unter­neh­mens­daten dürfen in einer KI-Anwen­dung verar­beitet werden?

Das wird vor der Auswahl und Einbin­dung eines Dienstes geklärt. Entschei­dend sind die betrof­fenen Infor­ma­ti­onen, erlaubte Zugriffe, vorge­se­hene Nutzung sowie Anfor­de­rungen an Verar­bei­tung und Spei­che­rung. Auch muss nach­voll­ziehbar sein, welche Daten an einen externen Anbieter über­tragen werden und wer Ergeb­nisse sehen darf. Bei sensi­blen Inhalten beziehen wir die zustän­digen Verant­wort­li­chen ein. Eine pauschale Daten­schutz- oder Sicher­heits­ga­rantie lässt sich daraus nicht ableiten. Die Lösung muss zu den im Unter­nehmen geltenden Vorgaben und zum konkreten Anwen­dungs­fall passen.

Was passiert, wenn sich das Modell, unsere Daten oder unsere Anfor­de­rungen ändern?

Eine KI-Funk­tion muss auch nach der Einfüh­rung über­prüfbar bleiben. Ände­rungen an Modell, Quellen, Schnitt­stellen oder fach­li­chen Anfor­de­rungen können die Qualität der Ergeb­nisse beein­flussen. Deshalb werden rele­vante Test­fälle und Abnah­me­kri­te­rien doku­men­tiert, damit Anpas­sungen erneut geprüft werden können. Zustän­dig­keiten für Über­wa­chung, Frei­gaben und Störungen sind eben­falls fest­zu­legen. Welche laufenden Leis­tungen wir über­nehmen, wird verein­bart. Ein erfolg­rei­cher Erst­test ist keine dauer­hafte Zusi­che­rung unver­än­derter Ergeb­nisse; die Kontrolle gehört zum Betrieb.

Nutzen Sie KI. Behalten Sie die Kontrolle.