Welcher Einstieg in KI passt zu Ihrem Unternehmen?

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Wie verbreitet ist KI in deutschen Unternehmen wirklich?

Drei aktuelle Erhebungen kommen auf unterschiedliche Anteile, weil sie unterschiedliche Gruppen befragen: alle Unternehmen ab zehn Beschäftigten, nur Betriebe ab zwanzig Beschäftigten oder gezielt den Mittelstand über mehrere Jahre. Die Zahlen widersprechen sich also nicht. Gemeinsam ist allen drei Erhebungen, dass die Mehrheit der befragten Unternehmen noch keine KI einsetzt.

Wer eine einzelne Zahl zur KI-Nutzung in Deutschland zitiert, sollte dazu sagen, welche Erhebung gemeint ist.

Auffällig ist weniger der Abstand zwischen den Werten als die gemeinsame Kehrseite: In jeder der drei Erhebungen hatte die Mehrheit der Unternehmen zum Zeitpunkt der Befragung noch keine KI im Einsatz.

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Wie läuft ein KI-Vorhaben von der ersten Frage bis zum Betrieb?

Ein Vorhaben durchläuft sechs Stationen: eine Potenzialanalyse, die Klärung der Datenlage, die Wahl der Betriebsform, eine schriftliche Übergabe von Rechten und Zugängen, die Umsetzung mit Beteiligung der späteren Nutzergruppe und zuletzt die Messung gegen die anfangs benannte Kennzahl. Jede Station erzeugt etwas Konkretes für die nächste.

1. Potenzialanalyse

   Ein Abgleich, welche Abläufe wiederkehrend Zeit kosten, welche Daten dafür vorliegen und welche Kennzahl sich beobachten lässt.

2. Datenlage klären

   Ein Blick auf Format, Aktualität und Zugriffsrechte der Unterlagen, mit denen das System arbeiten soll.

3. Betriebsform festlegen

   Die Entscheidung, ob ein System im eigenen Haus, bei einem Partner oder in geteilter Form läuft.

4. Übergabe und Rechte klären

   Eine schriftliche Liste aus Code, Zugängen, Konfiguration und Dokumentation, bevor die Umsetzung beginnt.

5. Umsetzung mit Beteiligung

   Der Bau des Systems, während die spätere Nutzergruppe an Testfällen und Ausnahmen mitwirkt.

6. Messung gegen die Kennzahl

   Der Abgleich mit der Zahl aus dem ersten Schritt, damit sich Ausbau oder Abbruch begründen lässt.

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Woran scheitern KI-Vorhaben am häufigsten?

Nach amtlicher Statistik nennen Unternehmen ohne KI-Einsatz vor allem fehlendes Wissen, Bedenken beim Datenschutz und mangelnde Vereinbarkeit mit vorhandenen Systemen als Gründe. Keiner dieser Gründe betrifft die Qualität eines Sprachmodells, sie betreffen Wissen, Organisation und die Daten selbst, also Punkte, die sich vor dem Start klären lassen.

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Was sollten Sie einen Umsetzungspartner fragen?

Fünf Fragen zeigen mehr über einen Partner als ein Angebot: ob er an echten Daten statt an ausgesuchten Beispielen testet, ob er Grenzen benennt, ob eine fachliche Person das Ergebnis verstehen kann, wie er auf spätere Änderungen reagiert und ob seine Empfehlung unabhängig vom eingesetzten Werkzeug bleibt.

• Testen an echten Daten

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  Bittet der Partner um eine Vorführung mit ausgesuchten Beispielen, oder um einen Test an Ihren eigenen, unbereinigten Unterlagen? Nur Letzteres zeigt, wo ein System im Alltag hängen bleibt.

• Grenzen benennen

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  Sagt der Partner auch, wofür sich ein Ansatz nicht eignet, oder nur, wofür er sich eignet? Eine benannte Grenze ist informativer als ein zusätzliches Versprechen.

• Verständlich statt technisch

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  Kann jemand aus Ihrem Fachbereich, nicht nur aus der IT, erklären, was das System am Ende tut? Sonst wird die spätere Wartung schwierig.

• Umgang mit Änderungen

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  Wie reagiert der Partner, wenn sich nach dem Start herausstellt, dass eine Anforderung anders war als gedacht? Das sagt mehr als die erste Präsentation.

• Unabhängigkeit der Empfehlung

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  Verkauft der Partner auch die Software, die er empfiehlt, oder berät er unabhängig vom eingesetzten Werkzeug? Beides ist legitim, aber gut zu wissen.

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Welche Daten und welche Organisation müssen vorher klar sein?

Sechs Punkte lassen sich vor dem Start prüfen: eine benannte, zuständige Person, ein technisch zugänglicher Ort für die relevanten Unterlagen, eine geklärte fachliche Freigabe, ein aufgeschriebener Ablauf, eine Antwort zum Umgang mit personenbezogenen Daten und eine Idee davon, wer das System später betreut.