KI im Unternehmen einführen: die ersten 90 Tage

Zuerst braucht die KI-Einführung einen verantwortlichen Ansprechpartner. Diese Person muss nicht jedes Modell technisch verstehen. Sie sollte aber Entscheidungen zusammenführen, offene Fragen dokumentieren und dafür sorgen, dass Geschäftsführung, Datenschutz, IT und betroffene Mitarbeitende nicht aneinander vorbeiarbeiten. Ohne diese Rolle bleiben Experimente privat und Erkenntnisse gehen verloren.

Danach wird beobachtet, wo heute tatsächlich Arbeit liegen bleibt. Welche Informationen werden mehrfach übertragen? Welche Antworten werden regelmäßig neu geschrieben? Wo hängt ein Vorgang an einer einzelnen Person? Gleichzeitig gehört eine Bestandsaufnahme dazu: Welche KI-Dienste werden bereits genutzt, mit welchen Konten und welchen Daten? Das Ziel dieser Phase ist kein langer Strategiebericht, sondern eine verständliche Ausgangslage.

Ein guter erster Fall kommt häufig vor, bindet spürbar Aufmerksamkeit und hat ein Ergebnis, das ein Mensch prüfen kann. Geeignet sind zum Beispiel die Vorbereitung wiederkehrender Antworten, die Zusammenfassung freigegebener Dokumente, die strukturierte Aufnahme einer Anfrage oder die Suche in einem klar begrenzten Wissensbestand. Der Prozess sollte bereits verstanden sein, auch wenn er noch nicht optimal läuft.

Für jeden Kandidaten werden Nutzen, Daten, Ausnahmen, mögliche Fehler und menschliche Freigaben notiert. Ein Fall mit hohem theoretischem Nutzen kann als Einstieg ungeeignet sein, wenn Fehler große Folgen hätten oder zuverlässige Daten fehlen. Der Pilot braucht außerdem eine klare Grenze: Wer testet, welche Aufgaben dazugehören, welche ausdrücklich nicht und woran nach einigen Wochen ein brauchbares Ergebnis erkannt wird.

Jetzt entsteht die kleinste Version, mit der sich die zentrale Annahme prüfen lässt. Bei einer Antwortvorbereitung kann das zunächst ein Entwurf mit festem Quellenmaterial und menschlicher Freigabe sein. Bei einer Automatisierung reicht vielleicht ein Ablauf für den häufigsten Standardfall. Sonderfälle werden sichtbar markiert, aber nicht sofort alle eingebaut.

Der Test gehört in den echten Arbeitsalltag. Das Team dokumentiert deshalb nicht nur Zeit, sondern auch fehlende Informationen, falsche Ausgaben, notwendige Korrekturen und Situationen, in denen eine persönliche Entscheidung nötig war. Ein Pilot ist kein Schaufenster. Wenn Schwierigkeiten verborgen werden, kann später weder verlässlich entschieden noch verbessert werden.

Spätestens jetzt werden aus den Erfahrungen verständliche Regeln. Dazu gehören freigegebene Konten, geeignete und ungeeignete Daten, notwendige Prüfungen, Quellenkontrolle, Freigaben und eine Anlaufstelle für Unsicherheit. Eine Regel wie ‚keine sensiblen Daten eingeben‘ ist zu abstrakt, wenn niemand weiß, was im eigenen Arbeitsbereich darunter fällt. Beispiele aus dem Pilot machen Leitplanken konkret.

KI-Kompetenz bedeutet nicht, dass jede Person ein technischer Experte wird. Mitarbeitende sollten verstehen, wofür das System eingesetzt wird, welche Grenzen es hat, wie Ergebnisse geprüft werden und wer verantwortlich bleibt. Die Europäische Kommission beschreibt KI-Kompetenz ebenfalls als kontextabhängige Aufgabe für Anbieter und Betreiber. Für rechtliche Einzelfragen ersetzt ein Praxisleitfaden keine fachliche Prüfung.

Am Ende werden Ausgangslage und Pilot verglichen. Wurde der Ablauf schneller oder verlässlicher? Wie viel Nacharbeit war nötig? Welche Fehler traten auf, und wurden sie rechtzeitig erkannt? Hat das Team den neuen Schritt angenommen? Neben Zeit können auch ein klarerer Status, weniger Sucharbeit oder eine bessere Übergabe wichtige Ergebnisse sein.

Danach gibt es drei gleichwertige Entscheidungen: fortsetzen, verändern oder stoppen. Fortsetzen bedeutet, Zuständigkeit, Betrieb, Kosten und regelmäßige Kontrolle festzulegen. Verändern kann heißen, den Anwendungsfall enger zu schneiden oder zunächst Daten und Prozess zu verbessern. Stoppen ist sinnvoll, wenn Aufwand, Risiko oder Abhängigkeit den Nutzen übersteigen. Ein sauber begründetes Nein ist ein erfolgreiches Lernergebnis.

Der häufigste Fehler ist ein zu breiter Auftrag wie ‚Wir führen jetzt KI ein‘. Dann werden viele Themen parallel begonnen, aber nichts unter realen Bedingungen fertig geprüft. Ebenso problematisch ist ein reines Leitungsexperiment ohne die Menschen, die den Ablauf täglich ausführen. Ihre Ausnahmen und ihr Erfahrungswissen fehlen später in der Lösung.

Ein weiterer Fehler ist, nur gelungene Ausgaben zu zeigen. Für eine Entscheidung sind gerade Korrekturen, Abbrüche und Unsicherheiten wertvoll. Auch der Werkzeugvertrag verdient Aufmerksamkeit: Zugriffsrechte, Datenverwendung, Speicherfristen, Exportmöglichkeiten und ein Wechsel des Anbieters sollten zum tatsächlichen Risiko des Anwendungsfalls passen.