KI einsetzen – aber wie?

Was ist los?

Im Umfeld zeigen Kolleg:innen, Lieferanten oder Mitbewerber beeindruckende KI-Beispiele. Intern werden erste Werkzeuge ausprobiert – von Text- und Bildgeneratoren bis zu Automatisierungen in Office und CRM. Doch es fehlt ein strukturierter Blick: Welche Aufgaben eignen sich, welche Tools sind freigegeben, wie werden Daten geschützt, und wie verhindert man Wildwuchs oder Abhängigkeiten?

Symptome & Folgen

• Einzelne Mitarbeitende nutzen KI-Werkzeuge „auf eigene Faust“ → Intransparente Arbeitsabläufe, mögliche Datenschutz- oder Qualitätsrisiken
• Keine klare Übersicht, welche Werkzeuge genutzt werden dürfen → Unsicherheit im Team, Angst vor Fehlern oder Verboten
• Hohe Erwartungen an Automatisierung, aber wenig sichtbare Entlastung → Frust und Skepsis gegenüber dem Thema
• Keine definierten Anwendungsfälle → KI bleibt Spielerei statt produktiver Hebel
• Unklar, welche Aufgaben automatisiert werden dürfen oder sollen → Wichtige Tätigkeiten bleiben manuell, obwohl viel Potenzial da wäre
• Keine Regeln für Umgang mit vertraulichen Daten in KI-Werkzeugen → Risiko von Datenabfluss oder Compliance-Verstößen

Warum passiert das?

KI-Entwicklung ist schnell, Werkzeuge sind leicht zugänglich – viel schneller, als Richtlinien, Kompetenzen und Prozesse angepasst werden. Unternehmen stehen zwischen zwei Extremen: vorsichtige Blockade („wir machen lieber nichts“) oder unkoordiniertes Ausprobieren. Was fehlt, ist ein pragmatischer Rahmen mit klaren Leitplanken und ein Fokus auf wenige, gut geeignete Anwendungsfälle.

Typische Ursachen

• Unklarer Rahmen: Keine unternehmensweiten Leitlinien für Einsatz, Werkzeuge und Datenumgang
• Kompetenzen: Unterschiedliche Wissensstände im Team, keine gemeinsame Basis
• Prozesssicht: KI wird als „Toolfrage“ gesehen, nicht als Teil von Arbeitsabläufen
• Risikoempfinden: Unsicherheit zu rechtlichen und regulatorischen Themen führt zu Blockade oder Verdrängung

Was ist zu tun?

Statt „alles“ auszuprobieren, braucht es eine fokussierte Vorgehensweise: konkrete Aufgaben identifizieren, bei denen KI sinnvoll unterstützen kann, passende Werkzeuge auswählen, einfache Leitlinien formulieren und eine Lernschleife etablieren. Ziel ist ein überschaubares Set an gut verstandenen Anwendungen.

1. Analyse Arbeitsabläufe durchgehen und Aufgaben mit hohem Wiederholungsgrad oder Analysebedarf identifizieren
2. Planung 2–3 priorisierte Anwendungsfälle wählen, passende Werkzeuge und Leitlinien definieren
3. Umsetzung Pilotphase aufsetzen, Team schulen, Feedback sammeln und Prozesse anpassen

Aufgaben

• Inventur bestehender Werkzeuge durchführen: was wird heute schon genutzt – offiziell und inoffiziell?
• Aufgabenliste mit potenziellen KI-Einsatzfeldern erstellen (z.B. Text, Recherche, Klassifikation, Auswertung)
• Anwendungsfälle priorisieren nach Aufwand, Risiko und erwartetem Nutzen
• KI-Leitlinien formulieren (Erlaubtes und Verbotenes, Datenschutz, Freigabeprozesse)
• Schulungs- und Sparring-Format einführen (z.B. monatlicher KI-Lunch & Learn)
• Evaluationspunkte definieren, um zu entscheiden, was skaliert, angepasst oder gestoppt wird