KI einsetzen – aber wie?

Was ist los?

Im Umfeld zeigen Kolleg:innen, Lieferanten oder Mitbewerber beeindruckende KI-Beispiele. Intern werden erste Tools 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-Tools „auf eigene Faust“ → Intransparente Workflows, mögliche Datenschutz- oder Qualitätsrisiken
• Keine klare Übersicht, welche Tools 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 Use-Cases → 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-Tools → Risiko von Datenabfluss oder Compliance-Verstößen

Warum passiert das?

KI-Entwicklung ist schnell, Tools 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, Tools 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 Tools 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
   Woche 1–2
2. Plan
   2–3 priorisierte Use-Cases wählen, passende Tools und Leitlinien definieren
   Woche 3–4
3. Umsetzung
   Pilotphase aufsetzen, Team schulen, Feedback sammeln und Prozesse anpassen
   Woche 5–10

Aufgaben

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