KI im Arbeitsalltag: Werkzeug, kein Wundermittel

KI kann die Effizienz eines Unternehmens erheblich steigern, doch eine Implementierung kann verschiedene Herausforderungen mit sich bringen
Nicht jede KI passt automatisch zu den individuellen Anforderungen einer Organisation

Von Dr. Bernd Hentschel, KI-Experte bei d.velop

Knapp 60 Prozent der deutschen Unternehmen mit mehr als 500 Mitarbeitenden nutzen laut einer Studie des Branchenverbands Bitkom inzwischen KI-basierte Chatbots. Wie gut die Ergebnisse ausfallen, die diese Bots und andere KI-Tools liefern, hängt allerdings wesentlich von der verwendeten Datengrundlage und einem wirklich sinnvollen Einsatzszenario ab. Hier soll geklärt werden, warum One-Size-Fits-All-Lösungen oft nicht zielführend sind und warum Dokumentenmanagementsysteme die ideale Grundlage für den effizienten und vor allem rechtskonformen KI-Einsatz sind.

Geht es um Künstliche Intelligenz, beginnen Sätze oft mit "KI verändert …; KI revolutioniert …" als wäre sie ein eigenständig handelndes Individuum. Doch das ist sie nicht und wir sollten die Technologie daher eher als ein Werkzeug in der Hand des Menschen betrachten.

Und Werkzeuge gibt es viele. Einige hat fast jeder zuhause, wie Schraubendreher oder Hammer. Manche sind auf Berufsgruppen spezialisiert, wie der Zimmermanns- oder der Maurerhammer. Dann gibt es noch Spezialwerkzeuge, die nur in ganz bestimmten Anwendungen zum Einsatz kommen und für allgemeine Anwendung untauglich sind. Außerdem gilt es noch, das zu bearbeitende Material zu beachten: Holz wird mit anderen Blättern gesägt als Stahl. Nicht zuletzt hängt das Ergebnis dennoch maßgeblich von den Fähigkeiten der Handwerker ab.

Mit dem KI-Werkzeugkasten verhält es sich ähnlich. Unternehmen, die die Technologie einsetzen wollen, müssen sich zunächst im Klaren, sein, was ihr Rohmaterial (also ihre Daten) ist, welches Ziel sie erreichen möchten und welche Werkzeuge und Fähigkeiten sie benötigen, um dorthin zu gelangen.

KI soll an allen Fronten kämpfen
Tatsächlich setzen Unternehmen KI bereits in diversen Abteilungen ein, beziehungsweise planen den unternehmensweiten Einsatz, wie aus einer aktuellen Bitkom-Studie hervorgeht. Dazu gehören Logistik, Kundenservice und Vertrieb, Produktion, Fertigung und Projektabwicklung, Buchhaltung, Finanzen und Controlling – um nur die Bereiche aufzuzählen, in denen mindestens 20 Prozent der Befragten KI aktuell einsetzen oder den Einsatz planen.

Es liegt auf der Hand, dass diese Fachbereiche sich erheblich unterscheiden, was Tätigkeiten und technische Anforderungen angeht. Außerdem: Je größer ein Unternehmen ist, desto mehr verschiedene Funktionen wird es in sich vereinen. Damit KI sinnvoll und als Wirkverstärker der menschlichen Arbeitsleistung eingesetzt werden kann, müssen also zunächst einmal die Voraussetzungen und Anforderungen im Unternehmen klar abgesteckt werden.

KI muss zum Unternehmen passen
In der Regel sind sich Unternehmen durchaus der unterschiedlichen Ausgangslage bewusst. Es werden nur nicht immer die richtigen Schlüsse daraus gezogen und es kommen weitere Unsicherheiten dazu. Lange Zeit ging es hauptsächlich um Datenschutz und Rechtssicherheit. Diese Hürden sind mittlerweile überwindbar, sodass Organisationen in Deutschland in der Lage sind, State-of-the-Art KI Technologie gesetzeskonform einzusetzen. Dabei spielen laut Bitkom auch Geographie und der entsprechende Rechtsraum eine Rolle: 84 Prozent der KI-nutzenden Unternehmen achten auf das Herkunftsland von Anbietern, wovon wiederum 86 Prozent einen deutschen Anbieter bevorzugen würden.

Ein weiterer zentraler Aspekt ist der oft unterschätzte Aufwand für die Einführung und Anpassung generativer KI. Die bloße Bereitstellung eines Tools führt zu begrenztem Nutzen. Erst durch die kontinuierliche Anwendung von Best Practices entwickeln sich neue Gewohnheiten und Veränderungen in etablierten Arbeitsabläufen.

Größere Organisationen neigen eher dazu, ihre KI-Tools auf Basis aller im Unternehmen vorhandenen Daten zu entwickeln und zu betreiben. In kleineren Organisationen fehlt es häufig am notwendigen Kapital und Know-how, sodass auf Tools von der Stange zurückgegriffen werden muss, die das eigene Wissen nicht oder nur unzureichend einbinden. Beide Ansätze sind mit Nachteilen verbunden, da sie auf eine breite, allgemeine Wissensunterstützung ausgerichtet sind. Um beim obigen Vergleich zu bleiben: Es fehlen die Spezialwerkzeuge. Dies führt häufig zu Unzufriedenheit bei den Anwendenden, da sie auf spezifische arbeitsbezogene Fragen unzureichende Antworten erhalten und keine verlässlichen Quellen angegeben werden, um Missverständnisse zu vermeiden.

Zudem können Compliance-Probleme auftreten, wenn Nutzer durch die KI Zugang zu Informationen erhalten, für die sie eigentlich gar keine Berechtigung haben. Diese Aspekte führen letztlich dazu, dass die erhofften Effekte der Einführung moderner KI-Tools – z.B. Zeitersparnis, weniger repetitive Aufgaben und schnellere, datengetriebene Entscheidungen – ausbleiben. Die Akzeptanz geht in den Keller.

Eigene Grundlagen bestmöglich nutzen
Zwischen der Nutzung eines KI-Assistenten, wie sie für jedermann von den bekannten US-Firmen angeboten werden, und einer eigenen Lösung, die in gesicherter Umgebung auf alle Unternehmensdaten zugreift, gibt es noch die Möglichkeit, spezifisch angepasste Werkzeuge zu nutzen. Diese Lösungen bringen viele Vorteile mit sich. Gezielt konfigurierte Zugriffsbeschränkungen stellen sicher, dass Nutzer keinen unbefugten Zugriff auf Informationen erhalten. Die Bereitstellung spezialisierter Assistenten für bestimmte Fachbereiche verhindert, dass unbeabsichtigt Informationen vermengt werden. Auf diese Weise ist sichergestellt, dass sich das Schmierfett, das bei der Wartung einer Anlage zur Herstellung von Medikamenten nicht plötzlich in der Rezeptur für das neue Heuschnupfen-Präparat, das auf der Maschine abgefüllt wird, wiederfindet. Zu guter Letzt können spezialisierte Assistenzsystem spezifisch auf die Fähigkeiten und Bedarfe der jeweiligen Mitarbeitenden abgestimmt werden.

Als Basis für diesen diversifizierten KI-Einsatz bietet sich ein Dokumentenmanagementsystem (DMS) an. Auf Basis der verschlagworteten und in E-Akten organisierten Dokumente mit Versionierungs-, Berechtigungs- und Löschkonzepten bieten strukturierte DMS-Archive den großen Vorteil, bei der Ausführung eines Prompts nur auf berechtigte Inhalte zuzugreifen. Die in strukturierter Form vorliegenden Daten sorgen in der Regel für bessere Ergebnisse und ermöglichen die Angabe nachvollziehbarer Quellen. Außerdem ist die Anbindung an Prozesslösungen durch den klaren Fachbezug einfacher, wodurch konkretere Assistenzfunktionen im Arbeitsalltag möglich werden. (d.velop: ra)

eingetragen: 13.02.25

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