Künstliche Intelligenz im Unternehmen

Ist Künstliche Intelligenz in meinem Unternehmen sinnvoll oder eine reine Zeit- und Geldverschwendung?

Die meisten Unternehmen profitieren von Künstlicher Intelligenz, besonders, wenn diese lästige, aber notwendige Routine Aufgaben abnimmt. Die Arbeit, welche kein Geld einbringt, aber gemacht werden muss, damit das Unternehmen läuft.

Klingt ironisch. Aber während jedes Unternehmen eigene Erkennungsmerkmale und Produkte liefert, so haben doch alle dieselben Arbeiten zu erledigen, welche nichts mit dem Kerngeschäft zu tun haben. Hier hilft Künstliche Intelligenz Unternehmen.

Aber auch nur, wenn der Nutzen von KI klar gemessen wird, Datenschutz und rechtliche Pflichten vorgeplant sind und mit kleinen kontrollierten Projekten gestartet wird.

Wenn du dich also fragst, ob KI in deinem Unternehmen sinnvoll ist, oder ob es nur ein Hype ist, welcher bald verschwindet, dann lies weiter. In diesem Artikel beantworte ich praxisnah, welche Fragen du dir stellen musst. Welche Chancen und Risiken zählen, welche rechtlichen und technischen Baustellen müssen vorher geregelt werden, welchen ROI bringt KI? Und wann ist KI nicht relevant?

Künstliche Intelligenz

im Unternehmen

Worin liegt der konkrete Nutzen von KI für mein Unternehmen?

Der Nutzen ist vielfältig. Und auch, wenn jedes Unternehmen so individuell und besonders ist, wie es Agenten gibt, gibt es Branchen übergreifend Arbeiten, welche du an eine KI weiterreichen kannst.

KI kann wiederholende Arbeit automatisieren, Entscheidungsprozesse beschleunigen und neue Services (z. B. personalisierte Kundenkommunikation oder bessere Prognosen) ermöglichen. Und das oft mit messbarem ROI.

Dabei sind die Daten, mit welcher die KI gefüttert wird, das Herzstück des Zaubers. Der 2. Und ebenso wichtige Baustein einer erfolgreichen KI-Nutzung ist die Handhabung der Mitarbeiter/der Kollegen. Diese zu schulen und auf den neusten Stand zu halten ist genauso wichtig wie aktualisierte Daten.

Erst wenn beides zusammen kommt, fällt der Nutzen positiv aus. Gepaart mit der richtigen Einbindung in wiederkehrende Aufgaben darfst du dich auf einen positiven ROI freuen.

Warum sind wiederkehrende Aufgaben besonders positiv betroffen?

Generative KI und Machine-Learning-Modelle liefern dort den größten Mehrwert, wo Daten vorhanden sind und Prozesse standardisierbar sind, z. B. Kundenservice (Chatbots, Ticket-Triage), Marketing (Content-Automation, Personalisierung), Vertrieb (Lead-Scoring) und Produktion (Predictive Maintenance).

Neben der Menge an Daten sind dies Arbeitsbereiche, in welchen KI Prozesse automatisieren kann, wodurch mehr Zeit für andere wichtige Aufgaben geschaffen wird. Ersetzt Künstliche Intelligenz im Unternehmen nun die Mitarbeiter? Nein, aber sie entlastet diese und hilft ihnen sich mehr um die Kunden zu kümmern, Arbeiten und Leistungen zu verfeinern und Überstunden nicht erst entstehen zu lassen.

Beginne mit Use-Cases, die klar messbare KPIs haben (Zeitersparnis, Kostenreduktion, Umsatzsteigerung). Dass heißt, zuerst mit einem einzigen Projekt anfangen (wenn möglich mit einer vergleichbaren oder vorhandenen Lösung), dokumentiere die Ergebnisse und die Erwartungen, verfeinere das Projekt und trage deine Ergebnisse zusammen.

Welche Fragen sollten Unentschlossene zuerst stellen?

KI ist genial und hat großes Potenzial, auch in kleinen Betrieben. Ein Einzelkämpfer sollte das Gefühl haben, ein ganzes Team hinter sich zu haben. Und ein größeres Unternehmen sollte einen Mitarbeiter haben, welcher im Hintergrund arbeitet, nie krank ist und ausschließlich aus rationalen und objektiven Entscheidungen heraus arbeitet, und nicht aus Emotionen.

Da es sich bei einer Implementierung von Künstliche Intelligenz um eine Investition handelt, muss sie vorab auch wie eine behandelt werden. Und dazu ist Vorarbeit notwendig, bei welcher sich Unternehmen von KI-Managern oder anderen Fachberatern helfen lassen können. Dauert es Zeit? Ja. Und diese Zeit muss genommen werden. Genauso wie es Gespräche mit den den Verantwortlichen und mit den Kollegen aus den betroffenen Abteilungen geben muss.

Stellt euch diese Fragen:

• Datenlage: Sind die Daten vollständig, strukturiert und zugänglich?
• Ziel & KPI: Welches Problem soll gelöst werden, und wie wird der Erfolg gemessen?
• Kosten & Ressourcen: Gibt es Budget für Pilot, Betrieb und Wartung?
• Compliance: Wie steht es um DSGVO, Datenspeicherung und AI Act-Pflichten?
• Skills: Sind Mitarbeiter geschult? Kann man auf externe Expertise zurückgreifen?

Hier geht ein Punkt in den anderen über. Herrscht in einem dieser Punkte Unklarheiten, sollten diese behoben werden. Man kann aber auch zu dem Ergebnis kommen, dass keine KI benötigt wird. Und auch das ist ein positives Ergebnis dieser Vorarbeit, da im besten Fall bestehende Daten während dieser Phase bereinig und auf Aktualität geprüft werden können. 

Hier ist eine kleine Entscheidungshilfe der IHK Magdeburg: KI-Lösungen im Unternehmen einführen – IHK Magdeburg

Welche technischen Voraussetzungen brauche ich?

Man braucht mittlerweile keine eigene große IT-Infrastruktur, um sich von einer Künstlichen Intelligenz bei der Arbeit unter die Arme greifen zu lassen. Auch das Monitoring und die Planung bedarf keiner Zauberei, solange die Zielsetzung klar und das Material sauber ist.

Einige Voraussetzungen sind dennoch übergreifend zu beachten:

• Datenqualität: Deduplizierung, Labels, Zugriffsrechte.
• Infrastruktur: Cloud- oder On-Premise-Optionen, APIs.
• Monitoring: Performance- und Bias-Checks, Logging.
• Sicherheit: Zugangskontrollen, Verschlüsselung, Backups.
• Skalierbarkeit: Von Pilot zu Produktion planen.

Tipp: Es lohnt sich, professionelle Beratung zu nehmen, um eine Strategie zu entwickeln. Experten wissen oft besser, was für Möglichkeiten bei einem Vorhaben wirklich umsetzbar sind, welche Voraussetzungen zu erfüllen sind, und auch, wie hoch in etwa der ROI sein wird. Sie können auch sagen, welche Infrastruktur notwendig ist.

Das spart viel Zeit und auch Geld, welches schlimmstenfalls in ein falsch durchdachtes Projekt investiert wird.

Welche rechtlichen und datenschutzrechtlichen Risiken muss ich beachten?

Wie bei allen anderen Programmen und Daten gelten die Grundsätzer der DSGVO. Zudem bringt die EU mit dem AI Act zusätzliche Pflichten für sogenannte „High-Risk“-Systeme.  Beides muss von Anfang an berücksichtigt werden und muss parallel verlaufen. Es reicht also nicht, sich für eine KI-Lösung zu entscheiden und nur den EU AI-Act zu berücksichtigen.

Am wichtigsten ist die Art, WELCHE Daten für WELCHE ZWECKE verarbeitet werden sollen und auch OB Daten verarbeitet werden müssen.  

Wesentliche Punkte:

• Rechtsgrundlage für Verarbeitung (Art. 6 DSGVO) und besonders sensible Daten vermeiden oder besonders schützen.
• Dokumentationspflichten: Datenherkunft, Zweckbindung, Modell- und Trainingsdaten-Dokumentation.
• Transparenzpflichten: Nutzer müssen ggf. wissen, wenn sie mit einer KI interagieren.
• AI Act: Klassifiziert Systeme nach Risiko, fordert Risikomanagement und kann Pflichten für Anbieter/Deployende auslösen.

Egal, ob die KI als Assistent, als Automatisierung oder als Agent agieren soll: Es ist zudem wichtig, dass der Mensch sowohl den Input („Was pflege ich die die KI ein?“) als auch der Output („Was gibt mir die KI zurück?“) kontrolliert („Human-In-The-Loop“). Wenn der Fall eintreten sollte, dass Daten tatsächlich missbraucht werden oder weitere/andere Richtlinien verletzt werden, ist immer ein Mensch am Ende haftbar, nicht das System.

Wie finde ich die richtigen Use-Cases  und welche sind für kleine bis mittlere Unternehmen geeignet?

Wähle Use-Cases mit geringem technischen Risiko, klarem Wertbeitrag und kurzer Time-to-Value, z. B. Automatisierung von Support-Anfragen, Dokumentenverarbeitung oder Sales-Support. Setze sie aber von Anfang an schon dort ein, wo Künstliche Intelligenz dein Unternehmen auch voranbringt.

Dies sind kleine Projekte, welche bereits mit minimalen Daten ersten Nutzen zeigen, leicht messbar und neben dem Arbeitsalltag einfacher zu verfolgen sind.

Beliebte Starter-Use-Cases:

• Chatbots / Kundenservice-Automation (Antwortzeiten reduzieren).
• Automatische Rechnungs- und Belegverarbeitung.
• Marketing-Automation: Text- und Bildgenerierung für Kampagnen.
• Vertriebsunterstützung: Lead-Priorisierung, E-Mail-Templates.
• Interne Assistenz: Meeting-Transkripte, Wissensdatenbank-Suche

Wie starte ich praktisch: Pilot, Proof-of-Concept oder sofort skalieren?

Beginne mit einem kleinen Pilot (Proof-of-Concept) mit klaren Metriken und skaliere nur, wenn der Pilot verlässlich Wert liefert.

Schritt-für-Schritt:

1. Problem definieren + KPI (z. B. 30% schnellere Bearbeitungszeit).
2. Datenzugang sicherstellen.
3. Minimal-viable-System bauen (intern oder mit Partner).
4. Messen, anpassen, Compliance prüfen.
5. Rollout planen + Betrieb sichern.

Tipp: Wenn möglich oder bereits vorhanden, vergleiche das Projekt mit anderen oder einem bestehenden Projekt.

Wie messe ich (erfolgreiche) KPIs in KI-Projekten?

Wie bei allen Investitonen und Implementierungen gilt: Erfolg misst man durch Business-KPIs (Umsatz, Kosten, Zeit), Modell-KPIs (Accuracy, Precision, Recall) und Betriebs-KPIs (Uptime, Latenz, Fehlerrate).

Notiere dir bestehende Kosten (täglich, wöchentlich, monatlich, jährlich), einmalige Kosten und auch die Ziele, welche du erwarten möchtest.

Beispiele für KPIs:

• Reduktion Bearbeitungszeit (min/Stück).
• Automatisierungsrate von Anfragen (%).
• Conversion-Rate durch personalisierte Angebote.
• Fehlerquote / False Positives.

Die KPIs sind alle individuell, auch innerhalb einer Branche. Auch hier ist es ratsam, sich professionell beraten zu lassen, um Möglichkeiten besser einschätzen zu können.

Wann Künstliche Intelligenz Unternehmen kein Nutzen bringt

Wenn du  keine Datenbasis hast, der Nutzen nicht messbar ist oder die Compliance-Hürden die Vorteile übersteigen, dann solltest du nicht in KI investieren.

Blind in so eine Unternehmung zu starten hat selten Vorteile und nur, weil Künstliche Intelligenz in aller Munde ist und richtig behandelt Nutzen liefert, muss es nicht die Lösung der Probleme sein.

Typische Negativ-Signale:

• Fragmentierte, unzugängliche oder fehlerbehaftete Daten.
• Kein klares Business-Case oder KPIs.
• Hohe regulatorische Risiken (z. B. bei sensiblen Gesundheits- oder Personendaten).
• Fehlende Bereitschaft, Prozesse oder Rollen anzupassen.

Auch hier hilft es vorher ein internes Gespräch zu führen, um potenziellen Nutzen und den Stand der Dinge festzulegen. Auch eine anschließende oder parallel laufende Beratung ist hilfreich. Hier können eventuell fehelnde Inhalte und Punkte, auf die man selbst nicht gekommen ist, aufmerksam gemacht werden.

FAQ: Künstliche Intelligenz im Unternehmen

F: Ist Künstliche Intelligenz für mein Unternehmen geeignet?
A: Ja, wenn sie richtig behandelt wird und klar ist, warum man eine KI verwenden will. Für Prototyping, Content- und Support-Automation und viele weitere Lösungen kann man bereits gute Ergebnisse erzielen.Wichtig ist, dass vorab alle notwendigen Fragen bzgl. der Daten, Compliance und Skalierbarkeit geklärt sind. Sonst ist KI eher ein Hindernis als eine wirkliche Stütze.

F: Brauche ich einen Data-Scientist?
A: Für Pilotprojekte reicht oft ein erfahrener Product-Owner (plus externe Partner), welcher das Projekt begleitet und dokumentiert. Für Skalierung ist interne Expertise empfehlenswert, sowie zusätzlicher Austausch (wenn möglich) mit einem Compliance Berater, der IT sowie den Mitarbeitern der Abteilung, in welcher die Projekte laufen sollen

F: Wie teuer ist der Einstieg?
A: Sehr variabel von ein paar hundert Euro für API-Tests bis zu sechsstelligen Beträgen bei komplexer Produktion. Starte klein und messen den ROI. Viele erste Projekte können kostenfrei gestaltet werden. Da Unternehmen laut dem EU AI-Act verpflichtet sind, die Mitarbeiter in KI zu schulen (wenn mit KI gearbeitet werden soll), ist eine einmalige Investition in eine Schulung ebenfalls einzuberechnen.

F: Was sagt die EU-Regulierung?
A: Der EU AI-Act schafft verbindliche Regeln, besonders für High-Risk-Systeme. Informiere dich rechtzeitig und vor der Implementierung, welche Verpflichtungen für dein Vorhaben gelten.

Zusammenfassung für Unentschlossene

1. Daten-Quickcheck: Sind die Daten sauber, aktuell und zugänglich?
2. Problem & KPI definieren: Ein Outcome, das gemessen werden kann.
3. Kleiner Pilot: Proof-of-Concept mit 1–2 Monaten Laufzeit.
4. Compliance-Review: DSGVO und AI-Act-Relevanz prüfen.
5. Partner & Skills: Extern starten, intern Know-how aufbauen.
6. Skalierung: Nur bei positivem ROI und stabilem Betrieb.

Wichtig:

Viele Unternehmen springen zu schnell auf KI-Tools (z. B. ChatGPT & Co.), ohne Basis-Digitalisierung oder klare Governance. Das führt zu Fragmentierung und Compliance-Risiken. Prüfe daher Infrastruktur und Regularien vor Hype-Projekten.

Spare nicht am falschen Ende. Weder an der Vorbereitung (Schulungen, Beratung, Datensäuberung, Skalierbarkeit) noch an den laufenden Kosten, welche ggf. entstehen können.

Setze Projekte um, welche deinem Unternehmen nützen. Was andere Unternehmen für sich entscheiden, kann dir vielleicht als Idee dienen, aber nicht zwingend als deine Lösung.

Wie du siehst, sollte eine KI-Lösung gut durchdaht sein. Aber das ist bei jeder Software und jeder Änderung im Unternehmen zu bedenken. All dies neben deiner Kernarbeit zu bedenken, ist eine Meisterleistung.

Ich helfe dir, die beste Strategie zu entwickeln und freue mich, dich in einem kostenfreien und unverbindlichem Erstgespräch kennenzulernen!