Einsatz von KI in Unternehmen

Thomas

(aufgeregt)Weißt du, Elina, ich hab neulich einen CIO getroffen und der meinte: ‘Wir haben jetzt überall KI – aber niemand weiß genau, wie wir sie sauber im Alltag nutzen.’ (schnell) Der Haip war groß und die Experimente zahlreich. (schnell)Jetzt zählt, was in stabilen Prozessen trägt und das sind klare Regeln, Verantwortlichkeiten und realistischer Nutzen – Das ist längst keine Spielwiese für Technikbegeisterte mehr, sondern Leadership-Aufgabe.

Elina

(leichtes Lachen) Du bist bereits voll im Thema unserer Folge, (leicht lächelnd) daher erstmal von meiner Seite ein Hallo an alle Zuhörerinnen und Zuhörer da draußen und herzlich willkommen zu unserer neuen UpSkill-Episode, (schnell) ich bin Elina vom SoftwareOne IT Campus und mit mir im Gespräch ist mein Kollege Thomas aber jetzt zu deinem geschilderten Erlebnis, welches echt viele spüren. (analytisch) (schnell) Erst Neugier, dann Chaos, dann die Erkenntnis: (schnell) KI ist kein Selbstläufer. Und ganz ehrlich – ohne Nutzungskompetenz und entsprechende Richtlinien wird aus Tempo schnell Risiko – und aus guten Absichten eine Schatten-IT.

Thomas

Ja ich hör auch immer wieder, dass der Druck wächst. Fachbereiche wollen Effizienz, die IT verlangt Sicherheit, da kommt mir direkt ein Beispiel in den Sinn und zwar sitzen Sie in einem Auto ohne Bremsen und Sie kommen dabei voran, jedoch unkontrolliert und unsicher – ähnlich wie bei KI-Einführung ohne Governance.

Elina

(amüsiert) Gutes Beispiel! In vielen Unternehmen wird KI zur Pflichtkompetenz. Seit letztem Jahr, also 2025, sind grundlegende Schulungen für KI-Nutzende vorgesehen. Seitdem sollen Zertifikate den Nachweis sicherstellen und rechtliche Risiken minimieren. So wie ein KI-Führerschein also. Es geht darum, nicht nur Tools bereitzustellen, sondern systematisch, kurzweilig, prüfbar und nachvollziehbar Wissen aufzubauen.-

Thomas

Microsoft 365 Copilot beispielsweise ist ja auch kein einzelnes Programm, sondern in die Office-Arbeitsumgebung eingebettet. Es nutzt große Sprachmodelle (LLMs) und bezieht – im Rahmen der Benutzerrechte – Kontext aus der eigenen M365-Umgebung. Übersetzt heißt das: Der Assistent hilft beim Formulieren, Strukturieren, Zusammenfassen – dort, wo die Arbeit ohnehin stattfindet. Und er greift auf Inhalte aus dem gesamten Arbeitsspektrum der Nutzerinnen und Nutzer zu. Darum ist es auch wichtig zu lernen, was die KI an Daten verwenden darf und sollte, und was nicht.-

Elina

(analytisch) Guter Punkt und allen ist doch auch klar, eine unkontrollierte ‘Schatten-KI’ birgt Datenschutz- und Compliance-Risiken. Besser ist da auf jeden Fall ein offiziell eingeführtes, abgesichertes Ökosystem – mit klaren Freigaben und Richtlinien. Das reduziert wilde Experimente, ohne die Innovation zu ersticken.

Thomas

(freundlich) Ich würde gern noch einen Vorfall mit dir teilen, (schnell) den ich kürzlich erlebt habe: (schnell) In einem Industriebetrieb fand man bei einem Audit ein KI-Modell in einem alten internen Tool – (enthusiastisch) niemand hatte es bewusst aktiviert es war schlicht ‘historisch mitgewachsen’ das ‘Geistermodell’ begann wieder Vorschläge zu machen – ohne Monitoring, ohne Logging, ohne aktuelle Datenbasis.

Elina

Und das ist wirklich ein Albtraum, nicht weil KI per se gefährlich wäre, sondern weil die eigene Organisationsgeschichte unsichtbare Artefakte erzeugt. Governance muss Neues einführen und Altes sichtbar machen.

Thomas

Genau. Das Team musste klären, wer heute verantwortlich ist, welche Entscheidungen dieses Artefakt beeinflusst und wie man Wiederholungen verhindert. Das Ergebnis war letztendlich: Es musste ein Inventar für KI-Komponenten her. Mit Verantwortlichkeiten und verbindlichen Abschalt- und Freigabeprozessen.-

Elina

Wenn wir das auf die Praxis runterbrechen, braucht es vier Bausteine: Erstens gilt es, klare Leitplanken zu bestimmen – was ist erlaubt, was ist tabu, wann prüft ein Mensch. Zweitens geht es um Verantwortlichkeiten – wer gibt frei, wer dokumentiert. Drittens braucht es Schulungen – wiederkehrend und nah am Alltag und Viertens geht es im Unternehmen schließlich um messbare Nutzung, sonst skaliert man nur nach Bauchgefühl.

Thomas

(analytisch) Des Weiteren ist wichtig zu betonen, dass ein funktionierendes Ädoptschen-&-Change-Konzept mit Lernreisen arbeitet, (enthusiastisch) also quasi Check-in, kurze Impulse, Praxis-Transfer, Coffee-Breaks zum Erfahrungsaustausch – (enthusiastisch) bis die Nutzung zur Gewohnheit wird – Das klingt nicht nach viel, macht aber einen immensen Unterschied. Jeden Tag zehn bis fünfzehn Minuten sparen – so entsteht ein echter Mehrwert.

Elina

(analytisch) Wichtig ist, Berechtigungen und geteilte Daten kritisch zu prüfen. ‘Oversharing’ macht sensible Infos unnötig sichtbar – mit KI lässt sich alles schneller finden, auch das Falsche. Pragmatisch gesehen, heißt das also, dass man Rechte aufräumen, sensible Bereiche labeln, und klare No-Gos definieren muss.

Thomas

Mir ist es auch noch wichtig zu betonen, dass Menschen kein Hindernis, sondern der Schlüssel sind (vertrauensvoll)) Verständliche Ängste sollten ernst genommen werden und der Nutzen von KI-Tools muss sichtbar gemacht werden, dabei sollte aber darauf geachtet werden, keinen überfordernden Leistungsdruck zu erzeugen. (überzeugt) So vermindert das Unternehmen Widerstände und erhöht die Bereitschaft, die gegebenen Tools häufiger zu nutzen und die Qualität zu erhöhen.

Elina

(verständnisvoll) (schnell) Die Ängste sind nachvollziehbar, denn es gibt zahllose Gerüchte darüber, was passiert, wenn KI in Unternehmen etabliert wird. (schnell) Lass mich kurz verschiedene Mythen der Realität gegenüberstellen, um das Thema ein bisschen besser einordnen zu können. Mythos eins: ‘KI ersetzt Jobs.’ – Realität: Sie ersetzt Routinen, nicht Verantwortung. Mythos zwei: ‘Eine Schulung reicht.’ – Realität: Es braucht wiederkehrende Impulse. Mythos drei: ‘Copilot versteht schon alles.’ – Realität: Ohne Kontext, Rechte und saubere Daten bleibt der Output blass. Und Mythos vier: ‘Compliance erledigt Microsoft allein.’ – Realität: Herstellerfunktionen helfen, aber die Organisation definiert Regeln und prüft deren Einhaltung. Es ist so wichtig, aus dem Leadership heraus nicht nur Erwartungshaltungen zu definieren, sondern auch Möglichkeiten zu kommunizieren, was die Belegschaft mit den neuen Tools erreichen kann.

Thomas

(schnell) Durch ein strukturiertes E‑Learning mit Abschlusstests erhalten Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter die Sicherheit im Umgang mit KI und einen entsprechenden Nachweis. (schnell) Das motiviert skaliert und stützt die Compliance außerdem ist die Idee auch nicht neu, denn mit kurzen Lernhappen, Glossar, Promptsammlung und Zertifikat wird aus einem einmaligen Aha ein reproduzierbarer Standard.–

Elina

Lass uns doch gleich mal ein paar Beispiele für die Nutzung von KI benennen. Willst du das übernehmen?–

Thomas

(analytisch) (schnell) Sehr gen, da gibts die Meetingnachbereitung inklusive Aufgaben, oder Entwürfe für Mails, vielleicht auch Recherchen mit Quellenstruktur oder erste Folienentwürfe für Präsentationen. Was ich zum Beispiel super gern nutze ist die Möglichkeit Lange Dokumente einzukürzen oder zu komprimieren – natürlich jeweils mit Prüfungsschritten, um Kerninhalte nicht zu verlieren. Das sind kleine, wiederholbare Anwendungsfälle, die sofort tragen.

Elina

Das war jetzt eine Menge Futter für unsere Zuhörerinnen und Zuhörer. Lass uns mal kurz zusammenfassen, was wir gerade gesagt haben: Unternehmen sollten KI nur mit klaren Regeln, Verantwortlichkeiten und geschulten Nutzerinnen und Nutzern einführen, damit Sicherheit und Compliance gewährleistet sind und keine Schatten IT entsteht. Gleichzeitig braucht es ein strukturiertes Change Konzept mit Lernreisen, aufgeräumten Berechtigungen und messbarer Nutzung, damit KI sicher, kontrolliert und produktiv im Alltag ankommt. Tatsächlich birgt die Verwendung von KI auch Risiken. Da gebe ich den Ball direkt mal wieder weiter an dich.–

Thomas

(freundlich) Wie du sagst, Risiken bleiben leider bestehen. (schnell) Das können nicht nur Halluzinationen sein, sondern oftmals auch veraltete Quellen und leider auch häufig ein übermäßiges Vertrauen in gut formulierte Texte. Dabei kann helfen die Quellen zu prüfen, Ergebnisse quer zu lesen und sensible Themen doppelt freigeben lassen. Zusätzlich hilft es natürlich auch zu dokumentieren, was erlaubt ist und was nicht.

Elina

Lass uns einen Mini-Case für die Mitarbeiterinnen- und Mitarbeiter-Einführung von KI durchspielen: Ein Vertriebsbereich mit 120 Angestellten startet mit KI und drei klaren Use Cases – Meetingnotizen, Angebotsentwürfe, und Qualifizierung eingehender Mails. In Woche 1 gibt es ein Kick-off, in Woche 2 bekommen die Mitarbeitenden Lernhappen und Coffee-Break, in Woche 3 findet der Praxis-Transfer statt und in Woche 4 ist Zeit für ein Review. Das Ergebnis könnte sich wie folgt darstellen: die Nachbereitung ist besser strukturiert und es gibt weniger Nachfragen – vielleicht sogar messbar über Bearbeitungszeiten und interne SLA-Treffer. Das wäre doch echt gelungen.

Thomas

(zusammenfassend) (schnell) Unterm Strich können wir also sehen, dass es ohne Schulungen nicht wirklich geht (freundlich) und so langsam kommen wir zum Ende unserer heutigen Episode (sehr freundlich) hast du Lust also auf eine kleine Blitzrunde als Zusammenfassung?

Elina

(interessiert) Ja klar ich bin sehr gespannt was du vorbereitet hast.

Thomas

Ok. Kommen wir also zur ersten Frage: Was darf nicht in generatiwe Tools?

Elina

... Hmmm das ist eigentlich recht einfach. Die Antwort müsste lauten: Personenbezogene Daten ohne Freigabe.

Thomas

Okay, sehr gut das ist richtig., also nächste Frage: Wer verantwortet Inhalte?

Elina

Immer noch die Menschen, welche die entsprechenden Inhalte auch veröffentlichen, oder?

Thomas

Absolut korrekt und weiter gehts: Wie messen wir schließlich unseren Erfolg?

Elina

Die Messgrößen sind Nutzung, Zeit und Qualität, also die Menge an nötigen Korrekturen.

Thomas

Sehr gut. Und wann sollte KI besser nicht genutzt werden?

Elina

(schnell) (freundlich) Ja, also es gibt immer weniger Einschränkungen, je weiter sich auch die KI-Modelle entwickeln – auch mit den lokalen LLMs wird es spannend. Aber bei sensiblen Daten, rechtlichen Bewertungen und wenn Fachfreigabe fehlt, sollten alle Nutzerinnen und Nutzer vorsichtig sein und noch einmal prüfen. (amüsiert) Und wie siehts aus? Habe ich die Prüfung bestanden?

Thomas

(lacht) Ja, ich würde sagen das hast du definitiv (erfreut). (freundlich) Ich hätte zum Schluss nur noch ein kleines Kurzfazit, (schnell) welches lautet: KI wird Alltag – also handeln Sie professionell. Kompetenz aufbauen, Leitplanken setzen, Verantwortung übernehmen. Machen Sie kleine Schritte, sorgen Sie für klare Messungen dann bleibts nicht beim Ausprobieren von KI, sondern KI wird tatsächlich eine echte Hilfe im Arbeitsalltag.

Elina

Für die Zuhörerinnen und Zuhörer nehmen wir ein paar interessante Links in die Shownotes. Sei es der KI-Führerschein oder eine Auswahl an KI Trainings. Das war es auch schon. Vielen Dank, Thomas und vielen Dank an unsere Zuhörerinnen und Zuhörer. Bis demnächst.

Thomas

Ja, vielen Dank und alles Gute. Bis zum nächsten mal!