Fünf typische Stolpersteine bei der Einführung von KI – und wie Sie diese vermeiden (IV5)
Die Einführung von Künstlicher Intelligenz (KI) in Unternehmen eröffnet viele Möglichkeiten zur Effizienzsteigerung. Besonders generative KI kann bestehende Prozesse optimieren und neue Automatisierungsmöglichkeiten schaffen.
Allerdings stehen viele Unternehmen vor der Frage, welche generative KI-Anwendungsfälle den größten Mehrwert bringen, wie sich die Integration gestaltet und welche Hürden zu erwarten sind.
In diesem Artikel beleuchte ich fünf typische Herausforderungen bei der Einführung von KI und zeige praxisnahe Lösungen auf. Der Artikel basiert auf meinem Vortrag auf der Innovario 2024.
1. Stolperstein: Zu viele KI-Anwendungsfälle ohne klare Unterscheidung
Viele Unternehmen starten mit KI, ohne den Unterschied zwischen klassifizierender und generativer KI zu kennen – und verlieren so wertvolle Orientierung.
Gerade zu Beginn fällt es schwer, die verschiedenen Einsatzmöglichkeiten von KI voneinander zu unterscheiden. Viele Anwendungsfälle wirken ähnlich – diese Vielfalt kann schnell unübersichtlich werden und zu Unsicherheiten bei der Auswahl führen.
Warum passiert das?
Wenn Sie sich neu mit KI beschäftigen, fehlt oft eine klare Orientierungshilfe. Um Klarheit zu schaffen, teilen Sie Ihre KI-Anwendungsfälle in zwei Gruppen ein:
Klassifizierende KI: Erkennt Muster in Daten (z. B. Kündigungsprognose, Betrugserkennung)
Generative KI: Erstellt Inhalte oder unterstützt digitale Prozesse (z. B. automatisch Antwortschreiben auf Kundenanfragen)
Was ist die Lösung?
Sie sollten sich zunächst auf generative KI konzentrieren, da sie im Vergleich zu klassifizierender KI größere Vorteile bietet:
Kein Trainingsaufwand erforderlich
Mehrwert über reine Datenanalyse hinaus
Einfache Einführung niedrige technische Anforderungen
Ihr Vorteil:
Mit dieser klaren Einteilung und dem Fokus auf generative KI setzen Sie Ihre Ressourcen gezielter ein und erzielen schneller sichtbare wirtschaftliche Erfolge.
2. Stolperstein: Fehlende Priorisierung bei der Umsetzung
Viele Unternehmen gehen zu früh zu komplexe KI-Projekte an – ohne eine klare Priorisierung der Umsetzung.
Ein falscher Fokus auf technisch anspruchsvolle, aber wenig wertschöpfende Projekte führt häufig dazu, dass Ergebnisse lange auf sich warten lassen oder gar nicht realisiert werden – ein Risiko, das sich kein Unternehmen leisten kann.
Was ist die Lösung?
Teilen Sie Ihre generativen KI-Anwendungsfälle in drei Kategorien ein – nach Komplexität und Aufwand. Am besten führen Sie diese nacheinander ein:
Standard-Chatbots – einfache Unterstützung für Kommunikation, Texterstellung und Recherche
Spezialisierte Assistenten – nutzen interne Daten (z. B. Richtlinien, Produktinformationen)
Autonome Agenten – übernehmen eigenständig Aufgaben oder Entscheidungen, ideal zur Unterstützung der Automatisierung
Ihr Vorteil:
Starten Sie mit den einfachsten Anwendungen und erzielen Sie schnell sichtbare Erfolge. So sammeln Sie Erfahrung und legen den Grundstein für weiterführende Anwendungen.
3. Stolperstein: Begrenzte Ressourcen bremsen den Start
Begrenzte Budgets und fehlendes Fachwissen führen oft dazu, dass KI-Initiativen gar nicht erst starten.
Viele Unternehmen glauben, sie könnten mit mit einem eigenen KI-Expertenteams und einem großen Budget loslegen. Diese Annahme verhindert den Einstieg – obwohl es einfacherere Lösungen gibt.
Was ist die Lösung?
Nutzen Sie Standard-Chatbots als ersten Schritt. Sie sind:
Günstig als Cloud-Service verfügbar
Technisch unkompliziert einzurichten
Sofort einsatzbereit
Praxisbeispiel:
Ein Chatbot für jeden Mitarbeiter, der Marketingtexte, Kundenantworten oder Berichte optimiert – ohne IT-Projekt oder Schulung.
Ihr Vorteil:
Sie bauen mit geringen Investitionen erste KI-Kompetenz auf, gewinnen Sicherheit im Umgang mit der Technologie und schaffen die Basis für anspruchsvollere Projekte.
4. Stolperstein: Unternehmens-wissen fehlt in der KI
KI-Modelle ohne Zugriff auf unternehmensspezifisches Wissen liefern ungenaue oder unbrauchbare Antworten.
Generative KI-Systeme basieren auf allgemeinen Internetdaten. Ohne die Verwendung von internem Wissen sind die Antworten oft ungenau, zu allgemein oder sogar falsch. Dazu kommt: Nicht alle Daten dürfen frei verarbeitet werden – Datenschutz und Vertraulichkeit müssen beachtet werden.
Was ist die Lösung?
Nutzen Sie spezialisierte KI-Assistenten, die mit Ihren eigenen Daten angereichert werden – abgestimmt auf Datenschutz und IT-Infrastruktur:
Öffentliche Daten nutzen – z. B. FAQ oder Produktinformationen aus Prospekten oder Internetseiten
Interne Daten einbinden – per PDF-Upload oder RAG-Zugriff, z.B. interne Richtlinien zur Verarbeitung oder Risiko-Annahmerichtlinien für Versicherer
Sensible Daten lokal verarbeiten – z. B. DSGVO-konform via On-Premise-Lösung, z.B. Gesundheitsdaten oder Arztabrechnungen verarbeiten.
Praxisbeispiel:
Ein interner Assistent beantwortet eingehende Kundenfragen auf Grundlage der auf Ihrer Internetseite veröffentlichten Versicherungsbedingungen – präzise und datensicher.
Ihr Vorteil:
Sie verbessern ihre Prozesse und steigern die Qualität der Antworten und Entscheidungsfindung – ohne Datenschutzrisiken.
5. Stolperstein: KI-Anwendungen funktionieren losgelöst von bestehenden Prozessen
Viele Unternehmen setzen KI isoliert ein – und verschenken damit enormes Potenzial.
Wird KI nicht in bestehende Prozesse integriert, bleibt sie eine Insellösung. Manuelle Tätigkeiten bleiben bestehen, die Effizienz ist suboptimal.
Was ist die Lösung?
Setzen Sie auf autonome oder teilautonome Agenten, die sich schrittweise in Ihre bestehenden digitalen Prozesse integrieren lassen:
Teilautonome Agenten: Unterstützen Mitarbeitende
Beispiel: Ein KI-Agent erstellt Antwortentwürfe auf Kunden-Emails, die Mitarbeiterin prüft diese vor dem Versand.
Autonome Agenten mit Einschränkungen: Treffen vordefinierte Entscheidungen
Beispiel: Ein Agent genehmigt einfache Rückerstattungen selbstständig, ab einem bestimmten Betrag übernimmt ein Mitarbeiter.
Vollautonome Agenten: Arbeiten komplett eigenständig
Beispiel: Ein Agent analysiert eingehende E-Mails, kategorisiert diese nach vorgegebenen Empfängern und leitet sie automatisch weiter.
Ihr Vorteil:
Sie reduzieren manuelle Tätigkeiten, entlasten Ihre Mitarbeitenden und beschleunigen Abläufe – das steigert das Prozesstempo und -qualität.
Fazit
Die Einführung von KI ist anspruchsvoll – doch wenn Sie Schritt für Schritt vorgehen, lassen sich typische Stolpersteine gezielt überwinden.
Beginnen Sie mit einfachen Chatbots, entwickeln Sie spezialisierte Assistenten und integrieren Sie schließlich autonome Agenten – so wächst Ihre KI-Lösung mit Ihrem Unternehmen.
So steigern Sie Ihre Effizienz, treffen fundiertere Entscheidungen, reduzieren Risiken und sichern sich den Erfolg.
