Strukturierte Einführung statt Chaos: Erfolgsfaktoren für die Implementierung von Generativer KI (F2)
Generative KI bietet Unternehmen zahlreiche neue Möglichkeiten – von der einfachen Textzusammenfassung bis hin zu autonomen Entscheidungsagenten. Viele Unternehmen haben bereits Listen mit potenziellen Anwendungsfällen erstellt und möchten die Technologie nutzen.
Doch mit der Vielzahl an Optionen wächst auch die Unsicherheit. Während einige Unternehmen mit ambitionierten Projekten loslegen, die sich später als zu aufwendig oder riskant herausstellen, verlieren andere keine Zeit und verzetteln sich mit den Anwendungsfällen.
Wie können Unternehmen sicherstellen, dass sie ihre Generative-KI-Anwendungsfälle erfolgreich umsetzen?
„Erfolgreiche Unternehmen kategorisieren ihre Anwendungsfälle und führen sie schrittweise ein – beginnend mit den einfachsten.“
Eine erfolgreiche Implementierung von Generativer KI erfordert ein methodisches Vorgehen in drei Schritten:
Anwendungsfälle nach Aufwand und Komplexität kategorisieren
Gezielt priorisieren, um Ressourcen effizient einzusetzen
Mit einfachen Anwendungsfällen starten, um Risiken zu minimieren
Schritt 1: Anwendungsfälle systematisch kategorisieren
Viele Anwendungsfälle wirken auf den ersten Blick ähnlich, unterscheiden sich jedoch deutlich in technischem Aufwand, Integrationsanforderungen, Datenschutzanforderungen und Risiken. Eine klare Kategorisierung hilft Unternehmen, ihre Anwendungsfälle strategisch zu bewerten und sinnvoll einzuordnen.
Eine Kategorisierung ist entscheidend, denn ohne eine klare Systematik erscheinen alle Optionen gleich – was oft zu Stillstand oder ineffizientem Ressourceneinsatz führt. Ein Klauselerklärer (der Vertragsklauseln verständlich macht) ist mit wenigen Anpassungen schnell umsetzbar, während eine KI-gestützte Risikoanalyse tiefen Datenzugriff, Compliance-Prüfungen und umfangreiche Tests erfordert.
Um Klarheit in die Entscheidungsfindung zu bringen, empfiehlt sich eine Einteilung in einfache, mittlere und komplexe Anwendungsfälle:
Einfache Anwendungsfälle
Diese Anwendungen lassen sich schnell und mit geringem Aufwand umsetzen. Sie nutzen bestehende Systeme wie Standard-Chatbots (z. B. ChatGPT) und erfordern kaum Anpassungen an Unternehmensprozesse.
Beispiel Klauselerklärer: Er wandelt komplizierte Vertragsklauseln in verständliche Sprache um. Nutzbar für Kundenkommunikation und interne FAQs.
Mittlere Anwendungsfälle
Hier sind spezifische Unternehmensdaten und ggf. leichte Prozessanpassungen erforderlich. Die Implementierung ist aufwendiger, aber dennoch überschaubar.
Beispiel Bedingungsexperte: Er beantwortet komplexe Fragen zu Versicherungsbedingungen. Vermittler und Kundenservice erhalten präzise, KI-gestützte Antworten.
Komplexe Anwendungsfälle
Diese Anwendungen erfordern Systemintegration, Datenschutzkonzepte und tiefgehende Compliance-Prüfungen. Sie bieten langfristigen Mehrwert, sind aber ressourcenintensiv.
Beispiel Schadenvorarbeiter: Dieser fasst Schadenmeldungen zusammen, prüft die Vertragskonformität und erkennt potenziellen Betrug. Er gibt Sachbearbeitern eine priorisierte Einschätzung.
Diese klare Einteilung ermöglicht es Unternehmen, schnell zu erkennen, mit welchen Anwendungsfällen sie starten sollten und welche eine langfristige Vorbereitung benötigen.
Schritt 2: Priorisierung für eine schrittweise Umsetzung
Viele Unternehmen begehen den Fehler, zu viele Projekte gleichzeitig zu starten oder direkt mit komplexen Anwendungen zu beginnen. Das führt oft zu langen Entwicklungszeiten, Ressourcenverschwendung und hoher Abbruchquote. Eine gezielte Priorisierung hilft, dies zu verbessern.
Die in Schritt 1 definierten Kategorien dienen als Basis für eine fundierte Entscheidungsfindung. Die folgenden Kriterien helfen bei der Priorisierung:
Technische Anforderungen – Ist die Integration in bestehende Systeme einfach oder aufwendig?
Implementierungsaufwand – Wie schnell kann der Anwendungsfall realisiert werden?
Rechtliche Hürden – Gibt es Datenschutz- oder Compliance-Vorgaben oder sogar regulatorische Vorgaben (z. B. durch die BaFin), die berücksichtigt werden müssen?
Unternehmen profitieren von einem gestaffelten Ansatz:
Der Einstieg in Generative KI sollte schrittweise erfolgen, um Risiken zu minimieren und schnelle Erfolge zu erzielen. Unternehmen beginnen idealerweise mit einfachen Anwendungsfällen, die wenig technische Anpassungen erfordern, aber sofort messbaren Nutzen bringen. So steigt die Akzeptanz, und Teams sammeln erste Erfahrungen mit der Technologie.
Aufbauend auf diesen Erkenntnissen können mittlere Anwendungsfälle angegangen werden. Diese erfordern oft die Nutzung spezifischer Daten und Anpassungen an bestehende Prozesse oder Schnittstellen zu internen Systemen, sind aber gut planbar. Hier hilft das zuvor gewonnene Wissen, Herausforderungen frühzeitig zu erkennen und effizient zu lösen.
Sobald das Unternehmen das Basis-Knowhow aufgebaut hat können komplexe Anwendungsfälle umgesetzt werden. Diese bieten häufig den höchsten Mehrwert, sind aber technisch und organisatorisch ebenso anspruchsvoll. Sie erfordern eine tiefere Integration, klare Compliance-Prüfungen und Vorbereitung.
Fazit: Durch eine durchdachte Priorisierung können Unternehmen Generative KI effizient einführen, Risiken minimieren und frühzeitig Erfolge erzielen.
Schritt 3: Mit dem einfachsten Anwendungsfall starten
Viele Unternehmen machen den Fehler, direkt mit einem komplexen KI-Projekt zu beginnen, das hohe Investitionen erfordert und lange Entwicklungszeiten mit sich bringt. Der beste Einstieg ist ein einfach umsetzbarer Anwendungsfall mit direktem Mehrwert.
Schnelle Erfolge steigern Akzeptanz: Wenn ein erster KI-Anwendungsfall reibungslos funktioniert, erhöht das das Vertrauen in die Technologie und motiviert Teams, weitere Anwendungen zu erproben.
Technische und organisatorische Herausforderungen frühzeitig erkennen: Unternehmen können in einem kontrollierten Rahmen Erfahrungen mit Generativer KI sammeln, bevor sie größere Projekte in Angriff nehmen.
Minimierung von Risiken: Fehler in einer kleineren, isolierten Anwendung sind leichter korrigierbar und haben geringere Auswirkungen auf den Gesamtbetrieb.
Beispiel für einen optimalen Startpunkt
Ein praktischer und häufig umsetzbarer erster Anwendungsfall ist die Verwendung von standard Chatbots wie z.B. ChatGPT mit der Nutzung von Prompts, die bei konkreten betrieblichen Aufgaben unterstützen. Das kann der oben beschriebene Klauselerklärer sein und viele weitere “Low-Hanging-Fruits” wie bzw. die Erstellung von FAQ-Dokumenten, Umformulierungen von Korrespondenz usw.
Diese Anwendungsfälle sind technisch wenig anspruchsvoll, erfordert keine tiefgehendes Know-how von KI und verbessert in der gesamten Breite des Unternehmens die Effizienz.
Fazit: Erfolgreicher KI-Einsatz durch strukturierte Einführung
Systematische Kategorisierung hilft, den richtigen Startpunkt zu finden.
Gezielte Priorisierung sichert den effizienten Einsatz von Ressourcen.
Schrittweise Umsetzung mit einfachen Anwendungsfällen minimiert Risiken und maximiert den Lerneffekt.
Durch diese strukturierte Vorgehensweise gelingt die Einführung von Generativer KI kontrolliert und wirtschaftlich, sodass Unternehmen langfristig den größtmöglichen Nutzen aus der Technologie ziehen können.
