KI erfolgreich einführen: Praxistipps zur Umsetzung

Doch damit Unternehmen KI-Systeme erfolgreich einsetzen können, benötigen sie mehr als nur leistungsfähige Technologie.

Entscheidend ist neben Aspekten wie verlässlichen Daten sowie präzisen Regeln für Governance und Qualitätssicherung insbesondere ein klarer Business Case. „Nicht die Frage, was KI alles kann, sollte am Anfang ihrer Einführung stehen, sondern welches konkrete Problem wir damit lösen wollen“, betont Benedikt Weber, Geschäftsführer der applord GmbH, der in Praxistipps aufzeigt, worauf es bei der Einführung von KI wirklich ankommt.

Business Case als Ausgangspunkt

Fachabteilungen kennen Bottlenecks, Medienbrüche und unnötig aufwendige Arbeitsschritte und können daher konkret benennen, wo KI einen echten Mehrwert schaffen kann. Sie sollten deshalb die ersten Ansprechpartner für den Einsatz von KI-Modellen sein und gemeinsam mit der IT mögliche Anwendungsfälle bewerten. Entscheidend ist stets der konkrete geschäftliche Nutzen. Erst wenn dieser klar definiert und messbar ist, lässt sich beurteilen, ob und wie KI die richtige Lösung dafür sein kann.

Die IT übernimmt dabei eine wichtige Rolle: Sie sorgt dafür, dass aus einer fachlichen Idee eine technisch belastbare Lösung wird, integriert die erforderlichen Systeme und schafft die Voraussetzungen für einen stabilen und skalierbaren Betrieb. „Die besten KI-Projekte entstehen dort, wo Fachwissen und Technologie zusammenkommen. Die Fachabteilung kennt den Bedarf, die IT die technischen Möglichkeiten“, erläutert Benedikt Weber.

Datenqualität prägt die Ergebnisqualität

Nach dem Prinzip „Garbage In – Garbage Out“ bestimmen sich die Resultate eingeführter KI-Modelle maßgeblich nach der Qualität der Eingabedaten. Minderwertige oder fehlerhafte Informationen führen selbst bei fortschrittlichsten Algorithmen zu unpräzisen oder gar falschen Ergebnissen. Für ein effizientes Training und einen zuverlässigen Betrieb ist es daher essenziell, die Daten kontinuierlich zu pflegen, also ihre Aktualität, Korrektheit, Vollständigkeit und Konsistenz permanent sicherzustellen.

Lösungsorientierung statt Technologiefokus

Bei der Auswahl eines Anbieters von KI-Modellen sollten Unternehmen weniger auf eindrucksvolle Technologie achten, denn ein leistungsfähiges Modell allein schafft noch keinen Mehrwert. „Entscheidend ist vielmehr, dass der Anbieter realistische Leistungszusagen, transparente Kostenstrukturen, ein belastbares Datenschutzkonzept sowie wirksame Qualitätssicherungsmechanismen vorweisen kann“, hält Benedikt Weber dazu fest.

Betriebsmodell: On-Premises versus Cloud

Ob ein gewähltes KI-Modell in der Cloud oder auf eigenen Systemen betrieben wird, richtet sich nach den Anforderungen des Unternehmens. Die Cloud ermöglicht einen schnellen Einstieg, flexible Skalierung und geringe Anfangsinvestitionen. Dem stehen laufende nutzungsabhängige Kosten sowie Abhängigkeiten vom Anbieter und dessen Infrastruktur gegenüber.

Der On-Premises-Betrieb bietet dagegen maximale Kontrolle über Daten und Systeme und kann bei intensiver Nutzung langfristig wirtschaftlicher sein. Gerade bei sensiblen Informationen spielen Datenschutz, Compliance und digitale Souveränität eine wichtige Rolle. Auch die Betriebssicherheit ist zu berücksichtigen: Anders als bei Nutzung eines Cloud-Dienstes müssen Unternehmen beim Eigenbetrieb Verfügbarkeit, Wartung und Updates selbst organisieren.

Kontrolle als essenzieller Teil des KI-Betriebs

Mit der Einführung eines KI-Modells endet die Verantwortung nicht. Eine klare Governance definiert, wie KI eingesetzt und wie mit ihren Ergebnissen umgegangen wird. Mitarbeitende sollten wissen, welche Daten sie in KI-Systeme eingeben dürfen und wann eine menschliche Kontrolle erforderlich ist. Gerade im geschäftlichen Einsatz darf ein plausibel klingendes Ergebnis nicht automatisch als richtig gelten.

Für die Qualitätssicherung bieten sich verschiedene Verfahren an: Plausibilitätsprüfungen, Confidence Scores oder der Abgleich der Ergebnisse mehrerer Modelle können Unstimmigkeiten aufdecken. Mitarbeitende prüfen und korrigieren dann im Rahmen des Ansatzes „Human in the Loop“ gezielt die Ergebnisse. Dieses Feedback kann wiederum genutzt werden, um die KI-Modelle kontinuierlich zu verbessern.

Erfolgsfaktor Change-Management

Die Einführung von KI verändert nicht nur Prozesse, sondern auch die tägliche Arbeit der Beschäftigten. Um deren Akzeptanz zu gewinnen, sollten Unternehmen frühzeitig erklären, welchen konkreten Nutzen die neuen Lösungen bringen und wie sie Mitarbeitende unterstützen, etwa indem repetitive Aufgaben entfallen und mehr Zeit für anspruchsvollere Tätigkeiten bleibt. Regelmäßige Informationen, Schulungen und verlässlicher Support helfen, Unsicherheiten abzubauen. Zugleich sollte die Führungsebene den Einsatz sichtbar mittragen und damit Vertrauen schaffen.

Fazit

KI erfolgreich im Unternehmen einzuführen bedeutet, technologische Möglichkeiten in nachhaltigen geschäftlichen Nutzen zu übersetzen. Dafür braucht es neben dem Blick auf das technisch Machbare insbesondere ein Verständnis dafür, was ein Unternehmen tatsächlich weiterbringt. „Am Ende entscheidet nicht das beste KI-Modell über den Erfolg, sondern die Frage, wie gut es zum Unternehmen, seinen Prozessen und seinen Menschen passt“, bringt Benedikt Weber die zentrale Herausforderung abschließend auf den Punkt.