Schritt 1: Eine konkrete Aufgabe wählen
Starten Sie nicht mit „Wir machen jetzt KI“, sondern mit einer Aufgabe, die oft vorkommt und Zeit kostet. Gute Kandidaten sind:
- E-Mails beantworten (mehr unter KI für E-Mails),
- in Verträgen, Handbüchern oder Preislisten nachschlagen,
- Besprechungen protokollieren (mehr unter Protokolle mit KI),
- Texte übersetzen oder korrigieren.
Fragen Sie Ihr Team, was nervt. Die besten Ideen kommen meist von denen, die die Arbeit machen. Beispiele finden Sie unter KI nach Branche.
Schritt 2: Die Datenfrage klären
Mit welchen Daten soll die KI arbeiten? Sobald Kundendaten, Personaldaten oder Verträge im Spiel sind, wird wichtig, wo die KI läuft. Entscheiden Sie früh zwischen Cloud-KI und lokaler KI und beziehen Sie, falls vorhanden, Datenschutzbeauftragten und Betriebsrat ein.
Schritt 3: Im kleinen Team testen
Lassen Sie zwei bis fünf Personen die KI ein paar Wochen mit echten Aufgaben nutzen. Wichtig ist, mit den eigenen Unterlagen zu testen, nicht mit Beispieldaten. Halten Sie fest:
- Wofür wurde die KI genutzt?
- Wie viel Zeit hat sie gespart?
- Wo waren die Ergebnisse gut, wo nicht?
Schritt 4: Regeln aufstellen und schulen
Bevor alle loslegen, braucht es eine kurze KI-Richtlinie und eine Einweisung. Die Schulung ist seit Februar 2025 ohnehin Pflicht nach dem EU AI Act. Zeigen Sie dabei auch die Grenzen, etwa Halluzinationen, und wie man gute Prompts schreibt.
Schritt 5: Ausweiten und dranbleiben
Läuft der Test gut, nehmen Sie das ganze Team dazu und ergänzen Schritt für Schritt weitere Aufgaben. Benennen Sie eine Person, die Fragen sammelt und gute Beispiele im Team teilt. Und schauen Sie nach ein paar Monaten, was sich bewährt hat.
Typische Stolpersteine
- Zu groß anfangen: Zehn Anwendungsfälle gleichzeitig überfordern jedes Team.
- Ohne Regeln starten: Dann entsteht Schatten-KI.
- Nur mit Testdaten probieren: Der Nutzen zeigt sich erst mit Ihren echten Unterlagen.
- Niemand ist zuständig: Ohne Ansprechpartner schläft das Thema ein.
Was heißt das für Ihr Unternehmen?
- Eine Aufgabe, ein kleines Team, ein paar Wochen: So sehen Sie schnell, ob sich KI lohnt.
- Die Datenfrage gehört an den Anfang, nicht ans Ende.
- Regeln und Schulung sind kein Bremsklotz, sondern sorgen dafür, dass das Team KI sicher nutzt.
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