KI im Unternehmen: Wo fangen Sie an?

Fast jedes Unternehmen möchte etwas mit KI machen, aber nur wenige wissen, wo sie anfangen sollen. Ein Chatbot-Abonnement ist schnell abgeschlossen. Eine Anwendung, die wirklich in Ihren Prozessen mitarbeitet, erfordert mehr Überlegung. In diesem Artikel lesen Sie, wie Sie einen ersten Schritt wählen, der klein genug ist, um ihn zu überblicken, und groß genug, um etwas zu bewirken.

Wo fängt man mit KI im Unternehmen an?

Beginnen Sie mit einer konkreten Aufgabe, nicht mit der Technologie. Suchen Sie Arbeit, die häufig wiederkehrt, viel Text oder viele Dokumente umfasst und heute von Hand erledigt wird. Denken Sie an das Sortieren eingehender E-Mails, das Übernehmen von Daten aus Rechnungen oder das Beantworten von Kundenfragen mit Informationen, die bereits irgendwo in Ihrer Organisation vorliegen. Solche Aufgaben haben drei Eigenschaften, die KI gut funktionieren lassen: Es gibt genug Beispielmaterial, das Ergebnis lässt sich prüfen und ein Fehler lässt sich korrigieren. Wählen Sie als Erstes besser keine Aufgabe, bei der eine falsche Entscheidung sofort große Folgen hat, etwa das automatische Ablehnen eines Antrags. Starten Sie außerdem mit einer abgegrenzten Gruppe von Nutzern, damit Sie schnell lernen, was funktioniert. Das Ziel einer ersten Anwendung ist nicht nur Zeitersparnis, sondern auch Erfahrung: Wie gehen Mitarbeitende damit um, wo geht es schief und welche Vereinbarungen zu Daten sind nötig?

Welche KI-Anwendungen funktionieren in Unternehmen gut?

Die Anwendungen, die sich in der Praxis am besten bewähren, sind meist nicht die auffälligsten. Es geht um Aufgaben, bei denen ein Sprachmodell Text liest, versteht und in etwas Brauchbares umwandelt, innerhalb eines bestehenden Prozesses. Ein Wissensassistent beantwortet Fragen auf Grundlage Ihrer eigenen Handbücher und Arbeitsanweisungen und nennt die Quelle, damit Mitarbeitende die Antwort prüfen können. Die Dokumentenverarbeitung liest Daten aus PDFs, Scans und E-Mails aus und stellt sie im richtigen System bereit. Die Klassifizierung bestimmt bei einer eingehenden Nachricht, um welches Thema es geht und welche Abteilung sie bearbeiten soll. Ein KI-Agent geht einen Schritt weiter und führt eine abgegrenzte Handlung aus, etwa das Anlegen eines Auftragsentwurfs. Gemeinsam ist diesen Anwendungen: Sie übernehmen die vorbereitende Arbeit, während ein Mensch dort entscheidet, wo es nötig ist. Typische Beispiele sind:

• Kundenfragen mit Informationen aus Ihrer eigenen Wissensdatenbank beantworten
• Eingangsrechnungen auslesen und für Prüfung und Buchung bereitstellen
• Eingehende E-Mails sortieren und an die richtige Abteilung weiterleiten
• Zusammenfassungen langer Dokumente oder Gesprächsprotokolle erstellen
• Produktbeschreibungen auf Basis technischer Daten verfassen

Welche Daten brauchen Sie für den Einstieg in KI?

Weniger, als Sie vielleicht denken, aber die richtigen. Für die meisten geschäftlichen Anwendungen müssen Sie kein eigenes Modell trainieren. Ein bestehendes Sprachmodell kann bereits viel, solange es Zugriff auf die Informationen erhält, die für die Aufgabe relevant sind. Für einen Wissensassistenten sind aktuelle und verlässliche Dokumente wichtiger als eine große Datenmenge. Veraltete Handbücher oder widersprüchliche Arbeitsanweisungen führen auch zu veralteten oder widersprüchlichen Antworten. Für die Dokumentenverarbeitung hilft ein Satz Beispiele, damit Sie testen können, wie gut die Erkennung funktioniert, bevor Sie live gehen. Achten Sie außerdem auf Zugriffsrechte: Welche Mitarbeitenden dürfen welche Informationen sehen? Eine gute KI-Anwendung respektiert diese Rechte und zeigt niemandem etwas, das er auch ohne KI nicht hätte öffnen dürfen. Das Bereinigen und Ordnen Ihrer Quellen ist daher oft der erste Schritt, und schon für sich genommen ein nützlicher.

Wie behalten Sie Datenschutz und Qualität im Griff?

Indem Sie vorab Vereinbarungen treffen und diese in der Anwendung selbst festlegen. Bestimmen Sie, welche Daten die KI verwenden darf und welche nicht, zum Beispiel keine medizinischen oder finanziellen personenbezogenen Daten, wenn das nicht nötig ist. Wählen Sie einen Anbieter mit geschäftlichen Bedingungen, der nicht mit Ihren Daten trainiert, und prüfen Sie, wo die Verarbeitung stattfindet. Für Organisationen in den Niederlanden liegt eine Verarbeitung innerhalb der EU nahe. Legen Sie außerdem fest, wann ein Mensch mitprüfen muss. Bei einer Zusammenfassung ist das weniger wichtig als bei einer Aktion in Ihrem ERP. Protokollieren Sie jedes Ergebnis, damit Sie nachvollziehen können, was die KI getan hat und auf Grundlage welcher Informationen. Bewerten Sie die Qualität schließlich mit einem festen Satz von Testfragen oder Testdokumenten. So sehen Sie, ob eine Änderung am Modell oder an Ihren Quellen die Ergebnisse verbessert oder verschlechtert, statt sich auf Ihr Gefühl verlassen zu müssen.

Sie sind unsicher, welche Aufgabe in Ihrer Organisation der beste Ausgangspunkt ist? In einem kostenlosen Kennenlerngespräch sehen wir uns gemeinsam Ihre Prozesse an und besprechen, wo KI sinnvoll ist und wo nicht.

Zuletzt aktualisiert: 23. September 2026