In sechs Schritten zur produktiven KI

Trotz aller Vorteile bleibt das Potenzial von Künstlicher Intelligenz in vielen Unternehmen ungenutzt. Denn auf dem Weg zur produktiven KI lauern durchaus auch Stolpersteine: von Datenschutzbedenken über Unsicherheiten bezüglich der richtigen Technologien bis hin zu mangelndem Verständnis für KI in der Belegschaft. Auch bei der Umsetzung hapert es: Für 35 Prozent der Betriebe zählt der Fachkräftemangel zu den größten Bremsklötzen, 31 Prozent von ihnen fehlt eine klare KI-Strategie. Doch ohne eine solche wird KI nicht zukunftsweisend und flächendeckend genutzt und bleibt weit hinter ihren Möglichkeiten zurück.

Damit es nicht so weit kommt, ist ein strukturiertes Vorgehen erforderlich. Ebenso entscheidend: bei den Mitarbeitenden Begeisterung für KI zu entfachen. Denn wer erste Erfolge verzeichnet und so den Nutzen von KI-Tools erkennt, ist bereit, die Tools im Alltag einzusetzen und sich auch auf künftige Lösungen einzulassen. Die folgenden sechs Schritte zeigen, wie Unternehmen diesen Weg erfolgreich gestalten können.

6 Schritte auf dem Weg zur produktiven KI

Schritt 1: Starten statt warten

Bevor eine Investition in KI erfolgt, gilt es zu überlegen, wo und wie der Einsatz echten Mehrwert bringt. Das heißt aber nicht, dass alles von Anfang an perfekt durchdacht sein muss: Gerade für den Einstieg eignen sich kleine, konkrete Anwendungsfälle, mit denen sich schnell Effizienzpotenziale heben lassen.

In welche Richtung es gehen kann, lässt sich am besten anhand dieser Fragen klären:

• Welche Ziele sollen mit der KI erreicht werden? (Mehr Effizienz, geringere Kosten oder neue Services?)

• In welchen Bereichen besteht Bedarf für Entlastung durch KI?

• Welche Systeme und Daten stehen zur Verfügung?

• Ist intern KI-Know-how vorhanden?

  
  

Schritt 2: Potenziale im eigenen Unternehmen evaluieren

Nicht jeder Prozess eignet sich für den Einsatz von KI. Deshalb gilt es, systematisch nach Bereichen zu suchen, in denen Automatisierung realistisch ist und einen klaren Mehrwert bringt. Doch anders als viele glauben, erfordert der Einsatz von KI meist keine radikale Umstellung. Oft sind es kleine, gezielte Anwendungen, die schnell Wirkung zeigen – wie etwa folgende Beispiele:

• Auswertung von Kundenfeedback: KI konsolidiert Bewertungen aus unterschiedlichen Kanälen und aggregiert das Feedback.

• Verbesserter Support: KI analysiert Tickets (Supportanfragen, Meldungen von Systemstörungen, Fragen zur Bedienung des Systems und andere Serviceanliegen) und zeigt die häufigsten Probleme und passende Lösungen auf.

• Vorausschauende Wartung: KI wertet Protokolle aus und erkennt frühzeitig Abnutzungserscheinungen oder Wartungsbedarf.

  
  

Schritt 3: Technische Voraussetzungen schaffen und Know-how für die Umsetzung sichern

Selbst die beste KI-Idee nützt wenig, wenn weder das notwendige Know-how noch die Technologien für deren Realisierung vorhanden sind. Für die Implementierung von KI ist ein geeignetes Modell ebenso erforderlich wie passende Tools und das nötige Fachwissen, diese in die vorhandenen Systeme zu integrieren. Genauso wichtig ist eine IT-Landschaft, die eine nahtlose Implementierung der KI-Lösung in bestehende Prozesse ermöglicht und eine saubere Verknüpfung mit Datenquellen, Tools und Systemen erlaubt. Für eine nachhaltige Nutzung braucht es zudem Flexibilität und Skalierungsmöglichkeiten, die es gestatten, mit wachsenden Anforderungen Schritt zu halten.

Schritt 4: KI-Modelle trainieren & testen

Das A und O für den erfolgreichen Einsatz von KI ist ein gezieltes Training des Systems anhand einer belastbaren Datenbasis. Dabei kommt es nicht nur auf die Menge der Daten an – auch müssen sie in hoher Qualität vorliegen. Das heißt: Sie müssen vor allem aktuell und richtig sein. Und dafür gilt es, die Ergebnisse zu kontrollieren und zu korrigieren. Ansonsten führen fehlerhafte, veraltete oder unvollständig aufbereitete Daten schnell zu unzuverlässigen Ergebnissen – oder zu sogenannten „Halluzinationen“.

Nur mithilfe von intensivem Training lassen sich präzise Vorhersagen treffen und die gewünschte Performance erreichen. Sinn und Zweck dieser Phase ist es, das Modell optimal auf die spezifischen Anforderungen zuzuschneiden und regulatorische Vorgaben zu berücksichtigen – für einen Live-Betrieb, der robust, nachvollziehbar und compliant funktioniert.

Wichtig: Halluzinationen bereits in dieser Phase vorbeugen
Generative Modelle wie ChatGPT neigen zu überzeugend klingenden, aber falschen Ergebnissen – sogenannten Halluzinationen. Diese lassen sich durch sorgfältiges Training, kontinuierliche Tests und eine saubere Qualitätssicherung wirksam eindämmen. Entscheidend ist dabei die Rolle des Menschen: Als Kontrollinstanz prüft er Ergebnisse, korrigiert Fehler und sorgt so für verlässliche Resultate. Das zeigt auch: Die Sorge, KI könnte Fachleute kurzfristig ersetzen, ist unbegründet – der kritische Gegencheck durch erfahrene Menschen bleibt auf lange Sicht unverzichtbar. Mehr noch: Dies ist eine der vielen Stellen, an denen KI und Mensch sogar Hand in Hand gehen müssen.

Ein durchdachtes Trainingskonzept schafft die Basis für eine performante, nachvollziehbare und vertrauenswürdige KI, die vor allem eines liefert: korrekte Ergebnisse.

Schritt 5: Akzeptanz schaffen, Führungskräfte mit einbinden

KI lässt sich nur dann erfolgreich einsetzen, wenn die Menschen im Unternehmen sie verstehen, anwenden und ihren Nutzen sehen. Deshalb ist es wichtig, die Anwenderperspektive von Anfang an mit einzubeziehen. Sinnvoll sind daher diese Maßnahmen:

• Ergebnisse nutzbar machen: Anwenderfreundliche Dashboards, Chatbots oder Schnittstellen, die die Ergebnisse verständlich aufbereiten und praxisnah bereitstellen, erleichtern der Belegschaft den Umgang mit der KI.

• Feedback systematisch umsetzen: Die Erfahrungen der User liefern wertvolle Hinweise zur Weiterentwicklung. Ob über Supportanfragen, Nutzungsmuster oder detaillierte Rückmeldungen – wer genau hinhört, verbessert seine KI nachhaltig.

• Transparenz schaffen: Offenheit darüber, wo und wie KI zum Einsatz kommt – und welche Entscheidungen weiterhin in menschlicher Hand liegen – stärkt Vertrauen und Akzeptanz.

Die KI-Strategie ist Chefsache
Da Künstliche Intelligenz über die Zukunftsfähigkeit von Unternehmen entscheidet, sollte sie bei Führungskräften sogar ganz oben auf der Agenda stehen. Damit die Einführung von KI-Anwendungen nicht an einzelnen Abteilungen hängen bleibt oder als reines IT-Projekt verpufft, braucht es Ziele und ein klares Commitment aus der Cheftage. Geschäftsleitungen sind gefordert, visionär zu denken, die eigene Organisation zu sensibilisieren, zu befähigen und zum Ausprobieren zu ermutigen.

Schritt 6: Betrieb & Monitoring

Nach dem Go-live ist vor dem Optimieren: Selbst gut trainierte KI-Modelle liefern nur dann dauerhaft verlässliche Ergebnisse, wenn sie kontinuierlich überprüft und angepasst werden. Denn verändert sich die Datenlage – etwa durch neues Nutzerverhalten, Marktverschiebungen oder technologische Entwicklungen – ohne dass das Modell entsprechend modifiziert wird, sinkt schnell die Genauigkeit der Resultate. Monitoring schafft hier die nötige Transparenz: Es zeigt, wie gut die KI noch performt, wo eventuell Fehlerquellen lauern und wann Nachjustierungen oder ein Retraining erforderlich werden. Ebenso lässt sich hier die Belegschaft wieder mit einbeziehen: Ihr Feedback liefert wertvolle Erkenntnisse, an welchen Stellschrauben es noch zu drehen gilt. So bleibt die KI auch langfristig zuverlässig und leistungsfähig.

Fazit: Produktive KI braucht mehr als Technik

Künstliche Intelligenz ist nicht nur ein Trend, sondern ein echter Gamechanger. Wer das Potenzial frühzeitig erkennt und gezielt nutzt, verschafft sich klare Wettbewerbsvorteile. Dabei muss der Einstieg nicht gleich ein Großprojekt sein: Oft reichen kleine, gut gewählte Use Cases, um erste Erfolge zu erzielen und den Weg für weitere Schritte zu ebnen. Ein guter Einstieg kann etwa die Texterstellung mit generativer KI wie ChatGPT sein. Solche einfachen Anwendungen vermitteln schnell ein Gefühl dafür, wie vielseitig KI einsetzbar ist und welchen Nutzen sie dem Unternehmen bringen kann. Denn diese Technologie kann weit mehr als nur Texte erzeugen – sie unterstützt Unternehmen dabei, Prozesse zu automatisieren, Daten nutzbar zu machen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Damit das gelingt, ist jedoch ein systematisches Vorgehen erforderlich: von der Identifikation geeigneter Anwendungsfälle über die Klärung technischer Voraussetzungen bis hin zur Einbindung aller relevanten Abteilungen. Wer zudem Mitarbeitende frühzeitig motiviert und befähigt, legt den Grundstein für nachhaltige Veränderung. Detaillierte Einblicke bietet das Whitepaper „Von 0 auf KI: In 6 Schritten vom Potenzial zur Produktivität“. Die enthaltene Checkliste unterstützt mit klarem Fahrplan und fundiertem Know-how – für einen erfolgreichen Start in die produktive KI-Nutzung.

Der Autor: Markus Adolph ist IT-Experte und Geschäftsführer der EBF-EDV Beratung Föllmer GmbH aus Köln. Mit einem rund 100-köpfigen Team begleitet er Unternehmen bei der individuellen Transformation zum digitalen Arbeitsplatz. Zusammen mit Mitgründer Marco Föllmer leitet er die EBF seit Gründung im Jahr 1994. Markus Adolph studierte Technische Informatik an der Fachhochschule in Köln. Bereits während seines Studiums arbeitete er als Systemberater bei dem IT- und Beratungsunternehmen IBM und begleitete dort diverse IT-Projekte.