Künstliche Intelligenz in kleinen Unternehmen sinnvoll einsetzen

Künstliche Intelligenz wird häufig als Lösung für nahezu jedes betriebliche Problem beworben. Tatsächlich kann sie viele Aufgaben erleichtern. Sie kann Texte vorbereiten, Informationen strukturieren, Daten analysieren und wiederkehrende Tätigkeiten unterstützen.

Sie kann aber ebenso Fehler erzeugen, vertrauliche Daten verarbeiten und Arbeitsabläufe unnötig kompliziert machen.

Für kleine Unternehmen kommt es deshalb nicht darauf an, möglichst viele KI Werkzeuge einzusetzen. Entscheidend ist, künstliche Intelligenz dort zu nutzen, wo sie einen nachvollziehbaren betrieblichen Vorteil bietet.

Professionelle KI für kleine Unternehmen beginnt mit einer Prozessanalyse und nicht mit einem beliebigen Benutzerkonto bei einem Online Dienst.

Welche Probleme soll die KI lösen?

Vor jeder Einführung sollte eine konkrete Aufgabe benannt werden.

Ungeeignet ist eine allgemeine Vorgabe wie:

Wir müssen jetzt auch etwas mit künstlicher Intelligenz machen.

Besser sind konkrete Ziele:

1. Kundenanfragen schneller vorsortieren
2. Besprechungsprotokolle strukturieren
3. wiederkehrende Produkttexte vorbereiten
4. umfangreiche Dokumente zusammenfassen
5. interne Anleitungen leichter auffindbar machen
6. Tabellen schneller auswerten
7. Antwortentwürfe für häufige Fragen erstellen
8. manuelle Übertragungsarbeiten reduzieren

Ein klarer Anwendungsfall ermöglicht es, Nutzen, Aufwand und Qualität später tatsächlich zu bewerten.

Nicht jeder Prozess sollte automatisiert werden

Ein Arbeitsablauf eignet sich besonders dann für KI Unterstützung, wenn er regelmäßig wiederkehrt und nach nachvollziehbaren Kriterien geprüft werden kann.

Weniger geeignet sind Aufgaben, bei denen:

1. eine vollständig verlässliche Entscheidung erforderlich ist
2. erhebliche rechtliche Folgen entstehen
3. sensible personenbezogene Daten verarbeitet werden
4. keine fachliche Kontrolle möglich ist
5. die Ausgangsdaten unvollständig oder ungeordnet sind
6. Verantwortung unklar bleibt

Künstliche Intelligenz sollte Mitarbeitende unterstützen und nicht unbemerkt deren Entscheidung ersetzen.

Texte schneller vorbereiten

Generative KI kann bei vielen sprachlichen Aufgaben helfen.

Dazu gehören:

1. Entwürfe für E Mails
2. Gliederungen für Blogartikel
3. Zusammenfassungen
4. Produktbeschreibungen
5. interne Anleitungen
6. Übersetzungen
7. sprachliche Überarbeitung
8. Ideen für Werbung
9. Vorbereitung von Angeboten
10. Formulierung unterschiedlicher Textvarianten

Der erzeugte Text muss anschließend geprüft werden. KI Systeme können falsche Tatsachen, nicht vorhandene Quellen oder unpassende rechtliche Aussagen erzeugen.

Kundenservice unterstützen

KI kann Kundenanfragen nach Thema oder Dringlichkeit strukturieren.

Sie kann außerdem:

1. Antwortentwürfe vorbereiten
2. wiederkehrende Fragen erkennen
3. Anfragen an zuständige Stellen weiterleiten
4. Gesprächsnotizen zusammenfassen
5. Informationen aus einer internen Wissenssammlung bereitstellen

Die endgültige Kommunikation sollte besonders bei Beschwerden, Vertragsfragen und individuellen Problemen von einer verantwortlichen Person geprüft werden.

Dokumente und Wissen strukturieren

Kleine Unternehmen verfügen häufig über viele einzelne Dateien, E Mails, Notizen und Anleitungen.

Ein kontrolliertes KI System kann helfen, diese Informationen auffindbar zu machen.

Mögliche Anwendungsfälle sind:

1. interne Wissensdatenbank
2. technische Handbücher
3. Prozessbeschreibungen
4. häufige Kundenfragen
5. Schulungsunterlagen
6. Produktinformationen
7. Wartungsanleitungen
8. Vorlagen und Arbeitsanweisungen

Dabei muss geregelt werden, welche Mitarbeitenden auf welche Inhalte zugreifen dürfen.

Daten und Tabellen analysieren

KI kann Daten zusammenfassen, Auffälligkeiten erkennen und mögliche Zusammenhänge sichtbar machen.

Beispiele:

1. Vergleich monatlicher Umsätze
2. Auswertung wiederkehrender Supportfragen
3. Erkennung ungewöhnlicher Kostenentwicklungen
4. Zusammenfassung von Kundenfeedback
5. Analyse von Webseiteninhalten
6. Strukturierung von Projektdaten
7. Ermittlung häufig auftretender Fehler

Die Ergebnisse sind Hinweise und keine automatisch richtigen Schlussfolgerungen. Datenqualität und fachliche Kontrolle bleiben entscheidend.

Datenschutz bei KI Werkzeugen

Unternehmen sollten vor der Nutzung klären, welche Daten an einen KI Dienst übermittelt werden.

Besonders kritisch sind:

1. Kundendaten
2. Beschäftigtendaten
3. Gesundheitsdaten
4. Bewerbungsunterlagen
5. Vertragsunterlagen
6. Zugangsdaten
7. Geschäftsgeheimnisse
8. interne Kalkulationen
9. personenbezogene Kommunikation
10. nicht veröffentlichter Quellcode

Der Europäische Datenschutzausschuss betont, dass die Verarbeitung personenbezogener Daten im Zusammenhang mit KI Modellen weiterhin anhand der DSGVO bewertet werden muss. Dabei spielen unter anderem Rechtsgrundlage, Anonymität und die Herkunft der verwendeten Daten eine Rolle.

Öffentliche KI Dienste nicht wie ein internes Notizbuch behandeln

Ein leicht erreichbares Texteingabefeld verleitet dazu, vollständige Dokumente oder vertrauliche Informationen einzufügen.

Unternehmen sollten verbindlich regeln:

1. welche Systeme verwendet werden dürfen
2. welche Daten ausgeschlossen sind
3. welche Einstellungen aktiviert werden müssen
4. ob Eingaben gespeichert werden
5. ob Inhalte zum Training verwendet werden
6. wer Benutzerkonten verwaltet
7. wie Ergebnisse dokumentiert werden
8. wann eine fachliche Freigabe notwendig ist

Eine interne Richtlinie sollte verständlich und auf den tatsächlichen Arbeitsalltag zugeschnitten sein.

Informationssicherheit nicht vergessen

KI Systeme können über Erweiterungen, Schnittstellen oder automatisierte Abläufe auf weitere Unternehmenssysteme zugreifen.

Dadurch können neue Risiken entstehen.

Unternehmen sollten insbesondere prüfen:

1. Welche Berechtigungen besitzt das System?
2. Welche Dateien darf es lesen?
3. Darf es Nachrichten versenden?
4. Kann es Inhalte verändern?
5. Werden Aktionen protokolliert?
6. Können Eingaben von außen manipuliert werden?
7. Gibt es eine menschliche Freigabe?
8. Wie wird der Zugang beendet?

Das BSI empfiehlt eine systematische Betrachtung von Sicherheit und Qualität bei der Entwicklung und Nutzung von KI Systemen.

KI Kompetenz ist keine freiwillige Kür

Mitarbeitende benötigen mehr als eine kurze Einführung in die Bedienung.

Sie müssen verstehen:

1. warum KI Fehler erzeugen kann
2. wie Ergebnisse geprüft werden
3. welche Daten nicht eingegeben werden dürfen
4. wann Quellen erforderlich sind
5. wann eine menschliche Entscheidung notwendig ist
6. wie manipulierte Inhalte erkannt werden
7. wer für die Freigabe verantwortlich ist

Artikel 4 der europäischen KI Verordnung verpflichtet Anbieter und Betreiber von KI Systemen, nach bestem Vermögen für ein ausreichendes Maß an KI Kompetenz der beteiligten Personen zu sorgen. Die Anforderungen richten sich nach deren Kenntnissen, Erfahrung und dem jeweiligen Einsatzkontext.

Was der AI Act für kleine Unternehmen bedeutet

Die europäische KI Verordnung verwendet einen risikobasierten Ansatz. Die Anforderungen hängen von der Art des Systems, der Rolle des Unternehmens und dem konkreten Einsatzbereich ab. Die Verordnung ist am 1. August 2024 in Kraft getreten.

Für kleine Unternehmen ist deshalb eine Bestandsaufnahme sinnvoll:

1. Welche KI Systeme werden genutzt?
2. Wer nutzt sie?
3. Für welche Aufgaben?
4. Welche Daten werden verarbeitet?
5. Werden Entscheidungen über Personen vorbereitet?
6. Gibt es menschliche Kontrolle?
7. Sind Mitarbeitende geschult?
8. Ist die Nutzung dokumentiert?

Ein einfaches Verzeichnis der eingesetzten Systeme schafft bereits mehr Übersicht und erleichtert spätere Prüfungen.

Mit einem Pilotprojekt beginnen

Ein kleiner, klar abgegrenzter Test ist meist sinnvoller als eine sofortige umfassende Einführung.

Ein gutes Pilotprojekt besitzt:

1. einen konkreten Anwendungsfall
2. eine verantwortliche Person
3. wenige beteiligte Mitarbeitende
4. kontrollierte Testdaten
5. festgelegte Qualitätsmerkmale
6. einen begrenzten Zeitraum
7. eine abschließende Bewertung

Nach dem Test sollte ehrlich geprüft werden, ob tatsächlich Zeit gespart oder die Qualität verbessert wurde.

Ergebnisse messbar machen

Der Nutzen einer KI Lösung sollte nicht nur gefühlt werden.

Mögliche Kriterien sind:

1. benötigte Bearbeitungszeit
2. Fehlerquote
3. Zahl notwendiger Korrekturen
4. Qualität der Ergebnisse
5. Zufriedenheit der Mitarbeitenden
6. Reaktionszeit im Kundenservice
7. vermiedene manuelle Arbeit
8. Kosten des eingesetzten Systems

Ein Werkzeug, das viel Aufmerksamkeit erzeugt, aber keine Arbeit verbessert, ist keine erfolgreiche Digitalisierung.

Individuelle Lösungen statt Werkzeugchaos

Unternehmen sammeln schnell mehrere einzelne KI Dienste an.

Das führt zu:

1. unterschiedlichen Benutzerkonten
2. unklaren Datenflüssen
3. mehrfachen Kosten
4. fehlender Dokumentation
5. widersprüchlichen Ergebnissen
6. uneinheitlichen Arbeitsweisen

Eine zentrale Strategie hilft dabei, wenige geeignete Werkzeuge auszuwählen und diese kontrolliert in bestehende Prozesse einzubinden.

NETPROM begleitet die Einführung

NETPROM verbindet KI Beratung mit Datenschutz, IT Sicherheit, Webentwicklung und Prozessoptimierung.

Die Unterstützung kann umfassen:

1. Analyse betrieblicher Abläufe
2. Auswahl geeigneter Anwendungsfälle
3. Bewertung von Risiken
4. Prüfung von Datenflüssen
5. Entwicklung einer KI Strategie
6. Erstellung interner Regeln
7. Schulung von Mitarbeitenden
8. Integration in Webseiten
9. Entwicklung individueller Webanwendungen
10. laufende Optimierung

Fazit

Künstliche Intelligenz kann kleinen Unternehmen einen echten Nutzen bieten. Sie kann Arbeit beschleunigen, Wissen zugänglicher machen und wiederkehrende Aufgaben erleichtern.

Der Nutzen entsteht jedoch nicht automatisch durch die Anmeldung bei einem KI Dienst.

Erforderlich sind ein klarer Zweck, geeignete Daten, geschulte Mitarbeitende, Datenschutz, technische Sicherheit und eine fachliche Kontrolle der Ergebnisse.

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