KI im Betrieb: Mit welchem Problem anfangen?

Die erste Frage lautet selten, welches Modell das beste ist. Sie lautet, welche Aufgabe im Betrieb so häufig vorkommt, dass eine Veränderung überhaupt auffällt. Wer mit KI anfängt, sucht eine Stelle, an der ein Team ohnehin viel Zeit verbringt, Fehler selbst erkennt und den Ablauf kennt. Dort lässt sich prüfen, ob ein Verfahren trägt, und dort bleibt ein Irrtum bezahlbar.

Über den Verbreitungsgrad von KI in deutschen Betrieben gibt es Umfragen, aber keine amtliche Statistik. Das Handelsblatt berichtet über eine Umfrage unter mittelständischen Unternehmen (öffnet in einem neuen Tab), die den Einsatz entsprechender Werkzeuge erhebt. Eine solche Erhebung beschreibt die Gruppe der Befragten und nicht den einzelnen Betrieb. Ihre Aussagekraft hängt an Stichprobe, Frageformulierung und Erhebungszeitpunkt; wer eine Zahl daraus weiterverwendet, sollte diese Angaben im Original nachlesen. Für die Auswahl einer ersten Aufgabe hilft sie ohnehin wenig, weil der eigene Ablauf die entscheidende Größe bleibt.

Welches Problem ist klein genug für einen Test?

Ein Auswahlraster passt auf eine Seite. Fünf Fragen entscheiden, ob eine Aufgabe ein guter erster Fall ist: Wie oft kommt sie vor? Liegen die nötigen Informationen in einer Form vor, die ein System lesen kann? Was passiert, wenn das Ergebnis falsch ist? Wer sieht es nach? Und wer hält das Verfahren in einem Jahr noch am Laufen?

Die häufigste Aufgabe ist nicht automatisch die beste. Eine Tätigkeit, die täglich anfällt, aber kaum Fehler erzeugt und niemanden aufhält, verändert wenig. Interessanter ist eine Stelle, an der dieselbe Arbeit wiederkehrt, an der ein Ergebnis schnell auffällt und an der eine Verbesserung nicht erst nach Monaten sichtbar wird.

Das dritte Kriterium wird am häufigsten unterschätzt. Ein Fehler in einem internen Entwurf kostet Zeit. Ein Fehler in einer Kundenmitteilung kostet Vertrauen. Ein Fehler in einer Freigabe kann Geld oder Sicherheit kosten. Je schwerer die Folge wiegt, desto mehr Kontrolle muss eingebaut werden, und desto weniger Zeit spart das Verfahren am Anfang.

Die vierte Frage betrifft die Datenlage. Ein Verfahren arbeitet nur mit Informationen, die tatsächlich vorliegen: als Datei, als Text, als Bild, in einem Feld einer Datenbank. Liegen sie in Ordnern, auf Zetteln oder nur in Köpfen, ist die Erschließung der erste Arbeitsschritt, und dieser Schritt ist selten der kleinste.

Wer von KI spricht, meint meist drei verschiedene Verfahren. Generative KI erzeugt Text, Bilder oder Code nach einer Vorgabe. Mustererkennung ordnet Vorhandenes ein, etwa eine Abweichung auf einem Foto. Prognose schätzt einen künftigen Wert aus Verläufen. Die drei stellen unterschiedliche Anforderungen an Daten und erzeugen unterschiedliche Fehler. Ein Textmodell, das eine Zusammenfassung schief formuliert, ist ein anderes Problem als eine Bildprüfung, die einen Riss übersieht.

Drei Einstiege kehren in Gesprächen über KI im Mittelstand wieder. Sie stehen hier als fiktives Beispiel, ohne Werte aus einem realen Betrieb.

• Interne Suche. Ein System beantwortet Fragen zu Handbüchern, Normen und alten Projektunterlagen. Der Aufwand liegt weniger im Modell als in der Ordnung der Ablage. Wer keine Struktur hat, bekommt keine brauchbare Antwort.

• Dokumentvorprüfung. Ein eingehendes Schreiben, ein Angebot oder ein Prüfbericht wird gegen eine Checkliste gehalten und mit den gefundenen Abweichungen vorgelegt. Der Nutzen hängt daran, wie eindeutig die Checkliste formuliert ist.

• Sichtprüfung. Eine Kamera nimmt ein Bauteil auf, ein Modell markiert Auffälligkeiten, eine Person entscheidet. Dieser Fall ähnelt der Zustandsüberwachung an einer Maschine, bei der ein Messwert erst durch eine festgelegte Reaktion brauchbar wird, wie der Beitrag über den Weg vom Messwert zur geplanten Wartung beschreibt.

Der Entscheidungspfad von der Aufgabe über die Datenlage und die Kontrolle bis zum Versuch lässt sich als Ablauf zeichnen.

Welche Daten dürfen in ein Modell?

Die Frage ist keine Grundsatzfrage, sondern eine Sortierfrage. Zu jedem Einstieg gehört eine kurze Liste: Welche Angaben darf das System sehen, welche darf es nur in gekürzter Form sehen, und welche bleiben draußen? Angebotsdaten eines Kunden, Konstruktionszeichnungen und Personaldaten landen schnell in derselben Eingabemaske, wenn niemand die Grenze zieht.

Ein zweiter Punkt ist die Verarbeitung selbst. Wird ein Dienst genutzt, verlassen die Daten den Betrieb. Das ist nicht automatisch unzulässig, aber es braucht einen Vertrag zur Auftragsverarbeitung, eine Angabe des Verarbeitungsorts und eine Antwort auf die Frage, ob die Daten zum Training verwendet werden. Bei einem lokal betriebenen Modell entfällt der Datentransfer, dafür bleibt die Verantwortung für Betrieb, Aktualisierungen und Zugriffe im Haus.

Die praktisch größte Lücke entsteht vor jeder Regel. Beschäftigte, die eine Aufgabe schneller erledigen wollen, melden sich bei einem öffentlichen Dienst an und fügen Kundendaten in ein Eingabefeld ein. Für dieses Muster hat sich der Begriff Schatten-KI eingebürgert. Verbote greifen hier selten. Wirksamer ist ein erlaubter Weg: ein freigegebener Zugang, eine kurze Regel, welche Angaben vorher entfernt werden, und eine benannte Person für Rückfragen.

Sobald Ergebnisse die Arbeit von Beschäftigten bewerten, ist die Mitbestimmung berührt. Ein System, das Texte, Bearbeitungszeiten oder Fehlerquoten einzelnen Personen zuordnet, kann wie eine Leistungskontrolle wirken, auch wenn das niemand beabsichtigt hat. Wer diese Frage früh mit dem Betriebsrat klärt, verliert Zeit im Projekt und gewinnt sie später zurück. Für die technische Seite gilt dabei derselbe Ausgangspunkt wie beim Basisschutz ohne eigenes Sicherheitsteam: Konten, Zugriffe und Notfälle brauchen Zuständigkeiten, bevor ein neues Werkzeug dazukommt.

Welche Pflichten aus der europäischen KI-Verordnung einen Betrieb treffen, hängt an der Rolle, die er in der Lieferkette einnimmt. Die Einordnung, wann ein Unternehmen als Betreiber eines KI-Systems gilt, gehört vor den Vertragsabschluss und nicht in die Nachbereitung.

Wann wird aus einem Pilot ein Prozess?

Ein Versuch wird zum Prozess, wenn drei Dinge feststehen: eine zuständige Person, eine kurze Arbeitsanweisung und ein Kriterium, an dem der Versuch endet. Fehlt das dritte, läuft ein Verfahren weiter, weil bereits Aufwand hineingeflossen ist. Wie ein solcher Versuch aufgebaut wird, ohne die halbe Organisation zu binden, steht im Beitrag über den Pilot, der klein bleiben darf.

Kosten entstehen an vier Stellen: Nutzungsentgelt, Einrichtung, laufende Prüfung der Ergebnisse und die Zeit, die jemand für Pflege und Rückfragen aufwendet. Die letzte Position fehlt in vielen Kalkulationen. Ein Rechenbeispiel mit angenommenen Werten: Bindet eine Aufgabe wöchentlich zwei Stunden einer Person und halbiert ein Werkzeug diese Zeit, sind das 52 Stunden im Jahr. Dem stehen Einrichtung, Schulung und die Prüfung jedes Ergebnisses gegenüber. Ein Vorteil entsteht daraus nur, wenn die gewonnene Zeit anders genutzt wird und nicht als Reserve verschwindet.

Wo ein Modell läuft, ist eine zweite Entscheidung mit Folgen für Kosten und Betrieb. Ein lokal betriebenes Modell verlangt Hardware, Aktualisierungen und jemanden, der beides im Blick behält. Ein Dienst verlagert diese Arbeit und schafft dafür eine laufende Abhängigkeit. Was im Einzelfall überwiegt, hängt an Datenmenge, Fehlerfolge und der Frage, ob ein Modell im Haus oder als Dienst betrieben wird.

Kommen Kameras oder Sensoren hinzu, entscheidet der Ort der Verarbeitung mit darüber, wie lang der Datenweg ist. Wie kurz er sein muss, hängt an der Reaktionszeit, die der Prozess verlangt; wo Verarbeitung am Rand des Netzes statt in der Cloud sinnvoll ist, beschreibt der Beitrag über die Entscheidung zwischen Rand und Rechenzentrum.

Was der erste Fall nicht beantwortet

Die Ausgangsfrage lässt sich mit drei Bedingungen beantworten. Ein guter erster Fall ist eine Aufgabe, die regelmäßig wiederkehrt, deren Ergebnis das Team selbst beurteilen kann und für die eine Person benannt ist, die jede Ausgabe prüft. Fehlt eine dieser Bedingungen, wird der Versuch entweder nicht bemerkt oder nicht beendet.

Offen bleibt die Frage nach der Annahme im Team. Ob Beschäftigte ein Ergebnis tatsächlich nutzen oder es nach zwei Wochen wieder umgehen, lässt sich vorher nicht berechnen. Kein Auswahlraster ersetzt diesen Teil der Prüfung. Wer ihn überspringt, hat am Ende ein Verfahren im Haus, das niemand anwendet, und eine Rechnung, die trotzdem bezahlt wird.