Künstliche Intelligenz: Vom Hype zum Handwerkszeug

In Phasen des Umbruchs schlägt die Stunde der Netzwerker, Ermutiger und Sondierer. KI-Trainer Behrendt ist so einer. Als Vorsitzender des Hagener Innovationsnetzwerks Wisnet e.V. schlägt der Professor die Brücke zwischen Wissenschaft und Unternehmensführung – gerade in datengetriebenen Transformationsprozessen. „Die Wahrnehmung, dass man als Laie über ChatGPT in die Welt der Künstlichen Intelligenz ohne jede Hürde einsteigen kann, war der Eisbrecher“, sagt der Soziologe. „Aber erst jenseits der Standardanwendungen tauchen die ernsten Fragen auf.“

Übersetzungen in exotische Sprachen per Mausklick, Vertragsentwürfe in Beinahe-Perfektion – all das gelinge mit den KI-Sprachmodellen bequem. „Solche Zeitfresser zu eliminieren, das sind die niedrig hängenden Früchte“, sagt Behrendt. Mit sogenannter Robotic Process Automation (RPA) gelinge das in Bürowelten schon seit einigen Jahren. Die Software-Roboter übernehmen öde Tätigkeiten wie das Umkopieren von Mailinhalten in Datenbanken. Das entlastet enorm im Kundendienst oder in der Buchhaltung. Auch Steuerberater gewinnen mit RPA-Anwendungen dank des hohen Anteils regelbasierter Arbeit viel Tempo.

Mit generativer KI, also lernfähiger Software, steige nun das Niveau und die Anforderung an die eigene Mitwirkung, sagt Behrendt. „Wirklich spannend wird es, wenn man es schafft, das Spezialwissen einer Firma mit einer generativen KI zu kombinieren.“ Behrendt spricht von Domänenwissen, das teilweise nur bei erfahrenen Leuten zu finden sei. „Der wesentliche Nutzenvorteil liegt im Erschließen von betriebsspezifischen, nichtöffentlichen Daten.“ Dafür allerdings sei hoher Trainingsaufwand nötig, das Aufbereiten und Einfüttern dieser Daten. Behrendts erste Frage: „Nehme ich mir die Energie?“ Die zweite: „Wie stelle ich sicher, dass alle geschäftskritischen und wettbewerbsrelevanten Daten inhouse bleiben?“ Es sei ein ganz zentraler Punkt, dass man sich abschottet. Datensicherheit ist absolutes Muss

Auch für Ralph Wörheide war die Absicherung des Betriebswissens in seinem Chatbot-Projekt zentral: „Das eingesetzte Sprachmodell von OpenAI wird nur verwendet, um die Sprachverarbeitung zu machen. Die technischen Daten selbst bleiben gekapselt.“ Und obwohl er USA-affin ist, warnt Wörheide vor Blauäugigkeit: „Die deutschen Unternehmen trauen dem amerikanischen Datenschutz zu Recht nicht über den Weg, also müssen wir etwas Eigenes bauen.“ Der jüngst beschlossene AI Act der Europäischen Union, der 2026 scharfgeschaltet werden soll, wird Unternehmer je nach Risikoklassifizierung ohnehin zwingen, ihre KI-Systeme prüfen zu lassen. Wer heute die skizzierten Standards berücksichtigt, ethisch und regulatorisch sauber arbeitet, vermeidet in zwei Jahren teuren Ärger. Erste Mittelständler haben Hand angelegt. So bietet die Drogeriemarktkette dm einen eigenen Chatbot namens dmGPT. Motto: die Neugier der Mitarbeiter nutzen, aber kanalisieren. Das System werde auf der unternehmenseigenen Cloudinfrastruktur bereitgestellt, erklärt dm-Geschäftsführer Roman Melcher. „Das minimiert Risiken in Bezug auf Datenschutzkonflikte und fehlende vertragliche Rahmenbedingungen.“ Die hauseigene Lösung biete einen ähnlichen Funktionsumfang wie das Original ChatGPT und nutze die gleiche Technologie im Hintergrund. Nach einer Probephase kann seit Februar die gesamte dm-Belegschaft das Tool nutzen, etwa um Texte und Konzepte zu erstellen, Software zu verbessern oder auf die dm-Infodatenbank zuzugreifen. Kein Dritter könne sehen, was die Beschäftigten eingeben.

Auch der Kölner Modehersteller Armedangels macht von sich reden. Hier schlägt intelligente Software die Brücke zwischen Büro und Fabrik. Durch die KI-gestützte Analyse von Bestellungen und Retouren will das Unternehmen die Produktion passgenauer machen. Welche Farben, welche Größen sind weniger gefragt? Man könne durch bessere Prognosen nachhaltiger werden und Überproduktion vermeiden. Armedangels-Chef Martin Höfeler gab an, er wolle so die Jahresproduktion um mehr als 40.000 Teile gezielt reduzieren. „Decision Intelligence“ heißt dieses Einsatzgebiet. Auch der Prothesen-Weltmarktführer Ottobock nutzt KI, etwa beim Schreiben von Vertriebsmails an Sanitätshäuser. Durch die Auswertung früherer Bestellungen werden automatisch auf einzelne Kunden angepasste Formulierungen vorgeschlagen. Als Ziel nennt das Unternehmen bis zu 30 Prozent mehr Vertriebsproduktivität binnen fünf Jahren.

Damit sind dm, Armedangels oder Ottobock weit vorne. Denn eine aktuelle Umfrage des Digitalverbands Bitkom zeigt, wie Wunsch und Wirklichkeit bei der KI-Nutzung oft noch auseinanderdriften – insbesondere bei Büroanwendungen: Zwar sagen zwei Drittel der deutschen Mittelständler, KI werde Entlastung bringen bei Routineaufgaben in Geschäfts- und Verwaltungsprozessen. Mehr als ein Drittel glaubt sogar, der Fachkräftemangel sei ohne KI-Einsatz langfristig nicht zu bewältigen. Doch bei der eigenen Umsetzung zögern viele. Vier von fünf Unternehmen wollen zunächst Erfahrungen anderer abwarten. Daniil Heinze, Bitkom-Experte für Digitale Geschäftsprozesse, sieht das kritisch: „Abwarten, bis die Wettbewerber ihre KI-Projekte längst auf die Strecke gebracht haben, ist keine Strategie“, sagt er. „Die Hürden für den Einstieg in KI waren noch nie so niedrig und das Angebot an Unterstützung bei der Einführung war noch nie so groß.“

Gleichwohl: Die Zögerlichkeit hat Gründe. Vor allem ist der menschliche Faktor nicht zu vernachlässigen. Berater predigen die aus dem Change-Management bekannte Weisheit: Ohne Akzeptanz bei potenziellen Anwendern sind technische Turbos nutzlos – so gut sie auch funktionieren mögen. Die Bitkom-Studie belegt die große Verunsicherung: In 64 Prozent der Unternehmen stehen die Beschäftigten dem KI-Einsatz skeptisch gegenüber, weil sie um den Job fürchten. Tatsächlich wollen 23 Prozent der Mittelständler durch KI ihre interne Verwaltung verschlanken. In 78 Prozent der Firmen fehlen aber nach Eigeneinschätzung noch die nötigen Kompetenzen, um KI in digitale Geschäfts- und Verwaltungsprozesse einzubinden. „Die Unternehmen brauchen nicht nur die passenden KI-Technologien, sie brauchen auch das entsprechende Umsetzungs-Know-how“, folgert Heinze. „Die Beschäftigten müssen durch Weiterbildungen in die neue KI-Welt mitgenommen werden.“