Risikomanagement KI-Tools: Wie der Readiness-Check die Nutzung verbessert

Anbieter zum Thema

Q.beyond AG

d.velop AG

xSuite Group GmbH

Esker Software Entwicklungs-und Vertrieb

Künstliche Intelligenz erobert sich ihren Weg in Unternehmen. Dabei übersehen Verantwortliche oftmals die Risiken, die damit einhergehen. Denn durch die unkoordinierte Nutzung von KI-Tools droht ein Missbrauch sensibler Daten. Zunächst muss also geklärt werden, ob die Organisation KI-ready ist.

Die Unternehmensentscheidung ist gefallen: KI-Tools sollen künftig Mitarbeitern den Arbeitsalltag erleichtern. Schließlich rechnen Führungskräfte laut der KI-Studie 2024 von Deloitte nach Einführung mit einer Steigerung der Produktivität, Kostensenkungen und mehr Freiraum für Innovationen. Doch nach den ersten Schritten stoßen Verantwortliche häufig auf die unumgänglichen Hürden. Die Einhaltung regulatorischer Anforderungen ist herausfordernd. Fragezeichen beim Thema Risikomanagement schwingen stets mit. Auf die Organisation zugeschnittene Einsatzmöglichkeiten bleiben unentdeckt.

Einen der größten Stolpersteine sehen die Befragten selbst in der Umsetzung. Der Grund: Häufig fehlt es an einer Strategie, um die neue Technologie gewinnbringend einzuführen. Ohne sich dezidiert mit KI befasst zu haben, vertrauen Unternehmen einzig auf die so strahlend leuchtenden Vorteile. Aus den Augen verlieren sie die potenziellen Risiken – allen voran Datenschutzverstöße, Datenmissbrauch oder Cyber-Angriffe.

KI-Tools auf den Prüfstein legen

Laut einer Bitkom-Umfrage kämpfen 70 Prozent aller Unternehmen mit der Angst vor den Risiken durch KI-Tools. Davon sollten sie sich nicht aufhalten lassen. Der erste Schritt zum Ziel: Verantwortliche müssen das eigene Unternehmen auf den Prüfstein legen. Denn eine wichtige Voraussetzung für den erfolgreichen Einsatz Künstlicher Intelligenz ist eine gewisse KI-Reife, die sogenannte KI-Readiness.

Dafür genügt es nicht, einzig den Blick in Richtung technisch nötiger Infrastruktur zu schärfen. Viel eher bezieht sich KI-Readiness auf die Kompetenz von Unternehmen, KI-Anwendungen technisch und strategisch sinnvoll, sicher und effizient einzuführen. Eine Checkliste hilft Verantwortlichen, den Reifegrad zu bestimmen, wo nötig nachzubessern und KI am Ende nicht nur willkürlich, sondern mit Strategie und greifbaren Benefits zu nutzen.

In vier Schritten: KI-Readiness-Check

Das Unternehmen spielt mit dem Gedanken, KI zu implementieren, weil das die Konkurrenz gerade so handhabt. Hier sollten die Alarmglocken läuten. Denn zuerst müssen sie vier Phasen durchlaufen. Ist-Analyse und Use Cases: Organisationen müssen beim Einsatz verschiedenster Technologien stets die eigenen Bedürfnisse und Ziele in den Mittelpunkt rücken. So verhält es sich auch beim Einsatz von KI-Tools. 

Zu Beginn sollten Teams demnach Use Cases und Einsatzfälle von KI ermitteln, um verschiedenste Möglichkeiten auszuloten. Diese stellen Verantwortliche dann wiederum mit dem festgelegten Sollzustand gegenüber. Erst wenn Einsatzfälle mit den Zielvorstellungen übereinstimmen, ist ein echter Mehrwert greifbar. Wichtig ist dabei das Verständnis: Ohne den Checklistenbaustein „Use-Case-Ermittlung“ bleibt der Wunsch nach KI-Optimierung allgemein formuliert. Die konkrete Umsetzung und Realisierung von Benefits bleiben aus.

KI-Tools: Welche Anwendungsfälle versprechen den größten Wert?

Datenbasis und Infrastruktur: Aufbauend auf diese Vorarbeit lenken Unternehmen dann den Blick in Richtung Infrastruktur und Datenbasis – Umgehung ausgeschlossen. Denn bleiben diese Aspekte unbedacht, fehlt die solide technische Basis für den weiteren Erfolg. Eine schlechte Datenqualität oder eine lediglich mangelhafte Infrastruktur wirken sich negativ auf die KI-Ergebnisse aus. Generieren kann die KI in diesem Fall allenfalls einen nicht zufriedenstellenden Output. 

Beschäftigen sich Verantwortliche mit diesen Themen, müssen sie auch Datensicherheit und Compliance einbeziehen. So gewährleisten sie, dass die KI ausschließlich auf die Daten zugreift, die für den jeweiligen Kontext erforderlich sind, und im Hintergrund keine ungewollten Compliance-Verstöße geschehen. 

Zentrale Fragestellungen: Welche Daten sind notwendig? Sind diese qualitativ hochwertig? Wo sollten sie gespeichert werden? Welche Voraussetzungen muss die Unternehmensinfrastruktur erfüllen?

Transformation: Geschäftsprozesse kritisch zu betrachten, zählt zu den nächsten To-dos auf dem Weg zur KI-Readiness. Es kann sich bereits als Notwendigkeit der Ist-Analyse mithilfe der Use Cases herausgestellt haben, dass Organisationen eine Transformation planen und anstoßen sollten. Veraltete Prozesse können den optimalen KI-Einsatz unterbinden. Ein in die Jahre gekommener Geschäftsablauf, der vermutlich ohnehin einen schlechten Einfluss auf Effizienz und Transparenz hat, wird auch der Entfaltung der Vorteile von KI-Tools entgegenstehen.

Zentrale Fragestellungen: Inwiefern müssen Strukturen und Prozesse angepasst werden? Wo sind Modernisierungen nötig?

Mitarbeiterschulungen: Sind für das Unternehmen passende Möglichkeiten erkannt, qualitative Daten sichergestellt und strukturiert und ist die Transformation umgesetzt, gilt der KI-Einsatz als vorbereitet. Vergessen dürfen Organisationen zu diesem Zeitpunkt jedoch nicht ihre Mitarbeiter. Mangelt es an Fähigkeiten und Fertigkeiten, die KI in der Praxis einzusetzen bzw. zu verwenden, steht die KI-Readiness auf der Kippe. Deshalb sind frühzeitige Schulungen und regelmäßige Updates für Mitarbeitende essenziell. Erst dann entfalten die bereitgestellten KI-Werkzeuge im täglichen Berufsalltag ihren Mehrwert.

Zentrale Fragestellung: Welches Wissen, welche Fähigkeiten, welche Rollen braucht die Organisation für die tägliche KI-Nutzung?

KI-ready – was sind die nächsten Schritte?

Nach diesen vier Etappen stehen Unternehmen am Ziel: Sie sind KI-ready! Doch die Arbeit geht weiter. Gerade rechtlich nimmt die KI-Reise erst an Fahrt auf. Mit der KI-Verordnung, auch bekannt als AI Act, beispielsweise setzt die Europäische Union künftig auf mehr Regulierungen. Erste Pflichten treten ab 2025 in Kraft. Dieses Thema nicht aus den Augen zu verlieren, empfiehlt sich, um auch nach längerer Nutzung von KI-Tools nicht plötzlich rechtliche Fehler zu begehen.

Daneben lauern KI-Risiken mit Blick auf die Ergebnisse. Unzuverlässige, irreführende oder schlichtweg falsche Resultate sind nicht ausgeschlossen. Nutzer und Unternehmen sind also stets gefordert, die KI selbst mit qualitativen Daten zu versorgen. Die KI-Tools regelmäßig auf Aktualität und nötige Anpassungen zu prüfen, hilft dabei.

Auf dem Markt findet sich eine Vielzahl an KI-Anwendungen. Doch von dem Angebot sollten sich Unternehmen nicht vorschnell verleiten lassen. An erster Stelle muss ein Blick auf die KI-Readiness der Organisation stehen. Erst wenn Teams die einzelnen Stufen durchlaufen haben und sich als KI-ready bezeichnen können, bringt KI-Einsatz auch, was er verspricht: Entlastung für den Arbeitsalltag.