Wir fragen Dr. Stephan Ruppert, Experte für Künstliche Intelligenz aus Hamburg: »Wie können Unternehmen Künstliche Intelligenz (KI) optimal nutzen und was sollten Sie unbedingt beachten?« Die ausführlichen Antworten geben einen umfassenden ersten Überblick über die wichtigsten Rahmenbedingungen beim Einsatz von KI in Unternehmen.
Inhalt:
KI-Interview: 13 Fragen an KI-Experte Dr. Stephan Ruppert
- VOR START: Was sollte ein Unternehmen sich zuerst überlegen, bevor es mit KI startet?
- VORTEILE: Welche konkreten Vorteile hat die Einführung einer KI im Unternehmen?
- AKZEPTANZ: Ist eine breite Akzeptanz für KI bei Mitarbeitenden notwendig, damit KI funktioniert?
- WIDERSTAND: Wie gelingt die Einführung von KI trotz Widerstand in der Belegschaft?
- ABTEILUNGSBETEILIGUNG: Welche Abteilungen sollten unbedingt beteiligt sein bei der Einführung von KI?
- FEHLER: Was kann bei KI-Projekten schiefgehen – und wie kann man das vermeiden?
- KLEINE UNTERNEHMEN: Können auch kleinere Firmen KI nutzen – und wenn ja, wie?
- GESETZE: Welche Gesetze gilt es zu beachten bei der Einführung von KI in Unternehmen?
- KOSTEN: Wie teuer ist die Einführung von KI in einem mittelständischen Unternehmen?
- JOBVERLUSTE: Fallen Arbeitsplätze durch KI weg?
- EVALUATION: Woran kann ein Unternehmen erkennen, ob sich ein KI-Projekt gelohnt hat?
- BRANCHEN: In welchen Branchen sehen Sie die größten Chancen für KI in den nächsten Jahren?
- FÜHRUNG: Wie verändert sich Führung im Zeitalter der KI?
1. VOR START: Was sollte ein Unternehmen sich zuerst überlegen, bevor es mit KI startet?
Eine klare Zielsetzung ist der erste und wichtigste Schritt.
Was soll die KI leisten?
- Kosten senken?
- Prozesse beschleunigen?
- die Ergebnisqualität steigern?
- oder ganz neue Produkte und Dienstleistungen ermöglichen?
Ohne eine messbare Zieldefinition läuft das Vorhaben Gefahr, im Aktionismus zu enden.
Darauf aufbauend lohnt es sich, das eigene Alleinstellungsmerkmal genau zu prüfen.
- Welche Fähigkeiten oder Fachkenntnisse machen das Unternehmen unverwechselbar
- und wo macht die persönliche Erfahrung der Mitarbeitenden den entscheidenden Unterschied?
Diese Bereiche sollten nicht an ein KI-Modell ausgelagert werden, das nur statistische Durchschnitts-Antworten liefert.
Wichtig ist: KI ergänzt Expertise – sie ersetzt sie nicht.
Ebenso entscheidend ist der Blick auf KI-Daten und die Unternehmensführung.
- Sind die benötigten Daten überhaupt in ausreichender Qualität, rechtlich sauber nutzbar und technisch zugänglich?
Aus meiner Sicht ist es oft sinnvoller, wenn Unternehmen zunächst kleine Pilotprojekte aufsetzen, daraus lernen und den Nutzen bewerten.
Die Vorteile daraus sind:
- Risiken werden begrenzt
- Akzeptanz baut sich auf
- Investitionen lassen sich schrittweise skalieren.
Gibt es eine Veränderungsstrategie?
Schließlich braucht jedes KI-Programm eine Veränderungsstrategie:
- Schulungen für Fach- und Führungskräfte,
- Kommunikations-Maßnahmen für die Belegschaft
- sowie Mechanismen, um Ergebnisse regelmäßig zu evaluieren und nachzusteuern.
2. VORTEILE: Welche konkreten Vorteile hat die Einführung einer KI im Unternehmen?
Hier ist besonders die Generative KI zu erwähnen. Sie erstellt neue Inhalte auf Basis von bestehenden Inhalten, zum Beispiel schreibt sie neue Beiträge oder erstellt neue Bilder.
Die Vorteile der generativen KI sind:
- messbare Effizienz und Zeitgewinn.
- Neben der Geschwindigkeit verbessert KI nachweislich die Qualität der Arbeitsergebnisse, wenn sie richtig eingesetzt wird.
- Daten, die bislang in E-Mails, Berichten oder Präsentationen unstrukturiert verteilt waren, werden durch KI heute zugänglich.
- Large-Language-Modelle können unstrukturierte Informationen in natürlicher Sprache abfragen, Muster erkennen und Empfehlungen liefern, ohne dass erst eine aufwändige Datenharmonisierung nötig ist. Das macht verstecktes Wissen schnell verfügbar und verkürzt Entscheidungswege deutlich.
3. AKZEPTANZ: Ist eine breite Akzeptanz für KI bei Mitarbeitenden notwendig, damit KI funktioniert?
Für den Erfolg zählen aus meiner Sicht zwei Ebenen:
- die Haltung des Top-Managements
- und eine engagierte Pilotgruppe in der Belegschaft.
Denn ohne informierte Entscheider fehlt jedem KI-Programm der Rückhalt. Die Unternehmensführung muss in der Lage sein, Potentiale, Grenzen und Risiken zu verstehen und daraus Strategien abzuleiten.
Vollständige Akzeptanz der Mitarbeitenden zu Beginn ist nicht nötig. Erfahrungsgemäß reicht eine neugierige Kerntruppe von etwa 10–15 Prozent der Beschäftigten, die erste Anwendungsfälle erprobt und sichtbar macht.
Aus meiner Erfahrung, wächst die Akzeptanz für KI:
- wenn Pilotteams ihre Fortschritte offen teilen – inklusive Fehlversuche.
- Formate wie „KI-Sprechstunden“, interne Hack-Days oder wöchentliche Show-and-Tell-Sessions etabliert werden. Sie schaffen Transparenz und machen Berührungsängste messbar kleiner.
4. WIDERSTAND: Wie gelingt die Einführung von KI trotz Widerstand in der Belegschaft?
Hier ist aus meiner Sicht das Allerwichtigste, Vertrauen zu schaffen. Und Vertrauen entsteht nur durch vollständige Transparenz.
#Transparenz
Es muss für alle Mitarbeitenden klar sein:
- welche Ziele mit KI erreicht werden,
- welche KI-Systeme eingeführt werden,
- was genau diese Systeme machen
- und ob und wie personenbezogene Daten verarbeitet werden.
Mitarbeitende befürchten häufig:
- dass sie überwacht werden
- dass eine Leistungskontrolle durch KI stattfindet
- und dass Arbeitsplätze verloren gehen.
Ein gelungener KI-Veränderungsprozess beginnt mit offenem Umgang und klarer Kommunikation.
In meiner KI-Beratung stelle ich immer wieder fest, wie wichtig eine frühzeitige transparente Kommunikation ist.
Wenn die Führungsebene früh erklärt:
- welche Ziele das Unternehmen mit KI verfolgt,
- welche Systeme zum Einsatz kommen
- und welche Daten verarbeitet werden,
nimmt das den meisten Sorgen in Teams den Wind aus den Segeln.
#Beteiligung
Neben dieser Offenheit wirkt Beteiligung: Wenn Betriebsrat, Fachabteilungen und eine freiwillige Pilotgruppe früh in Auswahl und Tests eingebunden sind, fühlen sich Mitarbeitende nicht überrollt, sondern als Mitgestalterinnen und Mitgestalter.
#Fehlerkultur
Solche Teams sammeln Feedback, dokumentieren Lernerfahrungen und zeigen, dass Fehler erlaubt sind – ein wichtiger Kulturbaustein, damit Skeptikerinnen und Skeptiker Vertrauen fassen.
#KI-Weiterbildung
Kompetenzaufbau ist der nächste Hebel. Je nach Vorwissen, sollten die Mitarbeitenden mit spezifischen Weiterbildungen unterstützt werden, damit sie KI verantwortungsvoll und zielführend einsetzen können.
#kleine KI-Projekte
Damit die Belegschaft den Nutzen spürt, sollten erste Projekte bewusst klein, messbar und im Alltag sichtbar sein.
Solche Erfolge zeigen greifbaren Mehrwert, ohne gleich Ängste vor Jobabbau-Diskussionen zu verstärken.
#Ehrlichkeit
Parallel sollte das Management ehrlich ansprechen, wo Automatisierung Aufgaben verändert, aber auch neue Rollen eröffnet.
#Angstabbau
Ein verlässlicher Fahrplan, interne Fragerunden und regelmäßige Updates helfen, Ängste abzubauen und den Eindruck einer verdeckten Leistungskontrolle zu vermeiden.
5. ABTEILUNGEN: Welche Abteilungen sollten unbedingt beteiligt sein bei der Einführung von KI?
Ganz klar: alle!
Die Einführung von KI ist keine rein technische Aufgabe und auch kein Thema, das ausschließlich in der IT angesiedelt werden kann.
KI verändert Arbeitsweisen, Entscheidungsprozesse und Rollenprofile in nahezu jeder Abteilung – vom Marketing über Personal, Einkauf, Vertrieb und Kundendienst bis hin zur Produktentwicklung und Buchhaltung.
Deshalb sollten sowohl die Fachabteilungen als auch ihre Führungskräfte frühzeitig eingebunden werden. Sie kennen die konkreten Anforderungen, Prozesse und Anwendungsprobleme am besten und können praxisnahe Use Cases identifizieren, die echten Mehrwert bringen.
Die Fachbereiche sorgen außerdem entscheidend dafür, dass neue KI-gestützte Abläufe akzeptiert und nachhaltig umgesetzt werden.
Gleichzeitig braucht es die IT – Sie stellt sicher, dass Systeme sicher, skalierbar und datenschutzkonform betrieben werden, kümmert sich um die Integration in bestehende Infrastruktur und bringt das Know-how ein, um technische Machbarkeit korrekt einzuschätzen.
Wertvoll ist auch die frühzeitige Beteiligung von Bereichen wie Recht, Datenschutz und Compliance. Sie sorgen dafür, dass neue Anwendungen den geltenden regulatorischen Anforderungen genügen – besonders wichtig im Lichte des EU-AI-Acts und bestehender DSGVO-Pflichten.
#abteilungsübergreifendes Denken
Die Einführung von KI ist eine Querschnittsaufgabe. Unternehmen, die von Anfang an abteilungsübergreifend denken und verschiedene Perspektiven einbinden, schaffen nicht nur bessere Lösungen – sie erhöhen auch die Akzeptanz und senken Reibungsverluste im laufenden Betrieb.
6. FEHLER: Was kann bei KI-Projekten schiefgehen – und wie kann man das vermeiden?
In der KI-Beratung sehe ich, dass viele Vorhaben nicht an der Technik scheitern, sondern an:
- überhöhten Erwartungen
- und fehlender Vorbereitung.
Aus meiner Sicht gibt es dafür 3 wesentliche Ursachen.
1. Stolperstein: der „Big-Bang“-Ansatz
Ein komplettes System gleichzeitig im gesamten Unternehmen auszurollen klingt reizvoll, bringt jedoch enorme Komplexität. Studien zu Digitaltransformationen zeigen, dass Projekte mit solch einem Mammutumfang häufiger ins Stocken geraten, weil Prozesse noch nicht sauber modelliert sind und Mitarbeitende zu wenig Zeit zum Lernen haben.
Mein Tipp: Besser ist oft ein iteratives Vorgehen:
- zuerst einen klar abgegrenzten Use Case auswählen,
- einen Prototyp bauen,
- Kennzahlen messen,
- daraus lernen
- und erst dann erweitern.
2. Stolperstein: gar nichts tun
Wenn eine Firma KI-Nutzung verbietet oder auf die lange Bank schiebt, suchen sich Beschäftigte eigene Wege.
Es entsteht eine „Schatten-KI“, wenn Mitarbeitende heimlich mit privaten KI Tools arbeiten. Ungeregelte Nutzung gefährdet Datenschutz, geistiges Eigentum und Markenreputation.
3. Stolperstein: mangelhafte Datenbasis
Laut Gartner, einem amerikanischen führenden KI-Beratungsunternehmen, verfehlen rund 85 Prozent aller KI-Initiativen ihre Ziele, weil Daten:
- unvollständig,
- falsch formatiert
- oder lückenhaft
sind.
Wer Modelle mit eigenen Daten trainieren will, braucht ein belastbares Dateninventar mit klar geregelten Zugriffsrechten und Verantwortlichkeiten.
7. KLEINE UNTERNEHMEN: Können auch kleinere Firmen KI nutzen – und wenn ja, wie?
Ja, kleinere Unternehmen können KI nicht nur einsetzen, sondern oft sogar schneller erste Ergebnisse sehen als Großkonzerne.
Jüngste OECD-Erhebungen zeigen, dass bereits 39 % der kleinen und mittleren Betriebe irgendeine Form von KI verwenden, und 26 % arbeiten konkret mit generativen Modellen wie ChatGPT oder Gemini.
Datenschutz bleibt auch für kleinere Firmen meist handhabbar, wenn auf EU-Hosting oder lokale Deployments, statt auf cloudbasierte Ressourcen, gesetzt wird.
8. GESETZE: Welche Gesetze gilt es zu beachten bei der Einführung von KI in Unternehmen?
#DSGVO
Jedes KI-Projekt, das personenbezogene Daten nutzt, unterliegt unverändert den Grundsätzen der DSGVO:
- Zweckbindung,
- Datenminimierung,
- Transparenz,
- Sicherheit und
- Rechenschaftspflicht.
#Artikel 35 DSGVO
Für viele KI-Anwendungen ist darüber hinaus eine Datenschutz-Folgenabschätzung nach Art. 35 DSGVO Pflicht, weil automatisierte Profilbildung oder Überwachungsvorgänge ein hohes Risiko bergen.
Der EU AI Act ergänzt das Datenschutzrecht durch eine stufenweise Risiko-Einstufung und spezifische Pflichten für Anbieter und Nutzer, je nach Risiko-Klasse.
#Verboten
Wichtig: Seit 02.02.2025 sind Systeme mit „unannehmbarem Risiko“, wie zum Beispiel Emotionserkennung zur Leistungsüberwachung, vollständig verboten.
#KI-Kompetenz
Dazu müssen Unternehmen eine grundlegende KI-Kompetenz bei Mitarbeitenden sicherstellen.
#Pflicht zur Transparenz
Ab 02. 08.2025 greifen Transparenzpflichten für allgemeine KI-Modelle:
- Anbieter müssen u. a. offenlegen, ob sie urheberrechtlich geschützte Werke zum Training verwenden
- und wie sie Risiken kontrollieren.
- Die Nutzung von KI unter bestimmten Bedingungen muss gekennzeichnet werden.
#Hochrisiko-Systeme
Ab August 2026 gelten die detaillierten Vorschriften für Hochrisiko-Systeme, darunter:
- Risikomanagement,
- Konformitätsbewertung
- und laufende Überwachung.
#Betriebsrat-Einbindung
In Deutschland muss der Betriebsrat einbezogen werden, sobald eine technische Einrichtung eingesetzt wird, die Verhalten oder Leistung der Beschäftigten überwachen kann.
Viele KI-Systeme fallen genau in diese Kategorie, wodurch ein Mitbestimmungsrecht entsteht.
9. KOSTEN: Wie teuer ist die Einführung von KI in einem mittelständischen Unternehmen?
Der Einstieg kann ausgesprochen günstig sein. Für einen ChatGPT-Team-Arbeitsbereich verlangt OpenAI etwa 29 Euro monatlich.
Perplexity Enterprise Pro liegt bei 40 US-Dollar je Nutzer und Monat – eine Einzellizenz kostet 20 Dollar. Rechnet man mit einem internen Stundensatz von 40 Euro, genügt schon eine Zeitersparnis von einer Stunde pro Monat, um die Lizenzkosten vollständig auszugleichen – alles darüber hinaus ist direktes Plus.
Kleine Piloten lassen sich für niedrige vierstellige Beträge realisieren.
Für grob 3 000 – 5 000 Euro gibt es:
- ein Team von fünf Personen,
- Lizenzen für drei Monate
- und einen eintägigen Online-Workshop, der dafür sorgt, dass belastbare Zahlen zur Produktivität vorliegen. Damit kann das Unternehmen fundiert entscheiden, ob sich eine breitere Einführung der untersuchten KI lohnt.
#schnelle Effizienzgewinne mit KI
Dank abonnementbasierter Dienste und offener Modelle ist der Start so günstig, dass sich selbst kleine Effizienzgewinne rasch rechnen.
Erst wenn das Unternehmen:
- eigene Datenräume absichern,
- Modelle feinabstimmen
- oder Hochverfügbarkeit garantieren möchte,
steigen die Ausgaben spürbar – dann aber in Relation zu nachweisbaren Produktivitäts- und Qualitätszuwächsen.
10. JOBVERLUST: Fallen Arbeitsplätze durch KI weg?
Kurzantwort: Ja, einzelne Funktionen werden verschwinden, doch unter dem Strich wächst die Beschäftigung – vorausgesetzt: Unternehmen und Beschäftigte bilden sich zügig weiter.
Der Future of Jobs Report 2025 des Weltwirtschaftsforums erwartet bis 2030 rund 170 Millionen neue Arbeitsplätze, während 92 Millionen wegfallen.
#KI-Qualifizierung
Das eigentliche Job-Risiko ist nicht das Jobangebot, sondern die Qualifikationslücke. Fast 40 Prozent der gefragten Kernkompetenzen werden sich laut WEF bis 2030 verändern.
Wer heute in einer gefährdeten Tätigkeit arbeitet, braucht deshalb gezielte Weiterbildungen, z. B. zu Themen wie:
- Datenkompetenz,
- Prozessautomatisierung
- oder KI-gestützte Analysewerkzeuge.
Firmen sollten:
- interne Lernpfade,
- Mentoring und
- Jobrotation
anbieten, damit Mitarbeitende den Übergang schaffen, statt außen vor zu bleiben.
11. EVALUATION: Woran kann ein Unternehmen erkennen, ob sich ein KI-Projekt gelohnt hat?
#Protest bei Wegnahme von KI
Ein sehr klarer Hinweis auf die Funktionalität von KI ist der tägliche Gebrauch.
Wenn Teams sofort protestieren, sobald man ankündigt, das neue KI-Werkzeug abzuschalten, hat es offensichtlich einen festen Platz im Arbeitsalltag.
Allerdings reicht das Bauchgefühl der Mitarbeitenden allein nicht aus.
Laut McKinsey erleben viele Unternehmen derzeit das sogenannte Gen-AI-Paradox: acht von zehn Organisationen nutzen generative KI, doch ebenso viele sehen noch keinen spürbaren Effekt auf das Betriebsergebnis.
#KI-Kennzahlen
Die Unternehmen, die dagegen messbaren Mehrwert erzielen, haben vor Projektstart konkrete Kennzahlen:
- Effizienz,
- Qualität,
- Finanzielle Effekte etc.
festgelegt und koppeln sie eng an die Praxis.
12. BRANCHEN: In welchen Branchen sehen Sie die größten Chancen für KI in den nächsten Jahren?
Das ist natürlich die Milliarden Dollar Frage und erfordert einen Blick in die Glaskugel.
Die größten KI-Effekte entstehen vermutlich dort:
- wo große Datenmengen bereits vorhanden sind,
- Entscheidungen einen hohen wirtschaftlichen Hebel haben und
- rechtliche Hürden überschaubar bleiben.
Fünf Unternehmensbereiche für große KI-Effekte ragen aktuell besonders heraus:
- Gesundheit und Life Sciences
- Diagnostik,Medikamentenforschung etc.
- Rechts-Services
- Schriftsatz-Entwürfe, Vertragsprüfung, Recherche etc.
- Supply Chain, Fertigung und Beschaffung
- Bedarfsprognosen, Routenplanung, Lagerverwaltung, Lieferketten-Optimierung
- Banken und Versicherungen
- Vermögensverwaltung,personalisierte Angebote, Kreditentscheidungen, Betrugsschutz etc.
- Handel und E-Commerce
- Preisgestaltung, Personalisierung, Kunden-Interaktion etc.
13. FÜHRUNG: Wie verändert sich Führung im Zeitalter von KI?
Die Rolle der Führungskraft verschiebt sich vom reinen Entscheider hin zum Gestalter eines Mensch-KI-Ökosystems.
Studien zeigen, dass der wichtigste Engpass für erfolgreiche KI-Einführung nicht die Technik, sondern fehlende Führungsbereitschaft ist.
Führungskräfte tragen künftig explizite Verantwortung für KI-Governance und Ethik.
Zu wichtigen Aufgaben von Führungskräften gehört die KI-Bewertung:
- wo Algorithmen sinnvoll sind,
- wie Verzerrungen vermieden werden und
- welche Leitplanken gelten.
#menschliche Fähigkeiten gewinnen
Neben technischem Grundverständnis gewinnen:
- emotionale Intelligenz,
- wertbasierte Urteilsfähigkeit und
- Kreativität
an Gewicht – Fähigkeiten, die laut aktuellen Analysen von Algorithmen nicht ersetzbar sind.
#Interaktion KI und Mensch
Kompetenzen in der Mensch-Maschine-Interaktion und der Moderation hybrider Teams gewinnen an Bedeutung.
KI liefert datengestützte Empfehlungen, doch die letzte Verantwortung bleibt beim Menschen.
#Führungsverantwortung
Führung verschiebt sich deshalb vom Mikro-Management hin zum:
- Kuratieren von Optionen,
- Setzen von Prioritäten und
- Absichern ethischer Grundsätze.
Weil Modelle Routinetätigkeiten übernehmen, liegt der Mehrwert von Führung zunehmend in:
- Coaching,
- Sinnvermittlung und
- kontinuierlichem Upskilling der Teams.
Agiles, lernorientiertes Arbeiten wird zur Voraussetzung, damit Mitarbeitende KI sicher einsetzen und sich weiterentwickeln können.
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