Das Wichtigste in Kürze
- KI-Piloten scheitern selten an der Technik, sondern an fehlendem Geschäftsnutzen, fehlender Verantwortung oder fehlender Einbindung der Mitarbeitenden.
- Gute Einstiegs-Use-Cases sind häufig, gut abgrenzbar, messbar und mit überschaubarem Risiko verbunden, etwa Text- und Dokumentenarbeit.
- Seit dem 2. Februar 2025 gelten die Verbote des EU AI Act und die Pflicht zu Maßnahmen für KI-Kompetenz.
- Jeder Pilot braucht ein klares Ziel, einen gemessenen Ausgangswert und ein festes Ende, bevor über die Skalierung entschieden wird.
Inhalt
In vielen Unternehmen laufen KI-Piloten, die nie im Alltag ankommen. Der Grund ist selten die Technik. Meist fehlen ein klarer Geschäftsnutzen, eine verantwortliche Person oder die Einbindung der Menschen, die mit dem Ergebnis arbeiten sollen. Wer vom Prozess statt vom Tool her denkt, kommt schneller zu Ergebnissen, die bleiben.
01Vom Prozess her denken, nicht vom Tool
Ein häufiger Fehler: Ein Werkzeug wird eingeführt, und anschließend wird gesucht, wofür man es nutzen könnte. Erfolgreicher ist der umgekehrte Weg. Am Anfang stehen Fragen an das eigene Geschäft:
- Wo entsteht heute viel manueller, wiederkehrender Aufwand?
- Wo warten Kunden oder Kollegen auf Antworten, Unterlagen oder Freigaben?
- Was kostet dieser Prozess heute – an Zeit, Fehlern und Nacharbeit?
- Woran würden wir merken, dass es besser geworden ist?
02Geeignete Use Cases für den Einstieg
Angebote, Protokolle, Zusammenfassungen, Vertrags- oder Berichtsentwürfe – überall dort, wo Texte nach ähnlichem Muster entstehen.
Anfragen sortieren, Antwortvorschläge erstellen, häufige Fragen beantworten – mit einem Menschen, der prüft und entscheidet.
Richtlinien, Handbücher und Projektwissen schneller auffindbar machen, statt Kollegen immer wieder dieselben Fragen zu stellen.
Belege erfassen, Daten abgleichen, Abweichungen markieren – Aufgaben mit klaren Regeln und hohem Volumen.
Gute Einstiegs-Use-Cases sind häufig, gut abgrenzbar, messbar und mit überschaubarem Risiko verbunden. Wo es um Entscheidungen über Menschen geht – etwa in der Personalauswahl –, ist besondere Sorgfalt nötig.
03Daten und IT: die Voraussetzungen
- Wissen, wo die relevanten Daten liegen und in welcher Qualität.
- Zugriffsrechte klären: Wer darf welche Daten in welches System geben?
- Die Anbindung an bestehende Systeme wie ERP, CRM oder Dokumentenablage planen, statt Insellösungen zu schaffen.
- Anbieter auf Sicherheit, Datenverarbeitung und Vertragsbedingungen prüfen.
- Laufende Kosten im Betrieb einplanen, nicht nur die Einführung.
04Menschen mitnehmen
KI verändert Arbeit – und das löst Fragen aus: Wird meine Aufgabe überflüssig? Muss ich etwas Neues lernen? Kann ich den Ergebnissen trauen? Diese Fragen verschwinden nicht, wenn man sie ignoriert. Hilfreich ist:
- Die Menschen einbeziehen, die den Prozess heute machen – sie kennen die Ausnahmen.
- Praxisnah schulen, mit Beispielen aus dem eigenen Arbeitsalltag.
- Offen sagen, was sich ändert und was nicht.
- Erste Erfolge sichtbar machen und Erfahrungen im Team teilen.
Praxis-Tipp
Beziehen Sie von Anfang an die Menschen ein, die den Prozess heute machen – sie kennen die Ausnahmen, die in keiner Prozessbeschreibung stehen.
05Governance, Datenschutz und EU AI Act
Eine Person in der Geschäftsleitung verantwortet das Thema und entscheidet über Prioritäten, Budget und Freigaben.
Kurze, verständliche Regeln: welche Werkzeuge zugelassen sind, welche Daten hineindürfen und wann ein Mensch das Ergebnis prüft.
Sobald personenbezogene Daten verarbeitet werden, gehören der Datenschutzbeauftragte und, wo vorhanden, der Betriebsrat frühzeitig an den Tisch.
Die KI-Verordnung der EU gilt stufenweise. Seit dem 2. Februar 2025 sind bestimmte KI-Praktiken verboten, etwa Social Scoring oder – mit engen Ausnahmen – Emotionserkennung am Arbeitsplatz. Seit demselben Datum müssen Anbieter und Betreiber von KI-Systemen, also auch Unternehmen, die KI nur nutzen, Maßnahmen zur KI-Kompetenz ihrer Mitarbeitenden ergreifen (Art. 4). Eine Änderung der Verordnung im Sommer 2026 („Digital Omnibus“) hat klargestellt, dass dafür kein bestimmtes Kompetenzniveau vorgeschrieben ist – die Pflicht zu geeigneten Maßnahmen bleibt.
Rechtliche Einordnung & Umsetzung
Welche Pflichten aus EU AI Act und Datenschutzrecht für Ihre konkreten KI-Anwendungen gelten – etwa Risikoklassifizierung und KI-Kompetenz nach Art. 4 –, klärt die Kanzlei navyra.legal. Die Umsetzung in Prozessen und Systemen begleitet navyra.
06Schritt für Schritt: vom Use Case zur Skalierung
- Use Cases priorisierenUse Cases sammeln und nach Nutzen, Aufwand und Risiko priorisieren.
- Ausgangswert messenDen Ausgangswert messen: Wie lange dauert der Prozess heute, wie viele Fehler entstehen?
- Pilot startenEinen Pilot mit klarem Ziel, festem Team und festem Enddatum starten.
- Bewerten & entscheidenErgebnisse bewerten und bewusst entscheiden: übernehmen, anpassen oder beenden.
- In Betrieb überführenDen Use Case in den Regelbetrieb überführen – mit Verantwortlichen, Schulung und Support.
- SkalierenErst dann auf weitere Bereiche übertragen und die gesammelten Erfahrungen nutzen.
07Den Nutzen messen
Ohne Messung bleibt jeder Pilot eine Meinungsfrage. Welche Kennzahlen passen, hängt vom Prozess ab. Typisch sind:
- Zeit pro Vorgang und Durchlaufzeit.
- Fehlerquote und Nacharbeit.
- Zufriedenheit von Kunden und Mitarbeitenden.
- Tatsächliche Nutzung im Alltag.
Diesem Nutzen stehen Lizenz-, Betriebs- und Schulungskosten gegenüber. Erst die ehrliche Gegenüberstellung zeigt, welcher Use Case sich lohnt – und welcher nicht.
Jens Schneiders
Interim CEO für Mittelstand, Scale-ups und Corporate Ventures. Transformation. Restrukturierung. Stabilisierung. Übergabe.