Alles wird leichter mit KI?

Nicht jeder mögliche KI-Einsatz ist sinnvoll

Eine Aufgabe wird nicht automatisch besser gelöst, nur weil künstliche Intelligenz zum Einsatz kommt. Der Nutzen entsteht erst dort, wo Prozesse spürbar vereinfacht, Informationen schneller zugänglich gemacht, Zeit gespart oder die Ergebnisqualität erhöht wird. Aufwand, Betriebskosten, Fehlerrisiken und Datenschutz müssen dabei von Anfang an klar kalkuliert werden.

Manchmal ist eine klassische Automatisierung oder eine Prozessoptimierung die bessere Wahl. Die erste gute KI-Entscheidung kann deshalb auch lauten, an dieser Stelle bewusst auf KI zu verzichten.

KI-Use-Cases aus dem Arbeitsalltag ableiten

Sinnvolle Einsatzfelder lassen sich gut finden, wenn man sich reale Arbeitsabläufe anschaut. Wo existieren Aufgaben, bei denen Menschen regelmäßig Informationen suchen, ähnliche Inhalte erstellen oder aufbereiten? Wo werden große Mengen an Informationen gesichtet, wiederkehrende Fragen beantwortet oder immer wieder zwischen verschiedenen Systemen gewechselt? Hier anzusetzen ist deutlich zielführender, als sich mit den teils langen Listen von KI-Funktionen auseinanderzusetzen.

Wenn KI die tägliche Arbeit erleichtern soll, dann sollte sich deren Einsatz auch daran orientieren. Ein konkret formulierter Use Case bietet hier auch den Vorteil, dass sich später beurteilen lässt, ob sich tatsächlich etwas verbessert hat.

Unternehmenswissen zugänglich machen - ein möglicher Use-Case

In Unternehmen steckt oft sehr viel Wissen in Dokumentationen, Präsentationen, Wikis, Produktinformationen oder Support-Inhalten. Das Problem im Arbeitsalltag ist jedoch, dass dieses Wissen eher schwer zugänglich ist. Man muss wissen, wo es zu finden ist, es liegt verteilt in Dateien oder verschiedenen Systemen oder ist vielleicht auch nur einzelnen Menschen bekannt.

Ein RAG-SystemⓘRAG (Retrieval-Augmented Generation): Eine KI-Architektur, die Sprachmodelle gezielt mit eigenen Unternehmensdaten verbindet, um präzise und belegbare Antworten aus internen Quellen zu liefern. kann hier unterstützen. Dabei greift ein Sprachmodell bei einer Anfrage auf passende Informationen aus definierten Unternehmensquellen zu und nutzt sie für seine Antwort, statt nur auf allgemeinem Trainingswissen zu antworten. So simpel es sich jedoch anhört, ein Selbstläufer ist ein RAG-Projekt nicht: die Qualität der Daten, deren Aktualität, Zugriffsberechtigungen und die grundsätzliche Auswahl der Datenquellen bleiben entscheidend. Die Qualität einer KI-Antwort hängt davon ab, auf welches Wissen sie überhaupt zugreifen kann.

Die passende Technik folgt der Anforderung

Es gibt nicht die eine richtige KI-Architektur. Ob Cloud-Modelle, API-AnbindungenⓘAPI (Application Programming Interface): Bindet externe KI-Modelle direkt per Schnittstelle in eure bestehende Software oder Unternehmensabläufe ein., lokale Instanzen oder RAG-SystemeⓘRAG (Retrieval-Augmented Generation): Eine KI-Architektur, die Sprachmodelle gezielt mit eigenen Unternehmensdaten verbindet, um präzise und belegbare Antworten aus internen Quellen zu liefern. zum Einsatz kommen, hängt vom konkreten Anwendungsfall ab. Entscheidende Faktoren sind dabei Datenschutz, Modellqualität, Latenz, Kosten und Integrationsaufwand. Während für sensible Daten oft ein lokales Modell die beste Wahl ist, überzeugen Cloud-Lösungen häufig bei Leistung und einfacher Skalierung. Keine Option ist dabei grundsätzlich überlegen, denn der Kontext bestimmt die richtige Lösung.

Deshalb ist nicht „Welche KI wollen wir einsetzen?“ die richtige Frage, sondern „Welche technische Lösung passt zur Aufgabe und ihren Anforderungen?“

Erst im daily doing zeigt sich, ob eine KI-Lösung funktioniert

Ein funktionierender Prototyp ist noch keine erfolgreiche Einführung. Damit eine KI-Lösung dauerhaft Wert stiftet, muss sie sich nahtlos in die tägliche Arbeit integrieren. Entscheidend sind dabei:

• eine intuitive Nutzung,
• die Einbindung in bestehende Systeme,
• klare Verantwortlichkeiten,
• verlässliche Qualität,
• sowie Transparenz bei Kosten und Fehlern.

KI-Systeme erfordern ebenso kontinuierliches Monitoring und Weiterentwicklung. Sie sind kein Projekt, das nach dem Go-Live abgeschlossen ist.

Genau hier setzen wir an: Wir unterstützen dich beim Identifizieren und Bewerten passender Use Cases, der Wahl der richtigen Architektur und der Integration in eure Systeme, egal ob als Sparringspartner bei einer ersten Idee oder als Begleitung im gesamten Prozess.