KI
KI sinnvoll einsetzen: fünf Prüffragen
Bevor KI Teil eines Arbeitsablaufs wird, sollten Aufgabe, Daten, Fehlerfolgen, Verantwortung und Erfolgskriterium klar beantwortet sein.
KI kann Texte ordnen, Informationen zusammenfassen, Entwürfe erzeugen oder bei der Klassifikation unterstützen. Ob daraus eine gute betriebliche Lösung wird, entscheidet sich jedoch nicht an der Demo. Entscheidend sind Aufgabe, Daten und die Folgen eines Fehlers.
1. Welche konkrete Aufgabe soll leichter werden?
„Wir möchten KI nutzen“ beschreibt keine Aufgabe. Besser ist: Eingehende Anfragen sollen anhand klarer Kriterien vorsortiert werden, damit eine zuständige Person schneller erkennt, welcher nächste Schritt nötig ist.
Eine konkrete Aufgabe lässt sich beobachten und mit heutigen Abläufen vergleichen.
2. Welche Daten stehen zur Verfügung?
Ein Prototyp mit perfekten Beispieldaten sagt wenig über den Alltag. Relevant sind Menge, Qualität, Sprache, Aktualität, Rechte und Vertraulichkeit der tatsächlich verfügbaren Daten.
Wenn wichtige Fälle fehlen oder Informationen nicht verarbeitet werden dürfen, muss der Lösungsweg angepasst werden.
3. Was passiert bei einem falschen Ergebnis?
Ein unpassender Textvorschlag hat andere Folgen als eine falsche fachliche Empfehlung. Je größer die Auswirkung, desto wichtiger sind überprüfbare Regeln, menschliche Freigabe und ein sicherer Rückweg.
Nicht jede Aufgabe sollte automatisiert werden. Manche Aufgaben eignen sich nur für Assistenz.
4. Wer trägt Verantwortung?
Auch wenn ein System einen Vorschlag erzeugt, braucht der Ablauf eine verantwortliche Rolle. Sie muss erkennen können, worauf das Ergebnis beruht, wann eine Prüfung nötig ist und wie sie widersprechen kann.
„Die KI hat entschieden“ ist keine belastbare Zuständigkeit.
5. Woran wird Nutzen gemessen?
Ein guter Test legt vorab fest, was besser werden soll. Das kann eine vollständigere Erfassung, weniger manuelle Sortierung oder eine schnellere erste Orientierung sein. Ebenso wichtig ist ein Abbruchkriterium: Ab wann ist Fehlerquote, Prüfaufwand oder Datenrisiko größer als der Nutzen?
Mit einem begrenzten Prototyp beginnen
Ein kleiner Prototyp mit realistischen Fällen ist wertvoller als eine umfassende Integration auf Basis von Annahmen. Er macht sichtbar, wo KI unterstützt, wo Regeln fehlen und wie viel menschliche Kontrolle tatsächlich nötig ist.
Die richtige Frage lautet deshalb nicht: „Was kann KI alles?“ Sondern: „Welche klar begrenzte Aufgabe können wir unter realen Bedingungen verantwortlich verbessern?“