Ein Artikel von Sandro Mund, Head of IT bei der bbg Betriebsberatungs GmbH
Die Technologie ist nicht neu – doch ihre leichte Verfügbarkeit verändert alles. Was früher Spezialwissen, Infrastruktur und hohe Investitionen erforderte, steht heute per Browserzugang bereit. Damit entsteht jedoch eine Illusion: dass das Anwenden eines Tools bereits Kompetenz bedeutet. Künstliche Intelligenz lässt sich schnell ausprobieren – aber sie sinnvoll einzusetzen, ist anspruchsvoll. Unternehmen, die KI aus Angst vor Rückstand „irgendwie einführen“, handeln reaktiv – und selten erfolgreich. Die Situation erinnert an den Goldrausch: Viele suchten Gold, doch verdient haben vor allem jene, die Werkzeuge, Wege und Strukturen bereitstellten. Auch bei KI liegt der wahre Wert nicht in der bloßen Nutzung, sondern darin, reale Probleme zu identifizieren und systematisch zu lösen.
KI als weites Feld
In diesem Artikel wird der Begriff künstliche Intelligenz (KI) überwiegend im Sinne von großen Sprachmodellen (Large Language Models, LLMs) verwendet. Diese Systeme basieren auf neuronalen Netzen und gehören zum Bereich des maschinellen Lernens. Der Begriff KI ist jedoch deutlich breiter und umfasst viele weitere Ansätze, darunter regelbasierte Systeme, Computer Vision, Entscheidungsmodelle, Reinforcement Learning und weitere algorithmische Methoden.
Wo KI heute wirklichen Nutzen schafft
Künstliche Intelligenz überzeugt vor allem durch zwei Eigenschaften: Sie ist leicht zugänglich und vielseitig einsetzbar. Aufgaben, die früher Spezialsoftware oder zeitintensive Recherche erforderten, lassen sich heute mit einer einzigen Anfrage erledigen. Moderne Systeme können unterschiedlichste Datenformate – Texte, Tabellen, E-Mails, Bilder oder Dokumente – zusammenführen und daraus verwertbare Informationen ableiten. Besonders in der Wissensarbeit entsteht dadurch eine spürbare Entlastung: Archive, Produktbeschreibungen oder Prozessdokumentationen müssen nicht mehr manuell durchsucht werden – eine gut formulierte Frage reicht.
Viele Modelle liefern inzwischen auch Quellen, Vergleichsargumente oder Alternativen. Doch diese scheinbare Präzision darf nicht täuschen: Ergebnisse müssen weiterhin überprüft werden. Sprachmodelle erkennen Muster – sie verstehen nicht. Sie generieren Wahrscheinlichkeiten, keine Wahrheit. Gleiches gilt für Daten: KI kann Informationen aus verschiedenen Systemen verbinden und Zusammenhänge sichtbar machen – doch welche Daten genutzt werden, wie aktuell sie sind und ob sie korrekt interpretiert wurden, bleibt in der Verantwortung des Menschen.
Wirksame Einsatzfelder entstehen daher vor allem dort, wo Daten digital verfügbar sind, Aufgaben sich wiederholen und Ergebnisse schnell überprüft werden können.
Was jetzt zählt: Voraussetzungen schaffen
Wer künstliche Intelligenz einführen möchte, sollte sich vernetzen, Erfahrungen austauschen und vorhandene Möglichkeiten bewusst prüfen. Viele Unternehmen besitzen bereits Software mit integrierten KI-Funktionen, ohne sie zu nutzen – allein dieses Wissen ist oft ein unterschätzter erster Schritt. Gleichzeitig braucht es Klarheit darüber, welche Prozesse von Automatisierung profitieren und welche Aufgaben unverändert bleiben sollten. Abläufe müssen verstanden werden, bevor man versucht, sie zu verbessern.
Ebenso entscheidend sind strukturierte Daten, gemeinsame Standards und funktionierende Schnittstellen. Ohne sie entstehen isolierte Lösungen, die langfristig mehr Aufwand erzeugen, als Nutzen stiften. Eine verlässliche technische Basis mit aktuellen, zentral verwalteten Daten ist daher unverzichtbar.
Erfolgreicher Umgang mit KI bedeutet auch, die eigene Arbeitsweise infrage zu stellen. Wer nach einem Fehlschlag aufgibt, kommt nicht weit. Fortschritt entsteht durch Iteration: ausprobieren, lernen, verbessern. Technologien werden leistungsfähiger, Schnittstellen tiefer integriert und Anwendungen zunehmend automatisiert. Profitieren wird, wer früh beginnt und seine Systeme anschlussfähig gestaltet.
Vom Tool zur Infrastruktur
Der Einstieg gelingt am besten schrittweise. Zunächst lohnt sich der Einsatz der Funktionen, die bereits in vielen Anwendungen verfügbar sind: Textoptimierungen, Übersetzungen, Präsentationen oder Meeting-Zusammenfassungen. Das schafft schnelle Erfolge und Akzeptanz.
Im nächsten Schritt werden Systeme miteinander verbunden, damit KI kontextbezogen arbeiten kann – zum Beispiel durch Zugriff auf E-Mails, Chatverläufe, Dokumente oder CRM-Daten. Viele Lösungen ermöglichen dies inzwischen mit relativ wenig Aufwand.
Die größte Herausforderung entsteht jedoch dort, wo KI zu einem festen Bestandteil der Unternehmensarchitektur wird. Dann reichen Standardlösungen nicht mehr aus: Daten müssen strukturiert, gepflegt und überwacht werden; Schnittstellen brauchen Standards; Sicherheit, Governance und Compliance werden Pflicht. Plug-and-Play endet hier – Expertise und saubere Umsetzung werden unverzichtbar.
Doch genau hier entsteht der entscheidende Mehrwert: wenn KI nicht nur unterstützt, sondern automatisiert, beschleunigt und skaliert.
Auf die gelungene Integration kommt es an
Der erfolgreiche Einsatz von KI wird nicht daran gemessen, wie viele Tools genutzt werden, sondern wie gut sie integriert und in Wertschöpfung übersetzt werden. KI ersetzt keine Strategie – sie verstärkt sie. Unternehmen, die jetzt Kompetenzen aufbauen, Daten nutzbar machen und KI in ihre Prozesse einbetten, schaffen sich einen Vorsprung, den andere kaum aufholen werden.
Die Entwicklung geht weiter – rasant. Mit jedem Modell wächst das Potenzial. Profitieren werden vor allem diejenigen, die jetzt beginnen, Erfahrungen zu sammeln, Strukturen aufzubauen und KI nicht nur zu nutzen, sondern zu verstehen.
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Sandro Mund 
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