Artificial Intelligence: Vom Hype zur echten Wertschöpfung

Wie wir KI im Unternehmen sinnvoll verankern

Kennen Sie das „Bullshit-Bingo“? Früher warteten wir in Meetings darauf, Begriffe wie „Disruption“ oder „VUCA“ abhaken zu können. Heute würde auf fast jedem Zettel ganz oben „KI“ oder „Artificial Intelligence“ stehen. Doch jenseits der Schlagworte stellt sich für uns Digitalisierer, Analysten und Projektleiter die entscheidende Frage: Wie vermeiden wir, dass KI zur neuen „Shelfware“ wird – Software, die wir begeistert kaufen, aber am Ende im Regal verstaubt, weil der echte Nutzen fehlt?

Die Technologie ist da. Aber zwischen dem bloßen Herumspielen und einer wertschöpfenden Integration in kritische Geschäftsprozesse liegt ein weiter Weg. Es geht nicht mehr um das Ob, sondern um das Wie. Wir müssen KI professionell, sicher und zielgerichtet einsetzen, ähnlich wie wir es bei der Testautomatisierung oder RPA gelernt haben: Fokus auf den ROI und weg von reiner Technik-Verliebtheit.

Strategie vor Technologie: Das „Warum“ definieren

Der häufigste Fehler ist der „Solutionism“ – man hat eine Lösung (AI) und sucht nun krampfhaft nach einem Problem. Eine erfolgreiche Implementierung beginnt jedoch immer mit der Unternehmensstrategie. Bevor die erste Zeile Code geschrieben wird, müssen wir definieren, was wir erreichen wollen. Ziele müssen messbar sein und direkt auf die Vision einzahlen. Für uns bedeutet das, Metriken jenseits von „Modellgenauigkeit“ zu finden. Wir müssen uns fragen: Senkt der Einsatz die Durchlaufzeiten? Reduzieren wir die Fehlerquote („First Time Right“)? Oder verbessern wir den Customer Effort Score im Support? Nur wenn der Return on Investment (ROI) stimmt, hat das Projekt eine Zukunft.

Der Rahmen: Compliance und Standards als Qualitätsmerkmal

KI-Einführung ist primär Change Management. Es reicht nicht, Data Scientists einzustellen; wir müssen eine breite KI-Kompetenz im Unternehmen aufbauen. Fachabteilungen müssen verstehen, was KI kann – und was nicht. Hier fungieren Analysten als unverzichtbare Übersetzer zwischen Business und Tech, um „mündige Keyuser“ zu etablieren, die Technologie als Werkzeug begreifen.

Dabei ist der kommende EU AI Act kein Hindernis, sondern ein Qualitätsmerkmal. Er zwingt uns dazu, Risiken frühzeitig zu klassifizieren und Transparenz zu schaffen. Ähnlich wie wir bei Remote Work gelernt haben, dass „Security First“ gilt, müssen wir bei KI sicherstellen, dass wir keine „Black Box“ betreiben.

Flankierend dazu liefert die ISO/IEC 42001:2023 das notwendige Werkzeug. Ich halte diese Norm für einen enorm starken „Supportive“: Als erster globaler Standard für AI Management Systems (AIMS) übersetzt sie die regulatorischen Anforderungen in greifbare Prozesse. Für uns Quality Engineers ist die ISO 42001 das Rückgrat, um Compliance operativ umzusetzen. Sie gibt uns Struktur, ähnlich wie wir es von Qualitätsmanagement-Normen kennen, und hilft uns, KI nicht nur gesetzeskonform, sondern auch vertrauenswürdig und risikominimiert zu betreiben.

Der Kurs “EU AI Act in der Praxis“ bietet einen strukturierten Fahrplan, um die neuen regulatorischen Anforderungen nicht nur zu verstehen, sondern als strategische Chance für das Unternehmen zu nutzen.

Sie erhalten in drei praxisnahen Modulen:

• Von den technischen Grundlagen
• Über die rechtlichen Details
• Bis zur konkreten Implementierung

das notwendige Rüstzeug inklusive Checklisten, um KI-Systeme sicher und gesetzeskonform zu betreiben.

Das Training steht sowohl als offenes Format (Online/Onsite) für Einzelpersonen als auch als maßgeschneiderte Inhouse-Lösung für Teams zur Verfügung und schließt mit einem qualifizierten Zertifikat als Kompetenznachweis ab.

Die fünf Säulen einer qualitätsgesicherten KI-Einführung

Wer sich ernsthaft mit Softwarequalität auseinandersetzt, weiß: Ein System ist nur so gut wie sein schwächstes Glied. Bei KI gelten fünf unverhandelbare Prinzipien.

• Erstens müssen wir realistische Erwartungen managen. KI ist Mathematik, keine Magie. Als IT-Verantwortliche müssen wir die Erwartungshaltung im Management dämpfen: KI halluziniert, macht Fehler und versteht keinen Kontext, den sie nicht gelernt hat.
  
  
• Zweitens gehört der Mensch in den Mittelpunkt (Human-in-the-loop). Die Angst, ersetzt zu werden, ist real. Unsere Botschaft muss lauten: KI soll assistieren, nicht eliminieren. Wir nutzen Automatisierung, um repetitive Aufgaben zu erledigen, damit Zeit für wertschöpfende Tätigkeiten bleibt.
  
  
• Drittens steht und fällt alles mit der Datenqualität. Das alte Prinzip „Garbage In, Garbage Out“ gilt hier mehr denn je. Ein Modell, das mit bias-behafteten Daten trainiert wird, liefert schädliche Ergebnisse – hier müssen wir Vorarbeiten optimieren und Daten strukturieren, bevor wir automatisieren.
  
  
• Viertens brauchen wir eine kontinuierliche Verbesserung. Software ist deterministisch, KI ist dynamisch. Ein Modell, das heute gut ist, kann morgen nutzlos sein. Wir brauchen ein ständiges Monitoring, ähnlich wie wir Produktionssysteme überwachen.
  
  
• Und fünftens ist Sicherheit nicht verhandelbar. KI-Modelle sind neue Angriffsvektoren. Wir müssen Security by Design von Anfang an mitdenken, um unsere Systeme gegen Manipulationen abzuhärten.

Quelle: SEQIS GmbH

Ein Blick in die Praxis: Wo die Reise hingeht

Um den Appetit auf die Umsetzung zu wecken, lohnt sich ein Blick auf die konkreten Chancen, die sich uns bieten. In der Fertigungsindustrie wird die Effizienz greifbar: Prädiktive Wartung analysiert Sensordaten, um Ausfälle vorherzusagen, bevor sie passieren, während Bilderkennungssysteme in der Qualitätskontrolle Defekte schneller und genauer finden als das menschliche Auge.

Im Finanzsektor und Einzelhandel geht es um Präzision und Personalisierung. Algorithmen erkennen Betrugsversuche in Echtzeit oder bewerten Kreditrisiken differenzierter als starre Scorecards. Gleichzeitig ermöglicht KI im Marketing eine Hyper-Personalisierung, die dem Kunden genau das empfiehlt, was er braucht, statt Gießkannen-Werbung zu betreiben – ähnlich wie wir im Service-Bereich durch Automatisierung schnellere Reaktionszeiten für den Kunden schaffen.

Besonders spannend ist der Einsatz im Gesundheitswesen. Hier fungiert KI als „zweites Augenpaar“ für Ärzte, analysiert Röntgenbilder zur Diagnoseunterstützung und beschleunigt die Entwicklung neuer Medikamente massiv. Und nicht zuletzt optimiert KI in der Logistik Lieferketten und Routen so effizient, dass Kosten gesenkt und Lieferzeiten verbessert werden.

Fazit: Start Small, Scale Fast

Die Einführung von KI ist kein Sprint, sondern ein Marathon. Fangen wir mit kleinen, überschaubaren Pilotprojekten an, bei denen die Datenlage gut ist und der Nutzen schnell sichtbar wird – dort, wo wir die „Hauptstraßen der Wertschöpfung“ finden. Lernen wir daraus, passen wir unsere Strategie an und skalieren dann. Die Werkzeuge liegen bereit – es liegt an uns, sie klug und qualitätsgesichert zu nutzen.

Quelle: Bild generiert von Gemini (Google AI)