Mit ChatGPT zusammenfassen
ChatGPT und andere KI-Anwendungen sind längst im Arbeitsalltag angekommen. Doch zwischen ersten KI-Experimenten und einer souveränen Business-KI liegt ein entscheidender Schritt: die KI-Readiness des Unternehmens. Erfahren Sie, wie sich KI im Unternehmen sicher einsetzen lässt und welche Voraussetzungen Daten, Systeme, Sicherheit und Mitarbeiter erfüllen sollten, damit künstliche Intelligenz echten Mehrwert schafft.
Ein Mitarbeiter lässt sich von ChatGPT eine E-Mail formulieren. Die Personalabteilung nutzt KI, um eine Stellenanzeige zu schreiben. Im Vertrieb werden Informationen zusammengefasst oder Ideen für Kundenpräsentationen entwickelt. Künstliche Intelligenz ist in vielen Unternehmen bereits angekommen – häufig, bevor es eine übergreifende Strategie dafür gibt. Fachleute sprechen von Shadow AI (Schatten-KI). Wer KI im Unternehmen sicher einsetzen will, muss diese Nutzung bewusst steuern.
Doch was passiert, wenn KI nicht nur Texte formulieren, sondern auf Kundeninformationen, vertrauliche Verträge, Personaldaten oder Wissen aus der Warenwirtschaft zugreifen soll?
Dann geht es um mehr als die Leistungsfähigkeit eines KI-Tools. Unternehmen müssen klären, welche Daten genutzt werden dürfen, wie sie geschützt sind und welchen konkreten Nutzen die Technologie bringen soll.
KI ist nicht das Ziel. Sie ist das Ergebnis. Entscheidend ist, ob Daten, Prozesse, Infrastruktur und Menschen auf den Einsatz vorbereitet sind.
Public KI oder souveräne Business-KI: Wo liegt der Unterschied?
Öffentlich verfügbare KI-Anwendungen wie ChatGPT sind leistungsfähige Werkzeuge. Sie unterstützen beim Schreiben, Recherchieren, Übersetzen oder Entwickeln neuer Ideen. Auch im beruflichen Alltag können sie sinnvoll eingesetzt werden.
Allerdings kennen solche Anwendungen nicht automatisch die internen Abläufe, aktuellen Geschäftszahlen oder spezifischen Anforderungen eines Unternehmens. Sobald vertrauliche oder personenbezogene Informationen verarbeitet werden sollen, müssen Unternehmen außerdem prüfen, welche Daten sie unter welchen Bedingungen an einen KI-Dienst übermitteln dürfen.
Public KI ist dabei nicht grundsätzlich unsicher. Datenschutz, Datenverwendung und Sicherheitsmaßnahmen unterscheiden sich je nach Anbieter, Vertrag und Konfiguration. Entscheidend ist, ob die jeweilige Lösung für den geplanten Einsatz geeignet und freigegeben ist.
Was macht souveräne Business-KI anders?
Souveräne Business-KI (kurz: souveräne KI) ermöglicht es Unternehmen, künstliche Intelligenz kontrolliert in ihre Geschäftsprozesse einzubinden. Sie kann über geeignete Schnittstellen auf freigegebene Informationen aus betrieblichen Anwendungen zugreifen – innerhalb definierter Sicherheits- und Berechtigungskonzepte.
Ein Beispiel: Wer wissen möchte, wie sich bestimmte Artikel im vergangenen Jahr verkauft haben, benötigt aktuelle Informationen aus der Warenwirtschaft. Für Fragen zu einem Kundenprojekt sind möglicherweise Daten aus ERP, CRM und Dokumentenmanagement relevant. Eine entsprechend integrierte KI kann helfen, diese Informationen schneller verfügbar zu machen und Zusammenhänge zu erkennen.
Der entscheidende Unterschied liegt nicht allein im KI-Modell. Es geht darum, welche Unternehmensdaten die KI nutzen darf, wie sie in bestehende Prozesse eingebunden ist und wer die Kontrolle darüber behält.
KI-Readiness: Warum der Erfolg bei den Daten beginnt
Viele mittelständische Unternehmen verfügen über große Mengen wertvoller Informationen. Allerdings liegen diese häufig verteilt in unterschiedlichen Systemen und Abteilungen: Kundeninformationen befinden sich im CRM, Auftragsdaten im ERP, Verträge im Dokumentenmanagement und Personalinformationen in der HR-Software. Hinzu kommen Excel-Tabellen, E-Mails und das Erfahrungswissen einzelner Mitarbeiter.
Für die tägliche Arbeit bedeutet das häufig: Informationen müssen gesucht, abgeglichen und manuell zusammengeführt werden. KI kann hier unterstützen – vorausgesetzt, die benötigten Daten sind verfügbar, ausreichend strukturiert und zuverlässig.
Was bedeutet KI-Readiness?
KI-Readiness beschreibt, wie gut ein Unternehmen auf den sicheren und wirtschaftlich sinnvollen Einsatz künstlicher Intelligenz vorbereitet ist.
Voraussetzungen für KI im Unternehmen: Fünf Bausteine der KI-Readiness
- Datenqualität: Informationen sind aktuell, vollständig und verlässlich.
- Systemintegration: Relevante Daten können über geeignete Schnittstellen kontrolliert genutzt werden.
- Sicherheit und Infrastruktur: Datenverarbeitung, Hosting und Zugriffsrechte sind angemessen abgesichert.
- Governance: Regeln, Zuständigkeiten und Verantwortlichkeiten für den KI-Einsatz sind definiert.
- Mitarbeiter: Beschäftigte verstehen die Möglichkeiten und Grenzen der Technologie und können sie sinnvoll einsetzen.
Diese Voraussetzungen greifen ineinander. Auch ein leistungsfähiges KI-Modell kann keine verlässlichen Auswertungen liefern, wenn die zugrunde liegenden Informationen fehlerhaft sind. Und eine technisch gut integrierte Lösung bringt wenig, wenn Mitarbeiter nicht wissen, wie sie diese nutzen sollen.
KI-Readiness bedeutet deshalb nicht, möglichst viele KI-Tools einzuführen. Sie bedeutet, die Grundlagen für einen sinnvollen KI-Einsatz zu schaffen.
Datensouveränität: Wer behält die Kontrolle über Unternehmenswissen?
Sobald künstliche Intelligenz in betriebliche Abläufe integriert wird, gewinnt eine Frage besondere Bedeutung: Wer kontrolliert die Unternehmensdaten?
Datensouveränität bedeutet, dass Unternehmen bestimmen und nachvollziehen können, wie ihre Daten genutzt, verarbeitet und weitergegeben werden.
Dazu gehören der Ort der Datenverarbeitung, technische und organisatorische Schutzmaßnahmen sowie klare Zugriffsrechte.
Gerade bei sensiblen Geschäfts- und Personaldaten ist das entscheidend. Eine Mitarbeiterin der Personalabteilung darf beispielsweise nicht automatisch auf sämtliche vertraulichen Informationen zugreifen, nur weil diese über eine KI-Anwendung leichter auffindbar wären.
Sicheres Hosting als Grundlage
Auch die technische Infrastruktur spielt eine zentrale Rolle. Unternehmen sollten klären, wo ihre Daten verarbeitet werden, welche Dienstleister beteiligt sind und wie die Systeme vor unberechtigten Zugriffen geschützt werden.
Eine geeignete Hosting-Umgebung kann dazu beitragen, Anforderungen an Sicherheit, Verfügbarkeit und Kontrolle zu erfüllen.
Ein Rechenzentrum in Deutschland ist dabei ein wichtiger Baustein für Datensouveränität. Der Standort allein garantiert jedoch noch keine vollständige Datenschutzkonformität. Entscheidend ist das gesamte technische, vertragliche und organisatorische Sicherheitskonzept.
Rechtliche Anforderungen berücksichtigen
Neben der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) müssen Unternehmen je nach Einsatzfall auch die Vorgaben des europäischen AI Act berücksichtigen. Weitere Anforderungen können sich aus Regelungen zur Informationssicherheit oder branchenspezifischen Vorgaben ergeben. Besondere Sorgfalt ist bei KI-Anwendungen erforderlich, die Auswirkungen auf Menschen haben können – beispielsweise im Personalwesen.
Hinzu kommt ein praktischer Punkt: Eine KI-Richtlinie legt fest, welche KI-Tools Mitarbeiter nutzen dürfen, welche Daten sie dort eingeben dürfen – zum Beispiel öffentliche, interne, vertrauliche oder personenbezogene Informationen – und wer für den KI-Einsatz verantwortlich ist. So lässt sich Shadow AI vermeiden: Freigegebene Wege sind klar von nicht freigegebenen getrennt.
Auch die Qualifizierung der Mitarbeiter ist rechtlich relevant: Unternehmen, die KI-Systeme einsetzen, müssen ergreifen, um die KI-Kompetenz ihrer Beschäftigten zu fördern. Ein bestimmtes Kompetenzniveau muss dabei nicht für jede einzelne Person garantiert werden – die Pflicht zu geeigneten Schulungs- und Qualifizierungsmaßnahmen bleibt aber bestehen.
Klare Regeln sollen Innovation dabei nicht verhindern. Sie schaffen die Voraussetzung, KI verlässlich und verantwortungsvoll einzusetzen. Souveräne Business-KI verbindet deshalb technologische Möglichkeiten mit kontrollierter Datenverarbeitung, Sicherheit und klaren Verantwortlichkeiten.
einen Blogbeitrag dazu?
- Webinar: Souveräne Business-KI – so wird der Mittelstand KI-ready
Wie unterscheiden sich Public KI und souveräne Business-KI? Welche Voraussetzungen müssen Daten, Hosting, Sicherheit und Prozesse erfüllen? Und wie gelingt der Einstieg in einen produktiven KI-Einsatz?
Im Webinar zeigen wir, worauf Unternehmen achten sollten und wie sie die richtigen Grundlagen schaffen.
Menschen befähigen und Unternehmenswissen erhalten
Bei aller Technik entscheidet ein weiterer Faktor über den Erfolg von KI-Projekten: die Menschen, die damit arbeiten.
Neue Technologien verändern Arbeitsabläufe. Das weckt Erwartungen, kann aber auch Unsicherheit auslösen: Welche Aufgaben übernimmt künftig die KI? Wie zuverlässig sind ihre Ergebnisse? Und welche Rolle spielt die eigene Erfahrung weiterhin?
Unternehmen sollten diese Fragen frühzeitig aufgreifen und ihre Mitarbeiter in die Einführung einbeziehen. Denn der Nutzen von KI besteht nicht allein darin, Tätigkeiten zu automatisieren. Richtig eingesetzt kann sie Beschäftigte entlasten, Informationen schneller verfügbar machen und Freiräume für anspruchsvollere Aufgaben schaffen.
Im Personalwesen kann KI beispielsweise beim strukturierten Erfassen von Bewerbungsunterlagen, bei administrativen Abläufen oder bei der Aufbereitung von Informationen unterstützen. Die fachliche Bewertung und verantwortliche Entscheidung bleiben bei den zuständigen Mitarbeitern.
In der Warenwirtschaft kann KI helfen, Informationen zu Artikeln und Aufträgen schneller zu finden, Entwicklungen zu analysieren oder wiederkehrende Prozesse zu vereinfachen.
Wenn Wissen das Unternehmen verlässt
Ein weiterer Aspekt gewinnt angesichts von Fachkräftemangel und demografischem Wandel an Bedeutung: die Sicherung von Unternehmenswissen. Was passiert, wenn langjährige Mitarbeiter in den Ruhestand gehen? Wie viel Wissen über Kunden, Produkte und betriebliche Besonderheiten ist tatsächlich dokumentiert? Und wie schnell können neue Kollegen darauf zugreifen?
Eine integrierte Business-KI kann helfen, vorhandenes und dokumentiertes Wissen leichter auffindbar und nutzbar zu machen. Sie ersetzt jedoch nicht die notwendige Dokumentation und den persönlichen Wissenstransfer. Gerade deshalb ist KI kein isoliertes IT-Projekt. Es geht ebenso um Prozesse, Zusammenarbeit, Qualifizierung und den langfristigen Erhalt von Wissen.
Wie KI-ready ist Ihr Unternehmen? Sechs Fragen an die Geschäftsführung
Bevor neue KI-Lösungen eingeführt werden, lohnt sich ein Blick auf die eigenen Voraussetzungen. Die folgenden Fragen – eine kompakte Checkliste – geben Geschäftsführung, kaufmännischer Leitung und IT-Verantwortlichen erste Denkanstöße.
1. Wem gehören unsere Unternehmensdaten in fünf Jahren?
Haben wir langfristig die Kontrolle darüber, wo unsere Informationen liegen, wie sie verarbeitet werden und welche Anbieter darauf zugreifen können?
2. Was passiert, wenn unser erfahrenster Mitarbeiter morgen ausfällt?
Sind wichtige Abläufe und Informationen dokumentiert oder hängt entscheidendes Wissen von einzelnen Personen ab?
3. Wie schnell finden neue Mitarbeiter relevantes Wissen?
Sind Informationen strukturiert verfügbar oder müssen sie mühsam über verschiedene Systeme und Kollegen zusammengetragen werden?
5. Ist unsere IT-Infrastruktur auf Business-KI vorbereitet?
Sind unsere Anwendungen ausreichend vernetzt? Können wir relevante Daten kontrolliert bereitstellen? Und erfüllen Hosting und Sicherheit die Anforderungen?
5. Können wir Datensouveränität und Sicherheit nachweisen?
Wissen wir, wie unsere Daten geschützt werden? Sind Verantwortlichkeiten und Zugriffsrechte nachvollziehbar geregelt?
6. Würden wir unsere heutigen IT- und Prozessstrukturen noch einmal genauso aufbauen?
Oder würden wir angesichts neuer Anforderungen an Vernetzung, Automatisierung und KI bestimmte Abläufe und Systeme anders gestalten?
Nicht jede Frage muss heute bereits vollständig beantwortet sein. Entscheidend ist, die eigenen Handlungsfelder zu erkennen und daraus konkrete nächste Schritte abzuleiten.
Wie wird ein Unternehmen KI-ready? In fünf Schritten zum sicheren KI-Einsatz
Unternehmen müssen nicht ihre gesamte IT modernisieren, bevor sie künstliche Intelligenz einsetzen können. Ein erfolgreicher Einstieg beginnt mit einem konkreten Anwendungsfall und erfolgt schrittweise.
Schritt 1: Geeigneten KI-Anwendungsfall identifizieren
Am Anfang steht die Frage, welches Problem KI lösen soll. Das kann die schnellere Suche nach Produktinformationen, die Unterstützung bei wiederkehrenden HR-Aufgaben oder die Analyse von Entwicklungen in der Warenwirtschaft sein. Wichtig ist ein messbares Ziel, beispielsweise Zeitersparnis, weniger Fehler oder schnellere Informationsbereitstellung.
Schritt 2: Datenqualität und Systemintegration prüfen
Anschließend sollten Unternehmen klären, welche Informationen die KI benötigt, wo diese gespeichert sind und ob sie zuverlässig zur Verfügung stehen. Dabei ist zu prüfen, ob ERP-, CRM-, HR- oder Dokumentenmanagementsysteme über geeignete Schnittstellen eingebunden werden können.
Schritt 3: Sicherheit, Datenschutz und Verantwortlichkeiten festlegen
Vor dem produktiven Einsatz müssen Zugriffsrechte, Datenverarbeitung und Sicherheitsanforderungen geklärt werden. Dazu gehören geeignete Hosting-Strukturen, die Prüfung rechtlicher Anforderungen und klare Regeln für die Nutzung von KI-Anwendungen.
Schritt 4: Mitarbeiter einbeziehen und KI-Pilotprojekt starten
Ein überschaubares Pilotprojekt ermöglicht es, die Technologie unter kontrollierten Bedingungen zu testen. Mitarbeiter sollten frühzeitig eingebunden und im Umgang mit der KI geschult werden. Ihre Erfahrungen helfen, mögliche Schwierigkeiten zu erkennen und Arbeitsabläufe anzupassen.
Schritt 5: Ergebnisse bewerten und KI-Einsatz gezielt ausbauen
Nach der Pilotphase wird geprüft, ob die definierten Ziele erreicht wurden. Hat die KI tatsächlich Zeit gespart, Informationen schneller verfügbar gemacht oder Prozesse verbessert? Auf dieser Grundlage können Unternehmen entscheiden, welche weiteren Anwendungsfälle sinnvoll sind und welche Systeme schrittweise eingebunden werden sollen.
Der erfolgreiche Einstieg in KI beginnt nicht mit möglichst vielen Funktionen, sondern mit einem konkreten Problem, einem messbaren Ziel und den passenden Voraussetzungen.
Souveräne Business-KI in der Praxis: JAIra von DPS|BS
Wie sich künstliche Intelligenz kontrolliert in betriebliche Anwendungen integrieren lässt, zeigt JAIra von DPS|BS.
Die private Business-KI ist eine Eigenentwicklung von DPS Business Solutions und wurde dafür konzipiert, Unternehmensinformationen sicher nutzbar zu machen und Mitarbeiter direkt in ihren Geschäftsprozessen zu unterstützen.
JAIra für Sage 100
Im ERP-Umfeld unterstützt JAIra dabei, Informationen aus der Sage 100 schneller verfügbar zu machen, Entwicklungen in der Warenwirtschaft zu analysieren und ausgewählte Prozesse zu vereinfachen. Statt Unternehmensdaten manuell in ein externes KI-Tool zu übertragen, können Mitarbeiter KI im Kontext ihrer bestehenden ERP-Anwendung nutzen. JAIra für Sage 100 entdecken →
JAIra HR
Auch im Personalwesen kann KI helfen, Informationen effizienter zu erfassen, zu strukturieren und auszuwerten. JAIra HR ist in ausgewählte HR-Lösungen von DPS|BS integriert und ermöglicht darüber die Anbindung an die Sage HR Suite. Die Lösung unterstützt unter anderem bei der Verarbeitung von Bewerbungsunterlagen, der Nutzung vorhandener HR-Daten und ausgewählten administrativen Aufgaben.
Sensible Personaldaten werden in einer geschützten Umgebung verarbeitet. Fachliche Bewertungen und Personalentscheidungen bleiben bei den HR-Verantwortlichen. JAIra HR entdecken →
Als Digitalisierungspartner verbindet DPS|BS Kompetenzen rund um ERP- und HR-Anwendungen, Datenintegration, Hosting, IT-Sicherheit und KI. Denn souveräne Business-KI ist mehr als eine neue Software. Ihr Nutzen entsteht durch das Zusammenspiel von Daten, Prozessen, Infrastruktur und Menschen.
Fazit: KI-Readiness entscheidet über den Nutzen
KI im Mittelstand kann Unternehmen helfen, Prozesse effizienter zu gestalten, Wissen besser zu nutzen und Mitarbeiter im Arbeitsalltag zu unterstützen. Doch der Weg dorthin beginnt nicht mit der Frage nach dem leistungsfähigsten KI-Modell. Er beginnt mit der Frage, wie gut ein Unternehmen seine Daten, Systeme, Prozesse und Verantwortlichkeiten im Griff hat.
Wer diese Grundlagen schafft, macht aus einzelnen KI-Experimenten eine tragfähige Basis für den produktiven Einsatz souveräner Business-KI.
Machen Sie Ihr Unternehmen KI-ready
Im DPS|BS-Webinar „Souveräne Business-KI – so wird der Mittelstand KI-ready“ erfahren Sie, worauf es bei Daten, Sicherheit, Infrastruktur und dem erfolgreichen Einstieg ankommt. Lernen Sie die Unterschiede zwischen Public KI und souveräner Business-KI kennen und erfahren Sie, welche Voraussetzungen Ihr Unternehmen schaffen sollte.
FAQ – Häufige Fragen zu souveräner Business-KI und KI-Readiness
Was bedeutet KI-Readiness für Unternehmen?
KI-Readiness beschreibt, wie gut ein Unternehmen auf den sicheren und wirtschaftlich sinnvollen Einsatz künstlicher Intelligenz vorbereitet ist. Dazu gehören verlässliche Daten, vernetzte Systeme, eine geeignete IT-Infrastruktur, klare Verantwortlichkeiten und qualifizierte Mitarbeiter.
Welche Voraussetzungen braucht ein Unternehmen für den Einsatz von KI?
Ein Unternehmen braucht fünf Voraussetzungen für den Einsatz von KI: verlässliche Datenqualität, Systemintegration über geeignete Schnittstellen, eine abgesicherte Infrastruktur mit Hosting und Zugriffsrechten, klare Governance mit definierten Zuständigkeiten sowie Mitarbeiter, die Möglichkeiten und Grenzen der Technologie verstehen. Hinzu kommt ein konkreter Anwendungsfall.
Was bedeutet Datensouveränität bei künstlicher Intelligenz?
Datensouveränität bedeutet, dass ein Unternehmen die Kontrolle über die Nutzung, Verarbeitung und Weitergabe seiner Daten behält. Dazu gehört, nachvollziehen und steuern zu können, welche Informationen einer KI zur Verfügung stehen, wo sie verarbeitet werden und wer darauf zugreifen darf.
Was ist souveräne Business-KI?
Souveräne Business-KI ist eine KI-Lösung, die ein Unternehmen kontrolliert in seine Geschäftsprozesse einbindet. Sie greift über geeignete Schnittstellen nur auf freigegebene Daten aus betrieblichen Anwendungen wie ERP, CRM oder Dokumentenmanagement zu und arbeitet innerhalb definierter Sicherheits- und Berechtigungskonzepte. Das Unternehmen behält die Kontrolle darüber, welche Daten die KI nutzt. Ein Beispiel ist JAIra von DPS|BS.
Was ist der Unterschied zwischen Public KI und souveräner Business-KI?
Public KI wie ChatGPT ist ein leistungsfähiges Allzweck-Werkzeug, kennt aber nicht automatisch die internen Abläufe und aktuellen Geschäftszahlen eines Unternehmens. Souveräne Business-KI wird kontrolliert in bestehende Anwendungen eingebunden und nutzt nur freigegebene Unternehmensdaten innerhalb definierter Berechtigungen. Public KI ist dabei nicht grundsätzlich unsicher: Entscheidend ist, ob die Lösung für den geplanten Einsatz geeignet und freigegeben ist.
Reicht ein Rechenzentrum in Deutschland für Datensouveränität bei KI?
Ein Rechenzentrum in Deutschland reicht allein nicht aus. Es ist ein wichtiger Baustein, garantiert aber noch keine vollständige Datenschutzkonformität. Entscheidend ist das gesamte technische, vertragliche und organisatorische Sicherheitskonzept, einschließlich Zugriffsrechten und beteiligter Dienstleister.
Müssen Unternehmen ihre gesamte IT modernisieren, bevor sie KI einsetzen können
Nein, Unternehmen müssen ihre gesamte IT nicht modernisieren, bevor sie künstliche Intelligenz einsetzen. Ein sinnvoller Einstieg ist häufig bereits mit einem klar abgegrenzten Anwendungsfall möglich. Entscheidend ist, dass die benötigten Daten verfügbar sind und die technischen sowie organisatorischen Voraussetzungen stimmen. Weitere Systeme und Prozesse können anschließend schrittweise einbezogen werden.
Wie können mittelständische Unternehmen KI sicher einführen und mit souveräner Business-KI starten?
Ein sicherer Einstieg gelingt in vier Schritten: Zuerst wird geklärt, welches konkrete Problem mithilfe von KI gelöst werden soll. Anschließend werden Datenqualität, Systemintegration, Sicherheit und Zuständigkeiten geprüft. Danach hilft ein überschaubares KI-Pilotprojekt, Erfahrungen zu sammeln und den Nutzen zu bewerten. Auf dieser Basis lässt sich der KI-Einsatz gezielt ausbauen.
Was ist Shadow AI?
Shadow AI (Schatten-KI) bezeichnet den Einsatz von KI-Tools durch Mitarbeiter ohne Wissen oder Freigabe des Unternehmens, etwa wenn vertrauliche Informationen in öffentliche KI-Dienste eingegeben werden. Unternehmen begegnen dem mit freigegebenen Lösungen, klaren Regeln zur Datennutzung und Schulungen.
Müssen Unternehmen ihre Mitarbeiter im Umgang mit KI schulen?
Unternehmen, die KI-Systeme einsetzen, müssen nach Art. 4 des AI Act Maßnahmen ergreifen, um die KI-Kompetenz ihrer Mitarbeiter zu fördern. Ein bestimmtes Kompetenzniveau muss dabei nicht für jede Person garantiert werden; geeignete Schulungen und Qualifizierungen bleiben aber notwendig.
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