Eine KI-Strategie, die den Kontakt mit dem Betrieb übersteht

Das erste Anzeichen dafür, dass eine KI-Strategie scheitern wird, zeigt sich meist, bevor ein Modell ausgewählt ist. Der Lenkungskreis kann mehrere Werkzeuge und Dutzende Ideen benennen, aber niemand kann die betriebliche Entscheidung nennen, die sich verbessern soll, die Person, die sie verantwortet, oder den Nachweis, der eine Prozessänderung rechtfertigen würde.

Eine KI-Strategie ist eine Reihe von Entscheidungen über Arbeit. Sie bestimmt, wo KI Wert schaffen darf, welche Anwendungen ausserhalb des Risikoappetits liegen, was nachgewiesen werden muss, wie Risiken kontrolliert werden und wer das Ergebnis betreibt. Ein Technologiekatalog, ein Schulungsprogramm oder eine Modellrichtlinie können diese Entscheidungen stützen — keines ersetzt sie.

Beginnen Sie mit Arbeit, die jemand ändern darf

„Generative KI im Kundenservice einsetzen“ ist ein Thema. „Eine definierte Kategorie von Kundenanfragen klassifizieren und weiterleiten, bei erhaltener Eskalation an einen Menschen“ ist ein Anwendungsfall. Der zweite Satz benennt Auslöser, Ergebnis, Ausnahme und Prozessverantwortung. Er lässt sich vorher und nachher messen.

Dieses arbeitszentrierte Vorgehen entspricht der Logik des europäischen Ansatzes für künstliche Intelligenz. Ein klar beschriebener Bedarf macht den Vergleich möglich: KI gegen Regeln, gegen Suche, gegen klassische Automatisierung oder gegen eine schlichte Prozessänderung.

Ein tragfähiger erster Anwendungsfall hat fünf Eigenschaften:

• Ein benannter Prozess: Auslöser, Eingaben, Entscheidungen, Ergebnisse und Ausnahmen lassen sich beschreiben.
• Eine verantwortliche Person: Sie darf den Prozess ändern und das betriebliche Ergebnis abnehmen.
• Eine messbare Ausgangslage: Qualität, Durchlaufzeit, Nacharbeit oder Risiko lassen sich erfassen, ohne Genauigkeit zu erfinden.
• Ein begrenzter Start: Der erste Test lässt sich von einem grösseren Transformationsprogramm trennen.
• Eine umkehrbare Entscheidung: Ausweiten, überarbeiten oder beenden ist möglich, ohne von einem unbewiesenen System abhängig zu sein.

Ideen ohne Verantwortliche sollten das aktive Portfolio verlassen. Ideen ohne Ausgangslage dürfen in der Vorprüfung bleiben, sind aber nicht entscheidungsreif. Eine Strategie wird stärker, wenn sie Arbeit streicht und nicht nur hinzufügt.

Der Betriebsrat ist keine Formalie am Ende

In Deutschland und weiten Teilen des deutschsprachigen Raums entscheidet ein Punkt über den Zeitplan, der in internationalen Vorlagen fehlt. Nach § 87 Betriebsverfassungsgesetz besteht ein Mitbestimmungsrecht bei der Einführung und Anwendung technischer Einrichtungen, die dazu bestimmt sind, Verhalten oder Leistung der Beschäftigten zu überwachen.

Entscheidend ist die etablierte Auslegung: Es kommt nicht darauf an, ob der Arbeitgeber überwachen will. Es genügt, dass die Einrichtung zur Überwachung objektiv geeignet ist. Ein Assistenzsystem, das protokolliert, wer welche Anfrage wie schnell bearbeitet hat, erfüllt dieses Kriterium in aller Regel — auch wenn niemand diese Auswertung beabsichtigt.

Praktisch heisst das: Die Beteiligung gehört an den Anfang, nicht ans Ende. Projekte, die den Betriebsrat erst nach der Auswahl des Anbieters einbeziehen, verlieren typischerweise Monate und verhandeln dann unter Zeitdruck über Fragen, die früh leicht zu klären gewesen wären. Eine Rahmenbetriebsvereinbarung zum KI-Einsatz ist häufig der schnellere Weg als eine Einzelvereinbarung je Werkzeug.

Machen Sie sechs Entscheidungen explizit

1. Wert

Formulieren Sie das Ergebnis in betrieblicher Sprache. Das Ziel kann eine kürzere Durchlaufzeit sein, eine konsistentere Prüfung, mehr Servicekapazität oder eine informationsintensive Aufgabe, die leichter zu erledigen ist. Trennen Sie Ergebnis und Mechanismus. „Einen Assistenten einführen“ beschreibt einen Mechanismus; „einem Berater im Gespräch die gültige freigegebene Richtlinie samt Quelle zeigen“ beschreibt nützliche Arbeit.

Wert braucht zudem eine Vergleichsalternative. Stellen Sie den KI-Weg neben die Verbesserung der Quelldaten, die Vereinfachung der Richtlinie oder zusätzliche regelbasierte Automatisierung. Erreicht ein weniger unsicherer Eingriff das Ergebnis, ist er meist die bessere strategische Wahl.

2. Zweckbestimmung und Grenzen

Schreiben Sie die Zweckbestimmung so, wie sie in der technischen Dokumentation stehen würde. Verordnung (EU) 2024/1689 baut ihr gesamtes Regime darauf auf: Die Zweckbestimmung entscheidet über Einstufung, Pflichten und Prüfumfang. Wer sie nicht in einem Satz beschreiben kann, kann auch die Einstufung nicht bestimmen.

Die Grenzen zählen ebenso viel wie der Umfang. Welche Daten sind ausgeschlossen, welche Entscheidungen trifft das System nicht, welche Nutzergruppen bedient es nicht — das sind die Punkte, an denen sich später entscheidet, ob ein Vorfall vorhergesehen war oder eine Überraschung ist.

3. Nachweis

Legen Sie vorab fest, was als Nachweis gilt und wer ihn abnimmt. Eine Demonstration ist kein Nachweis. Ein Evaluierungsdatensatz aus Ihren Dokumenten, Ihrer Terminologie und Ihren Grenzfällen ist einer. Die Schwelle wird vor dem Test bestimmt, nicht danach.

Die Funktionen Govern, Map, Measure und Manage des NIST AI Risk Management Framework bieten hier eine brauchbare Struktur, auch wenn der Rahmen freiwillig ist. Er trennt das Steuern des Risikos vom Messen — genau die Unterscheidung, die interne Präsentationen meist überspringen.

4. Kontrolle

Kontrollen richten sich nach den Folgen, nicht nach der Technologie. Ein System, das einem internen Nutzer Vorschläge sortiert, verlangt weniger als eines, das den Zugang eines Kunden zu einer Leistung berührt. Werden personenbezogene Daten verarbeitet, gelten die Datenschutz-Grundverordnung und die Orientierungshilfen der Datenschutzkonferenz unverändert weiter.

5. Architektur und Beschaffung

Die Wahl zwischen fertigem Produkt, konfigurierter Plattform und Eigenentwicklung ist strategisch, weil sie bestimmt, welche Pflichten bei Ihnen bleiben. Der Betreiber eines Hochrisikosystems hat eigene Pflichten; ein Vertrag verschiebt sie nicht zum Anbieter. Prüfen Sie vor der Unterschrift, wer Überwachung, menschliche Aufsicht und Protokollierung schuldet.

6. Betriebliche Verantwortung

Jedes eingeführte System braucht eine Person, die nicht das Projekt verantwortet, sondern den Betrieb danach: Wer beobachtet Verschlechterungen, wer genehmigt einen Modellwechsel, wer darf abschalten und in welcher Frist. Lautet die Antwort „das Datenteam“, lautet sie niemand.

Führen Sie ein Portfolio, keine Ideenliste

Eine Ideenliste wächst; ein Portfolio wird ausbalanciert. Nützlich ist die Einteilung in drei Gruppen: Anwendungen mit geringer Unsicherheit und klarem Wert, die direkt in den Pilot gehen; Anwendungen mit hohem Wert und hoher Unsicherheit, die vor einer Investition eine Vorprüfung brauchen; und Anwendungen, die das Unternehmen bewusst nicht verfolgt. Die dritte Gruppe fehlt in den meisten Strategien und ist die, die Führungskräften etwas gibt, das sie vertreten können.

Das KI-Büro der EU veröffentlicht Leitlinien, die sich fortlaufend ändern. Das Portfolio braucht einen Prüfrhythmus, der diese Änderungen aufnimmt, statt sie bei einer Prüfung zu entdecken.

Nutzen Sie Entscheidungspunkte, die etwas stoppen können

Ein Entscheidungspunkt, der praktisch nie etwas stoppt, ist eine Formalie. Damit er wirkt, braucht er drei Dinge: ein vor dem Test festgelegtes Kriterium, einen Nachweis von jemandem ohne Interesse am Ergebnis, und eine reale Option, nicht weiterzumachen. Dokumentieren Sie alle drei. Die nützlichste Strategiedokumentation im zweiten Jahr ist die Aufzeichnung, warum ein Vorhaben gestoppt wurde.

Was die Geschäftsführung sehen können muss

Die Geschäftsführung braucht keine Modellliste. Sie braucht vier Dinge: welche Anwendungen im Betrieb sind und wer sie verantwortet; welche davon regulatorische Pflichten auslösen und auf welcher Grundlage; was mit welchem Nachweis belegt wurde; und was gestoppt wurde und warum. Lässt sich dieser Bericht nicht an einem Tag erstellen, ist die Strategie noch nicht betrieblich.

Die Transparenzarbeit des Europäischen Datenschutzausschusses ist ein brauchbarer Massstab dafür, was extern erklärbar sein muss — nicht nur intern.

Was dieser Ansatz nicht leisten kann

Dieser Rahmen sagt nicht voraus, welche Anwendung funktionieren wird. Er ersetzt keine technische Bewertung und macht ein unsicheres Ergebnis nicht sicher. Er löst auch das Kapazitätsproblem nicht: Ein Unternehmen ohne Menschen, die beurteilen können, ob ein Ergebnis richtig ist, wird langsam einführen — unabhängig von der Strategie. Was der Rahmen leistet, ist, die Entscheidungen sichtbar und umkehrbar zu machen, sodass Fehler weniger kosten.

Wenn Sie eine KI-Strategie aufbauen und das Portfolio betrieblicher wie regulatorischer Prüfung standhalten soll, beginnen Sie mit der Bewertung von Anwendungsfällen und Risiken.

Dieser Beitrag ist eine Adaption des englischen Originals. Im Zweifel gilt die englische Fassung.