KI im Unternehmen: Erst verstehen, dann einsetzen

Meine persönlichen Eindrücke vom 4. KI-Summit Bergisches Land am 8. Oktober 2026 in Wuppertal.

Am 8. Oktober 2026 fand in der Bergischen IHK in Wuppertal der 4. KI-Summit Bergisches Land statt. Eine Veranstaltung, bei der es um die Möglichkeiten, Herausforderungen und den praktischen Einsatz künstlicher Intelligenz in Unternehmen ging.

Für mich war es eine interessante Gelegenheit, unterschiedliche Perspektiven auf KI kennenzulernen und einige meiner eigenen Überlegungen zur Digitalisierung wiederzufinden.

Besonders eine Aussage ist mir dabei im Gedächtnis geblieben.

„Seit wann kaufen Unternehmen Software ein, die ihnen nach dem Mund redet?“

Diese Frage stellte Karine Gromada von Dashdock während ihres Vortrags „KI über den Tellerrand“.

Ich fand diese Aussage genial. Denn sie bringt für mich ein grundlegendes Problem auf den Punkt: Wir beschäftigen uns zunehmend damit, was KI alles kann, hinterfragen aber möglicherweise zu wenig, ob das Ergebnis tatsächlich richtig oder überhaupt hilfreich ist.

Ein Sprachmodell, das uns ständig bestätigt, ist schließlich nicht automatisch eine gute Lösung.

KI ist mehr als ein Sprachmodell

In der öffentlichen Diskussion wird künstliche Intelligenz häufig auf Sprachmodelle wie ChatGPT reduziert.

Dabei ist KI wesentlich mehr.

Gerade in Deutschland verfügen wir über einen enormen Datenschatz aus der Industrie. Maschinen, Produktionsanlagen und technische Systeme erzeugen seit Jahren große Mengen an Daten.

Diese Daten können beispielsweise mithilfe von Machine Learning ausgewertet werden, um Prozesse zu verbessern, Fehler frühzeitig zu erkennen oder Ressourcen effizienter einzusetzen.

Deshalb sehe ich Deutschland auch nicht automatisch als abgeschlagen an, nur weil wir kein eigenes großes Sprachmodell haben, das international mit den bekanntesten Anbietern konkurriert.

Die eigentliche Stärke liegt meiner Meinung nach nicht ausschließlich darin, ein weiteres Sprachmodell zu entwickeln.

Entscheidend ist, welchen Mehrwert wir aus den vorhandenen Daten schaffen können.

Denn eines sollte ebenfalls klar sein: KI allein wird unsere wirtschaftlichen Herausforderungen nicht lösen.

KI ist ein Führungsthema und betrifft die Mitarbeiter

Ein weiterer Punkt, den ich vom KI-Summit mitgenommen habe, ist die Verantwortung der Unternehmensführung.

Künstliche Intelligenz einzuführen, bedeutet nicht einfach, eine neue Software einzukaufen und den Mitarbeitern zur Verfügung zu stellen.

Es geht darum, bestehende Abläufe zu verstehen, Möglichkeiten zu erkennen und die Menschen einzubinden, die täglich mit diesen Prozessen arbeiten.

Gerade die Mitarbeiter wissen häufig am besten, wo es im Unternehmen hakt.

Deshalb halte ich es für wichtig, sie möglichst früh einzubeziehen, statt ihnen irgendwann eine fertige Lösung vorzusetzen.

Dabei stellen sich für mich einige grundlegende Fragen:

Gibt es im Unternehmen überhaupt Bereiche, in denen KI sinnvoll eingesetzt werden kann?

Welche Daten und technischen Ressourcen stehen zur Verfügung?

Sind diese Ressourcen ausreichend?

Wer beschäftigt sich im Unternehmen mit den Möglichkeiten und Risiken von KI?

Gibt es ein eigenes KI-Kernkompetenzteam oder zumindest klare Verantwortlichkeiten?

Nicht jedes Unternehmen benötigt dafür eine eigene Abteilung. Aber irgendjemand sollte den Überblick behalten und beurteilen können, ob eine neue Lösung tatsächlich sinnvoll ist.

Braucht wirklich jede Website einen KI-Chatbot?

Ein Beispiel, das ich besonders interessant fand, betrifft Chatbots auf Websites.

Mittlerweile scheint es fast selbstverständlich zu werden, dass eine moderne Website auch einen KI-Chatbot benötigt.

Aber ist das wirklich immer sinnvoll?

Wenn ein Besucher einen bestimmten Bericht sucht und sich dafür erst durch fünf Unterseiten klicken muss, könnte ein Chatbot natürlich helfen, diesen Bericht schneller zu finden.

Nur frage ich mich dann: Warum ist der Bericht überhaupt so schwer zu finden?

Vielleicht liegt das eigentliche Problem nicht an einer fehlenden KI, sondern schlicht an einer schlechten Benutzerführung.

Eine übersichtliche Navigation, eine vernünftige Suchfunktion oder eine bessere Struktur könnten das Problem möglicherweise bereits lösen.

Das bedeutet nicht, dass Chatbots grundsätzlich überflüssig sind. Sie können durchaus einen Mehrwert bieten.

Aber ich halte es für falsch, künstliche Intelligenz einzusetzen, nur um Probleme auszugleichen, die sich auch ohne KI beheben ließen.

Nicht jedes digitale Problem benötigt eine KI-Lösung.

Wenn aus einzelnen KI-Anwendungen ein Flickenteppich wird

Ein weiteres Thema ist die Art und Weise, wie Unternehmen KI in ihre bestehenden Systeme integrieren.

Oft entstehen zunächst einzelne Lösungen.

Eine Anwendung unterstützt bei der Texterstellung, eine andere wertet Daten aus und eine weitere beantwortet Kundenanfragen.

Für sich genommen können diese Anwendungen durchaus sinnvoll sein.

Schwierig wird es allerdings, wenn daraus ein Flickenteppich entsteht, bei dem die einzelnen Systeme nicht miteinander kommunizieren oder dieselben Daten mehrfach verarbeitet werden.

Dann besteht die Gefahr, dass Unternehmen mit jeder neuen Anwendung zusätzliche Komplexität schaffen, statt ihre Prozesse zu vereinfachen.

Aus meiner Sicht sollte deshalb immer der gesamte Ablauf betrachtet werden.

Welche Systeme sind bereits vorhanden? Welche Daten werden benötigt? Wo gibt es Schnittstellen? Und wie lassen sich die einzelnen Anwendungen sinnvoll miteinander verbinden?

Eine einheitliche Strategie bedeutet dabei nicht zwangsläufig, dass alles über einen einzigen Anbieter laufen muss.

Viel wichtiger ist, dass die eingesetzten Lösungen zusammenarbeiten und langfristig beherrschbar bleiben.

Der Datenschatz eines Unternehmens ist schützenswert

Besonders wichtig finde ich auch den Umgang mit Unternehmensdaten.

Wenn über Datenschutz im Zusammenhang mit KI gesprochen wird, denken viele zunächst an personenbezogene Informationen.

Dabei besitzen Unternehmen häufig einen wesentlich größeren Datenschatz.

Produktionsdaten, Maschinenwerte, interne Prozesse, technische Dokumentationen und über Jahre gesammelte Erfahrungen können einen erheblichen wirtschaftlichen Wert darstellen.

Gerade diese Informationen können einen Wettbewerbsvorteil ausmachen.

Wer solche Daten unüberlegt an cloudbasierte KI-Systeme übermittelt, sollte sich deshalb bewusst sein, welche Risiken damit verbunden sein können.

Dabei geht es nicht darum, grundsätzlich jedem Cloud-Anbieter zu misstrauen. Allerdings sollte ein Unternehmen genau wissen, was mit seinen Daten geschieht.

Werden Eingaben gespeichert? Können sie für das Training von Modellen verwendet werden? Wer hat Zugriff darauf? Und welche vertraglichen Regelungen gelten?

Nicht jeder Anbieter verwendet Kundendaten automatisch für das Modelltraining. Dennoch sollten entsprechende Zusicherungen überprüft und die Einstellungen sowie Verträge verstanden werden.

Denn sobald vertrauliche Informationen das eigene Unternehmen verlassen, stellt sich auch die Frage, wie sich ihre weitere Verwendung kontrollieren lässt.

Für mich gehört deshalb zu einer vernünftigen KI-Strategie auch die Entscheidung, welche Daten überhaupt an externe Dienste übermittelt werden dürfen und welche besser innerhalb der eigenen Infrastruktur bleiben.

Ein Unternehmen sollte seinen Datenschatz nicht leichtfertig aus der Hand geben.

KI kann helfen, Unternehmenswissen zu bewahren

Neben der Prozessautomatisierung sehe ich einen weiteren wichtigen Einsatzbereich für künstliche Intelligenz: das Wissen innerhalb eines Unternehmens.

Der Fachkräftemangel ist in vielen Branchen längst ein großes Thema.

Hinzu kommt, dass erfahrene Mitarbeiter altersbedingt aus Unternehmen ausscheiden.

Mit ihnen geht häufig Wissen verloren, das über viele Jahre oder sogar Jahrzehnte aufgebaut wurde.

Dabei handelt es sich nicht immer um Informationen, die irgendwo dokumentiert sind.

Oft sind es Erfahrungen, besondere Vorgehensweisen oder Kenntnisse über interne Abläufe, die ausschließlich einzelne Mitarbeiter besitzen.

Gerade hier könnte KI einen sinnvollen Beitrag leisten.

Wenn vorhandenes Wissen strukturiert erfasst und zugänglich gemacht wird, können beispielsweise interne Wissenssysteme entstehen, die Mitarbeiter bei ihrer täglichen Arbeit unterstützen.

Neue Kollegen könnten schneller auf Informationen zugreifen, während bestehende Mitarbeiter weniger Zeit mit der Suche nach Dokumentationen oder Ansprechpartnern verbringen müssten.

Allerdings funktioniert auch das nicht von allein.

Bevor eine KI auf Unternehmenswissen zugreifen kann, muss dieses Wissen zunächst vorhanden, erfasst und sinnvoll aufbereitet sein.

KI kann vorhandenes Wissen nutzbar machen. Sie kann aber nicht automatisch ersetzen, was nie dokumentiert wurde.

Erst das Unternehmen verstehen, dann über KI sprechen

Was nehme ich persönlich vom KI-Summit mit?

Vor allem die Bestätigung, dass wir bei der Digitalisierung nicht immer sofort über neue Technologien sprechen sollten.

Für mich beginnt eine sinnvolle Digitalisierung damit, ein Unternehmen und seine Abläufe zu verstehen.

Dazu gehört, mit den Mitarbeitern zu sprechen, bestehende Prozesse zu analysieren und herauszufinden, wo tatsächlich Schwierigkeiten entstehen.

Erst wenn diese Grundlagen bekannt sind, lässt sich beurteilen, welche Lösung sinnvoll ist.

Vielleicht ist es künstliche Intelligenz.

Vielleicht reicht aber auch eine klassische Automatisierung, eine bessere Schnittstelle zwischen bestehenden Systemen oder eine überarbeitete Benutzeroberfläche.

Und manchmal stellt sich bei einer genaueren Analyse möglicherweise sogar heraus, dass der Einsatz von KI für ein Unternehmen derzeit überhaupt keinen ausreichenden Mehrwert bietet.

Auch das sollte ein mögliches Ergebnis sein.

Denn nur weil eine Technologie verfügbar ist, bedeutet das nicht, dass sie überall eingesetzt werden muss.

Mein Fazit:

Künstliche Intelligenz bietet Unternehmen viele Möglichkeiten. Besonders dann, wenn vorhandene Daten sinnvoll genutzt, Mitarbeiter frühzeitig eingebunden und bestehende Prozesse als Ganzes betrachtet werden.

Aber KI sollte niemals zum Selbstzweck werden.

Für mich bleibt deshalb ein Grundsatz entscheidend:

Erst verstehen, wo es hakt. Dann entscheiden, welche Technik wirklich weiterhilft.

Bildquelle: KI-generiert mit OpenAI / ChatGPT