Erfolgreiche KI-Projekte beginnen nicht mit einem Modell, sondern mit einem klaren Prozessproblem. Der größte Nutzen entsteht dort, wo viele ähnliche Entscheidungen oder Dokumente bearbeitet werden.
Dokumente automatisch vorverarbeiten
Rechnungen, Aufträge und Formulare können klassifiziert, ausgelesen und zur Prüfung vorbereitet werden. Die finale Entscheidung bleibt bei den zuständigen Mitarbeitenden.
Bilder als Geschäftsdaten nutzen
Computer Vision kann Produkte, Räume oder Schäden erkennen und beispielsweise einen visuellen Produktkonfigurator unterstützen. Solche Aussagen sollten mit einem konkreten Anwendungsfall, messbaren Ergebnissen oder einem nachvollziehbaren Pilotprojekt belegt werden.
LLM-Ergebnisse fachlich prüfen
Large Language Models (LLMs) können Texte klassifizieren, zusammenfassen oder Entwürfe erstellen, liefern aber auch fehlerhafte oder erfundene Ergebnisse. Kritische Entscheidungen brauchen deshalb eine geeignete menschliche Prüfung und klare Eskalationsregeln.
Mit messbaren Pilotprojekten starten
Ein begrenzter Anwendungsfall mit klarer Fehlerquote, Bearbeitungszeit und Kosten pro Vorgang liefert schneller belastbare Ergebnisse als ein breit angelegtes KI-Programm.
Datenschutz und Regulierung mitplanen
Datenflüsse, Speicherorte, Rollenrechte und Protokollierung gehören von Anfang an zur Architektur. Je nach Einsatz können außerdem Pflichten aus dem EU AI Act und Anforderungen an KI-Kompetenz relevant sein; die konkrete Einordnung sollte nicht pauschal behauptet werden.
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