26 Prozent der deutschen Unternehmen ab zehn Beschäftigten nutzten 2025 bereits KI. Für den eigenen Einstieg sagt diese Zahl jedoch noch wenig aus. Unternehmen brauchen einen konkreten Prozess, dessen Aufwand vor dem Test gemessen wird. So lässt sich später beurteilen, ob die eingesetzte KI tatsächlich Arbeit abnimmt.
KI im Unternehmen einführen: Das Wichtigste in Kürze
- 26 Prozent der deutschen Unternehmen ab zehn Beschäftigten nutzten 2025 bereits mindestens eine KI-Technologie.
- Unternehmen nutzen KI überwiegend für Text Mining, die Erzeugung von Bildern und Audio, Spracherkennung sowie die Erzeugung von Texten und Programmcode.
- Für die Einführung wählen Unternehmen einen Prozess aus, messen den bisherigen Aufwand, prüfen System und Datenverarbeitung und starten anschließend eine kontrollierte Testphase.
- Vije vermittelt in praxisorientierten KI-Schulungen Grundlagen zu den Einsatzmöglichkeiten und zur Einbindung von KI-Systemen in den Arbeitsalltag sowie zum EU AI Act.
Was bringt der Einsatz von KI im Unternehmen?
Informations- und Kommunikationstechnik (IKT) umfasst die IT-Infrastruktur, mit der Unternehmen Informationen verarbeiten. Sie bildet die technische Grundlage vieler Arbeitsbereiche, beispielsweise in der Buchhaltung und Produktion.
KI ergänzt diese Technik um Systeme, die Inhalte auswerten und eigenständig Vorschläge erzeugen. Die jüngsten amtlichen Daten dazu, wie Unternehmen IKT im Unternehmen einsetzen, zeigen:
2025 nutzten 26 Prozent der deutschen Unternehmen ab zehn Beschäftigten mindestens eine KI-Technologie. Bei kleinen Unternehmen mit 10 bis 49 Beschäftigten lag der Anteil bei 23 Prozent, bei mittelgroßen Unternehmen bei 36 Prozent und bei Unternehmen ab 250 Beschäftigten bei 57 Prozent.
Der Nutzen hängt stark von der jeweiligen Aufgabe ab. Zwei unabhängige Untersuchungen liefern konkrete Vergleichswerte:
- Schreibaufgaben schneller bearbeiten: Eine Untersuchung zu KI bei berufstypischen Schreibaufgaben mit 453 Fachkräften ergab eine um 40 Prozent kürzere Bearbeitungszeit. Die von unabhängigen Prüfern bewertete Qualität stieg um 18 Prozent. Zu den Aufgaben gehörten E-Mails, Anschreiben und kurze Analysen.
- Mehr Vorgänge im Kundenservice lösen: Eine Feldstudie zum Einsatz eines KI-Assistenten im Kundenservice ergab durchschnittlich 14 Prozent mehr gelöste Kundenanfragen pro Stunde. Bei weniger erfahrenen Mitarbeitern lag die Verbesserung bei 34 Prozent.
- Informationen schneller aufbereiten: KI kann Inhalte aus Dokumenten zusammenfassen, lange Texte durchsuchen und erste Entwürfe erstellen. Mitarbeiter benötigen dadurch weniger Zeit für vorbereitende Arbeitsschritte.
- Personalprozesse unterstützen: Die OECD beschreibt für das Personalmanagement, dass KI Recruitingkampagnen unterstützen und Hinweise auf Kompetenzlücken oder die Wirksamkeit von Einstellungsverfahren liefern kann. Personalbezogene Bewertungen und Auswahlentscheidungen bleiben bei den zuständigen Mitarbeitern.
Welche KI-Anwendungsfälle eignen sich für den Einstieg?
Die amtlichen Daten für 2025 ordnen die KI-Nutzung nach acht Einsatzformen. Die folgende Übersicht zeigt, wie groß ihr Anteil unter den Unternehmen ist, die bereits KI einsetzen.
KI-Anwendung | nutzende Unternehmen | Typisches Beispiel |
Text Mining | 52 % | E-Mails oder Kundenfeedback auswerten |
Erzeugung von Bildern, Videos, Ton oder Audio | 52 % | Präsentationsgrafiken oder Audios erstellen |
Spracherkennung | 42 % | Gespräche transkribieren |
Erzeugung natürlicher Sprache und Programmcode | 35 % | Texte oder Code erstellen |
Automatisierung von Arbeitsabläufen und Entscheidungsfindung | 27 % | Anfragen vorsortieren |
Maschinelles Lernen | 23 % | Nachfrage prognostizieren |
Bilderkennung | 17 % | Schäden erkennen |
Autonome Bewegung von Maschinen | 6 % | Roboter oder fahrerlose Systeme steuern |
Die Werte zeigen, dass Unternehmen vor allem mit digital verfügbaren Informationen arbeiten. Text-, Sprach- und Medienanwendungen lassen sich häufig schneller erproben als KI-Systeme, die Maschinen steuern oder tief in Produktionsabläufe eingreifen.
Häufig genutzte KI-Funktionen als Einstieg
Text Mining, Spracherkennung sowie Text- und Bilderzeugung werden besonders häufig eingesetzt. Der Grund: Sie lassen sich ohne umfangreiche technische Einbindung in verschiedenen Arbeitsbereichen integrieren. Maschinelles Lernen, Bilderkennung und autonome Systeme benötigen dagegen geeignete Daten, Fachkenntnisse und eine Anbindung an bestehende Systeme.
Was muss vor der Implementierung im Unternehmen beachtet werden?
Vor der Einführung braucht es einen klar abgegrenzten Rahmen. Unternehmen sollten zunächst festlegen, welche Aufgabe das KI-System unterstützen soll und welche Folgen fehlerhafte Ergebnisse haben könnten. Daraus ergibt sich, wie die Nutzung technisch und organisatorisch abgesichert werden muss.
Auch Unternehmen, die lediglich ein externes KI-System nutzen, fallen grundsätzlich unter den EU AI Act. Sie müssen die KI-Kompetenz der beteiligten Mitarbeiter fördern. Sobald personenbezogene oder vertrauliche Informationen verarbeitet werden, sind zusätzlich die Datenschutzvorgaben zu prüfen. Interne Nutzungsregeln übertragen diese Anforderungen in den Arbeitsalltag und schaffen einen verbindlichen Rahmen für den KI-Einsatz.
Wie führen Unternehmen KI am besten ein?
Eine erfolgreiche Einführung lässt sich in fünf klar abgegrenzte Schritte gliedern. Jeder Schritt sollte mit einem überprüfbaren Ergebnis enden.
1. Einen geeigneten Prozess auswählen und den Ausgangswert messen
Erstellen Sie zunächst eine Liste wiederkehrender Aufgaben, die viel Zeit beanspruchen oder regelmäßig zu Rückfragen führen. Bewerten Sie die Prozesse nach Häufigkeit, Zeitaufwand, Standardisierbarkeit, Fehlerfolgen und Sensibilität der benötigten Daten.
Wählen Sie für den ersten Test einen einzelnen Prozess aus. Geeignet wäre beispielsweise das Erstellen erster Antwortentwürfe für wiederkehrende Kundenanfragen. Weniger geeignet wäre eine vollständig automatisierte Entscheidung über Beschwerden oder Personalfragen.
Messen Sie anschließend den Ausgangszustand:
- durchschnittliche Bearbeitungszeit,
- Zahl der bearbeiteten Vorgänge,
- Korrektur- und Rückfragequote,
- Kosten pro Vorgang,
- nachvollziehbare Qualitätskriterien.
Ergebnis dieses Schrittes: ein abgegrenzter Prozess mit belastbaren Vergleichswerten.
2. Ziel, Qualitätskriterien und Grenzen festlegen
Beschreiben Sie den Anwendungsfall in einem Satz. Eine klare Formulierung könnte lauten: „Die KI erstellt aus einer eingehenden Standardanfrage einen Antwortentwurf, den ein Mitarbeiter prüft und freigibt.“
Definieren Sie anschließend, woran Sie einen Erfolg erkennen. Das kann eine kürzere Bearbeitungszeit, eine geringere Zahl manueller Arbeitsschritte oder eine einheitlichere Dokumentation sein. Legen Sie gleichzeitig Grenzen fest:
- Welche Aufgaben darf das System bearbeiten?
- Welche Entscheidungen bleiben beim Mitarbeiter?
- Welche Fehler wären akzeptabel und welche nicht?
- Welche Angaben müssen vor der Nutzung entfernt werden?
- Wann darf ein Ergebnis nicht weiterverwendet werden?
Ergebnis dieses Schrittes: ein schriftlich definierter Anwendungsfall mit Messwerten und Abbruchkriterien.
3. KI-System und Zugang prüfen
Vergleichen Sie wenige Systeme anhand derselben anonymisierten Testfälle. Prüfen Sie dabei nicht nur die Qualität der Antworten. Für den Unternehmenseinsatz sind auch Vertragsbedingungen, Datenverarbeitung, Speicherfristen, Administrationsmöglichkeiten, Benutzerrechte und Schnittstellen relevant.
Klären Sie vor der Freigabe:
- Wird ein Einzel-, Business- oder Enterprise-Zugang benötigt?
- Werden Eingaben oder Ausgaben für das Training des Anbieters verwendet?
- Wo und wie lange werden Daten gespeichert?
- Lassen sich Benutzer zentral verwalten und Zugriffe entziehen?
- Gibt es einen Vertrag zur Auftragsverarbeitung, falls dieser erforderlich ist?
- Auf welche internen Dateien oder Anwendungen kann das System zugreifen?
Ergebnis dieses Schrittes: ein dokumentiert geprüftes System mit freigegebenem Zugang und definierten Datenarten.
4. Regeln festlegen, Mitarbeiter schulen und Testphase starten
Legen Sie vor dem ersten Arbeitseinsatz kurze, verständliche Regeln fest. Darin sollte stehen, welche Daten eingegeben werden dürfen, welche Anwendungsfälle zugelassen sind und wer Ergebnisse freigibt. Ergänzen Sie den Prozess um eine Möglichkeit, falsche oder auffällige Ergebnisse zu melden.
Die beteiligten Mitarbeiter benötigen außerdem eine Einführung in:
- Funktionsweise und Grenzen des Systems,
- geeignete Eingabeanweisungen,
- typische Fehler und erfundene Angaben,
- Datenschutz und vertrauliche Informationen,
- Prüfung und Dokumentation der Ergebnisse.
Starten Sie anschließend mit einer kleinen, benannten Nutzergruppe und einem begrenzten Zeitraum. Verwenden Sie reale, aber freigegebene Vorgänge.
Ergebnis dieses Schrittes: eine kontrollierte Testphase mit geschulten Mitarbeitern und nachvollziehbaren Nutzungsregeln.
5. Ergebnisse auswerten und den Einsatz schrittweise erweitern
Vergleichen Sie nach der Testphase die Ergebnisse mit den vorher erhobenen Ausgangswerten. Eine hohe Nutzungsquote allein belegt noch keinen wirtschaftlichen Nutzen.
Prüfen Sie stattdessen:
- Hat sich die Bearbeitungszeit tatsächlich verkürzt?
- Entsteht zusätzlicher Prüf- oder Korrekturaufwand?
- Bleibt die Qualität mindestens auf dem bisherigen Niveau?
- Treten wiederkehrende Fehler auf?
- Werden die vereinbarten Daten- und Nutzungsregeln eingehalten?
- Stehen Aufwand, Lizenzkosten und Ergebnis in einem sinnvollen Verhältnis?
Erst wenn die festgelegten Kriterien erreicht werden, sollte die Nutzung auf weitere Mitarbeiter oder Prozesse ausgeweitet werden. Verantwortlichkeiten, Regeln und Kontrollintervalle bleiben auch nach der Einführung bestehen.
Ergebnis dieses Schrittes: eine dokumentierte Entscheidung über Anpassung, Erweiterung oder Beendigung des Einsatzes.
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- KI-Grundlagen verstehen
- KI-Systeme praktisch erproben
- Regeln für den Einsatz entwickeln
Welche KIs gibt es?
Für Unternehmen ist nicht nur das zugrunde liegende KI-Modell entscheidend. Auch Zugang, Datenverarbeitung, Benutzerverwaltung und Einbindung in vorhandene Anwendungen unterscheiden sich erheblich.
Eine Unternehmensbefragung zur KI-Nutzung im Jahr 2026 zeigt, dass unter den KI nutzenden Unternehmen kostenpflichtige externe Lösungen dominieren. Knapp drei Viertel greifen darauf zurück. Eigene KI-Systeme entwickeln 18,7 Prozent. Für die Auswahl sollten Unternehmen das KI-Werkzeug und die benötigte Zugangsform getrennt betrachten.
KI-Systeme nach Einsatzbereich
Unternehmen können KI-Systeme für unterschiedliche Arbeitsbereiche auswählen. Welche Kategorie passt, richtet sich nach der Aufgabe, die unterstützt werden soll. Zu den verbreiteten KI-Einsatzbereichen gehören:
- Allgemeine KI-Assistenten: ChatGPT, Claude und Gemini unterstützen unter anderem bei Textentwürfen, Zusammenfassungen und Analysen.
- KI-gestützte Recherche: Perplexity verbindet Antworten mit Quellenhinweisen. Die verlinkten Quellen und die daraus abgeleiteten Aussagen müssen geprüft werden.
- KI in Büroanwendungen: Microsoft 365 Copilot arbeitet unter anderem in Word, Excel, PowerPoint, Outlook und Teams. Gemini in Google Workspace unterstützt Aufgaben in Gmail, Docs, Sheets und Meet.
- KI für Programmcode: GitHub Copilot unterstützt Entwickler beim Erstellen und Überarbeiten von Code. Vor der Verwendung ist eine fachliche und sicherheitstechnische Prüfung erforderlich.
- KI für Bilder und Medien: Adobe Firefly und Midjourney erzeugen Bilder und grafische Entwürfe. Vor einer Veröffentlichung müssen Nutzungsrechte, Markenbezug und mögliche Bildfehler geprüft werden.
Tipp: Für den Einstieg genügt ein System, das den ausgewählten Prozess zuverlässig unterstützt. Zusätzliche Funktionen sind erst relevant, wenn der erste Anwendungsfall funktioniert.
Zugangsformen für den Unternehmenseinsatz
Neben dem Einsatzbereich müssen Unternehmen festlegen, über welche Zugangsform die KI genutzt wird. Die Varianten unterscheiden sich vor allem bei Datenverarbeitung, Benutzerverwaltung und technischer Einbindung. Zu den möglichen Zugangsformen gehören:
- Standard- oder Einzelzugang: Diese Zugänge eignen sich vor allem für erste Tests mit öffentlichen oder vollständig anonymisierten Informationen. Nutzungsbedingungen, Speicherfristen und die Verwendung von Eingaben müssen vorab geprüft werden.
- Business- oder Enterprise-Zugang: Diese Zugänge bieten je nach Anbieter eine zentrale Benutzerverwaltung, erweiterte Datenschutzfunktionen und eine Einbindung in vorhandene Arbeitsumgebungen. Zu prüfen sind unter anderem Benutzerrechte, Protokollierung und Aufbewahrungsfristen.
- Unternehmenseigene KI-Lösung: Dazu gehören interne Wissensassistenten, KI-Systeme mit eigener Dokumentensuche, API-Lösungen oder selbst betriebene Modelle. Sie können spezielle Prozesse oder internes Wissen einbinden, verursachen jedoch zusätzlichen Entwicklungs-, Betriebs- und Prüfaufwand.
Für viele kleine und mittelständische Unternehmen ist ein Business-Zugang zu einem etablierten Dienst der praktikabelste Ausgangspunkt.
Welche Fehler erschweren die KI-Einführung?
Probleme entstehen häufig durch fehlende Vorbereitung und einen zu breiten Start:
- Ein Tool ohne klaren Prozess auswählen: Ein leistungsfähiges System erzeugt noch keinen messbaren Nutzen. Zuerst muss feststehen, welche Aufgabe sich verbessern soll.
- Ohne Ausgangswerte beginnen: Fehlen Daten zu Bearbeitungszeit, Qualität und Fehlern, lässt sich der Nutzen später kaum beurteilen.
- Vertrauliche Daten ungeprüft eingeben: Kunden-, Mitarbeiter-, Vertrags- oder Zugangsdaten gehören nur in ausdrücklich freigegebene Systeme und Prozesse.
- Zugriffsrechte übernehmen, ohne sie zu prüfen: Eine integrierte KI kann bestehende Berechtigungen nutzen. Zu großzügige Datei- oder Ordnerrechte werden dadurch besonders problematisch.
- KI-Ergebnisse ungeprüft weiterverwenden: Sprachmodelle können falsche Quellen, Zahlen oder Zusammenhänge erzeugen. Eine plausible Formulierung ist kein Beleg für die Richtigkeit.
- Mitarbeiter ohne Regeln starten lassen: Unterschiedliche Vorgehensweisen führen zu vermeidbaren Fehlern und erschweren die Bewertung.
- Zu viele Bereiche gleichzeitig umstellen: Ein breiter Start macht es schwer, Ursachen für Qualitätsprobleme oder fehlende Verbesserungen zu erkennen.
- Nach dem Start nicht mehr messen: Modelle, Funktionen und betriebliche Prozesse verändern sich. Qualität, Kosten und Regelkonformität müssen regelmäßig geprüft werden.
KI mit einer kontrollierten Testphase einführen
Eine aussagekräftige Testphase beschränkt sich auf einen Prozess, eine benannte Nutzergruppe und freigegebene Daten. Planen Sie einen festen Zeitraum und verwenden Sie wiederkehrende Standardfälle sowie bekannte Ausnahmen.
Halten Sie vor dem Start fest:
- welche Aufgaben die KI übernimmt,
- welche Ergebnisse ein Mitarbeiter freigeben muss,
- welche Daten ausgeschlossen sind,
- welche Kennzahlen Sie vor und nach dem Test vergleichen,
- bei welchen Fehlern der Test unterbrochen wird,
- wer über Anpassung oder Ausweitung entscheidet.
So entsteht am Ende eine belastbare Entscheidung und keine bloße Sammlung subjektiver Eindrücke.
KI im Unternehmen mit messbarem Nutzen einführen
Eine erfolgreiche KI-Einführung beginnt mit einem konkreten Prozess. Wählen Sie eine wiederkehrende Aufgabe, messen Sie den heutigen Aufwand und definieren Sie das gewünschte Ergebnis. Prüfen Sie anschließend System, Zugang und Datenverarbeitung, bevor Mitarbeiter mit realen Vorgängen arbeiten.
Eine begrenzte Testphase zeigt, ob die KI im eigenen Arbeitsalltag tatsächlich Zeit spart oder die Qualität verbessert. Erst nach dieser Auswertung folgt die schrittweise Erweiterung. Regeln, menschliche Kontrolle und geschulte Mitarbeiter bleiben dabei zentrale Bestandteile des Prozesses.
Ihre Vorteile mit Vije
- KI-Grundlagen verständlich einordnen
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- KI im Arbeitsalltag verantwortungsvoll einsetzen
KI-WISSEN IM UNTERNEHMEN AUFBAUEN
- Verständlicher Einstieg in KI und den EU AI Act
- Praktische Übungen mit verbreiteten KI-Werkzeugen
- Konkrete Orientierung für den verantwortungsvollen Einsatz
KI im Unternehmen einführen – Häufige Fragen und Antworten
Welche KI eignet sich am besten für Unternehmen?
Das hängt von Aufgabe, vorhandener IT-Umgebung, benötigten Daten und Schutzbedarf ab. ChatGPT, Claude und Gemini decken viele allgemeine Text- und Analyseaufgaben ab. Microsoft 365 Copilot oder Gemini in Google Workspace bieten sich an, wenn KI direkt in vorhandenen Büroanwendungen genutzt werden soll. Entscheidend ist der konkrete Business- oder Enterprise-Zugang.
Können Unternehmen kostenlose KI-Tools nutzen?
Kostenlose Zugänge können für erste Tests mit öffentlichen oder vollständig anonymisierten Informationen geeignet sein. Vor dem betrieblichen Einsatz müssen Nutzungsbedingungen, Datenverarbeitung, Speicherfristen und Administrationsmöglichkeiten geprüft werden. Vertrauliche Unternehmensdaten sollten nur in ausdrücklich freigegebenen Systemen verarbeitet werden.
Wie lange dauert die Einführung von KI im Unternehmen?
Für eine klar abgegrenzte Testphase können beispielsweise vier bis sechs Wochen ausreichen. Der Zeitbedarf für die vollständige Einführung hängt von Prozess, Daten, Systemintegration, rechtlicher Prüfung und Zahl der beteiligten Mitarbeiter ab. Komplexe oder besonders sensible Anwendungsfälle benötigen mehr Vorbereitung.
Benötigen Mitarbeiter für den KI-Einsatz ein Zertifikat?
Ein allgemein vorgeschriebenes KI-Zertifikat gibt es nicht. Unternehmen müssen jedoch Maßnahmen zur KI-Kompetenz an Rolle, Erfahrung, Einsatzkontext und Risiken anpassen. Interne Unterweisungen, dokumentierte Schulungen und konkrete Nutzungsregeln können dafür geeignete Bestandteile sein.
Wie unterstützt Vije Unternehmen beim Einstieg in KI?
Vije bietet praxisorientierte KI-Schulungen für die Geschäftsführung, Mitarbeiter sowie IT- und Datenschutzverantwortliche an. Die Teilnehmer lernen Grundlagen der KI und erproben KI-Systeme anhand praktischer Beispiele.
Wann ist eine KI-Schulung von Vije sinnvoll?
Eine Schulung ist sinnvoll, bevor KI-Werkzeuge breiter im Unternehmen eingesetzt werden oder wenn Mitarbeiter bereits unterschiedliche, nicht abgestimmte Systeme verwenden. Sie schafft eine gemeinsame Wissensbasis und erleichtert die Entwicklung verständlicher Regeln für den Arbeitsalltag.
