Raus aus dem Spielzeugmodus: Wie KMU KI sinnvoll nutzen

Wie Unternehmen aus dem „KI-Spielzeug-Modus“ herauskommen, welche sinnvollen ersten Schritte notwendig und welche organisatorischen Fragen zu beachten sind, klären wir im Gespräch mit Michael Schuckert, KI-Experte beim Gesamtverband textil+
mode, Partner des Mittelstand-Digital Zentrums Smarte Kreisläufe.

 

Anja Merker: Michael, viele Unternehmerinnen und Unternehmer haben ChatGPT oder andere KI-Werkzeuge schon ausprobiert. Trotzdem bleibt es beim spielerischen Testen. Woran erkennt ein Betrieb, dass er noch im Spielzeugmodus steckt?

Michael Schuckert: Typisch ist, dass KI nur nebenbei genutzt wird: Man gibt mal eine Frage ein, lässt sich einen Text formulieren und legt das Tool wieder zur Seite. Produktive Nutzung beginnt dort, wo KI in wiederkehrende Abläufe eingebunden wird. Also bei Aufgaben, die regelmäßig Zeit kosten und bei denen ein Werkzeug wie ChatGPT, Claude oder ein anderes Large Language Model unterstützt.

Anja Merker: Was wäre für kleine Unternehmen ohne eigene IT-Abteilung ein sinnvoller erster Schritt?

Michael Schuckert: Nicht mit der großen KI-Strategie beginnen, sondern mit einem konkreten Zeitfresser. Im Büro sind das häufig Texte, E-Mails, Zusammenfassungen oder erste Entwürfe. In der Produktion können es einzelne Schritte sein, etwa Qualitätskontrolle, Maschinenwartung oder Lagerbestände. Wichtig ist: klein anfangen. Besser ist ein überschaubarer Anwendungsfall, bei dem schnell sichtbar wird, ob Zeit gespart, Qualität verbessert oder Arbeit erleichtert wird.

Anja Merker: Wie findet ein Unternehmen heraus, welcher Anwendungsfall wirklich Nutzen bringt?

Michael Schuckert: Die beste Frage lautet: Was wiederholt sich, kostet Zeit und ist ungeliebt? Genau dort lohnt sich der Einstieg. Wer zehn halbfertige KI-Ideen gleichzeitig ausprobiert, ist schnell frustriert. Besser ist es, an einer Aufgabe dranzubleiben, die Ergebnisse zu verbessern und den Ablauf so lange anzupassen, bis er funktioniert. KI ist kein Selbstzweck. Es muss eine konkrete Entlastung entstehen.

>>> Lesen Sie auch: Datenkompetenz als Engpass: Warum KI-Projekte oft nicht an Algorithmen, sondern an Stammdaten scheitern

Anja Merker: Was müssen Betriebe organisatorisch klären, bevor Mitarbeitende KI nutzen?

Michael Schuckert: Es braucht einfache Regeln. Wichtig ist zunächst festzulegen, welche Tools genutzt werden dürfen. Sonst entsteht schnell Schatten-KI: Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter nutzen unterschiedliche Werkzeuge, geben Daten ein, und niemand im Unternehmen hat den Überblick. Eine kurze KI-Richtlinie hilft. Darin sollte stehen: Welche Tools sind erlaubt? Welche Daten dürfen eingegeben werden? Was muss geprüft werden? Wer ist Ansprechperson? Außerdem ist es hilfreich, das Postkartenprinzip anzuwenden.

Anja Merker: Was steckt denn hinter diesem Prinzip?

Michael Schuckert: Das ist einfach: Alles, was ich auf eine Postkarte schreiben würde, kann ich auch in ein öffentliches KI-Tool eingeben. Alles, was nicht auf eine Postkarte gehört, gehört auch nicht ungeprüft in ein Large Language Model. Vertrauliche Informationen, personenbezogene Daten, Geschäftsgeheimnisse oder interne Dokumente sollten nicht einfach kopiert und eingefügt werden. Im Zweifel sollte man anonymisieren, verallgemeinern oder prüfen, ob eine lokale oder besonders abgesicherte Lösung besser geeignet ist.

Anja Merker: Reicht es, dem Team einfach ein KI-Tool freizuschalten?

Michael Schuckert: Nein. Ein Tool allein löst noch nichts. Die Kolleginnen und Kollegen sollten wissen, wofür sie es nutzen dürfen, wie sie gute Eingaben formulieren und wo Grenzen liegen. Außerdem bleibt der Mensch verantwortlich. Texte, Zahlen, Fakten und Empfehlungen müssen geprüft werden. Auch Bezahlversionen können Fehler machen oder plausibel klingende Antworten liefern, die nicht stimmen.

Anja Merker: Welche Rolle spielen in dem Zusammenhang Schulungen und Austausch?

Michael Schuckert: Eine Grundschulung ist sinnvoll, damit alle den gleichen Ausgangspunkt haben. Dabei geht es nicht darum, jedes neue Modell im Detail zu erklären. Wichtiger ist, den sicheren Umgang zu vermitteln: gute Prompts, Faktencheck, Datenschutz, typische Anwendungsfälle und Grenzen. Ein halbjährlicher Auffrischungstermin kann reichen. Noch wichtiger sind kurze Austauschrunden nach dem Motto: „Das hat mir geholfen.“ So werden gute Beispiele geteilt und niemand muss das Rad neu erfinden.

>>> Lesen Sie auch: Webinarreihe: Unternehmensdaten für KI – strukturieren, vernetzen und intelligent nutzen

Anja Merker: Was ist mit Unternehmen, deren Daten nicht perfekt strukturiert sind?

Michael Schuckert: Perfekte Daten sind selten. Deshalb sollte man nicht warten, bis alles vollständig bereinigt ist. Besser ist, mit einem Bereich zu starten, in dem bereits nutzbare Daten vorhanden sind. KI kann sogar helfen, Ordnung zu schaffen, etwa bei uneinheitlichen Dateinamen oder ersten Auswertungen. Wenn es um vertrauliche Daten geht, sollte man kein öffentliches Sprachmodell nutzen. Dann können lokale KI-Tools oder spezialisierte Anwendungen sinnvoller sein.

Anja Merker: Welche Fehler beobachtest du beim KI-Einstieg besonders häufig?

Michael Schuckert: Viele starten zu groß. Sie wollen sofort eine umfassende KI-Strategie entwickeln, bevor sie überhaupt einen praktischen Nutzen getestet haben. Andere geben nach dem ersten schlechten Ergebnis auf. Dabei hängt die Qualität oft davon ab, wie klar die Eingabe formuliert ist. Man muss mit dem Tool üben und die Ergebnisse schrittweise verbessern. Ein weiterer Fehler ist, sensible Daten zu unbedacht einzugeben oder keine Zuständigkeit festzulegen. Besonders wichtig bleibt: KI ersetzt nicht den Menschen. Der Faktencheck, die Bewertung und die Verantwortung bleiben beim Team. Smarte Kreisläufe entstehen genau dort, wo Erfahrungen geteilt, Ergebnisse verbessert und gute Anwendungen für alle nutzbar gemacht werden.

Anja Merker: Was würdest du einem KMU als Startempfehlung mitgeben?

Michael Schuckert: Erstens: einen konkreten, wiederkehrenden Anwendungsfall auswählen. Zweitens: ein erlaubtes Tool festlegen und nicht ständig zwischen Anwendungen springen. Drittens: einfache Regeln formulieren – besonders zu Daten, Prüfung und Veröffentlichung. Viertens: eine Ansprechperson benennen, die Fragen und Expertise bündelt. Fünftens: Erfahrungen teilen, damit KI nicht bei Einzelnen hängen bleibt. Wer klein startet, regelmäßig prüft und verbessert, kommt am schnellsten aus dem Spielzeugmodus heraus.

Anja Merker: Danke für die sehr hilfreichen Tipps und das Gespräch.

 

Webinarreihe „Unternehmensdaten für KI – strukturieren, vernetzen und intelligent nutzen“

Mit der Webinarreihe „Unternehmensdaten für KI – strukturieren, vernetzen und intelligent nutzen“ unterstützen wir Sie dabei, sich als Unternehmen gezielt mit Ihrer Dateninfrastruktur zu befassen. Mehr zum Programm der Termine und zur Anmeldemöglichkeit lesen Sie hier.

Sind Ihre Daten bereit für den Einsatz von KI? Wir unterstützen Sie dabei, Datenqualität, Stammdaten und Zuständigkeiten systematisch in den Blick zu nehmen. Sprechen Sie uns gern an: kontakt@mdz-sk.de.