Welche Aufgaben sich sinnvoll automatisieren lassen – und wo eine Person die Entscheidung treffen sollte.
Geeignet sind Aufgaben, bei denen eine Einschätzung genügt und ein Fehler günstig zu korrigieren ist: sortieren, zusammenfassen, entwerfen, auslesen. Ungeeignet sind Aufgaben, bei denen Genauigkeit zwingend ist und ein F...
Antwort lesenVor dem Start eine Ausgangszahl erheben: wie viele Vorgänge, wie viel Zeit je Vorgang, wie viele Fehler. Ohne diesen Ausgangswert lässt sich später nichts belegen. Nach der Einführung dieselben Werte erneut messen – und...
Antwort lesenFür die meisten Unternehmen zunächst vor allem Transparenz: Ab dem 2. August 2026 müssen Chatbots sich als Maschine zu erkennen geben und künstlich erzeugte Inhalte gekennzeichnet werden. Die weitergehenden Pflichten für...
Antwort lesenWenn dieselben Fragen häufig gestellt werden und es dazu gepflegte Antworten gibt: ja. Ein Chatbot ohne verlässliche Wissensbasis erzeugt dagegen falsche Auskünfte und mehr Arbeit als vorher. Die Frage ist also nicht, ob...
Antwort lesenAm zuverlässigsten für Transkription: Besprechungen, Diktate und Telefonnotizen in Text umwandeln. Das funktioniert heute gut, auch auf Deutsch. Automatische Telefonassistenten sind technisch möglich, scheitern in der Pr...
Antwort lesenAm zuverlässigsten bei klar abgegrenzten Aufgaben unter gleichbleibenden Bedingungen: Zählen, Vollständigkeit prüfen, Beschriftungen lesen, offensichtliche Abweichungen erkennen. Je variabler Licht, Blickwinkel und Hinte...
Antwort lesenBei der Vorbereitung und Nachbereitung, nicht beim Verkaufen. Konkret: Gesprächsnotizen zusammenfassen, Antwortentwürfe schreiben, Informationen zum Kunden vor dem Termin zusammenstellen, Angebote aus Vorlagen vorbereite...
Antwort lesenMit grosser Vorsicht. Systeme zur Auswahl von Bewerbern oder zur Bewertung von Beschäftigten gelten nach dem EU AI Act als Hochrisiko-Anwendungen. Hinzu kommen Art. 22 DSGVO, das AGG und Mitbestimmungsrechte. Unkritisch...
Antwort lesenVier Punkte: ein Auftragsverarbeitungsvertrag nach Art. 28 DSGVO, die Zusage, dass Ihre Daten nicht zum Training verwendet werden, Klarheit über den Verarbeitungsort und über die Unterauftragnehmer. Der zweite Punkt ist...
Antwort lesenArtikel 4 des EU AI Act verlangt von Anbietern und Betreibern, dass ihr Personal über ausreichende KI-Kompetenz verfügt. Diese Pflicht gilt bereits seit dem 2. Februar 2025. Gemeint ist kein Zertifikat, sondern dass die...
Antwort lesenDer Preis besteht aus drei getrennten Blöcken: einmaliger Entwicklungsaufwand (Aufwand mal Tagessatz, hier nach Aufwand – verbindliche Spanne nach dem Erstgespräch), laufende Rechen- und Betriebskosten je nach Betriebsor...
Antwort lesenImmer ein Mensch oder ein Unternehmen – nie das Modell. Ein KI-System ist rechtlich ein Werkzeug ohne eigene Rechtspersönlichkeit; sein Fehlverhalten wird demjenigen zugerechnet, der es einsetzt oder geliefert hat. Die H...
Antwort lesenUm Prozesse zu identifizieren, die sich für die Automatisierung mit Künstlicher Intelligenz (KI) eignen, sollten mehrere Kriterien berücksichtigt werden. Zunächst sind repetitive und regelbasierte Aufgaben besonders geei...
Antwort lesenDie Datenqualität ist entscheidend für den Erfolg eines KI-Projekts. Hochwertige Daten sollten genau, vollständig, konsistent und aktuell sein. Zudem ist die Relevanz der Daten für die spezifische Anwendung von großer Be...
Antwort lesenEine regelbasierte Automatisierung ist ausreichend, wenn die Prozesse klar definiert, stabil und vorhersehbar sind. Sie eignet sich besonders für repetitive Aufgaben mit festgelegten Regeln und Bedingungen, wie etwa Date...
Antwort lesenDie Prüfung und Freigabe von KI-Ergebnissen sollte in kritischen Bereichen wie Medizin, Recht und Finanzen erfolgen. In diesen Sektoren können fehlerhafte Entscheidungen gravierende Folgen haben. Die Verantwortung für di...
Antwort lesenMessbare Qualitätskriterien für KI-Antworten können durch verschiedene Dimensionen definiert werden, darunter Genauigkeit, Relevanz, Konsistenz und Verständlichkeit. Diese Kriterien sollten spezifisch und quantifizierbar...
Antwort lesenDer Test eines KI-Systems vor dem Produktivstart umfasst mehrere Schritte, darunter die Validierung der Datenqualität, die Überprüfung der Algorithmen und die Durchführung von Funktionstests. Es ist wichtig, das System m...
Antwort lesenDie Qualität einer KI nach dem Go-live wird durch kontinuierliches Monitoring, regelmäßige Evaluierungen und Feedback-Schleifen sichergestellt. Wichtige Metriken wie Genauigkeit, Präzision und Recall sollten regelmäßig ü...
Antwort lesenPrompt Injection ist eine Sicherheitsanfälligkeit, bei der schadhafter Input in eine KI-Anwendung eingefügt wird, um unerwünschte oder schädliche Ausgaben zu erzeugen. Um sich davor zu schützen, sollten Eingaben validier...
Antwort lesenDie Übertragung vertraulicher Unternehmensdaten an externe KI-Modelle ist mit rechtlichen und sicherheitstechnischen Risiken verbunden. Es ist entscheidend, die Datenschutzbestimmungen, insbesondere die DSGVO, zu beachte...
Antwort lesenEine Datenschutz-Folgenabschätzung (DSFA) ist erforderlich, wenn ein KI-System voraussichtlich ein hohes Risiko für die Rechte und Freiheiten natürlicher Personen darstellt. Dies ist insbesondere der Fall, wenn umfangrei...
Antwort lesenKI-generierte Inhalte können urheberrechtliche Risiken bergen, da die Frage der Urheberschaft und der Schutzfähigkeit solcher Werke unklar ist. Oft ist nicht eindeutig, ob die KI oder der Nutzer als Urheber gilt. Zudem k...
Antwort lesenDie Kennzeichnung von KI-generierten Inhalten ist ein zunehmend diskutiertes Thema. In vielen Ländern gibt es derzeit keine einheitlichen gesetzlichen Vorgaben, die eine solche Kennzeichnung verpflichtend machen. Dennoch...
Antwort lesenDie Nachvollziehbarkeit automatischer KI-Entscheidungen erfordert eine systematische Dokumentation der Entscheidungsprozesse. Dazu gehört die Erfassung der verwendeten Daten, der Algorithmen und der Parameter, die die En...
Antwort lesenDie Organisation von Freigaben für neue Modelle und Prompts erfordert einen strukturierten Prozess, der mehrere Schritte umfasst. Zunächst sollten klare Kriterien für die Bewertung und Genehmigung festgelegt werden. Ansc...
Antwort lesenUm unkontrollierte Shadow AI im Unternehmen zu verhindern, ist es wichtig, klare Richtlinien für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz zu etablieren. Schulungen und Sensibilisierungsmaßnahmen für Mitarbeiter helfen, da...
Antwort lesenDie Einbindung von Mitarbeitenden und Betriebsprozessen in die KI-Einführung erfordert eine strategische Herangehensweise. Zunächst sollten Schulungen und Workshops angeboten werden, um das Verständnis für KI-Technologie...
Antwort lesenDie Integration von KI in ältere Fachsoftware ohne moderne Schnittstelle kann durch verschiedene Ansätze erfolgen. Eine Möglichkeit ist die Entwicklung von Middleware, die als Brücke zwischen der bestehenden Software und...
Antwort lesenEin manueller Notbetrieb erfordert eine sorgfältige Planung und Dokumentation. Zunächst sollten die kritischen Prozesse identifiziert werden, die im Notbetrieb aufrechterhalten werden müssen. Es ist wichtig, klare Anweis...
Antwort lesenDie Wahl zwischen einem Open-Source-Modell und einer kommerziellen KI-API hängt von verschiedenen Faktoren ab. Open-Source-Modelle bieten Flexibilität und Anpassungsfähigkeit, erfordern jedoch oft mehr technisches Know-h...
Antwort lesenBei der Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) müssen Unternehmen sicherstellen, dass die Datenverarbeitung den geltenden Datenschutzbestimmungen entspricht. Insbesondere die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) legt An...
Antwort lesenDer Umgang mit personenbezogenen Daten in Trainings- und Testdaten erfordert besondere Sorgfalt, um die Privatsphäre der betroffenen Personen zu schützen. Es ist wichtig, Daten zu anonymisieren oder zu pseudonymisieren,...
Antwort lesenUm diskriminierende Ergebnisse eines KI-Systems zu verhindern, sind mehrere Maßnahmen erforderlich. Zunächst sollte eine sorgfältige Datenanalyse durchgeführt werden, um Verzerrungen in den Trainingsdaten zu identifizier...
Antwort lesenDie Dokumentation eines KI-Systems für Audits und den EU AI Act sollte umfassend und strukturiert sein. Zunächst sind die Systemarchitektur, die verwendeten Daten, die Algorithmen sowie die Trainingsmethoden zu dokumenti...
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