KI-Systeme erfolgreich einführen und die Belegschaft dabei mitnehmen

Technische Aspekte

• Idealerweise wird vor der Einführung eines Systems eine KI-Strategie entwickelt, die klare Ziele definiert, die auf die strategische Ausrichtung des Unternehmens abgestimmt sind. Durch die Festlegung von Erfolgskennzahlen und Key Performance Indicators (KPIs) können diese Ziele messbar gemacht werden.
• Wem das zu aufwendig ist, der sollte zumindest Arbeitsbereiche und Prozesse identifizieren, bei denen die Wertschöpfung durch ein KI-System besonders groß ist, etwa bei der (Teil-)Automatisierung immer wiederkehrender Prozesse.

• Für die identifizierten Prozesse wird nun recherchiert, welche KI-Software-Lösungen es gibt und wie sie in die IT-Systemlandschaft des Unternehmens passen. Gegebenenfalls kann externe Expertise helfen, eine geeignete Auswahl zu treffen.
• Vor allen weiteren Schritten sollte die Qualität der Daten, auf die die KI zugreifen soll, überprüft werden, ebenso mögliche rechtliche und datenschutzrechtliche Aspekte (dazu mehr im folgenden Abschnitt). Hier müssen gegebenenfalls Vorarbeiten geleistet werden.
• Parallel zur Evaluierung der Data Readiness wird ein Projektteam zusammengestellt.
• Als Nächstes folgen im Rahmen eines Pilotprojekts in ausgesuchten, nicht kritischen Bereichen Tests, die dann vom Projektteams ausgewertet werden.
• Wenn die KI-Systeme im Pilotprojekt ihre Nützlichkeit bewiesen haben, können sie auf weitere Prozesse und Bereiche übertragen und hochskaliert werden.
• Nach der Integration des KI-Systems werden die Arbeitsabläufe optimiert. Dabei wird regelmäßig überprüft, ob die gesetzten Ziele auch erreicht wurden.
• Neben dem KI-Management ist auch ein Change-Management und die Qualifizierung der Mitarbeiter notwendig (siehe letzten Abschnitt).

Rechtliche Aspekte

• Grundsätzlich kann der Arbeitgeber aufgrund seines Weisungsrechts die Arbeit mit einem KI-Systems verlangen. Der Beschäftigte wiederum darf KI-Tools nur einsetzen, wenn das Unternehmen dies vorgibt oder erlaubt; anderenfalls droht eine Abmahnung.
• Wenn die KI fehlerhafte oder diskriminierende Ergebnisse liefert, liegt die Verantwortung beim Anwender, dies zu korrigieren. Falls bei einem automatisierten Prozess keine Möglichkeit zu einer Korrektur besteht, liegt die Verantwortung beim Arbeitgeber.
• Bei der Überwachung des Einsatzes von KI darf kein unzulässiger dauerhafter Kontrolldruck auf Beschäftigte ausgeübt werden (Art. 88 DSGVO – Datenschutzgrundverordnung)
• Grundsätzlich müssen arbeitsrechtliche Bestimmungen, die DSGVO und deutsche Datenschutzvorschriften sowie die Verordnung (EU) 2024/1689 (KI-Verordnung, AI Act) eingehalten werden. Nach der KI-Verordnung sind KI-Systeme mit einem unvertretbaren Risiko, z. B. Social Scoring, kognitive Verhaltensmanipulation, KI zur Emotionserkennung am Arbeitsplatz, bereits verboten. Für Hochrisikosysteme, die ein bedeutendes Risiko für Gesundheit, Sicherheit oder Grundrechte darstellen können, gelten ab 02.08.2027 besonders strenge Anwendungsvorschriften.
• Auch die Compliance mit den unternehmenseigenen Vorschriften ist zu beachten.

Personelle Aspekte

• Die potenziellen Anwender werden frühzeitig über die geplante Einführung eines KI-Systems informiert, möglichst in einer Versammlung, damit auch Rückfragen gestellt werden können.
• Die Kommunikation erfolgt nicht (nur) von oben herab. So können Workshops und kleine Wettbewerbe die Mitarbeiter niederschwellig an die Arbeit mit einem KI-System heranführen. Hilfreich sein können auch zielgruppenspezifische Schulungen, Einführungen zu einem erfolgreichen Prompting sowie Blended-Learning-Konzepte, die Online-Phasen, Präsenz-Veranstaltungen und praktische Fallstudien miteinander kombinieren.
• In einer offenen und transparenten Kommunikation werden vor allem Zwecke und Nutzen der KI-Anwendungen ausführlich erläutert. Die Beantwortung des "Warums" der KI-Einführung kann manche Widerstände überwinden. Grundsätzlich werden die Bedenken der Belegschaft ernst genommen und ausführlich diskutiert, ohne Druck auszuüben.
• Sinnvoll ist zudem ein Projektteam, das nicht nur aus Mitgliedern der Geschäftsleitung und der IT-Abteilung besteht, sondern in dem auch möglichst viele potenzielle Anwender des KI-Systems aktiv mitarbeiten. Die Teammitglieder können die Ergebnisse der einzelnen Implementierungsschritte in ihre Abteilung hineintragen.
• Wichtig ist auch eine Fehlertoleranz. So sollte von den Verantwortlichen stets betont werden, dass nicht alles von Anfang an gut laufen wird. Sowohl die KI wird anfangs vermehrt Fehler machen als auch die Anwender. Gerade die Pilotprojekte eignen sich dafür, in einem relativ sicheren Rahmen Dinge auszuprobieren und aus Fehlern zu lernen.
• Die Arbeit mit KI-Systemen wird immer wieder zum Gegenstand von Weiterbildungen gemacht. Denn zum einen wird die Software selbst weiterentwickelt, zum anderen können sich aus der bereits eingesetzten Software neue Anwendungsfälle ergeben.
• Nach der Integration eines KI-Systems in einen Arbeitsablauf ist schließlich der Normalzustand zu erreichen, in dem die KI-Anwendung wie ein unverzichtbarer Bestandteil wirkt. Auch hierzu ist unter Umständen eine Begleitung (einzelner) Mitarbeiter notwendig.

	Herr Stefan Parsch Stefan Parsch ist freier Journalist und Lektor. Er schreibt Fachartikel für die Portale von reimus.NET und Artikel über wissenschaftliche Themen für die Deutsche Presse-Agentur (dpa). Für den Verein Deutscher Ingenieure lektoriert er technische Richtlinien. Mehr als zwölf Jahre lang war er Pressesprecher der Technischen Hochschule Brandenburg.
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