Die Herausforderungen der Nutzung von Consumer-KI in Unternehmen

In der heutigen Geschäftswelt zeigt sich eine stark ausgeprägte Diskrepanz zwischen dem Hype um Künstliche Intelligenz (KI) und den tatsächlichen Nutzungen innerhalb von Unternehmen. Während Tools wie ChatGPT in der Privatwirtschaft weit verbreitet sind, bleiben ihre Anwendungen im Unternehmensumfeld oft experimentell und unreguliert. Ein zentrales Thema ist die Tatsache, dass viele Mitarbeiter diese Konsumwerkzeuge ohne das Wissen ihrer Vorgesetzten verwenden. Laut aktuellen Studien nutzen etwa 10 Prozent der Erwerbstätigen KI-Anwendungen ohne Zustimmung des Arbeitgebers, was sich im Vergleich zum Vorjahr verdoppelt hat. Diese „Schatten-KI“ birgt erhebliche Risiken, vor allem in Bezug auf die Verarbeitung vertraulicher Unternehmensdaten.

Mit dem Inkrafttreten des EU AI Act im August 2025 wird der Druck auf Unternehmen zunehmen, die Einhaltung von Datenschutzrichtlinien zu gewährleisten. Strafen von bis zu 35 Millionen Euro oder bis zu 7 Prozent des Jahresumsatzes stellen das Thema KI-Compliance in den Fokus von Unternehmen und deren Führungsetagen. Diese Unsicherheiten und der Mangel an strukturierten Prozessen zur sicheren Nutzung von AI-Tools verdeutlichen, wie wichtig es ist, eine unternehmensorientierte Strategie zu entwickeln.

Integration von KI in Unternehmensprozesse

Der entscheidende Unterschied zwischen Consumer- und Enterprise-KI zeigt sich nicht nur in der verwendeten Technologie, sondern auch in deren Integration in bestehende Geschäftsprozesse. Während Consumer-KI wie ChatGPT isolierte Werkzeuge sind, bieten Enterprise-Lösungen, wie die von Sage, eine durchgängige Integration in Unternehmensabläufe. In diesem Rahmen werden spezialisierte Tools entwickelt, die auf unternehmensspezifische Daten und Anforderungen abgestimmt sind. So können verschiedene Anwendungsszenarien entstehen, die den Unternehmen echte Mehrwerte bieten.

Beispiele dafür sind automatisierte Zahlungserinnerungen, die durch KI unterstützt werden, intelligente Analysen finanzieller Daten in Echtzeit, und die DSGVO-konforme Bearbeitung von Rechnungen. Diese Lösungen sparen nicht nur Zeit, sondern sorgen auch dafür, dass Unternehmen gesetzliche Anforderungen besser erfüllen können. Während allgemeine Consumer-KI oft generische Antworten liefert, können maßgeschneiderte Lösungen spezifische Anforderungen und branchenspezifische Kontexte besser verstehen.

Effizienzsteigerung durch KI: Management by Exception

Mit der Einführung von KI im Unternehmenskontext hat das Konzept des „Management by Exception“ an Bedeutung gewonnen. Anstatt sich mit tausenden Routinearbeiten zu beschäftigen, helfen KI-Assistenten dabei, relevante Ausnahmen und Anomalien herauszufiltern. Diese Fokussierung auf tatsächlich relevante Fälle ermöglicht es Controllern und anderen Fachkräften, ihre Expertise gezielt einzusetzen und somit die Effizienz zu steigern. Hierbei wird deutlich, dass KI nicht als Ersatz für menschliche Expertise dient, sondern diese vielmehr multipliziert und entsprechende Kapazitäten freisetzt.

Der Mangel an digitaler Expertise in vielen deutschen Unternehmen ist ein weiteres zentrales Problem, das durch moderne KI-Technologien angegangen werden kann. Fachkräfte können sich auf strategische Entscheidungen konzentrieren, während KI die Routineaufgaben selbstständig übernimmt. Die Unterstützung durch KI erlaubt es Teams, sich auf wichtigere Herausforderungen zu konzentrieren und somit den gesamten Unternehmensprozess zu optimieren.

Compliance-Risiken bei der Nutzung von Consumer-Tools

Im Hinblick auf Compliance ist es für Unternehmen unerlässlich, Datenschutzrichtlinien zu beachten. Die Schwächen der Consumer-KI zeigen sich besonders in ihrem Umgang mit Nutzerdaten. Unkontrollierte Datenübertragung, fehlende Nachvollziehbarkeit bei der Datenverarbeitung und unklare Löschgarantien sind gravierende Mängel, die rechtliche Probleme nach sich ziehen können. Führungskräfte müssen sich der Risiken bewusst sein und entsprechende Maßnahmen ergreifen, um diese Herausforderungen zu meistern. Dr. Teo Pham betont die Dringlichkeit, bei sensiblen Daten, wie in der Lohnbuchhaltung, strikt auf regulierte Lösungen zurückzugreifen.

Enterprise-Lösungen bieten durch durchdachtes Design Wege, um diesen Problemen von Anfang an zu begegnen. So bleibt beispielsweise die Datenverarbeitung innerhalb der Unternehmensinfrastruktur, und umfassende Audit-Logs stellen sicher, dass sämtliche KI-Entscheidungen nachvollziehbar sind. Ein DSGVO-konformes Vorgehen, das von Beginn an im Fokus steht, bietet Unternehmen die Sicherheit, die sie benötigen, um den heutigen Anforderungen gerecht zu werden.

Von der Experimentierphase zur klaren KI-Strategie

Mit der verstärkten Nutzung von KI in Unternehmen müssen Strategien entwickelt werden, die den Herausforderungen gerecht werden. Oft wird das Thema KI in Unternehmen als nebensächlich behandelt und an Mitarbeiter delegiert, die nur begrenzte Erfahrung in diesem Bereich haben. Dr. Pham kritisiert, dass es an den meisten Unternehmen mangelt, sich ernsthaft mit dem Potenzial von KI auseinanderzusetzen. Eine erfolgreiche Implementierung erfordert jedoch das Engagement der obersten Führungsebene und klare Governance-Strukturen. Eine definierte KI-Strategie, die festlegt, in welchen Bereichen KI eingesetzt werden sollte und wo sie vermieden werden sollte, ist eine essenzielle Voraussetzung.

  • Definierte KI-Strategie: Welche Bereiche sind geeignet für den Einsatz von KI?
  • Chief AI Officer: Verantwortlichkeiten müssen klar zugewiesen werden.
  • Enterprise-Tools zuerst: Schatten-IT vermeiden durch gezielte Nutzung von Unternehmenslösungen.
  • Schulungen: Mitarbeiter müssen auf den Umgang mit neuen Technologien vorbereitet werden.

Fazit: Die Zukunft gehört strategischer Enterprise-KI

Die aktuelle Diskussion zeigt, dass viele Unternehmen nur einen kleinen Teil des Potenzials von KI ausschöpfen. Selbst wenn sich die Technologie nicht weiterentwickeln würde, gibt es ausreichend Möglichkeiten, um die nächsten zwei Jahrzehnte zu profitieren. Entscheidend ist, dass die richtigen Werkzeuge, wie etwa die von Sage, implementiert werden, um den Übergang von experimentellen Ansätzen zu einer klar definierten und strategischen Nutzung von KI zu gestalten. Der Wandel hin zu Enterprise-KI ist notwendig, um sicher und produktiv von den Vorteilen der KI zu profitieren und die heutige Wettbewerbssituation zu meistern.