Eine Kundenanfrage beantworten, Informationen für ein Angebot zusammentragen, einen verständlichen Text für die Website schreiben: An solchen Aufgaben lässt sich prüfen, ob künstliche Intelligenz im eigenen Unternehmen etwas bringt. Genau dort sollte die Beschäftigung mit KI beginnen.

KI ist für Unternehmen wichtig, weil sie neue Möglichkeiten eröffnet, Wissen zu verarbeiten und Arbeit zu organisieren. Ob daraus ein Vorteil wird, hängt von der Aufgabe, den verfügbaren Informationen und der Prüfung des Ergebnisses ab. Es lohnt sich, diese Fähigkeiten im eigenen Betrieb kennenzulernen und bewusst einzusetzen.

Dieser Beitrag konzentriert sich auf generative KI: auf Systeme, die beispielsweise Texte und Bilder erzeugen. Er zeigt, was die Forschung über ihren Nutzen sagt und wie Sie daraus einen überschaubaren Einstieg ableiten können.

KI ist auch für kleinere Unternehmen ein Thema

In der von Destatis erfassten Größenklasse mit 10 bis 49 Beschäftigten nutzten 2025 bereits 23 Prozent der Unternehmen KI-Technologien. Die Statistik umfasst verschiedene Arten von KI und ist keine Aussage über Soloselbstständige oder sämtliche Kleinstunternehmen. Sie zeigt aber: Die Nutzung beschränkt sich nicht auf Großkonzerne. Quelle: Destatis, KI-Nutzung nach Unternehmensgröße, 2025.

Die Verbreitung allein ist noch kein Grund, ein Werkzeug einzuführen. Die entscheidende Frage lautet: Welche wiederkehrende Arbeit in Ihrem Unternehmen könnte von Unterstützung profitieren?

1. Wiederkehrende Wissensarbeit gezielt unterstützen

Dass KI bei bestimmten Aufgaben helfen kann, ist untersucht. In der Studie Generative AI at Work wurde ein KI-Assistent schrittweise im Kundenservice eingeführt. Die Forschenden beobachteten mehr gelöste Fälle pro Stunde; die Wirkung unterschied sich deutlich nach Erfahrung der Beschäftigten. Das ist ein konkreter Nutzenbeleg für die untersuchte Umgebung, keine pauschale Zusage für Ihren Betrieb.

Ein möglicher Testfall bei Ihnen: Aus einer freigegebenen Leistungsbeschreibung und einer typischen Anfrage entsteht ein Antwortentwurf. Die zuständige Person prüft, ob die Antwort fachlich stimmt, zur Anfrage passt und keine Zusagen enthält, die das Unternehmen nicht halten kann.

Bewerten Sie dabei die gesamte Bearbeitung. Ein Entwurf, der aufwendig korrigiert werden muss, kann den vermeintlichen Vorteil wieder aufbrauchen.

2. Fachwissen für weitere Aufgaben aufbereiten

Prüfen Sie, ob vorhandenes Wissen besser weiterverwendet werden kann. Aus einer freigegebenen Anleitung könnten beispielsweise eine kürzere Erklärung für Kunden oder eine interne Fragenliste entstehen. Dafür braucht die KI verlässliches Ausgangsmaterial und einen klaren Auftrag.

Dieser Ansatz bietet einen konkreten Prüfpunkt: Bleiben alle wichtigen Aussagen erhalten? Sind Ausnahmen richtig wiedergegeben? Welche Informationen fehlen im Original? Eine solche Prüfung macht sichtbar, ob das Ergebnis tatsächlich brauchbar ist.

3. Ideen und Kommunikation systematisch entwickeln

Auch für Marketing und Gestaltung lohnt sich ein abgegrenzter Versuch. Lassen Sie etwa unterschiedliche Einstiege für eine Leistungsseite entwerfen und vergleichen Sie diese anhand Ihrer Zielgruppe, Ihrer Tonalität und der fachlichen Aussage. Entscheidend ist die Qualität der verwendbaren Ergebnisse.

Ein randomisiertes Experiment mit Unternehmensberatern zeigte Verbesserungen bei Aufgaben, die zu den Fähigkeiten des getesteten Systems passten. Bei einer anderen, komplexen Aufgabe verschlechterte die KI-Unterstützung hingegen die Treffgenauigkeit. Getestet wurde GPT-4 im Jahr 2023; die Studie wurde 2026 veröffentlicht. Sie ist deshalb kein Leistungsvergleich heutiger Modelle, sondern ein Beleg dafür, wie wichtig die Prüfung der jeweiligen Aufgabe ist. Quelle: Dell’Acqua und Kollegen, Navigating the Jagged Technological Frontier.

4. Eine eigene Entscheidungsgrundlage aufbauen

Ein weiterer Grund, sich jetzt mit KI zu beschäftigen, ist die Möglichkeit, eigene Erfahrungen zu sammeln. Dokumentieren Sie, welche Aufgaben funktionieren, welche Fehler auftreten und welche Informationen nötig sind. So können Sie spätere Entscheidungen über Werkzeuge und Abläufe auf betriebliche Ergebnisse stützen.

Mein Rat: Beziehen Sie die Menschen ein, die die Arbeit heute erledigen. Sie können beurteilen, welche Anforderungen ein brauchbares Ergebnis erfüllen muss. Diese Anforderungen gehören vor den ersten Test auf den Tisch.

Ein KI-Zugang allein ist noch keine Verbesserung des Betriebs. Die Unternehmensbefragung Firm Data on AI von 2026 macht diese Unterscheidung deutlich: Die große Mehrheit der befragten Führungskräfte berichtete für die vorherigen drei Jahre keine Auswirkungen auf Beschäftigung oder Produktivität im eigenen Unternehmen.

Das sind Selbstauskünfte aus mehreren Ländern. Sie widerlegen nicht die gemessenen Verbesserungen einzelner Aufgaben. Sie zeigen aber, weshalb man Nutzung, Arbeitserleichterung und wirtschaftlichen Erfolg getrennt betrachten sollte.

Wählen Sie einen klar begrenzten ersten Einsatz

Suchen Sie eine wiederkehrende Aufgabe, deren Ergebnis eine fachkundige Person zuverlässig kontrollieren kann. Für einen ersten Versuch bieten sich Entwürfe und interne Vorarbeiten an. Legen Sie vorher fest, welche Informationen verwendet werden dürfen und wer das Ergebnis freigibt.

Ein mögliches Beispiel: Sie testen Antwortentwürfe anhand typischer, anonymisierter Kundenanfragen und einer freigegebenen Informationssammlung. Vor einer echten Verwendung kontrolliert ein Mitarbeiter die Aussagen und ergänzt fehlende Angaben. Ob sich dieser Ablauf lohnt, wird im Test gemessen.

Messen Sie den vollständigen Arbeitsablauf

• Ausgangszustand: Wie wird die Aufgabe bisher erledigt, und welches Ergebnis gilt als brauchbar?
• Qualität: Sind Aussagen richtig, vollständig und für den Empfänger verständlich?
• Gesamtaufwand: Was fällt für Vorbereitung, Nutzung, Prüfung und Nacharbeit an?
• Fehler: Welche Fehler treten auf, wie werden sie entdeckt und welche Folgen hätten sie?
• Kosten: Welche Werkzeug- und Betriebskosten stehen dem tatsächlich festgestellten Nutzen gegenüber?
• Entscheidung: Fortsetzen, anpassen oder beenden? Legen Sie die Kriterien dafür vor dem Test fest.

Vergleichen Sie ähnliche Aufgaben unter möglichst ähnlichen Bedingungen. Ein gelungenes Einzelbeispiel reicht als Grundlage für eine umfassende Automatisierung nicht aus.

Geben Sie der Nutzung klare Grenzen

Bestimmen Sie, welche Daten in das ausgewählte System eingegeben werden dürfen, welche Zugriffe es erhält und welche Handlungen einer Freigabe bedürfen. Klären Sie diese Punkte mit den dafür zuständigen Personen, bevor vertrauliche Unternehmens- oder Kundendaten verarbeitet werden.

Bei Systemen, die externe Dokumente oder Webseiten einlesen, gehört auch der Umgang mit ungeprüften Inhalten zur Planung. Das BSI beschreibt solche Eingaben im Zusammenhang mit indirekten Prompt-Injections bei integrierten Sprachmodellen. Für einen ersten Versuch empfehle ich deshalb begrenzte Zugriffe und die Prüfung der Ergebnisse vor ihrer Verwendung.

Was Sie als Unternehmer jetzt entscheiden können

Benennen Sie eine geeignete Aufgabe, eine verantwortliche Person und ein überprüfbares Ziel. Stellen Sie freigegebenes Ausgangsmaterial bereit. Werten Sie den Versuch gemeinsam mit den Beteiligten aus und erweitern Sie den Einsatz dort, wo die Ergebnisse dafür sprechen.

So wird aus dem allgemeinen Thema KI eine konkrete betriebliche Entscheidung. Sie erfahren, wo Unterstützung sinnvoll ist, wo menschliche Prüfung nötig bleibt und welche Abläufe sich tatsächlich verbessern lassen.

Sie möchten KI für Ihre Inhalte und Kommunikation einsetzen? Sprechen Sie mit Starks.Design über Ihre Ziele und vorhandenen Abläufe. Ein erster sinnvoller Schritt ist, einen konkreten Anwendungsfall und die Anforderungen an sein Ergebnis zu klären.

Quellenstand: September 2026. Die verlinkten Untersuchungen betreffen unterschiedliche Aufgaben, Unternehmen und Zeiträume. Die Empfehlungen zum Einstieg sind redaktionelle Ableitungen daraus.