Copilot Studio in der Praxis: In 45 Minuten vom Use Case zum produktiven AI Agent
Viele Unternehmen haben Microsoft 365 Copilot bereits im Einsatz – und stellen fest: Ein KI-Assistent, der Fragen beantwortet, verändert noch keine Arbeitsprozesse. Hierzu braucht es KI-gestützte Agents, die eigenständig wiederkehrende Aufgaben übernehmen und so für einen echten Produktivitätsgewinn sorgen. Mit Microsoft Copilot Studio bietet Microsoft ein mächtiges Tool, mit dem Unternehmen eigenständig AI Agents entwickeln und implementieren können.
Doch welche Prozesse eignen sich wirklich? Wie baue ich einen Agent? Und wie stelle ich sicher, dass dieser tatsächlich das tut, was er soll?
In unserem Webinar zeigen wir, wie Unternehmen Microsoft Copilot Agents ohne Entwicklungsprojekt schnell und sicher in den Arbeitsalltag bringen. Wir starten mit den Grundlagen: Was ist ein AI Agent überhaupt – und was kann er, was ein Chatbot oder ein einfacher Copilot-Prompt nicht kann?
Anschließend zeigen wir in Microsoft Copilot Studio wie einen Knowledge Agent anhand eines reales Praxisbeispiel aus der Pharmabranche. Sie sehen live, wie SharePoint als Wissensquelle angebunden, Antworten kuratiert und der Agent direkt in Microsoft Teams bereitgestellt wird. Am Ende erhalten Sie eine Empfehlung, mit welchem Use Case Unternehmen wie Ihres am besten starten können.
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Prompt vs. Context vs. Intent: Warum gutes Engineering über Erfolg und Risiko von KI-Agenten entscheidet
Wer sich mit Large Language Models (LLM) und agentenbasierten KI-Lösungen beschäftigt, stolpert unweigerlich über den Begriff Prompt Engineering. Mittlerweile tauchen aber zwei weitere Begriffe auf, die das Thema in eine andere Richtung lenken: Context Engineering und Intent Engineering. Alle drei Engineering-Methoden beschreiben, wie wir KI-Systeme steuern – doch die Unterschiede sind erheblich. Und sie haben direkte Auswirkungen darauf, wie zuverlässig, sicher und brauchbar die Ergebnisse einer KI am Ende sind.
Prompt Engineering: Der Anfang von guten KI-Aufforderungen, aber nicht das Ende
Prompt Engineering beschreibt im Kern die Formulierung einzelner Anweisungen an ein Sprachmodell. Wer einen guten Prompt schreibt, bekommt in der Regel eine gute Antwort – so weit zumindest die Theorie. In der Praxis zeigt sich allerdings schnell, dass das Prompt Engineering an Grenzen stößt. Kleine Änderungen an der Formulierung führen teilweise zu völlig unterschiedlichen Ergebnissen. Es gibt keinen persistenten Zustand zwischen Anfragen, Probleme bei der Einbindung externer Datenquellen und keine Möglichkeit, mehrstufige Prozesse verlässlich abzubilden.
Ein Beispiel verdeutlicht den Unterschied: Ein Vertriebsmitarbeitender möchte eine Zusammenfassung der letzten Quartalszahlen erstellen. Ein schwacher Prompt wäre: „Schreib mir was über unsere Quartalszahlen.“ Das Modell hat keine Zahlen, keinen Zeitraum und keinen Kontext. Das Ergebnis wird bestenfalls generisch, schlimmstenfalls frei erfunden sein. Ein guter Prompt dagegen liefert die relevanten Eckdaten mit: „Fasse die folgenden Quartalsergebnisse für Q4 2025 in drei Absätzen zusammen. Zielgruppe ist das Management-Board. Tonalität: sachlich, ergebnisorientiert. Daten: [Umsatz: 12,4 Mio., EBIT: 1,8 Mio., Neukunden: 47].“ Der Unterschied zum schwachen Prompt ist offensichtlich. Aber auch die Grenze des Prompt Engineerings werden sichtbar: Alle Informationen müssen manuell in den Prompt geschrieben werden, auch bei allen zukünftigen Quartalszahlen.
Für einfache, isolierte Aufgaben, beispielsweise um eine Zusammenfassung zu erstellen, eine E-Mail umzuformulieren oder eine Codezeile zu generieren, funktioniert Prompt Engineering sehr gut. Sobald es aber um produktive Systeme geht, die wiederholt konsistente Ergebnisse liefern sollen, reicht diese Methode nicht mehr aus. Genau hier setzt die nächste Stufe des Context Engineerings an.
Context Engineering: Das Betriebssystem für KI-Agenten
Context Engineering geht einen wesentlichen Schritt weiter als das Prompt Engineering. Statt nur die einzelne Eingabeaufforderung zu optimieren, wird das gesamte Informationsumfeld des Modells gestaltet. Dazu gehören Kurzzeit- und Langzeitgedächtnis, strukturierter Zugriff auf Wissensdatenbanken, Tool-Anbindungen, API-Integrationen und automatisierte Pipelines, die bei jedem Schritt relevante Daten in den Kontext des Modells laden.
Bleiben wir beim Quartalszahlenbeispiel: Ein System mit schlechtem Context Engineering gibt dem Modell zwar Zugriff auf eine Datenbank, lädt aber bei jeder Anfrage den gesamten Datensatz der letzten fünf Jahre unkuratiert in den Kontext. Das Modell wird mit vielen irrelevanten Informationen gefüttert und kann damit Zeiträume verwechseln und im schlimmsten Fall eine Zusammenfassung liefern, die Zahlen aus verschiedenen Quartalen durcheinanderwirft. Mit einem guten Context Engineering hingegen filtert eine vorgeschaltete Pipeline automatisch die Daten des angefragten Quartals, ergänzt sie um den Vorjahresvergleich und das vereinbarte Berichtsformat des Unternehmens. Das Modell erhält genau die Informationen, die es braucht – nicht mehr und nicht weniger. Das Ergebnis ist reproduzierbar, prüfbar und konsistent.
Der Unterschied ist nicht nur technischer Natur, sondern hat handfeste Auswirkungen auf die Qualität: Aktuelle Studien zeigen, dass Systeme mit durchdachtem Context Engineering die Aufgaben der KI-Agenten um 54 Prozent verbessern können im Vergleich zu promptbasierten Ansätzen (Anthropic, 2025). Der Grund liegt auf der Hand. Ein Modell, das alle relevanten Informationen strukturiert erhält, vermeidet Widersprüche und liefert konsistentere Ergebnisse.
Für Unternehmen bedeutet das: Wer KI-Agenten produktiv einsetzen will, kommt an Context Engineering nicht vorbei. Es ist gewissermaßen das Betriebssystem, auf dem zuverlässige agentenbasierte Workflows überhaupt erst möglich werden.
Intent Engineering: Die Absicht hinter der Anfrage verstehen
Die jüngste Entwicklung in diesem Feld geht noch einen Schritt weiter. Intent Engineering beschäftigt sich damit, die eigentliche Absicht eines Users oder Prozesses zu erfassen, bevor das Modell überhaupt aktiv wird. Statt nur zu fragen „Was wurde formuliert?“ geht es beim Intent Engineering um die Frage: „Was soll eigentlich erreicht werden?“
Das klingt zunächst abstrakt, hat aber ganz konkrete Auswirkungen auf die KI-Ausgabe. In einem gut designten System erkennt die Intent-Schicht, dass eine mehrdeutige Anfrage in verschiedene Richtungen gehen könnte, und geht dem gezielt nach – durch Rückfragen, Kontextanreicherungen oder die Zerlegung komplexer Ziele in handhabbare Teilschritte. Prompt und Context Engineering werden dabei nicht ersetzt, sondern als nachgelagerte Werkzeuge eingesetzt, sobald die Absicht geklärt ist.
Auch hier ein Beispiel: Ein Mitarbeitender schreibt einem KI-Agenten: „Kümmere dich um den Kunden Müller.“ Ohne Intent Engineering würde sich der Agent sofort an die Lösung der Aufgabe setzen und möglicherweise eine Standardmail versenden, obwohl der Mitarbeitende eigentlich wollte, dass eine überfällige Rechnung eskaliert wird. Im schlimmsten Fall kontaktiert der KI-Agent den Kunden mit falschen Informationen oder löst Prozesse aus, die nicht rückgängig zu machen sind. Ein System mit gutem Intent Engineering dagegen erkennt die Mehrdeutigkeit dieser Anfrage, prüft den aktuellen Status des Kunden im CRM und fragt gezielt beim Mitarbeitenden nach: „Für Kunde Müller gibt es eine offene Rechnung und eine anstehende Vertragsverlängerung. Welches Thema soll ich bearbeiten?“ Erst danach wird die eigentliche Aktion ausgelöst – mit klarem Kontext und validierter Absicht.
Gerade bei autonomen Agenten, die eigenständig Entscheidungen treffen und Aktionen auslösen, ist Intent Engineering ein kritischer Baustein. Ein KI-Agent, der die Absicht eines Auftrags falsch interpretiert, kann im besten Fall nutzlose Ergebnisse liefern. Im schlechteren Fall löst er Aktionen aus, die Daten verändern, Transaktionen anstoßen oder Systeme in einen ungewollten Zustand versetzen.
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Wenn Engineering fehlt: Reale Risiken im Unternehmensalltag
Im letzten Beispiel wird die Brücke zum Thema Sicherheitsrisiken sichtbar. Viele der derzeit populären Agent-Tools (z.B. OpenClaw) setzen auf schnelle Ergebnisse und niedrige Einstiegshürden. Durchdachtes Context Engineering oder Intent Engineering findet dabei häufig nicht statt. Die Konsequenzen sind messbar: Laut einer aktuellen Erhebung haben 88 Prozent der Unternehmen bereits sicherheitsrelevante Vorfälle im Zusammenhang mit KI-Agenten erlebt oder vermutet (Gravitee, 2026). Die häufigsten Ursachen sind überprivilegierte Zugriffsrechte, fehlende Verhaltensüberwachung und schlicht mangelnde Kontrolle darüber, was ein KI-Agent tatsächlich tut.
Das Problem ist strukturell. Klassische Sicherheitsmechanismen wie Authentifizierung, rollenbasierte Zugriffssteuerung, Logging etc. sind für menschliche User konzipiert. Ein autonomer Agent, der in einer einzigen Anfrage mehrere privilegierte Aktionen verkettet, sprengt dieses Modell. Prompt Injection, also die gezielte Manipulation der Eingabe durch Angreifer, kommt erschwerend hinzu. Ein Agent ohne robustes Intent Engineering lässt sich vergleichsweise leicht dazu bringen, vom eigentlichen Auftrag abzuweichen und schädliche Aktionen auszuführen.
Und selbst ohne böswillige Absicht liefern schlecht konfigurierte KI-Agenten schlicht falsche Ergebnisse. Erfundene Fakten in einem internen Bericht, fehlerhafte Datenbankänderungen oder veraltete Informationen in einer Kundenauskunft – all das passiert, wenn das Engineering-Fundament fehlt.
Mit einem guten Engineering zu erfolgreichen KI-Agenten
Die drei Disziplinen Prompt Engineering, Context Engineering und Intent Engineering stehen nicht in Konkurrenz zueinander, sondern bauen aufeinander auf. Ein solides KI-System nutzt alle drei Ebenen und ergänzt sie durch konsequente Sicherheitsarchitekturen: Least-Privilege-Prinzipien, lückenlose Protokollierung aller Agentenaktionen, regelmäßiges Red-Teaming und eine klare Governance, die festlegt, welcher KI-Agent was darf und warum.
Unternehmen, die diesen Weg professionell gehen wollen, brauchen mehr als ein installiertes Tool und ein paar gut formulierte Prompts. Sie brauchen ein Verständnis dafür, welche Engineering-Disziplin an welcher Stelle greift, wie sich die Architektur absichern lässt und wo die Grenzen aktueller Technologien liegen. Als IT-Unternehmen mit einem Schwerpunkt auf Digitalisierung und sichere Softwarelösungen begleitet affinis genau diese Vorhaben.
KI in der Medizin: Eine Literaturstudie über wertstiftende Anwendungsfälle im Gesundheitswesen
Künstliche Intelligenz verändert derzeit viele Branchen – besonders sichtbar wird ihr Potenzial jedoch im Gesundheitswesen. Hier trifft KI auf große Datenmengen, komplexe Entscheidungsprozesse sowie hohe Anforderungen an Qualität und Sicherheit. Genau deshalb lässt sich im medizinischen Kontext besonders gut beobachten, wo KI bereits heute echten Mehrwert schafft. Im Rahmen einer wissenschaftlichen Literaturstudie wurde untersucht, in welchen Bereichen KI in der Medizin konkret eingesetzt wird und welche Anwendungsfälle besonders wertstiftend sind. Die Analyse zeigt: Ki entfaltet ihr Potenzial in der Medizin besonders dort, wo große Datenmengen ausgewertet, Entscheidungen vorbereitet oder Prozesse automatisiert werden müssen.
Die Literatur zeigt vier zentrale Einsatzfelder, in denen KI bereits heute messbaren Nutzen im Gesundheitswesen erzeugt. Die folgenden in der Studie ermittelten Cluster geben einen strukturierten Überblick über typische Anwendungsfälle und deren Mehrwert.
Cluster A: Diagnostische Entscheidungsunterstützung (klassifizieren, markieren, triagieren)
Ein großer Nutzen entsteht durch KI in der Medizin dort, wo sehr viele Informationen ausgewertet werden müssen – etwa bei medizinischen Bildern oder Untersuchungsergebnissen. KI unterstützt Fachpersonal dabei, Auffälligkeiten sichtbar zu machen, Fälle zu priorisieren und Entscheidungen vorzubereiten. Typische Einsatzformen sind:
- das Markieren auffälliger Bereiche (als Hinweis, nicht als endgültige Entscheidung),
- die Priorisierung von Fällen („Diesen Fall bitte zuerst anschauen“),
- eine zusätzliche Bewertung im Sinne einer „zweiten Meinung“.
Ein konkreter Anwendungsfall für KI in der Diagnostik ist der Einsatz bei der Brustkrebs-Früherkennung durch Mammographie-Screenings. KI-Systeme analysieren Röntgenaufnahmen automatisch, markieren auffällige Bereiche und unterstützen Ärzt:innen bei der Auswertung. Studien zeigen, dass Systeme wie Transpara eine vergleichbare Trefferquote wie das klassische Doppelbefundungsverfahren erreichen und gleichzeitig die Befundung beschleunigen. Das Beispiel verdeutlicht, wie KI in der Medizin als unterstützendes Werkzeug eingesetzt wird, um Auffälligkeiten schneller zu erkennen und Entscheidungen zu erleichtern1. So können durch den KI-Einsatz auch das Fachpersonal entlastet, Wartezeiten verkürzt und kritische Fälle schneller erkannt werden – besonders, wenn große Datenmengen ausgewertet werden müssen.
Cluster B: Monitoring & Frühwarnsysteme (kontinuierlich beobachten, Abweichungen erkennen)
Ein weiteres zentrales Einsatzfeld für KI in der Medizin ist die kontinuierliche Auswertung von Gesundheitsdaten. Gerade bei regelmäßig anfallenden Messwerten lassen sich Muster erkennen, die für Menschen schwer sichtbar sind. Typische Funktionen umfassen:
- die automatisierte Überwachung von Vitaldaten,
- das frühzeitige Erkennen ungewöhnlicher Veränderungen,
- die Generierung von Warnmeldungen oder Handlungsempfehlungen.
KI-Anwendungen können Sensordaten wie Herzfrequenz oder Blutdruck in Echtzeit auswerten und dadurch akute Risiken frühzeitig identifizieren. Wearable-Technologien ermöglichen dabei eine kontinuierliche Überwachung auch außerhalb von Krankenhäusern. Zusätzlich können Systeme automatisch verständliche Warnmeldungen oder individualisierte Empfehlungen bereitstellen2,3. Dadurch können Risiken früher erkannt, Behandlungen rechtzeitig eingeleitet und Patient:innen auch außerhalb medizinischer Einrichtungen kontinuierlich betreut werden.
Cluster C: Therapie- und Versorgungsunterstützung (personalisieren, planen, begleiten)
KI kommt in der Medizin auch bei der Vorbereitung und Planung von Behandlungen zum Einsatz. Durch die Analyse umfangreicher Daten können individuellere Empfehlungen und strukturierte Entscheidungsgrundlagen entstehen. Einsatzmöglichkeiten sind beispielsweise:
- die Ableitung personalisierter Therapieempfehlungen,
- die Vorhersage möglicher Risiken oder Nebenwirkungen,
- die Unterstützung bei der Behandlungs- oder Operationsplanung.
Machine-Learning-Modelle analysieren umfangreiche Patientendaten wie genetische Informationen, Krankengeschichte oder Lebensstilfaktoren, um personalisierte Therapieempfehlungen zu generieren. Darüber hinaus unterstützen KI-Systeme bei der Operationsplanung, etwa bei der Auswahl geeigneter Implantate oder der Simulation chirurgischer Ergebnisse2,4. Behandlungen können somit stärker individualisiert und Entscheidungen strukturierter getroffen werden. Zudem lassen sich durch KI medizinische Eingriffe präziser planen.
Cluster D: Prozess- und Workflow-Automatisierung (Dokumentation, Abrechnung, Ressourcen)
Neben der direkten Behandlung unterstützt KI auch organisatorische und administrative Abläufe in der Medizin. Gerade bei zeitintensiven Routineaufgaben trägt KI dazu bei, Prozesse effizienter zu gestalten. Dazu zählen insbesondere:
- die automatische Extraktion von Informationen aus medizinischen Texten,
- die Unterstützung bei Dokumentations- und Verwaltungsaufgaben,
- die Strukturierung organisatorischer Abläufe.
Natural Language Processing-Systeme können Informationen aus unstrukturierten klinischen Texten wie Arztbriefen oder Befunden automatisch analysieren und strukturieren. Darüber hinaus übernehmen KI-Systeme administrative Aufgaben wie Dokumentation oder Abrechnungsprozesse und entlasten medizinisches Personal3,5,6. Der Verwaltungsaufwand sinkt, Abläufe werden effizienter und medizinisches Fachpersonal gewinnt mehr Zeit für die eigentliche Behandlung.
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Was erfolgreiche KI-Anwendungsfälle in der Medizin gemeinsam haben
Aus der Betrachtung wird deutlich: KI entfaltet ihren Nutzen besonders dann, wenn sie
- in bestehende Workflows integriert ist (statt als Insellösung),
- messbare Ziele adressiert (Zeit, Qualität, Ressourceneinsatz),
- als „Augmented Intelligence“ gestaltet ist – KI unterstützt, der Mensch entscheidet,
- Transparenz und Nachvollziehbarkeit bietet,
- auf einer verlässlichen Datenbasis aufsetzt.
Auch Unternehmen außerhalb der Medizin profitieren von den Vorteilen der Studie
Auch wenn sich der Beitrag auf KI in der Medizin fokussiert, sind die identifizierten Muster branchenübergreifend relevant – insbesondere für Unternehmen, die KI-Produkte entwickeln oder einsetzen. Hier ein paar Beispiele, die dies verdeutlichen:
- Triage/Priorisierung: Routing von Tickets, Fällen, Leads oder Risiken
- Monitoring/Frühwarnung: Churn-, Fraud-, Prozess- oder Anlagen-Anomalien
- Entscheidungsunterstützung: Co-Piloten für Service, Vertrieb oder Qualitätssicherung
- Workflow-Automatisierung: Dokumente, Backoffice, Prüfprozesse, Vorbefüllung
Durch die Studie lässt sich folgendes Kernprinzip für den Einsatz von KI ableiten: Nicht „KI als Feature“ entscheidet über Erfolg, sondern KI als Verbesserung konkreter Arbeitsabläufe mit klar messbaren Ergebnissen.
Fazit: Die Literaturstudie zeigt, dass KI in der Medizin besonders dann Wert stiftet, wenn sie gezielt in Diagnostik-Unterstützung, Monitoring, Therapieplanung und Workflow-Automatisierung eingesetzt wird – und wenn Verantwortlichkeiten, Datenbasis und Transparenz konsequent berücksichtigt werden. Genau diese Kombination macht KI-Lösungen nicht nur leistungsfähig, sondern auch praktikabel.
Weiterführende Quellen:
- Lång, K., Josefsson, V., Larsson, A.-M., Larsson, S., Högberg, C., Sartor, H., … & Rosso, A. (2023). Artificial intelligence-supported screen reading versus standard double reading in the Mammography Screening with Artificial Intelligence trial (MASAI): A clinical safety analysis. The Lancet Oncology, 24(8), 936–944. https://doi.org/10.1016/S1470-2045(23)00298-X
- Rawat, B., Joshi, Y., & Kumar, A. (2023). AI in healthcare: Opportunities and chal-lenges for personalized medicine and disease diagnosis. In 2023 5th International Conference on Inventive Research in Computing Applications (ICIRCA) (pp. 374–379). https://doi.org/10.1109/ICIRCA57980.2023.10220746
- Mudgal, S. K., Agarwal, R., Chaturvedi, J., Gaur, R., & Ranjan, N. (2022). Real-world application, challenges and implication of artificial intelligence in healthcare: An essay. Pan African Medical Journal, 43(3). https://doi.org/10.11604/pamj.2022.43.3.33384
- Wong, K. C., & Kumta, S. M. (2013). Computer-assisted tumor surgery in malignant bone tumors. Clinical Orthopaedics and Related Research, 471(3), 750–761. https://doi.org/10.1007/s11999-012-2625-0
- Ghassemi, M., Naumann, T., Schulam, P., Beam, A. L., Chen, I. Y., & Ranganath, R. (2020). A review of challenges and opportunities in machine learning for health. AMIA Joint Summits on Translational Science Proceedings, 2020, 191–200.
- Mehta, N., & Pandit, A. (2018). Concurrence of big data analytics and healthcare: A systematic review. International Journal of Medical Informatics, 114, 57–65. https://doi.org/10.1016/j.ijmedinf.2018.03.008
KI-Förderung in Deutschland: Eine Übersicht aller Möglichkeiten und Programme
Unternehmen stehen vor der Herausforderung, digitale Prozesse zu modernisieren und datenbasierte Technologien in ihre Geschäftsmodelle zu integrieren. Gleichzeitig ist der Einstieg in KI-Projekte häufig mit hohen Investitionskosten verbunden. Insbesondere für kleine und mittelständische Unternehmen stellt dies eine Hürde da, um KI erfolgreich einzusetzen. Staatliche Förderprogramme sollen genau diese Hürde senken und Innovationskraft gezielt unterstützen. Aber was genau umfasst die KI-Förderung in Deutschland, welche Förderprogramme gibt es aktuell und welche Voraussetzungen müssen Unternehmen erfüllen, um Fördermittel zu erhalten?
Die meisten Projekte eignen sich für die staatliche KI-Förderung
Im Mittelpunkt der KI-Förderung stehen Projekte, die den Einsatz oder die Entwicklung von KI-Technologien ermöglichen und einen messbaren technologischen Fortschritt erzielen. Viele Programme fokussieren sich auf konkrete Anwendungen wie Machine Learning, generative KI oder intelligente Automatisierung. Entscheidend ist, dass der KI-Anteil für das Gesamtprojekt relevant und klar erkennbar ist. Ob ein KI-Projekt förderfähig ist, hängt vom Innovationsgrad und der technologischen Ausrichtung ab.
Typische förderfähige KI-Bereiche sind unter anderem:
- Machine Learning und Datenanalyse, etwa für Prognosemodelle oder Mustererkennung
- Automatisierung von Geschäftsprozessen, z. B. KI-basierte Entscheidungsunterstützung
- Generative KI, etwa Chatbots oder Text- und Bildgenerierung
- Industrie 4.0, z. B. intelligente Produktionssysteme oder Predictive Maintenance
- F&E-Projekte, die neue KI-Verfahren oder Prototypen entwickeln
Wichtig ist, dass die KI nicht nur „ergänzend“ eingesetzt wird, sondern einen wesentlichen Beitrag zum Projektergebnis leistet.
Ein Überblick über die wichtigsten KI-Förderprogramme in Deutschland
Die KI-Förderung wird durch eine Vielzahl staatlicher Programme unterstützt, die sowohl die Entwicklung neuer Technologien als auch die Einführung praxisnaher KI-Anwendungen fördern. Besonders der deutsche Mittelstand profitiert von einem breiten Spektrum an Fördermöglichkeiten des Bundes, der Länder und der EU. Jedes Programm verfolgt unterschiedliche Ziele – von Innovationsförderung über angewandte Forschung bis hin zur Digitalisierung von Geschäftsprozessen. Zu den bedeutendsten KI-Förderprogammen zählen (Stand Januar 2026):
BMWK-Förderprogramme für KI und Digitalisierung
Das Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) unterstützt Unternehmen dabei, innovative digitale Projekte voranzutreiben. KI-Anwendungen stehen häufig im Zentrum, etwa bei datengetriebenen Geschäftsmodellen, Automatisierung oder der Entwicklung intelligenter Assistenzsysteme.
BAFA-Förderung für anwendungsorientierte KI-Projekte
Das Bundesamt für Wirtschaft und Ausfuhrkontrolle bietet Zuschüsse für Projekte, die KI konkret in Unternehmen einsetzen – etwa zur Prozessoptimierung oder zur Entwicklung smarter Softwarelösungen.
ZIM – Zentrales Innovationsprogramm Mittelstand
ZIM ist eines der wichtigsten Innovationsprogramme für KMU und richtet sich gezielt an Forschungs- und Entwicklungsprojekte. KI-Prototypen, algorithmische Modelle und neue Datenanwendungen können hier unterstützt werden.
Digital Jetzt
Auch wenn das Programm nicht ausschließlich auf KI fokussiert ist, können KI-Komponenten in Digitalisierungsprojekten finanziell gefördert werden – beispielsweise durch den Aufbau von Dateninfrastrukturen oder KI-gestützten Automatisierungslösungen.
KMU-innovativ: Künstliche Intelligenz
Dieses Programm des BMBF fördert hochinnovative Forschungsprojekte rund um KI. Es richtet sich hauptsächlich an Unternehmen, die tiefere technologische Entwicklungen oder neue KI-Verfahren erforschen wollen.
EU-Förderprogramme
Mit Initiativen wie Horizon Europe oder dem Digital Europe Programme werden europaweite KI-Projekte unterstützt. Diese Programme fokussieren sich auf Forschung, Datenräume, Testumgebungen und den Aufbau sicherer KI-Systeme.
Regionale Förderungen der Bundesländer
Viele Bundesländer bieten eigene Zuschüsse oder Programme zur KI-Förderung an. Diese orientieren sich oft an regionalen Innovationsstrategien und können besonders für kleinere Projekte sehr attraktiv sein.
Für Unternehmen lohnt sich ein genauer Blick auf die Anforderungen, da sich Programme in Förderquoten, Laufzeiten und Antragstellungen unterscheiden.
Die Voraussetzungen für den Erhalt einer KI-Förderung sind abhängig vom jeweiligen Programm
Um eine KI-Förderung zu erhalten, müssen Unternehmen bestimmte Anforderungen erfüllen, die je nach Programm variieren können. Eine zentrale Rolle spielt zunächst der klare KI-Bezug des Projekts: Fördergeber erwarten eine genaue Beschreibung, welche Aufgaben KI übernimmt und welchen Mehrwert sie erzeugt. Ebenso relevant sind eine strukturierte Projektplanung und die wirtschaftliche Tragfähigkeit des Vorhabens. Viele Programme prüfen, ob Ziele, Zeitpläne und Ressourcen realistisch definiert sind. Hinzu kommt, dass das Projekt nicht vor Bewilligung gestartet werden darf – ein formaler Fehler, der oft zur Ablehnung führt.
Neben diesen allgemeinen Kriterien profitieren kleine und mittlere Unternehmen besonders stark, da viele KI-Förderungen höhere Zuschüsse für KMU vorsehen. Ein gut ausgearbeiteter Projektantrag mit klaren Zielen und nachvollziehbaren Ergebnissen erhöht die Erfolgschancen erheblich.
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Die Förderung von KI-Projekten ist staatlich gewünscht
Die politische Intention hinter der Förderung ist klar: Deutschland und die EU möchten die technologische Wettbewerbsfähigkeit stärken und den digitalen Strukturwandel aktiv gestalten.
Staatliche Förderungen verfolgen dabei mehrere Ziele:
- Wirtschaftliche Innovation: KI gilt als Schlüsseltechnologie, die neue Produktideen, effizientere Prozesse und datengetriebene Geschäftsmodelle ermöglicht.
- Stärkung des Mittelstandes: Viele Programme sind gezielt auf KMU ausgerichtet, um ihnen den Zugang zu komplexen Technologien zu erleichtern.
- Forschungs- und Technologieförderung: Die Entwicklung neuer KI-Modelle und Prototypen soll beschleunigt werden.
- Ethisch verantwortliche KI: Europa verfolgt hohe Standards bei Datenschutz, Transparenz und Sicherheit. Diese sollen in realen Anwendungen verankert werden.
Diese Ziele zeigen: Fördermittel dienen nicht nur als Finanzhilfe, sondern als strategisches Instrument, um KI nachhaltig in Wirtschaft und Gesellschaft zu integrieren.
Fazit: KI-Förderung lohnt sich, wenn sie richtig angegangen wird
Die Förderung von KI-Projekten bietet Unternehmen große Chancen, innovative Projekte schneller und wirtschaftlicher umzusetzen. Sie reduziert finanzielle Risiken, unterstützt technologische Weiterentwicklung und verschafft Unternehmen Zugang zu moderner Infrastruktur und Know-how. Gerade für KMU ermöglicht ein entsprechendes Förderprogramm, KI nicht nur experimentell zu nutzen, sondern strategisch im Unternehmen zu verankern. Welche KI-Förderung die richtige ist, hängt dabei vom jeweiligen Projekt, seinen Zielen sowie dem Unternehmensstandort ab.
DSGVO-konforme KI: Was braucht die intelligente Technologie, um datenschutzrechtlich sicher zu sein?
Die Einführung von KI in Unternehmen bietet enorme Chancen – von effizienteren Abläufen bis hin zu intelligenter Entscheidungsunterstützung. Doch mit jeder KI-Anwendung stellt sich eine zentrale Frage: Ist der Einsatz mit der DSGVO vereinbar? Gerade im Umgang mit sensiblen Daten sind klare rechtliche Vorgaben zu beachten, die Unternehmen weder ignorieren noch aufschieben sollten. Dieser Beitrag zeigt, worauf es beim Datenschutz-Check für KI-Lösungen ankommt, welche Anforderungen eine DSGVO-konforme KI erfüllen muss und wie Unternehmen rechtliche Sicherheit schaffen, ohne auf die moderne Technologie verzichten zu müssen.
Warum Datenschutz bei KI kein Randthema ist
Künstliche Intelligenz verarbeitet große Mengen an Daten, oft automatisch, schnell und weitgehend intransparent. Genau hier liegt das Risiko: Sobald personenbezogene Daten betroffen sind, greift die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO). Sie schreibt vor, dass Unternehmen genau wissen müssen, welche Daten verarbeitet werden, zu welchem Zweck und auf welcher Rechtsgrundlage. Damit eine KI DSGVO-konform ist, müssen Unternehmen bei ihrem Einsatz deshalb sowohl Datenschutz- als auch IT-Sicherheitsaspekte berücksichtigen.
Das betrifft nicht nur offensichtliche KI-Anwendungen wie externe Chatbots oder Analyseplattformen, sondern auch scheinbar harmlose Tools, etwa für die intelligente Textgenerierung. Werden diese Systeme mit Kundendaten, Mitarbeitendeninformationen oder internen Dokumenten gefüttert, entsteht unmittelbarer Handlungsbedarf.
Was Unternehmen vornehmen müssen, damit eine KI DSGVO-konform ist
Damit eine KI-Lösung den Anforderungen der DSGVO entspricht, braucht es mehr als nur eine Datenschutzerklärung. Es muss klar geregelt sein, auf welcher rechtlichen Grundlage personenbezogene Daten verarbeitet werden – etwa durch Einwilligung oder ein berechtigtes Interesse. Die Daten dürfen nur zweckgebunden genutzt und nicht über das notwendige Maß hinaus gespeichert werden.
Ein besonderes Augenmerk liegt zudem auf der Nachvollziehbarkeit. Unternehmen müssen jederzeit erklären können, wie die KI zu ihren Ergebnissen kommt, insbesondere bei komplexen Modellen. Gleichzeitig sind technische und organisatorische Maßnahmen nötig: Dazu gehören etwa Verschlüsselung, Zugriffsbeschränkungen und klar dokumentierte Prozesse zur Datennutzung.
Wird die KI über externe Anbieter betrieben oder findet eine Verarbeitung außerhalb der EU statt, gelten zusätzliche Anforderungen wie Auftragsverarbeitungsverträge oder Standardvertragsklauseln bei Drittlandtransfers. Unternehmen sind in der Pflicht, diese Bedingungen aktiv zu prüfen und abzusichern.
Der praktische DSGVO-Check für KI-Projekte
Wer sicherstellen möchte, dass eine KI-Anwendung DSGVO-konform ist, sollte strukturiert vorgehen. Die folgenden Fragen helfen bei der Prüfung:
- Welche Daten werden verarbeitet und sind personenbezogene Daten betroffen?
- Gibt es eine rechtliche Grundlage für die Verarbeitung von personenbezogenen Daten (Einwilligung, Vertrag, berechtigtes Interesse)?
- Wird die Datenverarbeitung dokumentiert (Verzeichnis der Verarbeitungstätigkeiten)?
- Wurde eine Datenschutz-Folgenabschätzung durchgeführt (bei hohem Risiko)?
- Sind betroffene Personen über ihre Rechte informiert (Transparenzpflicht)?
- Können Auskunfts-, Lösch- oder Widerspruchsrechte technisch umgesetzt werden?
- Wo findet die Verarbeitung statt und sind Drittlandtransfers geregelt?
- Gibt es technische und organisatorische Maßnahmen zum Schutz der Daten?
- Sind externe Dienstleister vertraglich abgesichert (AVV)?
- Ist die Nutzung der KI intern geschult und kontrolliert?
Ein positiver Abschluss dieses Checks bedeutet nicht, dass keine Risiken bestehen. Es zeigt jedoch, dass diese Risiken bewusst identifiziert und gemanagt wurden.
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Der Weg zur DSGVO-konformen KI beginnt intern
Technologie allein garantiert keine Rechtssicherheit. Entscheidend ist der verantwortungsvolle Umgang mit ihr. Unternehmen sollten daher interne Strukturen schaffen, die Datenschutz und Innovation zusammenbringen – etwa durch die frühzeitige Einbindung von Datenschutzbeauftragten in KI-Projekte oder die Schulung von Entwicklerteams im Bereich „Privacy by Design“.
Besonders wichtig ist auch die Kommunikation mit den Mitarbeitenden. Wer ChatGPT oder ähnliche Systeme intern einsetzen möchte, sollte klar machen, wo die Grenzen liegen: Keine sensiblen Informationen eingeben, generierte Inhalte immer prüfen, und bei Unsicherheit lieber Rücksprache halten. In unseren Tipps zur KI-Nutzung in Unternehmen erhalten Sie weitere Informationen: ChatGPT im Unternehmen nutzen: Ein Leitfaden | affinis
Praxistipp: DSGVO-konforme KI am Beispiel eines PrivateGPT
Viele Unternehmen stehen vor dem Dilemma: Sie wollen die Vorteile von generativer KI wie ChatGPT nutzen, aber der Datenschutz ist häufig unüberwindbar. Eine Lösung bietet der Einsatz sogenannter „Private GPT“-Instanzen. Dabei wird die KI nicht über einen öffentlichen Cloud-Dienst betrieben, sondern in einer geschützten Unternehmensumgebung. Damit bleiben alle Daten unter Kontrolle, interne Informationen können sicher eingebunden werden und der Zugriff ist auf autorisierte Personen beschränkt. So entsteht ein KI-System, das gleichzeitig leistungsstark und DSGVO-konform ist – besonders für Branchen mit hohen Sicherheitsanforderungen.
ChatGPT im Unternehmen nutzen – Leitlinien für den sicheren und produktiven Einsatz
ChatGPT und andere generative KI-Modelle verändern, wie Menschen arbeiten, kommunizieren und Informationen verarbeiten. Die Technologie bietet für Mitarbeitende wertvolle Unterstützung, beispielsweise beim Erstellen von Texten, dem Strukturieren von Informationen oder dem schnellen Zugriff auf unternehmensrelevante Informationen. Doch mit der Einführung solcher Tools entstehen auch neue Herausforderungen: Wie lässt sich ChatGPT nutzen, ohne Sicherheitsrisiken, Complianceverstöße oder Qualitätsprobleme zu verursachen? In diesem Beitrag geben wir wertvolle Tipps, wie Unternehmen ChatGPT strategisch einführen und konkrete Richtlinien für den sicheren, datenschutzkonformen und effektiven Einsatz etablieren können.
Klare Rahmenbedingungen schaffen – der Anfang, um ChatGPT im Unternehmen zu nutzen
Bevor Mitarbeitende Zugriff auf KI-Systeme wie ChatGPT erhalten, sollten Unternehmen festlegen, in welchen Bereichen die Technologie genutzt werden darf und in welchen nicht. Grundsätzlich gilt: Interne Daten, Kundendaten oder vertrauliche Informationen sollten niemals in öffentliche KI-Dienste eingegeben werden, da sie dort außerhalb der Unternehmenssphäre verarbeitet werden. Das betrifft nicht nur personenbezogene Daten von Mitarbeitenden, Kunden und Partnern, sondern auch Inhalte aus Verträgen, Projekten oder strategischen Unterlagen sowie schützenswerte Unternehmensinformationen.
Ein erster Schritt besteht daher in der Erstellung einer internen Guideline, die beschreibt, welche Anwendungsfelder erlaubt sind, wie etwa das Erstellen von Zusammenfassungen, das Formulieren von Antwortvorschlägen oder das Erzeugen kreativer Texte für interne Zwecke. Gleichzeitig sollte klar geregelt sein, welche Inhalte tabu sind und wie mit generierten Ergebnissen umzugehen ist – beispielsweise durch sorgfältige Prüfung und redaktionelle Nachbearbeitung.
Realistische und handhabbare Nutzungsrichtlinien definieren
Viele Unternehmen schrecken davor zurück, verbindliche Regeln aufzustellen, aus Sorge, Innovation zu bremsen. Doch das Gegenteil ist der Fall: Eine gute Guideline schafft Klarheit, fördert Vertrauen und reduziert Risiken. Die Richtlinie sollte kein bürokratisches Regelwerk sein, sondern eine praxisnahe Anleitung, die aufzeigt, wie ChatGPT sinnvoll im Unternehmen genutzt werden kann.
Dazu gehören Antworten auf Fragen wie: Welche Tools sind erlaubt? Dürfen Mitarbeitende KI-generierte Texte für die externe Kommunikation verwenden? Wie ist mit fehlerhaften Inhalten umzugehen? Und wer prüft die Einhaltung der Vorgaben?
Je konkreter die Nutzungsrichtlinien sind, desto leichter gelingt der Transfer in den Arbeitsalltag. Gleichzeitig sollte es Raum für Feedback geben, damit die Guideline mit der Nutzungserfahrung weiterentwickelt werden kann.
Mitarbeitende befähigen: Schulung und Sensibilisierung zum Umgang mit ChatGPT
Der verantwortungsvolle Umgang mit KI beginnt beim Menschen. Nur wer versteht, wie ein Tool funktioniert, kann es sinnvoll einsetzen und dessen Grenzen richtig einschätzen. Daher sind Schulungen für alle Mitarbeitenden essenziell. Darin muss praxisnah vermittelt werden, warum bestimmte Daten nicht eingegeben werden können, welche aktuellen gesetzlichen Vorgaben für die Nutzung von generativer KI wie ChatGPT gelten, wie Prompts (Eingabeaufforderungen) aufgebaut sein müssen, welche Arten von Ergebnissen zu erwarten sind und welche typischen Fehlerquellen auftreten können.
Ein wichtiger Aspekt dabei ist die Sensibilisierung für Datenschutz und Ethik. Mitarbeitende sollten wissen, dass generative KI kein neutraler Wissenslieferant ist, sondern auf Trainingsdaten basiert, die Verzerrungen enthalten können und daher immer geprüft werden müssen. Auch Führungskräfte sollten sich mit dem Thema befassen und als Vorbilder dienen: durch aktive Nutzung, transparente Kommunikation und Unterstützung bei der Etablierung von Standards.
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Prompts professionell nutzen
Ein unterschätzter Aspekt beim Arbeiten mit ChatGPT ist die Qualität der Prompts (Eingabeaufforderungen für die KI). Schließlich entscheidet das, was eingegeben wird, maßgeblich über die Qualität der Ergebnisse. Statt „Bitte formuliere einen Text zum Thema XY“ sollte die Eingabe möglichst präzise und kontextbezogen sein. Das beinhaltet sowohl Informationen über Zielgruppe und Textart als auch gewünschte Tonalität und Struktur.
Neben professionellen Schulungen zu Beginn lohnt es sich, unternehmensweit gute Prompts zu sammeln und zu teilen. Ein internes Prompt-Repository – etwa als Wiki-Seite oder Notion-Datenbank – kann helfen, die besten Beispiele zu dokumentieren und kontinuierlich zu verbessern. Das spart Zeit, steigert die Qualität und reduziert die Hemmschwelle bei weniger erfahrenen Nutzer:innen.
Technische Alternativen: PrivateGPT und sichere Umgebungen
Wer langfristig auf KI setzen möchte, sollte auch die technische Seite berücksichtigen. Öffentliche Tools wie ChatGPT sind leistungsfähig, aber nicht für alle Szenarien geeignet. Für Unternehmen aus regulierten Branchen, die strengen Compliance-Richtlinien unterstehen oder mit sehr schützenswerten Informationen arbeiten, kommt die Arbeit mit einer öffentlichen KI überhaupt nicht infrage. Um trotzdem die Vorteile von ChatGPT im Unternehmen nutzen zu können, eignet sich ein sogenanntes PrivateGPT.
Aber auch wenn es um die Verarbeitung sensibler Informationen geht, empfiehlt sich der Einsatz eines PrivateGPT. Dabei handelt es sich um ein Sprachmodell, das in einer geschützten Unternehmensumgebung betrieben wird – etwa lokal oder in einer privaten Cloud. So bleiben alle Daten unter Kontrolle und der Funktionsumfang kann an die spezifischen Bedürfnisse des Unternehmens angepasst werden. Mehr Informationen zu den Vorteilen und Einsatzgebieten eines PrivateGPT für Unternehmen finden Sie in unserem Blogartikel „ChatGPT für Unternehmen: Vorteile & Einsatzgebiete | affinis“.
Gerne unterstützen wir Sie bei dem Umgang mit ChatGPT im Unternehmenskontext oder der Implementierung einer PrivateGPT-Instanz.
ChatGPT für Unternehmen: Effizienter Wissenszugriff mit maximaler Datensicherheit
Immer mehr Unternehmen erkennen den Wert generativer KI – insbesondere, wenn es um den internen Wissensaustausch und die effiziente Nutzung von Informationen geht. Tools wie ChatGPT zeigen eindrucksvoll, welches Potenzial KI-Sprachmodelle im Arbeitsalltag entfalten können: Sie liefern schnelle Antworten, formulieren präzise Texte und entlasten Mitarbeitende bei Routineaufgaben. Doch die Kehrseite ist nicht zu vernachlässigen: Wer mit sensiblen oder persönlichen Daten arbeitet, kann und darf diese Systeme im Berufsalltag oft nicht verwenden. Doch ChatGPT kann auch von Unternehmen sicher genutzt werden, beispielsweise durch den PrivateGPT-Ansatz.
Wie können Unternehmen ChatGPT nutzen?
Mitarbeitende möchten Tools wie ChatGPT auch im Arbeitsalltag einsetzen oder tun dieses sogar schon ohne Rücksprache – und stellen damit Unternehmen vor große Compliance- und Datenschutzrisiken. Doch ChatGPT lässt sich für Unternehmen auch in einer sicheren Umgebung mit dem PrivateGPT-Ansatz realisieren. PrivateGPT bezeichnet die Nutzung großer Sprachmodelle (LLMs) innerhalb eines geschützten Unternehmensrahmens. Das bedeutet, dass beispielsweise ChatGPT lokal, in einer privaten Cloud oder innerhalb eines abgeschotteten Netzwerks genutzt wird. Im Unterschied zu der öffentlichen Version, bei der Daten über das Internet verarbeitet werden, verbleiben beim PrivateGPT alle Informationen in der Infrastruktur des Unternehmens. Damit ist die Lösung vollständig datenschutzkonform und für sensible Anwendungsbereiche geeignet.
Technologisch basiert ein ChatGPT für Unternehmen auf denselben Prinzipien wie GPT-4: Die KI kann Texte verstehen, verarbeiten und generieren – allerdings mit einem entscheidenden Unterschied: Sie kann zudem gezielt auf interne Inhalte trainiert oder mit diesen angereichert werden. Unternehmen können eigene Dokumente, Richtlinien oder Wissensdatenbanken einbinden und die Antworten der KI damit deutlich relevanter gestalten. So entsteht ein intelligenter Assistent, der nicht nur allgemeines Sprachverständnis mitbringt, sondern auch unternehmensspezifisches Wissen aktiv einbezieht.
Ein konkreter Use Case: Dokumente finden statt lange suchen
In vielen Unternehmen vergehen täglich Stunden mit der Suche nach Informationen. Mitarbeitende benötigen eine bestimmte Vorlage, ein Vertragsdokument oder eine interne Richtlinie. Diese sind jedoch häufig in Ordnerstrukturen vergraben, auf dem SharePoint verteilt oder in alten E-Mail-Anhängen versteckt. Selbst wenn die Dokumente vorhanden sind, ist ihr Auffinden oft mühsam und zeitaufwendig.
Ein für das Unternehmen eigens eingerichtetes ChatGPT verändert diesen Prozess grundlegend. Statt sich durch mehrere Systeme und Dateien zu klicken, formulieren Mitarbeitende einfach Fragen in natürlicher Sprache: „Welche Regelung gilt für Projektverträge über 50000 Euro?“ oder „Wo finde ich die Vorlage für die Sicherheitsunterweisung?“ Das PrivateGPT analysiert im Hintergrund die angebundenen Datenquellen und liefert eine präzise Antwort – inklusive Kontext und Quellverweis.
Das spart nicht nur Zeit, sondern erhöht auch die Qualität der Arbeit. Entscheidungen basieren nicht mehr auf Halbwissen oder Zufall, sondern auf gesicherten Informationen. Gerade in dynamischen Projektteams oder bei wechselnden Zuständigkeiten entsteht so ein großer Mehrwert: Wissen wird zugänglich, nutzbar und bleibt im Fluss.
Weitere Vorteile eines ChatGPT für Unternehmen
Der Nutzen von einem ChatGPT für Unternehmen geht weit über die Informationssuche hinaus. Entscheidend ist die Kombination aus Effizienzgewinn, Datenschutz und inhaltlicher Relevanz. Während öffentliche KI-Dienste oft als Blackbox fungieren, behalten Unternehmen mit einer PrivateGPT-Lösung die volle Kontrolle über ihre Daten und sogar über die Funktionsweise der generativen KI.
Ein klarer Vorteil liegt im Datenschutz: Sämtliche Informationen verbleiben in der internen Infrastruktur. Damit erfüllt ein ChatGPT für Unternehmen auch hohe Compliance-Anforderungen, wie sie etwa in der Finanz- oder Gesundheitsbranche gelten.
Zudem lassen sich die Sprachmodelle auf spezifische Fachsprachen, Rollen oder Prozesse anpassen. Die Antworten der KI sind dadurch nicht nur grammatikalisch korrekt, sondern auch fachlich fundiert.
Auch organisatorisch entsteht ein Mehrwert durch den PrivateGPT-Ansatz: Die Zugriffswege auf übergreifende Unternehmensinformationen werden vereinheitlicht. Mitarbeitende müssen nicht mehr wissen, wo ein Dokument gespeichert ist. Sie stellen einfach ihre Frage und erhalten eine fundierte Antwort. Damit reduziert sich nicht nur der Aufwand, sondern auch die Abhängigkeit von Einzelpersonen oder Wissensinseln.
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Wann lohnt sich der Einsatz eines PrivateGPT?
Ein ChatGPT für Unternehmen bietet sich überall dort an, wo regelmäßig mit komplexem, unstrukturiertem oder verteiltem Wissen gearbeitet wird oder Mitarbeitende mit persönlichen oder schützenswerten Daten arbeiten. Klassische Einsatzbereiche in Unternehmen sind IT, Kundenservice, Marketing aber auch Recht, HR, Controlling, Projektmanagement oder interne Beratungsteams. Einmal integriert, lässt sich ein PrivateGPT damit auch übergreifend für alle Abteilungen einsetzen. Dabei profitieren vor allem Unternehmen mit hoher Regulierungspflicht, etwa in der öffentlichen Verwaltung oder im Finanz- oder Gesundheitswesen, sowie mittelständische Unternehmen mit kritischem Know-how vom hohen Datenschutzniveau und einer sicheren KI-Umgebung.
Der Einstieg lohnt sich besonders dann, wenn folgende Situationen vorliegen:
- Mitarbeitende verbringen viel Zeit mit der Suche nach Informationen
- Wissen ist in vielen verschiedenen Systemen verteilt
- Externe KI-Dienste dürfen aus Datenschutzgründen nicht verwendet werden
- Starker Fokus auf internen Wissensschutz
- Das Unternehmen strebt eine strategische Wissensplattform an
Fazit: ChatGPT im Unternehmen ohne Risiko nutzen
Ein PrivateGPT bringt generative KI sicher, effizient und passgenau ins Unternehmen und bietet damit die Möglichkeit, die Vorteile von ChatGPT im Unternehmen zu nutzen. Statt Daten externen Diensten anzuvertrauen, entsteht ein intelligentes Assistenzsystem mit echtem Mehrwert für die tägliche Arbeit. Weniger Suchzeit, mehr Wissen im Zugriff, bessere Entscheidungen: Unternehmen, die eine sichere ChatGPT-Umgebung etablieren, schaffen damit die Grundlage für eine nachhaltige KI-Strategie mit voller Kontrolle über ihre Daten.
Power BI AI Features: Übersicht und Anwendung aller KI-Möglichkeiten
Die Integration von AI Features in Power BI eröffnet Unternehmen neue Möglichkeiten, Daten effizienter zu analysieren und tiefergehende Insights zu gewinnen. Dank AI-gestützter „Out-of-the-box“-Funktionen lassen sich nicht nur strukturierte Daten umfassender interpretieren, sondern auch unstrukturierte Daten wie Texte oder Bilder anreichern und analysieren. Besonders attraktiv: Viele dieser Power BI AI Features sind Low- oder No-Code-basiert, wodurch Unternehmen in vielen Fällen auf komplexe Programmierung verzichten können.
Der Schlüssel zur erfolgreichen Nutzung von Power BI AI durch Unternehmen liegt dabei in deren Business Value. AI Features sollten gezielt zur Beantwortung geschäftsrelevanter Fragestellungen eingesetzt werden. Dabei ist es essenziell, den Nutzen mit den entstehenden Kosten abzuwägen: Während einige Features bereits im Rahmen einer Power BI Pro-Lizenz verfügbar sind, erfordern andere eine Premium-Lizenz. Ebenso wichtig ist eine solide Datenbasis sowie die Verfügbarkeit geeigneter organisatorischer Ressourcen (u. a. Unternehmenskultur, Mitarbeitenden-Kompetenzen), um diese Technologien effektiv einzusetzen.
Unternehmen, die die Potenziale von künstlicher Intelligenz in Power BI ausschöpfen möchten, sollten sich frühzeitig mit den Funktionalitäten und Lizenzmodellen auseinandersetzen, um fundierte Investitionsentscheidungen zu treffen und den maximalen Mehrwert zu realisieren.
AI-Visuals in Power BI: Mehr Wissen aus strukturierten Daten
Power BI bietet eine Vielzahl an AI-basierten Visuals. Das auf GenAI basierende Smart Narrative Visual erstellt automatisch Textzusammenfassungen basierend auf dem semantischen Modell oder bestimmten Visualisierungen. So lassen sich Erkenntnisse zu wesentlichen Dimensionen und Measures – beispielsweise außergewöhnliche Umsatztrends – direkt als Klartext anzeigen.
Ein weiteres AI-Visual ist der Analysebaum. Das Visual ermöglicht ein Aufschlüsseln von einer Kerngröße nach Dimensionsausprägungen eines oder mehrerer Felder, wodurch der Beitrag einzelner Ausprägungen auf die Erklärgröße quantifiziert und visuell dargestellt wird. Nutzer können die Auswahl der Felder selbst vornehmen oder sich mittels AI Felder vorschlagen lassen, um relevante Aufschlüsselungen identifizieren zu lassen. Ein Anwendungsbeispiel für den Analysebaum ist die Darstellung von Datenherkünften in einem Datenkatalog. Die Anzahl der DAX-Measures kann etwa nach Microsoft Fabric Domänen und Arbeitsbereichen aufgeschlüsselt werden.
Modellbasierte Analysen werden durch das Einflussgrößen-Visual ermöglicht. User können Variablen definieren, um deren Einfluss auf eine Zielgröße zu testen. Die Power BI AI führt automatisch eine Regressionsanalyse durch und identifiziert statistisch signifikante Einflussfaktoren. Ein Anwendungsfall ist die Analyse des Werbebudgets in Bezug auf den Monatsumsatz. Die Ergebnisse könnten beispielsweise zeigen, dass jeder zusätzlich investierte Euro den Umsatz um zwei Euro steigert.
Im Rahmen von Punktdiagrammen haben Power BI User die Möglichkeit, Datenpunkte basierend auf Ähnlichkeiten in Dimensionen mittels AI in Cluster zu gruppieren. Ein Beispiel ist die Segmentierung von Kunden. Anhand von Dimensionen wie Kaufverhalten, geografischen Standorten oder Altersgruppen können Cluster erstellt werden, um Zielgruppen besser zu verstehen und gezielte Maßnahmen abzuleiten. Power BI User können festlegen, anhand welcher Felder die Gruppierung erfolgt und wie viele Cluster durch das Power BI AI Feature erstellt werden sollen.
Die Anomalieerkennung ergänzt Linien-Diagramme automatisch um den statistisch erwarteten Wertebereich. Datenpunkte außerhalb des Bereichs werden visuell als Anomalien hervorgehoben. Power BI User können das Erscheinungsbild der Anomalien (z.B. Form, Größe und Farbe) sowie die Darstellung des erwarteten Bereichs individuell ändern. Der Grenzwert für die Einstufung von Anomalien kann dabei nach Bedarf angepasst werden. Des Weiteren liefert Power BI mittels GenAI Erklärungen zu Anomalien in natürlicher Sprache, die im Bericht einsehbar sind.
AI-Features zur Einbindung unstrukturierter Daten
Neben der Analyse strukturierter Daten können mittels AI-gestützter Algorithmen auch unstrukturierte Daten wie Texte und Bilder im Rahmen des ETL-Prozesses angereichert werden, um eine systematische Analyse im Power BI-Bericht zu erleichtern.
AI-Textanalyse: Weiterführende Erkenntnisse mit Power BI
Textanalyse-AI-Features in Power BI ermöglichen es Unternehmen, Erkenntnisse aus textbasierten Daten wie E-Mails, Social-Media-Beiträgen oder Umfragen zu gewinnen. Dies hilft, strategische Fragen zu beantworten, wie:
- Welche Meinung haben Kunden gegenüber Produkten, Dienstleistungen oder einer Marke?
- Haben sich Kundenmeinungen nach einer Werbekampagne gegenüber dem beworbenen Produkt verbessert?
- Über welche Produkte oder Produkteigenschaften sprechen Kunden am meisten?
- Welche Sprachen sprechen Kunden und gibt es Trends in der Zielgruppen-Zusammensetzung?
Für die Nutzung von künstlicher Intelligenz für die Textanalyse in Power BI ist die Zuordnung einer kostenpflichtigen Premium-Kapazität vorausgesetzt. Power BI bietet drei zentrale AI Features, die über den Power Query Editor verfügbar sind und auf Azure AI Services basieren:
- Durch die Stimmungsanalyse werden Texte durch die AI anhand einer Punktzahl von 0 bis 1 in positive, negative oder neutrale Stimmungen klassifiziert. Im Bericht kann die Stimmungspunktzahl direkt oder über DAX-Measures in Visualisierungen integriert werden, wodurch Power BI User von verschiedenen Vorteilen profitieren: Die zugrunde liegende Stimmung eines Textes ist anhand der Punktzahl geradewegs interpretierbar, ohne dass Berichtsnutzende einzelne Textabschnitte lesen müssen. Darüber hinaus können Punktzahlen nach Dimensionen aggregiert werden. So ermöglicht etwa die Aggregation der Stimmungspunktzahlen nach Monat oder Jahr die Analyse von Trends und Entwicklungen. Letztlich können Stimmungspunktzahlen mittels DAX kategorisiert werden, um übergeordnete Muster auf einen Blick identifizierbar zu machen.
- Die Schlüsselbegriffserkennung ermöglicht die AI-basierte Extraktion zentraler Begriffe aus Text. Anhand einer Kundenrezension wie „Das Essen war köstlich, und es gab freundliches Personal“ werden durch das AI Feature beispielsweise die Schlüsselbegriffe „Essen“ und „freundliches Personal“. Dadurch können Unternehmen zentrale Themen und Meinungen ihrer Kunden in Power BI schnell und effizient erfassen.
- Die Sprachenerkennung in Power BI analysiert Text, um sowohl den Sprachnamen als auch den entsprechenden ISO-Code zurückzugeben. Das AI-Feature unterstützt über 100 Sprachen und hilft Unternehmen, die sprachlichen Präferenzen von Zielgruppen besser zu verstehen.
AI-basierte Bildanalyse: Aus Bildern Erkenntnisse gewinnen
Neben der Textanalyse ermöglicht Power BI auch die maschinelle Verarbeitung von Bildern. Das Image Tagging identifiziert Objekte in Bildern und kennzeichnet sie mit passenden Begriffen (Tags). Dieses Power BI AI Feature ist besonders nützlich, um große Bildmengen effizient zu analysieren und zu kategorisieren. Tags, die auf diese Weise generiert wurden, können etwa in Online-Katalogen von Einzelhändlern hinterlegt werden, um Kunden eine gezielte Schlagwortsuche nach Produkten zu ermöglichen.
Integration von Azure Machine Learning-Modellen in Power BI
Neben AI-basierten „Out-of-the-box“-Lösungen bietet Power BI auch die Möglichkeit, eigens entwickelte Machine Learning-Modelle zu integrieren. In Azure Machine Learning können Datenwissenschaftler:innen eigene AI-Modelle erstellen, trainieren und als Webdienst bereitstellen. Diese können anschließend im Power Query Editor als Funktionen aufgerufen werden. Voraussetzung für den Zugriff auf ein Modell ist dabei mindestens eine Leseberechtigung auf das Azure-Abonnement und den Machine Learning-Arbeitsbereich des Power BI Users. Zudem ist eine Power BI Premium-Kapazität erforderlich. Die Funktionalität wird in Power BI Desktop, Power BI-Dataflows und im Power BI Service unterstützt und ermöglicht es, AI Features für spezifische Anwendungen in Power BI einzubinden – wie beispielsweise spezifische Forecasting-Modelle.
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Erfolgsfaktoren für die Nutzung von Power BI AI Features
Die Integration von künstlicher Intelligenz in Power BI bietet Unternehmen die Möglichkeit, umfassende Erkenntnisse zu gewinnen und datengestützte Entscheidungen zu optimieren. Gleichzeitig gilt es, verschiedene Herausforderungen zu adressieren, um den vollen Nutzen der AI-gestützten Analyse zu realisieren.
- Kosten-Nutzen-Analyse: Die Einführung kostenpflichtiger AI Features erfordert eine sorgfältige Evaluierung des Mehrwerts im Hinblick auf geschäftlich relevante Fragestellungen. Unternehmen sollten abwägen, ob die potenziellen Vorteile, wie verbesserte Analysefähigkeiten und Effizienzgewinne, die Investitionen in eine Power BI Premium-Kapazität rechtfertigen.
- Datenbasis und -integration: Eine passende Datenbasis ist essenziell, um AI-gestützte Erkenntnisse zu generieren. Input-Daten sollten möglichst vollständig und konsistent sein sowie das angestrebte Analyse-Ziel bedienen können. Im Idealfall sollte das Unternehmen sicherstellen, dass die Datenquellen nahtlos in Power BI integriert werden können.
- Qualifikation der Mitarbeitenden: Ein Verständnis für statistische Konzepte und Datenanalysen befähigt Mitarbeitende, Analyse-Ergebnisse kritisch zu hinterfragen, um potenzielle Verzerrungen oder Fehlinterpretationen zu erkennen. Die Fähigkeit, Ergebnisse nachvollziehbar zu erklären, ist zudem entscheidend, um Vertrauen und Akzeptanz bei Beteiligten zu fördern.
- Unternehmenskultur: Es ist wichtig, dass Mitarbeitende die Chancen durch Power BI AI Features erkennen und bereit sind, innovative Arbeitsweisen zu übernehmen. Die Förderung einer offenen und lernbereiten Unternehmenskultur kann den Wandel unterstützen und die Nutzung von künstlicher Intelligenz in Power BI nachhaltig verankern.
- Datenschutz und Compliance: Der Schutz sensibler Daten und die Einhaltung von gesetzlichen Vorgaben sind zentrale Aspekte, die in sämtlichen Phasen der AI-Nutzung berücksichtigt werden sollten. Unternehmen sind gefordert, robuste Datenschutzstrategien zu entwickeln, um rechtliche Risiken zu minimieren und das Vertrauen der Stakeholder zu sichern.
Fazit: Power BI AI Features gezielt nutzen
Power BI bietet bereits zahlreiche integrierte AI Features, um Usern noch tiefergreifende Analysen und Erkenntnisse zu ermöglichen als auch die Möglichkeit, eigene AI Modelle zu integrieren. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Einsatz von künstlicher Intelligenz für die Analyse in Power BI ein vielversprechender Schritt ist, der jedoch strategische Planung, gezielte Schulungen und ein Bewusstsein für kulturelle Veränderungen erfordert. Nur so kann das volle Potenzial dieser Technologien ausgeschöpft und langfristiger Erfolg sichergestellt werden. Gerne unterstützen wir Sie dabei, das volle Potenzial Ihrer Datenanalyse mit Power BI auszuschöpfen. Sprechen Sie uns gerne an.
Generative KI für Unternehmen: Potenziale, Möglichkeiten und Risiken
In der heutigen, von digitalen Technologien geprägten Welt, gewinnt künstliche Intelligenz (KI) immer mehr an Bedeutung. Eine besonders transformative Form ist die generative KI (auch als GenAI bekannt). Generative KI bezeichnet KI-Systeme, die auf Basis eines Benutzerprompts Inhalte wie Texte, Bilder, Videos, Audiodateien oder Softwarecodes erzeugen können. Ein Benutzerprompt ist dabei eine Anweisung oder Anfrage, die Nutzer:innen an das KI-System richten, um eine spezifische Ausgabe zu erhalten. Die Fähigkeit generativer KI, kreativ zu agieren und neue Inhalte zu generieren, eröffnet Unternehmen und Einzelpersonen völlig neue Möglichkeiten.
Die Nutzung von generativer KI steigt stetig
Generative KI hält rasant Einzug in die Arbeitswelt und in unseren Alltag. Eine aktuelle Studie von Bick, Blandin und Deming aus August 2024 zeigt, dass bereits 28,1 Prozent von rund 4.700 befragten US-Amerikaner:innen generative KI am Arbeitsplatz einsetzen, wobei 10,9 Prozent dies sogar täglich tun. Im privaten Bereich ist die Nutzung noch verbreiteter: 39,4 Prozent der Befragten gaben an, generative KI bereits für alltägliche Aufgaben zu verwenden.
Die Beliebtheit generativer KI ist maßgeblich auf Chatbots und zugrundliegenden großen Sprachmodellen (Large Language Models, kurz LLMs) wie GPT-4 von OpenAI oder PaLM 2 von Google zurückzuführen. Diese Form der generativen KI basiert auf computerlinguistischen Ansätzen, bei denen Deep-Learning-Algorithmen auf umfangreiche Textdaten trainiert werden und dadurch statistische Verbindungen zwischen Wörtern und Sätzen erlernen.
Im Ergebnis können LLMs Texte nahezu wie ein Mensch interpretieren und erstellen. Ihre Fähigkeit, aus dem Kontext zu schließen und kohärente, relevante Antworten zu liefern, eröffnet eine Vielzahl an Anwendungsmöglichkeiten im Alltag – von der Ideengenerierung über präzise Zusammenfassungen bis hin zur Unterstützung bei schriftlicher Kommunikation. Zunehmend wird generative KI in sämtliche Produkte und Devices integriert, um neue Funktionalitäten zu bieten –beispielsweise in Smartphones für generative Fotobearbeitung oder schnelle Live-Übersetzungen. Doch das Potenzial generativer KI reicht mittlerweile weit über alltägliche Anwendungen hinaus. Sie meistert auch künstlerische Schaffensprozesse, indem sie kreative Ausdrucksformen generieren, sei es in Form von Musik oder durch die Erstellung von Bildern mit Text-zu-Bild-Generatoren wie DALL-E 2.
Von Chatbots bis hin zur intelligenten Suchfunktion – generative KI für Unternehmen
Auch in der Arbeitswelt rückt generative KI zunehmend in den Fokus von Entscheiderinnen und Entscheidern. GenAI bietet Unternehmen zahlreiche Möglichkeiten, die Effizienz, Entscheidungsfindung und Innovationskraft zu steigern und Wettbewerbsvorteile zu generieren.
Ein Wachstumsfeld von generativer KI sind KI-basierte Chatbots für den Kundendienst. Unternehmen stehen im heutigen Wettbewerbsumfeld zunehmend vor der Herausforderung, eine Vielzahl an Kundenanfragen effizient zu bearbeiten. Die steigenden Erwartungen an eine 24/7-Erreichbarkeit und sofortige Antworten verstärken den Druck – insbesondere im Reise- und Dienstleistungssektor, wo eine schnelle Bearbeitung von Beschwerden entscheidend ist. Die Implementierung von Kundenservice-Chatbots, die auf generativer KI basieren, verfolgt dabei mehrere Ziele: Sie sollen Kunden durch den Kaufprozess leiten, maßgeschneiderte Produktempfehlungen geben und Aufgaben wie Umbuchungen oder Datenänderungen automatisiert übernehmen. KI-Chatbots sind mittlerweile zudem in der Lage, Emotionen innerhalb eines Dialogs zu erkennen, um geeignete Anreden für einen Gesprächspartner zu finden. Die Vorteile sind erheblich: Unternehmen können rund um die Uhr einen personalisierten, interaktiven und qualitativ hochwertigen Kundenservice anbieten, der es ihnen erlaubt, eine Vielzahl von Anfragen gleichzeitig zu bearbeiten. Dies führt zu einem optimierten Kundenerlebnis, höheren Konversionsraten, größerer Kundenzufriedenheit und einer stärkeren Kundenbindung.
Ein Beispiel aus der Baubranche zeigt, wie generative KI Geschäftsprozesse und Workflows optimieren kann. Baudienstleister haben bei der Rechnungserstellung oft Schwierigkeiten, relevante Einträge in umfangreichen Servicekatalogen zu finden. Werden Einträge nicht identifiziert, bleibt die Kategorisierung von Leistungspositionen aus, was zu manuellen Korrekturen und zeitlichen Verzögerungen führt. Die Lösung liegt in der Erstellung einer leistungsstarken Suchfunktion mittels generativer KI: Durch gezieltes Prompting ist es möglich, automatisch relevante Schlüsselwörter aus Servicebezeichnungen zu extrahieren und diese als Tags für die Suche bereitzustellen. So wird aus einem Begriff wie „Sanierungsarbeiten“ nicht nur das Schlüsselwort „Sanierung“ generiert, sondern auch verwandte Begriffe wie „Renovierung“ und „Instandsetzung“. Dienstleister können nun nicht nur das exakte Wort verwenden, sondern auch alternative Suchbegriffe, um benötigte Informationen schneller zu finden. Diese Lösung reduziert den Aufwand bei der Erstellung von Servicekatalogen, minimiert Fehler in der Datenpflege und verbessert die Datenqualität und -konsistenz. Mehr Informationen dazu gibt es in unserem Projektbericht „In Rekordzeit zur intelligenten Suchfunktion“.
Unternehmen müssen auch Verantwortung für mögliche Risiken übernehmen
Trotz der zahlreichen Vorteile, die generative KI Unternehmen bietet, sind auch erhebliche Herausforderungen zu bewältigen. Auffällig ist das Phänomen der „Halluzinationen“. Darunter werden Outputs der KI verstanden, die zwar plausibel erscheinen, jedoch ungenau oder falsch sind. So beriefen sich bereits Anwälte vor Gericht auf einen Schriftsatz mit fiktiven Beispielfällen und erfundenen Quellenangaben, die von einem KI-Tool erstellt wurden. Entwickler:innen können jedoch Verhaltensregeln implementieren, um das Modell auf vertrauenswürdige Datenquellen zu beschränken und kontinuierliche Bewertungen zur Reduzierung von Ungenauigkeiten durchzuführen.
Inkonsistente Outputs stellen ein weiteres Problem dar. Da generative KI-Modelle probabilistisch arbeiten, können identische Eingaben zu unterschiedlichen Ergebnissen führen. In Anwendungen wie Kundenservice-Chatbots, die einheitliche Antworten benötigen, ist das besonders ungünstig. Mit gezieltem Prompt Engineering können jedoch konsistentere Ergebnisse erzielt werden.
Auch „Bias“ oder algorithmische Voreingenommenheit ist eine bedeutende Herausforderung. Generative Modelle können gesellschaftliche Vorurteile aus den Trainingsdaten übernehmen und diese sogar verstärken, was zu stereotypischen oder beleidigenden Inhalten führen kann. Entwickler:innen sollten daher vielfältige Daten nutzen und Richtlinien zur Vermeidung von Bias festlegen, um die Fairness der Outputs zu gewährleisten.
In der zunehmenden Verwendung von generativer KI für die Kundenkommunikation stellt sich zudem die Frage nach der Verantwortlichkeit bei Fehlern der KI. Ein Fall aus Kanada zeigt dies deutlich: Ein Fluggast erhielt fehlerhafte Informationen über einen Ticket-Rabatt von einem KI-Chatbot der Fluglinie Air Canada. Das Gericht entschied, dass die Fluggesellschaft die Aussagen des Chatbots zu verantworten hat und dem Kunden entsprechende Entschädigungszahlungen leisten muss. Dies unterstreicht die Notwendigkeit klarer Verantwortlichkeiten und Transparenz im Umgang mit generativer KI.
Ein weiterer kritischer Aspekt ist der Datenschutz. Ob eine Datenverarbeitung mittels generativer KI in den Anwendungsbereich der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) fällt, richtet sich danach, inwieweit das jeweilige System personenbezogene Daten (z.B. Namen oder Informationen über das Leben einer Person) erfasst, verarbeitet oder erstellt. Liegt ein Personenbezug vor, sind verantwortliche Unternehmen unter anderem an Offenlegungspflichten und Vorkehrungsmaßnahmen zum Schutz der Daten (Artikel 25 DSGVO, z.B. Datenschutz durch Technikgestaltung) gebunden. Neben dem Recht auf Auskunft und Löschung ist zudem eine aktive Einwilligung der betroffenen Person erforderlich.
AI Act für einen verantwortungsvollen Einsatz von generativer KI
Um den Schutz der Grundrechte und den verantwortungsvollen Einsatz von KI-Systemen zu fördern, wurde nun der AI Act der EU als weltweit erstes KI-Gesetz beschlossen. Der AI Act unterscheidet zwischen verschiedenen Risikoklassen für KI-Systeme, die jeweils mit spezifischen rechtlichen Anforderungen verbunden sind. Systeme mit „inakzeptablem Risiko“, wie solche, die Social Scoring ermöglichen, sind EU-weit verboten. Für „hohe Risiken“, etwa KI-basierte medizinische Software oder Systeme zur Personaleinstellung, gelten strenge Anforderungen, einschließlich Risikominderungssystemen und menschlicher Aufsicht. „Begrenzte Risiken“, wie sie bei Chatbots auftreten, erfordern besondere Transparenzverpflichtungen. Nutzer:innen müssen eindeutig darüber informiert werden, dass sie mit einer Maschine interagieren. Bestimmte KI-generierte Inhalte sollten entsprechend gekennzeichnet werden. Bei „niedrigem Risiko“, wie bei Spamfiltern oder KI-gestützten Videospielen, bestehen keine besonderen Verpflichtungen, jedoch können Unternehmen freiwillig zusätzliche Verhaltenskodizes aufstellen. Anbietende und Nutzende von KI-Systemen sind gefordert, sich aktiv mit diesen Vorschriften auseinanderzusetzen, um Compliance sicherzustellen und die Risiken zu minimieren.
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Der Einsatz von generativer KI unter Abwägung aller Potenziale und Risiken
Die Integration generativer KI in Unternehmen eröffnet ein breites Spektrum an Möglichkeiten – von Effizienzsteigerungen über eine verbesserte Entscheidungsfindung bis hin zu der Entwicklung innovativer Produkte und Dienstleistungen. Mit ihrer Fähigkeit, komplexe Aufgaben zu automatisieren und maßgeschneiderte Inhalte in Echtzeit zu generieren, stellt generative KI einen signifikanten Fortschritt dar, der Unternehmen hilft, wettbewerbsfähig zu bleiben und sich in einem dynamischen Marktumfeld zu behaupten.
Dennoch sind den Vorteilen auch erhebliche Herausforderungen gegenüberzustellen. Risiken wie Halluzinationen, inkonsistente Outputs und Bias können die Zuverlässigkeit und Fairness der generativen Modelle beeinträchtigen. Zudem erfordert der Umgang mit personenbezogenen Daten im Einklang mit der DSGVO und den neuen Anforderungen des EU AI Acts ein hohes Maß an Sorgfalt und Compliance. Die verschiedenen Risikoklassen des AI Acts fordern von Anbietenden und Nutzenden, sich aktiv mit den rechtlichen Rahmenbedingungen auseinanderzusetzen und die entsprechenden Maßnahmen zu ergreifen.
Insgesamt ist die Verwendung generativer KI ein vielversprechender, aber auch komplexer Prozess. Unternehmen müssen Potenziale und Risiken sorgfältig abwägen, um eine verantwortungsvolle Implementierung sicherzustellen. Durch proaktive Risikominderung und kontinuierliche Anpassung an gesetzliche Vorgaben können Unternehmen nicht nur die Vorteile der Technologie nutzen, sondern auch ihre ethische Verantwortung wahrnehmen. So wird generative KI zu einem wertvollen Werkzeug, das die Zukunft der Geschäftswelt nachhaltig prägen kann. Sie möchten mit uns gerne über die Vor- und Nachteile für Ihre Einsatzmöglichkeiten generativer KI sprechen? Dann freuen wir uns auf den Austausch mit Ihnen!
Quellen und weiterführende Links:
Studie zur Nutzung von KI:Bick, A., Blandin, A., & Deming, D. J. (2024). The Rapid Adoption of Generative AI (No. w32966). National Bureau of Economic Research
Einsatz von KI in Unternehmen: https://www.gartner.com/en/newsroom/
Herausforderungen von KI: https://www.br.de/nachrichten/netzwelt/ und https://rsw.beck.de/aktuell/daily/meldung/
Der Einsatz von Azure OpenAI für das eigene Unternehmen
Unternehmen stecken bei der Nutzung moderner KI-Technologien in einem Dilemma. Leistungsstarke öffentliche Sprachmodelle wie ChatGPT bieten zwar ein hohes Potenzial für Prozessautomatisierung, Zusammenhangsanalysen und Effizienzsteigerung, ihr Einsatz im Unternehmen ist datenschutzrechtlich jedoch problematisch. Doch KI-Modelle selbst zu entwickeln, ist mit viel Zeit und enormen Kosten verbunden. Mit Azure OpenAI stellt Microsoft einen Dienst bereit, mit dem Unternehmen in einer sicheren, skalierbaren und leicht integrierbaren Weise von KI-Technologien profitieren können. Die Anwendungsmöglichkeiten reichen von einem eigenen UnternehmensGPT bis hin zu komplexem Function Calling.
Was ist Azure OpenAI?
Azure OpenAI ist ein Cloud-Dienst von Microsoft Azure, der es Unternehmen ermöglicht, die leistungsstarken KI-Modelle von OpenAI zu nutzen, weiterzuentwickeln, in die eigene Microsoft Azure Cloud zu integrieren und somit in produktive Unternehmensumgebungen und -anwendungen einzubinden. Azure OpenAI besteht dabei aus zwei Komponenten – den Azure OpenAI Services und dem Azure OpenAI Studio.
Azure OpenAI Services bezeichnen die Cloud-Dienste von Microsoft Azure, die Entwickler:innen den Zugang zu den leistungsfähigen KI-Modellen von OpenAI – der GPT-4-Familie – ermöglichen. Damit können KI-Modelle in Apps oder Prozesse integriert werden, ohne die hochkomplexen Modelle selbst zu hosten.
Mit dem Azure OpenAI Studio hingegen wird eine Entwicklungsumgebung bereitgestellt, in der die OpenAI-Modelle in einer intuitiven Umgebung an die spezifischen Anforderungen des Unternehmens angepasst werden können. Damit können Unternehmen das Potenzial von KI-Technologien ohne umfassendes technisches Setup erkunden, testen und direkt in eine produktive Umgebung überführen.
KI-Anwendungsmöglichkeiten für das eigene Unternehmen mit Azure OpenAI
Mit Azure OpenAI lassen sich eine Vielzahl an Anwendungsfällen und Use Cases für das eigene Unternehmen entwickeln: von einfachen Unternehmens-Chatbots über die automatisierte Dokumentenanalyse bis hin zu einer zentralen, unternehmensweiten Wissensdatenbank, die automatisiert Aufgaben oder Funktionen nach sprachlicher Aufforderung ausführen kann.
Die einfachste Form von Azure OpenAI: Eine GPT-Plattform für das eigene Unternehmen
Nicht nur Unternehmen, sondern auch die meisten Arbeitnehmenden haben GenAI-Technologien für sich entdeckt. Bereits im Jahr 2023 gaben laut Statista nur 36,3 Prozent der befragten Berufstätigen an, ChatGPT noch nicht in ihrem Unternehmen zu verwenden. Und es steht nicht einmal die KI-Texterstellung im Vordergrund – die meisten Mitarbeitenden nutzen ChatGPT laut dieser Umfrage vor allem für geschäftliche Recherchen (29,4%), das Brainstorming (21,9%), die Analyse von Daten (21,5%) sowie das Zusammenfassen von Informationen (21,4%). Das Problem dabei: Unternehmen können nicht nachvollziehen, welche Daten in das öffentliche Sprachmodell gelangen. Damit könnten zahlreiche Datenschutzaspekte verletzt werden, indem persönliche Daten von Unternehmen oder Kunden in die öffentliche KI eingegeben werden.
Eine datenschutzrechtlich bessere Alternative dazu schafft Microsoft Azure OpenAI. Mit dem Cloud-Dienst lässt sich relativ schnell ein einsatzfähiges, unternehmensweites GPT-Modell über eine Standard-Web-App implementieren, die von allen Mitarbeitenden genutzt werden kann. Da der Dienst über Azure läuft, profitieren Unternehmen von den umfassenden Sicherheits-, Datenschutz- und Compliance-Standards, die Microsoft zu bieten hat.
Erweiterung der unternehmensinternen GPT-Plattform zur allgemeinen Wissensdatenbank
Allgemeine Sprachmodelle wie ChatGPT sind nur so schlau wie die Daten, mit denen sie trainiert wurden. Das sind zwar eine Menge Daten, doch Informationen, die das eigene Unternehmen betreffen, gehören meist nicht dazu. Über das Azure OpenAI Studio sind Entwickler:innen in der Lage, weitere Dokumente wie Richtlinien, Unternehmensbeschreibungen, FAQs etc. anzubinden. Möglich macht dies die so genannte Retrieval-Augmented Generation, kurz RAG. RAG ist eine Technik, mit der Entwickler:innen die KI durch eine Anbindung an weitere Datenquellen mit noch mehr Informationen füttern können. Damit basiert die KI nicht mehr nur auf ihrem eigenen, bereits erlernten Wissen, sondern kann auch aktuelle Informationen aus Datenbanken oder dem Internet abrufen, um präzisere Antworten zu geben. Die KI ist damit in der Lage, schnell durch umfangreiche Dokumente zu navigieren und relevante Inhalte zu identifizieren. Besonders nützlich ist dieser Anwendungsfall für rechtliche oder technische Dokumente, die oft komplex und lang sind.
Mit Azure OpenAI lassen sich darüber hinaus auch komplexere und/oder systemisch aktualisierte Datenquellen anbinden. So kann die eigene GPT-Plattform hin zu einer umfangreichen Unternehmens-Wissensdatenbank entwickelt werden, die Anfragen der Mitarbeitenden zu allen relevanten Unternehmensinformationen zulässt und auf eine Vielzahl interner Dokumente und Ablagen zugreifen kann. Je nach den definierten Anforderungen könnten Mitarbeitende so eine Vielzahl an unternehmensspezifischen Fragestellungen und Anweisungen wie „Wie beantrage ich Urlaub?“, „Was sind die aktuellen IT-Richtlinien?“, „Fasse mir unser Leistungsangebot kurz zusammen“ u.v.m. innerhalb von Sekunden mit KI-Unterstützung selbst beantworten.
Function Calling – Unlimitierte KI-Unternehmens-Power mit Microsoft Azure OpenAI
Mit dem so genannten Function Calling können innerhalb von Azure OpenAI zusätzlich benutzerdefinierte Funktionen über das KI-Modell bereitgestellt werden. Dafür wird die KI-Anwendung mit verschiedenen Schnittstellen verknüpft, z.B. zu Informationssystemen wie Datenbanken, CRM-Systemen oder eigenen Unternehmensanwendungen. Je nach Anfrage der Mitarbeitenden entscheidet die KI, welche Schnittstelle aufgerufen wird, um die Anfrage bestmöglich zu beantworten. Nehmen wir dazu das einfache Beispiel der Arbeitsplatzbuchung.
Heutzutage arbeiten viele Unternehmen ohne feste Arbeitsplätze. Meist wird dafür ein eigenes Buchungssystem genutzt, damit sich Mitarbeitende einen Arbeitsplatz reservieren können. Je nach Buchungssystem ist dieser Prozess mit mehr oder weniger Aufwand verbunden. Mit Azure OpenAI lässt sich der Prozess auf wenige Sekunden optimieren. Mitarbeitende stellen dazu eine Anfrage an die GPT-Plattform: „Bitte reserviere mir einen Arbeitsplatz für die gesamte erste Arbeitswoche im Oktober im ersten Obergeschoss“. Das GPT-Modell erkennt automatisch die Schnittstelle zum angebundenen Buchungssystem und führt innerhalb von Sekunden die angefragte Buchung aus.
Function Calling bietet die Möglichkeit, viele komplexe oder zeitraubende Arbeitsschritte im Unternehmen zu automatisieren. Neben der Anbindung von Buchungssystemen können auch IT-Anfragen an den Support, Reisekostenabrechnungen, Urlaubsanfragen und viele weitere spezifische Unternehmensprozesse automatisiert werden.
Copilot Studio in der Praxis: In 45 Minuten vom Use Case zum produktiven AI AgentWebinar
Maßgeschneiderte KI-Use Cases für das eigene Unternehmen
Zusammengefasst bietet Azure OpenAI eine API-basierte Integration der aktuellsten KI-Modelle, die es Entwickler:innen ermöglicht, die KI-Technologien weiterzuentwickeln und in bestehende Anwendungen, Produkte oder Services des Unternehmens zu integrieren. Damit können beispielsweise bestehende Workflows erweitert oder neue Anwendungen entwickelt werden, ohne von Grund auf eigene KI-Modelle aufbauen zu müssen, die sehr kosten- und zeitintensiv sind.
Als langjähriger Microsoft-Partner zeigen wir gerne, wie Unternehmen Azure OpenAI für sich nutzen können und entwickeln maßgeschneiderte Lösungen für alle Herausforderungen.
