Leitfäden

KI-Projekte scheitern selten am Modell. Sie scheitern an den Daten, an fehlender Akzeptanz oder an rechtlichen Schritten, die zu spät kommen. Diese Leitfäden decken die Schritte rund um jeden Anwendungsfall ab, in der Reihenfolge, in der ein Projekt sie meist braucht.

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    KI-Anwendungsfälle im Unternehmen finden und priorisieren

    Führen Sie einen kurzen Discovery-Prozess mit den Menschen durch, die die Arbeit tun, bewerten Sie Kandidaten nach Nutzen, Machbarkeit, Datenreife und Risiko und starten Sie mit zwei oder drei Quick Wins.

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    Kaufen, Cloud-Dienst oder selbst betreiben: den Umsetzungsweg wählen (TCO, Abhängigkeit, Datensensibilität)

    Entscheiden Sie je Anwendungsfall, ob Sie KI in Standardsoftware kaufen, aus einer Cloud-Modell-API zusammenbauen oder ein Open-Weight-Modell auf eigener Hardware betreiben – auf Basis von Datensensibilität, Gesamtbetriebskosten und Ausstiegsmöglichkeiten.

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    Datenreife-Check: Sind Ihre Daten bereit für KI?

    Eine strukturierte Prüfung von Datenbestand, Datenqualität, Zugriffsrechten und Aufbereitungsaufwand, bevor Sie sich auf einen KI-Anwendungsfall festlegen.

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    Den Betriebsrat einbinden: Mitbestimmung bei KI

    Wie Sie den Betriebsrat bei der Einführung von KI frühzeitig und korrekt einbinden, mit §87 Abs. 1 Nr. 6, §90, §80 Abs. 3 und §95 BetrVG, und wie Sie zu einer Rahmenbetriebsvereinbarung zu KI kommen.

  5. 5

    Datenschutz bei KI-Projekten: Rechtsgrundlage, DSFA, Auftragsverarbeitungsvertrag, Rolle der/des Datenschutzbeauftragten

    So bringen Sie einen KI-Anwendungsfall durch DSGVO/BDSG: personenbezogene Daten erfassen, Rechtsgrundlage wählen, über eine DSFA entscheiden, den AVV abschließen und die/den Datenschutzbeauftragte(n) früh einbinden.

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    KI-Kompetenz und Schulung der Beschäftigten (KI-Verordnung Art. 4 in der Fassung der Verordnung (EU) 2026/1744)

    Richten Sie ein angemessenes, dokumentiertes KI-Kompetenzprogramm ein, das Ihre Beschäftigten beim sicheren und guten Umgang mit KI unterstützt und das Sie einer Behörde, dem Betriebsrat oder einem Gericht vorlegen können.

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    KI-Richtlinie und zulässige Nutzung im Unternehmen (freigegebene Werkzeuge, Schatten-KI, vertrauliche Daten)

    Eine kurze, durchsetzbare Richtlinie zur KI-Nutzung verfassen, die freigegebene Werkzeuge benennt, Schatten-KI durch eine bessere Alternative verhindert und vertrauliche sowie personenbezogene Daten aus den falschen Systemen heraushält.

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    Veränderungsmanagement und Akzeptanz: Kommunikation mit Beschäftigten, KI-Champions, Pilotgruppen, Umgang mit Ängsten

    Beziehen Sie Beschäftigte, Teamleitungen und den Betriebsrat früh in ein KI-Projekt ein, damit das System tatsächlich genutzt wird: mit klarer Kommunikation, einem Netzwerk aus KI-Champions, einer repräsentativen Pilotgruppe und einem ehrlichen Umgang mit Ängsten.

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    Einen KI-Pilot durchführen: vom Proof of Concept in den Betrieb (Umfang, Kennzahlen, Go/No-Go)

    Planen Sie einen zeitlich begrenzten KI-Pilot mit engem Umfang, gemessener Ausgangslage, vereinbarten Kennzahlen und einer schriftlichen Go/No-Go-Entscheidung, damit aus einer funktionierenden Demo entweder ein produktives System wird oder das Vorhaben kostengünstig beendet wird.

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    KI-Anbieter auswählen: EU-Hosting, AVV, Sicherheitsfragebogen, Ausstiegsstrategie, Vertragspunkte

    KI-Anbieter in die engere Wahl nehmen, prüfen und vertraglich binden, sodass Datenstandort, Auftragsverarbeitungsvertrag (AVV), Sicherheitsnachweise, Ausstiegsrechte und Haftung vor der Unterschrift geklärt sind und nicht erst nach dem ersten Vorfall.

  11. 11

    KI im Betrieb: Qualität, Kosten, Modell-Updates und Störfallbehandlung überwachen

    Wie Sie ein KI-System nach dem Go-live betreiben: wer es verantwortet, was Sie messen, wie Sie Token-Kosten begrenzen, wie Sie Modell-Updates überstehen und wie Sie KI-Vorfälle behandeln.

  12. 12

    Förderung für KI-Projekte in Deutschland und der EU (Bund, Länder und EU-Programme, Mittelstand-Digital)

    Welche öffentliche Förderung ein KMU Ende 2026 für KI-Projekte tatsächlich nutzen kann, was jedes Programm bezahlt und wie Sie kostenlose Beratung, geförderte Beratung, Kredite und Zuschüsse so aneinanderreihen, dass Sie Ihren Förderanspruch nicht verlieren.

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    Sicherheit für KI-Systeme: Prompt Injection, Datenabfluss, Zugriffsrechte, BSI-Empfehlungen

    Chatbots, RAG-Assistenten und KI-Agenten nach den BSI/ANSSI-Prinzipien absichern: Zugriffsrechte vor dem Rollout bereinigen, jede Eingabe als nicht vertrauenswürdig behandeln, Agenten nur die geringstmöglichen Rechte geben und bei kritischen Aktionen einen Menschen beteiligen.

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    KI-Verordnung für Betreiber: Was KMU tatsächlich tun müssen (Risikoklassen, Transparenz, Pflichten für Hochrisiko-KI, Termine nach dem Digital Omnibus)

    Ordnen Sie Ihre KI-Systeme den Risikoklassen der KI-Verordnung zu, erfüllen Sie die bereits geltenden Transparenz- und Kompetenzpflichten und bereiten Sie sich auf die Betreiberpflichten für Hochrisiko-KI vor, die am 2. Dezember 2027 beginnen.

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    Warum KI-Projekte scheitern und wie Sie es vermeiden (Studien zum Scheitern, typische Ursachen, Kosten und Lock-in)

    Lesen Sie die bekannten Zahlen zum Scheitern von KI-Projekten so, wie sie tatsächlich gemessen wurden, lernen Sie die neun typischen Scheiterungsgründe dieses Katalogs kennen und wenden Sie Gegenmaßnahmen, Kostenprüfung und Ausstiegsplanung an, bevor ein Projekt ins Stocken gerät.