Was bedeutet die Einführung von KI in einem Unternehmen eigentlich?
KI-Nutzung ist dann im Arbeitsalltag verankert, wenn die zuständigen Personen bestimmte Aufgaben mit KI erledigen und eine Prüfung die Qualität sichert. Gekaufte Lizenzen, gezählte Anmeldungen oder eine versendete Einführungs-E-Mail reichen dafür nicht aus. Ein Team, in dem drei Personen KI täglich für freigegebene Aufgaben nutzen und die Ergebnisse sorgfältig prüfen, ist weiter als ein Team, in dem sich alle einmal angemeldet haben.
Es hilft, drei Fragen getrennt zu betrachten. Zugang: Hat jede Person ein freigegebenes Werkzeug und kennt sie die Regeln? Nutzung: Greifen die Beschäftigten bei geeigneten Aufgaben darauf zurück? Qualität: Hält das Arbeitsergebnis einer Prüfung stand? Bei den meisten Einführungen wird die erste Frage gelöst, die zweite grob gemessen und die dritte ignoriert.
Warum nutzen nach der Einführung so wenige Menschen KI?
Eine geringe Nutzung nach der Einführung ist häufig und hat alltägliche Ursachen: Die Mitarbeitenden erkennen nicht, bei welchen ihrer Aufgaben KI hilft, die Regeln erscheinen unklar, sodass sie das Tool sicherheitshalber meiden, ein frühes schlechtes Ergebnis hat sie überzeugt, dass sich der Aufwand nicht lohnt, oder sie hatten schlicht noch keine Zeit zum Üben. In der Untersuchung der britischen Regierung zur KI-Einführung berichteten Unternehmen, die KI bereits nutzten, dass im Durchschnitt 30% ihrer Mitarbeitenden sie verwendeten. 77% gaben an, dass weniger als die Hälfte ihrer Mitarbeitenden KI nutzte. Dieselbe Befragung ergab, dass die häufigsten Gründe für einen vollständigen Verzicht auf KI ein fehlender erkennbarer Bedarf sowie begrenzte KI-Kenntnisse und Fachkompetenz waren. Diese Zahlen beruhen auf Selbstauskünften von 3,500 britischen Unternehmen, die Anfang 2025 befragt wurden.
Beachten Sie: Keine dieser Ursachen lässt sich durch den Kauf eines besseren Tools beheben. Wenn kein konkreter Bedarf erkannt wurde, liegt das Problem bei der Auswahl der Aufgaben. Unklare Regeln sind ein Richtlinienproblem. Eine schlechte erste Erfahrung ist ein Problem der Schulung und der Erwartungen. Für jedes dieser Probleme gibt es eine gezielte Lösung.
| Was Sie sehen | Wahrscheinliche Ursache | Was Sie ausprobieren können |
|---|---|---|
| Einmal angemeldet und dann nicht mehr genutzt | Keine konkrete Aufgabe für den Einsatz | Legen Sie für jede Rolle zwei oder drei konkrete Aufgaben mit einer beispielhaften Eingabeaufforderung fest |
| Nutzung nur durch wenige besonders Interessierte | Andere sind unsicher, was erlaubt ist | Ein einseitiges Regelblatt mit Beispielen aus der eigenen Arbeit |
| 'Es erfindet einfach Dinge' | Erste Ergebnisse wurden ungeprüft oder ohne Kontext verwendet | Kontextvermittlung und eine kurze Prüfliste vermitteln |
| Intensive Nutzung, schlechte Qualität | Übermäßiges Vertrauen; die Prüfung wird vernachlässigt | Stichproben prüfen und die Mitarbeitenden bitten, ihre Änderungen zu erklären |
| Führungskräfte nutzen es nicht | Kein sichtbares Beispiel durch die Führungsebene | Führungskräfte stellen eine Aufgabe vor, für die sie KI nutzen, und erklären, wie sie das Ergebnis prüfen |
Wie sieht eine praxisnahe Strategie zur KI-Einführung aus?
Eine praktikable Strategie für ein kleines oder mittleres Unternehmen ist eine Abfolge, kein Dokument: Aufgaben auswählen, Regeln festlegen, an diesen Aufgaben schulen, echte Arbeitsergebnisse prüfen und ausbauen, was sich bewährt. Die folgenden Punkte sind ein redaktionell erarbeiteter Plan für ein Team von 10 bis 200 Personen, kein veröffentlichter Standard.
Wählen Sie zuerst rollenspezifische Aufgaben
Bitten Sie jede Teamleitung, zwei oder drei wiederkehrende Aufgaben zu nennen, bei denen KI einen ersten Entwurf erstellen und jemand diesen prüfen kann. Das sind die Ziele für die Einführung – nicht „KI häufiger nutzen“.
Veröffentlichen Sie eine Seite mit Regeln
Freigegebenes Werkzeug und freigegebener Tarif, erlaubte und unerlaubte Eingaben, wer was prüft und an wen Sie sich bei Fragen wenden. Kurz genug, um es sich zu merken.
Üben Sie die von Ihnen ausgewählten Aufgaben
Kurze Übungseinheiten zu genau diesen Aufgaben bringen mehr als ein allgemeiner Kurs. Verwenden Sie auch einen Entwurf mit absichtlich eingebauten Fehlern, um die Prüfung zu üben.
Sorgen Sie dafür, dass Führungskräfte die Tools sichtbar nutzen
Eine Führungskraft, die zeigt, wie sie KI bei einer echten Aufgabe eingesetzt und was sie korrigiert hat, bewirkt mehr als jede Ankündigung.
Arbeit prüfen, nicht Anmeldungen
Sehen Sie sich nach vier Wochen gemeinsam mit der prüfenden Person einige Ergebnisse je Aufgabe an. Fragen Sie, was die Mitarbeitenden nicht mehr nutzen und warum.
Ausweiten, was sich bewährt hat
Nehmen Sie weitere Aufgaben oder Personen nur dort hinzu, wo die Routine funktioniert. Streichen Sie Aufgaben, bei denen die prüfende Person alles neu schreibt.
Wie berücksichtigen Sie die Mitarbeitenden bei KI-bedingten Veränderungsprozessen?
Sprechen Sie frühzeitig und klar über Arbeitsplätze und beziehen Sie diejenigen, die die Arbeit erledigen, in die Auswahl der Aufgaben ein. Die Sorgen der Beschäftigten sind real: In einer Acas-Umfrage unter 1,023 Beschäftigten in Großbritannien im Frühjahr 2025 nannten 26% den Verlust von Arbeitsplätzen als ihre größte Sorge bei KI am Arbeitsplatz, und 17% nannten Fehler durch KI. Acas empfiehlt Arbeitgebern, Beschäftigte und ihre Vertretungen vor der Einführung von KI zu konsultieren und zu erklären, wie KI Tätigkeiten verbessern kann und weshalb menschliche Mitwirkung weiterhin erforderlich bleibt.
Sagen Sie, was sich ändert und was nicht. Wenn im Zuge der Einführung keine Stellen abgebaut werden, sagen Sie das. Wenn sich bestimmte Aufgaben ändern, erläutern Sie, welche und wie. Geben Sie den Mitarbeitern anschließend Gelegenheit, praktische Bedenken zu äußern, etwa zur Vertraulichkeit von Kundendaten oder zur Genauigkeit, und leiten Sie aus berechtigten Einwänden Regeln ab. Menschen nehmen Tools, die sie mitgestaltet haben, deutlich eher an als solche, die ihnen lediglich angekündigt werden.
Möchten Sie sehen, wie das mit einer bestimmten Rolle zusammenhängt?
Geplante Testphase für Teams entdecken ↗Wie lässt sich eine ins Stocken geratene Einführung wieder voranbringen?
Pellow Analytics, ein fiktives Softwareunternehmen mit 60 Beschäftigten, hat für alle Beschäftigten Nutzerlizenzen im Geschäftstarif eines KI-Assistenten gekauft. Sechs Wochen später zeigt die Administrationskonsole, dass sich die meisten in der Einführungswoche angemeldet haben, aber nur eine Handvoll das Tool wöchentlich nutzt, vor allem in der Entwicklung und im Marketing. Der erste Impuls der operativen Geschäftsführerin ist eine Erinnerungs-E-Mail. Stattdessen fragt sie drei Teamleitungen nach den Gründen.
Die Antworten sind konkret. Die Kundenbetreuung wusste nicht, ob sie Kunden-E-Mails einfügen durfte. Im Regelblatt stand ohne Beispiele: 'keine vertraulichen Daten'. Das Finanzteam probierte KI einmal für die Erklärung einer Abweichung aus, erhielt eine erfundene Ursache und gab auf. Der Vertrieb hielt sie für etwas 'für das Marketing'. Die Lösungen sind ebenso konkret. Die Kundenbetreuung erhält eine Regel: Fügen Sie den E-Mail-Text ein und ersetzen Sie den Kundennamen und das Unternehmen durch Platzhalter. Das Finanzteam erhält eine Aufgabe mit dem Prompt 'Beschreiben Sie die Veränderung der Zahlen; nennen Sie keine Ursache, sofern sie nicht in meinen bereitgestellten Notizen steht' und einem Prüfschritt: jede Zahl nachrechnen. Der Vertrieb erhält zwei klar benannte Aufgaben: Gesprächsnotizen bereinigen und daraus Entwürfe für Nachfassnachrichten erstellen.
Jede Teamleitung führt eine 30-minütige Übungseinheit zu den Aufgaben ihres Teams durch. Vier Wochen später sieht sich die operative Geschäftsleitung gemeinsam mit der Teamleitung fünf Ergebnisse pro Team an, nicht die Anmeldestatistik. Zwei Aufgaben funktionieren, eine braucht eine bessere Eingabe, und eine weitere – das Verfassen von E-Mails zu Preisen bei Vertragsverlängerungen – wird gestrichen, weil die prüfende Person jeden Entwurf neu schreiben musste. Das ist erfolgreiche Einführung: weniger, dafür bessere Routinen, die tatsächlich genutzt werden.
Welche Phasen gibt es bei der KI-Einführung?
Es gibt kein allgemein anerkanntes Stufenmodell. Beratungsunternehmen und Anbieter veröffentlichen unterschiedliche Modelle. Für ein kleines oder mittelständisches Unternehmen ist eine Arbeitsbeschreibung mit vier Stufen hilfreich: Erprobung (Einzelne experimentieren, oft mit privaten Konten), Freigabe (ein Tool, ein Geschäftstarif und schriftliche Regeln), Routine (konkret benannte Aufgaben mit Anweisungen und Prüfungen werden wöchentlich von den jeweils Verantwortlichen ausgeführt) und Verbesserung (das Unternehmen prüft Ergebnisse, stellt schwache Arbeitsabläufe ein und führt gezielt neue ein). Dies ist eine redaktionelle Beschreibung, kein veröffentlichtes Rahmenwerk.
Der wichtige Übergang ist der von der Freigabe zur Routine. Viele Unternehmen bleiben bei der Freigabe stehen: Sie haben die Lizenzen und die Richtlinie und fragen sich, warum sich wenig verändert hat. Routine erfordert die Auswahl geeigneter Aufgaben, Übung und Überprüfung. Diese Arbeit beschreibt diese Seite.
Auf welche Signale sollte eine Führungskraft achten?
Beobachten Sie die Arbeitsqualität und die wiederholte Nutzung bei konkret benannten Aufgaben, nicht die Gesamtzahl der Anmeldungen. Hilfreiche Anhaltspunkte sind: Wie viele freigegebene Aufgaben werden jede Woche wie vorgesehen erledigt? Wie viel muss die prüfende Person korrigieren? Werden Fehler erkannt, bevor sie das Team verlassen? Können die Mitarbeitenden erklären, was sie an einem Entwurf geändert haben? Anmeldungen sagen etwas über den Zugang aus, aber wenig darüber, ob die Arbeit besser wird.
Seien Sie vorsichtig mit selbst eingeschätzten Verbesserungen. Wer ein Werkzeug mag, überschätzt häufig die Zeitersparnis; wer es nicht mag, unterschätzt sie eher. Einige Vorher-nachher-Beispiele derselben Aufgabe, geprüft von derselben Person, sind aussagekräftigere Belege. Unsere Antwort auf die Frage, wie sich die Wirksamkeit einer KI-Schulung messen lässt, geht näher darauf ein.
Wann ist es das falsche Ziel, die Nutzung voranzutreiben?
Die Nutzung voranzutreiben ist das falsche Ziel, wenn die Aufgaben nicht für KI geeignet sind, niemand die Ergebnisse prüfen kann oder das eigentliche Problem des Teams die Arbeitsbelastung oder die Abläufe sind. Ein Ziel wie 'Alle nutzen täglich KI' belohnt die Nutzung um ihrer selbst willen und kann Beschäftigte dazu drängen, KI für Aufgaben einzusetzen, bei denen sie Risiken erhöht, ohne einen Mehrwert zu bieten. Es ist völlig in Ordnung, wenn KI in manchen Rollen nur selten genutzt wird.
Es ist auch das falsche Ziel, solange die Regeln nicht feststehen. Die Nutzung zu fördern, bevor die Beschäftigten wissen, was sie teilen dürfen, begünstigt genau die Datenfehler, wegen derer die Unternehmensleitung das Werkzeug wieder abschafft.
Welche Rolle spielt Tosheo.ai bei der Einführung von KI?
Tosheo.ai wird für den praktischen Teil der KI-Einführung konzipiert. Zum Start ist vorgesehen, dass eine Führungskraft die Rollen und die vom Team genutzten KI-Werkzeuge auswählt. Jede Person absolviert eine 5-minütige Einstufung und arbeitet anschließend 10 bis 15 Minuten lange Lektionen durch. Diese enden jeweils mit einer praktischen Aufgabe in einem echten KI-Werkzeug, die anhand eines einsehbaren Bewertungsrasters bewertet wird. Die geplante Führungsübersicht zeigt Kompetenzentwicklung und Abschlussstatus, niemals vollständige Chatprotokolle. Die Plattform soll außerdem inaktive Lernende erinnern und der Führungskraft eine wöchentliche Zusammenfassung senden.
Die Entwicklung hat noch nicht begonnen, daher gibt es noch keine Ergebnisse zur Einführung und Nutzung. Es ist nicht die richtige Lösung, wenn Ihre Regeln noch nicht feststehen oder Ihr Team keine für KI geeigneten Aufgaben hat. Klären Sie das zuerst anhand der oben genannten Schritte. Die geplanten Preise finden Sie auf der Preisseite.
Quellen und Geltungsbereich
Acas, 1 von 4 Beschäftigten befürchtet Arbeitsplatzverluste durch KI, 28 April 2025 ↗
Acas, Ein Drittel der Arbeitgeber glaubt, dass KI die Produktivität steigern wird, 15 May 2025 ↗