Künstliche Intelligenz ist in vielen Unternehmen angekommen. Die Herausforderung besteht nicht mehr nur darin, erste Anwendungsfälle zu identifizieren, sondern Lösungen zu entwickeln, die sich dauerhaft im Arbeitsalltag bewähren und echten Mehrwert schaffen. Im Gespräch erläutert Civan Erbay von SOTER.studio, worauf es bei der Entwicklung und Einführung von KI- und Automatisierungslösungen ankommt.

Viele Unternehmen erproben derzeit einzelne KI-Anwendungen. Unter welchen Voraussetzungen entsteht daraus eine dauerhafte strukturelle Entlastung für Prozesse und Mitarbeitende?

Vereinfacht gesagt bedeutet strukturelle Entlastung, dass ein Ablauf von Anfang bis Ende läuft, ohne dass jemand die Zwischenschritte anstoßen muss. Das lässt sich beispielsweise daran festmachen, dass Prozesse unabhängig von einzelnen Mitarbeitenden laufen, ihr Ausfall im Tagesgeschäft unmittelbar spürbar ist und am Ende ein fertiges Ergebnis ohne umfangreiche Vor- oder Nacharbeit steht.

Ein Beispiel: Viele Unternehmen zeichnen ihre Videocalls inzwischen auf, aber die Zusammenfassungen landen in einem Ordner, der selten Verwendung findet. Strukturell entlastend wird es, wenn aus diesen Aufzeichnungen automatisch Datensätze aktualisiert, Folgeaufgaben angelegt und besprochene Unterlagen an entsprechende Mitarbeiter versendet werden.

Sie entwickeln KI- und Automatisierungslösungen für unterschiedliche Einsatzbereiche. Was entscheidet darüber, ob eine Anwendung im Arbeitsalltag akzeptiert und dauerhaft genutzt wird?

KI-Automatisierungen sind sehr schlanke Anwendungen, die aus dem Arbeitsalltag der Belegschaft heraus entstehen und einer Art Pull-Prinzip folgen. Statt einer komplexen Software-Lösung, die typischerweise von oben verordnet wird, ermitteln die Mitarbeitenden selbst, was ihnen helfen würde. Niemand kennt die Abläufe und Edge Cases so gut wie die Person, die damit täglich konfrontiert ist. Angenommen wird sie, weil niemand ein Werkzeug ablehnt, welches er selbst mitgestaltet hat.

Wie identifizieren Sie geeignete Einsatzfelder, wenn ein Unternehmen KI nutzen möchte, aber noch keinen konkreten Anwendungsfall benennen kann?

Die richtigen Fragen bringen entsprechende Möglichkeitsräume zuverlässig ans Licht: Wo werden Daten von einem System ins andere kopiert? Welche Aufgabe würde man sofort abgeben, wenn man könnte? Was schiebt das Team jede Woche vor sich her?

Solche Muster existieren über Unternehmen hinweg. Manche Probleme sind so verbreitet, dass es dafür längst gute Werkzeuge gibt. In solchen Fällen besteht unsere Empfehlung darin, solche Lösungen einzuführen statt Neues zu bauen. Wenn hingegen etwas Eigenes gebraucht wird, gehen wir gemeinsam in eine Product-Discovery und entwickeln in kurzer Zeit einen klickbaren Prototyp, welcher Grundlage für den finalen Flow ist.

Was treibt Sie an, auch KI- und Digitalisierungsprojekte mit gesellschaftlichem Impact anzugehen?

Wer wirtschaftlich handelt, handelt immer auch in einem gesellschaftlichen Kontext und damit wächst eine Verantwortung, die über das eigene Geschäftsmodell hinausgeht. Bei Fragen des sozialen Zusammenhalts, des Klimawandels oder des Umgangs mit technologischem Wandel stehen Unternehmer unserer Überzeugung nach mit in der Pflicht. Wir glauben außerdem, dass Kooperation als Prinzip weiter trägt als Wettbewerb, der allzu oft als einzige vermeintliche Quelle von Innovation gilt. Es gibt inzwischen eine Vielzahl spannender Initiativen, die besagte Themen adressieren, etwa impact.cologne, Startups for Tomorrow oder im KI-Bereich Civic Coding. Wir würden uns wünschen, dass mehr Unternehmen sich ebenfalls zu Engagement jenseits des eigenen Geschäftsmodells bekennen.

Datenschutz, DSGVO-Konformität und der EU AI Act sind feste Bestandteile Ihrer Arbeit. Wie fließen diese Anforderungen von Beginn an in die Entwicklung ein?

Datenschutz sollte für jedes Unternehmen, welches Kundendaten verarbeitet oder KI in irgendeiner Form nutzt, eine zentrale Architekturentscheidung sein. Welche Daten fließen wohin, welches Modell, welches Hosting? In der Praxis bedeutet das zertifizierte Infrastruktur in Deutschland, keine Drittland-Übermittlung, DSGVO-Konformität und ISO-27001-Zertifizierung.

Im KI-Bereich gehören Open-Source-Modelle dazu, die auf deutscher oder zumindest europäischer Infrastruktur betrieben werden. Die außereuropäische Monopolisierung von KI-Infrastruktur ist eine Abhängigkeit, die man heute noch vermeiden kann. Ein europäisches Gegengewicht braucht Abnehmer und wer europäische Anbieter wählt, trägt dazu bei, dass dieses Gegengewicht entsteht.