KI im Arbeitsalltag kann beim Schreiben, Zusammenfassen oder Analysieren unterstützen. Damit daraus ein verlässlicher Produktivitätsgewinn wird, braucht es klare Regeln: Welche Tools sind erlaubt? Welche Informationen dürfen eingegeben werden? Und wer prüft die Ergebnisse, bevor sie weiterverwendet werden?
Ohne gemeinsame Orientierung entscheiden Mitarbeitende diese Fragen oft selbst – mit unterschiedlichen Maßstäben und wechselnden Risiken. Ein pragmatischer Rahmen hilft, sinnvolle Anwendungen zu ermöglichen und zugleich Datenschutz, Vertraulichkeit und Qualität im Blick zu behalten.
Warum klare Regeln für KI im Arbeitsalltag wichtig sind
Viele KI-Anwendungen lassen sich einfach ausprobieren. Genau darin liegt eine Herausforderung für Unternehmen: Mitarbeitende können berufliche Aufgaben schnell mit einem nicht freigegebenen Tool bearbeiten, ohne dass geklärt ist, wie es mit Eingaben, gespeicherten Daten oder Zugriffsrechten umgeht.
Die Datenschutzkonferenz empfiehlt Unternehmen und Behörden, KI-Anwendungen bei Auswahl und Einführung systematisch aus Datenschutzsicht zu betrachten. Auch das Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik rät dazu, sorgfältig zu prüfen, welche Informationen mit einer KI-Anwendung geteilt werden und welche Berechtigungen ein Tool erhält. Mehr dazu hier.
Eine klare Regelung muss den Einsatz nicht ausbremsen. Sie schafft einen gemeinsamen Rahmen, in dem Teams geeignete Anwendungsfälle ausprobieren können. So fangen sie nicht bei jeder Aufgabe wieder bei null an.
KI-Kompetenz: Eine Richtlinie allein genügt nicht
Eine KI-Richtlinie entfaltet nur dann Wirkung, wenn Mitarbeitende sie verstehen und im Arbeitsalltag anwenden können. Sie müssen erkennen können, wann ein KI-Tool sinnvoll eingesetzt werden darf, welche Informationen kritisch sind und wann Ergebnisse fachlich überprüft werden müssen.
Der EU AI Act sieht vor, dass Anbieter und Betreiber Maßnahmen ergreifen, welche die Entwicklung von KI-Kompetenz bei Mitarbeitenden und weiteren Personen fördern, die in ihrem Auftrag KI-Systeme nutzen oder betreiben. Entscheidend ist kein einheitliches Zertifikat oder starres Schulungsprogramm. Die Maßnahmen sollten zum jeweiligen Tool, Einsatzbereich, Risiko und Wissensstand der betroffenen Personen passen.
In der Praxis bedeutet das: Wer KI für Kundenkommunikation, Personalthemen, Vertragsunterlagen, Analysen oder Entscheidungen nutzt, benötigt mehr Orientierung und Kontrolle als jemand, der mit einem freigegebenen Tool ausschließlich Ideen für interne Texte sammelt.
So wird KI nicht nur erlaubt, sondern kontrolliert und produktiv nutzbar gemacht.
Welche Risiken bei der KI-Nutzung entstehen
Ergebnisse können überzeugend und trotzdem falsch sein
Generative KI erzeugt Antworten, die plausibel klingen können. Das bedeutet nicht, dass sie vollständig oder sachlich korrekt sind. Fehlerhafte Zahlen, fehlende Einschränkungen oder erfundene Quellen können unbemerkt in Berichte, Präsentationen oder Kundenkommunikation gelangen.
Deshalb sollten KI-Ergebnisse als Entwürfe behandelt werden. Wer sie fachlich verantwortet, muss Aussagen, Zahlen und Quellen prüfen, bevor Inhalte weitergegeben oder für Entscheidungen genutzt werden.
Vertrauliche Informationen können in falsche Hände geraten
Je nach Tool und Konfiguration können Eingaben verarbeitet, gespeichert oder für weitere Zwecke genutzt werden. Mitarbeitende sollten deshalb keine vertraulichen oder personenbezogenen Inhalte in ein ungeprüftes System eingeben. Das BSI empfiehlt, sensible Informationen möglichst nicht mit KI-Anwendungen zu teilen und die Herkunft sowie Berechtigungen der Anwendungen kritisch zu prüfen.
Unklare Regeln fördern Schatten-KI
Wenn freigegebene Anwendungen und Einsatzbereiche nicht bekannt sind, suchen Mitarbeitende oft eigene Lösungen. Dadurch entsteht sogenannte Schatten-KI: KI-Tools werden beruflich genutzt, ohne dass das Unternehmen den Einsatz ausreichend kennt oder steuern kann.
Ein Verbot allein löst das Problem nicht unbedingt. Hilfreicher sind verständliche Vorgaben, eine Liste zugelassener Tools und ein einfacher Weg, neue Anwendungsfälle prüfen zu lassen.
Welche Daten in KI-Tools gehören – und welche nicht
Vor der Eingabe lohnt sich eine kurze Prüfung: Ist die Information öffentlich, intern, vertraulich oder personenbezogen? Je sensibler der Inhalt, desto genauer muss geklärt sein, ob das verwendete System dafür freigegeben ist.
In nicht geprüfte Tools gehören insbesondere keine:
- personenbezogenen Daten von Beschäftigten, Kunden oder Geschäftspartnern
- Geschäftsgeheimnisse, Vertragsinhalte oder interne Kalkulationen
- Zugangsdaten, Sicherheitsinformationen oder nicht veröffentlichte Projektdaten
- Dokumente, deren Nutzung durch Vertraulichkeitsvereinbarungen eingeschränkt ist
Wenn ein Anwendungsfall sinnvoll ist, lässt sich oft mit anonymisierten oder abstrahierten Informationen arbeiten. Das bloße Entfernen von Namen reicht jedoch nicht immer aus. Auch Projektbezeichnungen, Rollen, Zeitangaben, Standorte oder besondere Fallkonstellationen können Rückschlüsse auf Personen, Kunden oder Geschäftspartner ermöglichen. Statt einen realen Kundenfall mit Namen und Details einzugeben, kann ein Team beispielsweise eine verallgemeinerte Fragestellung formulieren. Das ersetzt allerdings nicht die Prüfung, ob das jeweilige Tool für den geplanten Zweck freigegeben ist.
So prüfst Du KI-Ergebnisse auf Qualität
Eine Qualitätskontrolle sollte zum möglichen Schaden passen. Ein Textentwurf für ein internes Brainstorming braucht eine andere Prüfung als eine rechtliche Einschätzung, eine Finanzprognose oder eine Aussage an einen Kunden.
Bewährt hat sich ein kurzer Prüfablauf:
- Auftrag abgleichen: Beantwortet das Ergebnis tatsächlich die gestellte Frage?
- Fakten prüfen: Stimmen Zahlen, Namen, Zitate und Quellen?
- Lücken erkennen: Fehlen Einschränkungen, Gegenargumente oder wichtige Kontextinformationen?
- Fachlich bewerten: Ist die Aussage für den konkreten Prozess und die betroffene Zielgruppe passend?
- Verantwortung klären: Wer gibt das Ergebnis frei und steht für die Verwendung ein?
Das BSI empfiehlt, KI-Ausgaben einem Faktencheck zu unterziehen und sie bei Bedarf zu korrigieren oder zu ergänzen. Bei wichtigen Ergebnissen kann zusätzlich ein Vier-Augen-Prinzip sinnvoll sein.
Diese Regeln geben Mitarbeitenden Orientierung
Eine praxistaugliche KI-Leitlinie muss nicht umfangreich sein. Sie sollte vor allem die Fragen beantworten, die im Arbeitsalltag tatsächlich auftauchen:
- Welche Tools sind freigegeben? Mitarbeitende sollten die zugelassenen Anwendungen leicht finden können.
- Welche Daten dürfen eingegeben werden? Die Vorgabe sollte an die bestehende Datenklassifizierung anknüpfen.
- Für welche Aufgaben ist KI erlaubt? Beispiele aus den Arbeitsbereichen machen den Rahmen greifbar.
- Wer prüft und genehmigt Ergebnisse? Zuständigkeiten verhindern, dass Verantwortung zwischen Mensch und Tool verschwimmt.
- Wie werden neue Anwendungsfälle angefragt? Ein unkomplizierter Freigabeweg reduziert spontane Einzellösungen.
Die Datenschutzkonferenz stellt ihre Orientierungshilfe zu KI und Datenschutz als praktische Unterstützung für Organisationen bei Auswahl und Implementierung von KI-Anwendungen bereit. Das kann Unternehmen als Ausgangspunkt für die eigene Prüfung dienen – ersetzt aber keine Bewertung des konkreten Tools und Einsatzes. (https://datenschutzkonferenz-online.de/media/pm/2024_05_06_DSK_PM_OH_KI_und_Datenschutz.pdf)
Sechs Handlungsempfehlungen für den Arbeitsalltag
- Prüfe KI-Ergebnisse vor der Weiterverwendung. Übernimm keine Aussagen ungeprüft in Kundenunterlagen, Analysen oder Entscheidungen.
- Nutze nur freigegebene Anwendungen. Wenn ein Tool fehlt, kläre den Anwendungsfall über den vorgesehenen Freigabeweg.
- Gib keine sensiblen Daten in ungeprüfte Tools ein. Entferne oder verallgemeinere Informationen, wenn es für den Zweck ausreicht.
- Halte interne Vorgaben ein. Beachte Regelungen zu Datenschutz, Informationssicherheit und Vertraulichkeit.
- Mach den Einsatz transparent. Informiere Kolleginnen und Kollegen, wenn KI Inhalte wesentlich erstellt oder verändert hat und das für die weitere Arbeit relevant ist.
- Nutze zusätzliche Kontrollen bei wichtigen Ergebnissen. Bei hohem Risiko oder großer Außenwirkung sollte eine zweite fachkundige Person prüfen.
Fazit: KI-Nutzung braucht klare Leitplanken
KI kann Teams bei wiederkehrenden Aufgaben entlasten und Prozesse beschleunigen. Produktiv und verlässlich wird ihr Einsatz jedoch erst, wenn Unternehmen geeignete Tools, klare Datenregeln, ausreichende KI-Kompetenz und eine angemessene Qualitätskontrolle miteinander verbinden.
Die zentrale Aufgabe besteht nicht darin, KI pauschal zu erlauben oder zu verbieten. Entscheidend ist, konkrete Anwendungsfälle nachvollziehbar zu bewerten, Verantwortlichkeiten festzulegen und Mitarbeitenden eine sichere, praktikable Orientierung für den Arbeitsalltag zu geben.
KI im Unternehmen sicher und produktiv einführen
Eine wirksame KI-Richtlinie besteht nicht nur aus Verboten. Sie verbindet geeignete Tools, klare Datenregeln, nachvollziehbare Zuständigkeiten und praxistaugliche Prüfprozesse.
advantegy unterstützt Unternehmen dabei, KI-Anwendungsfälle strukturiert zu bewerten, geeignete Tools auszuwählen und Regeln zu entwickeln, die zu den eigenen Prozessen, Schutzbedarfen und Teams passen.
