Löst Ihre KI bereits konkrete Probleme – oder chattet sie nur?
KI kann Texte schreiben und Fragen beantworten. Entscheidend ist, ob sie Ihrem Team eine konkrete Aufgabe erleichtert – mit passenden Quellen, klaren Zuständigkeiten und einem überprüfbaren Ergebnis.
Praxisleitfaden · 8 Minuten Lesezeit · Aktualisiert am 16.10.2026
Das nehmen Sie mit
- KI-Nutzung und messbaren Prozessnutzen getrennt betrachten.
- Interne Antworten an Quellen, Rechten und Aktualität prüfen.
- Bearbeitungszeit einschließlich Kontrolle und Nacharbeit vergleichen.
- Den nächsten Ausbau aus einem konkreten Engpass ableiten.
Eine Chatfunktion ist noch keine Unternehmenslösung
Allgemeine KI-Systeme sind leistungsfähige Werkzeuge. Sie formulieren E-Mails, fassen Inhalte zusammen, übersetzen Dokumente oder helfen bei ersten Ideen. Das sind sinnvolle Einsatzmöglichkeiten. Ob die KI einen betrieblichen Engpass beseitigt, zeigt sich jedoch erst an einer konkreten Aufgabe.
Was passiert, sobald eine Frage nur mit internem Unternehmenswissen beantwortet werden kann? Informationen über eigene Maschinen, Kunden, Projekte oder gültige Anweisungen stehen einem Sprachmodell nicht automatisch zur Verfügung. Sie müssen über passende Quellen bereitgestellt werden. Je nach Aufgabe genügt ein geprüftes Dokument; in anderen Fällen braucht es verwaltete Datenzugänge oder eine integrierte Wissenslösung.
Die entscheidende Frage
Welche konkrete Aufgabe erledigt Ihr Team mit KI heute besser, schneller oder zuverlässiger – einschließlich Prüfung und Nacharbeit?
Kann Ihre KI interne Fragen beantworten?
Unternehmenswissen verteilt sich auf Fileserver, SharePoint, ERP, CRM, Dokumentensysteme, E-Mails und Tickets. Ein Teil liegt nur in der Erfahrung einzelner Personen. Die Aufgabe besteht darin, die relevanten Informationen kontrolliert erreichbar und nachvollziehbar nutzbar zu machen.
- Wo liegt die aktuell freigegebene Betriebsanweisung?
- Wie wurde eine vergleichbare Störung gelöst?
- Welche Entscheidung wurde im Projektmeeting getroffen?
- Welche Prüfschritte gelten für diese Reklamation?
- Welche Unterlagen benötigt ein neues Teammitglied?
Eine brauchbare Antwort macht erkennbar, worauf sie sich stützt. Fehlt ein ausreichender Beleg, braucht es eine konkrete Rückfrage oder einen Hinweis auf die Lücke. Prüfen Sie außerdem, ob die Antwort für die betroffene Anlage, Produktvariante oder Abteilung gilt. Ein ähnlicher Fall ist nicht automatisch der richtige Fall.
Fünf Fragen, die Sie Ihrer aktuellen KI stellen sollten
1 · Eigene Daten
Kann die Lösung konkrete Fragen zu Ihren freigegebenen Dokumenten, Produkten und Abläufen beantworten?
2 · Quellen
Lässt sich jede tragende Aussage an einer passenden Fundstelle prüfen – nicht nur an einem genannten Dokumentnamen?
3 · Zugriffsrechte
Erhält jede Person nur Informationen, die sie sehen darf? Funktioniert das auch nach einem Rechteentzug?
4 · Aktualität
Werden geänderte, ersetzte und gelöschte Inhalte berücksichtigt? Ist erkennbar, welcher Dokumentstand verwendet wird?
5 · Prozessnutzen
Verbessert die Lösung einen messbaren Arbeitsschritt, ohne die gewonnene Zeit durch zusätzliche Kontrolle oder Nacharbeit wieder aufzubrauchen?
Prüfen Sie diese Punkte mit echten Aufgaben und mehreren Rollen. Nehmen Sie auch unvollständige Fragen, veraltete Dokumente und Fälle ohne passende Quelle auf. Berechtigungen müssen technisch durchgesetzt werden. Eine Anweisung im Prompt ersetzt keine Zugriffskontrolle. Wie solche Kontrollen auf Dokumentebene umgesetzt werden können, beschreibt beispielsweise Microsoft Learn.
Der Anwendungsfall entscheidet über die passende Lösung
Eine Chat-Anwendung und eine in Unternehmensprozesse eingebundene Lösung können beide nützlich sein. Die Grenze verläuft nicht allein entlang eines Produktnamens. Entscheidend ist die konkrete Einrichtung: Welche Daten werden bereitgestellt, welche Kontrollen greifen und wofür wird das Ergebnis verwendet?
| Allgemeine Aufgabe | Unternehmensbezogene Aufgabe |
|---|---|
| Einen neutralen Textentwurf formulieren | Eine Antwort anhand der gültigen internen Richtlinie vorbereiten |
| Begriffe erklären und Ideen sammeln | Gültige Produkt- oder Prozessinformationen für einen konkreten Fall finden |
| Ein bereitgestelltes Dokument zusammenfassen | Mehrere freigegebene Quellen unter Berücksichtigung von Rollen und Rechten abfragen |
RAG steht für Retrieval-Augmented Generation. Dabei werden relevante Inhalte abgerufen und dem Sprachmodell als Kontext zur Antwortbildung bereitgestellt. Der Ansatz verbindet Informationssuche und Textgenerierung, wie die Arbeit von Lewis et al. beschreibt. Er ersetzt weder Quellenpflege noch fachliche Kontrolle und garantiert keine fehlerfreien Antworten.
Der Nutzen beginnt beim Problem – und endet beim fertigen Ergebnis
Ein sinnvoller Ausgangspunkt ist ein Engpass, den die Beteiligten im Alltag wiedererkennen: Mitarbeitende suchen nach Anweisungen, übertragen Angaben zwischen E-Mails und Tabellen oder beantworten wiederholt dieselben Einstiegsfragen. Für jedes dieser Probleme kann eine andere Unterstützung passen.
Beschreiben Sie den Ausgangsprozess in wenigen Schritten. Messen Sie typische Fälle und notieren Sie die Qualitätsanforderungen. Vergleichen Sie anschließend die vollständige Aufgabe, nicht nur die Zeit bis zur ersten KI-Antwort.
Zeit bis zum nutzbaren Ergebnis
Erfassen Sie Suche, Bearbeitung, fachliche Prüfung und Nacharbeit. Messen Sie Wartezeit getrennt von aktiver Arbeitszeit.
Qualität und Verlässlichkeit
Prüfen Sie, ob das Ergebnis vollständig, belegt und im konkreten Fall verwendbar ist. Halten Sie Rückfragen und Korrekturen fest.
Rechenbeispiel: Die ganze Aufgabe zählt
Fiktives Beispiel: Ein Vorgang benötigt bisher 15 Minuten. Mit KI entstehen 5 Minuten für die Vorbereitung und 4 Minuten für Prüfung und Korrektur. Der Unterschied beträgt damit 6 Minuten je Vorgang. Bei 40 vergleichbaren Vorgängen sind das 4 Stunden frei werdende Kapazität.
Das ist ein Rechenbeispiel, kein ONTIV-Leistungsversprechen. Frei werdende Zeit ist nicht automatisch eine Kostensenkung. Für eine Wirtschaftlichkeitsbewertung kommen Einrichtung, Betrieb und Pflege hinzu.
Vom internen Chat zur konkreten MicroApp
Eine Wissens-KI kann Informationen auffindbar machen. Der nächste Schritt kann ein abgegrenzter Arbeitsablauf sein: Angaben aufnehmen, Vollständigkeit prüfen, Quellen zusammenführen und ein strukturiertes Ergebnis bereitstellen. Eine MicroApp bündelt dafür einen konkreten Ablauf und die beteiligte Rolle.
ONTIV stellt unter anderem MicroApps für Schichtübergabe, Reklamationsbearbeitung und Onboarding vor. Der Umfang wird am konkreten Anwendungsfall ausgerichtet. Eine Anwendung muss nicht jeden Schritt autonom ausführen.
- Erforderliche Angaben strukturiert erfassen.
- Passende Unterlagen zusammenführen und fehlende Informationen markieren.
- Einen prüfbaren Entwurf oder einen vorbereiteten Vorgang bereitstellen.
- Freigabe und nächsten Bearbeitungsschritt einer zuständigen Person zuordnen.
Feste Regeln, KI-Unterstützung und menschliche Entscheidungen ergänzen sich. Bei einer Weiterleitung, Datenänderung oder externen Nachricht müssen Befugnisse und Freigaben klar sein. Ein guter Ablauf zeigt auch offene Punkte und den nächsten verantwortlichen Schritt.
Ein Praxistest mit Ihren eigenen Aufgaben
Stellen Sie der Lösung eine Frage, die nur Ihr Unternehmen zuverlässig beantworten kann: „Welche Vorgehensweise gilt für diese Reklamation?“ oder „Wo liegt die aktuelle Arbeitsanweisung für diese Anlagenvariante?“ Verwenden Sie ausschließlich Daten, die in der Testumgebung verarbeitet werden dürfen.
01 · Aufgabe eingrenzen
Wählen Sie einen wiederkehrenden Vorgang. Benennen Sie Ziel, verantwortliche Rolle und ein klares Kriterium für ein brauchbares Ergebnis.
02 · Quellen vorbereiten
Prüfen Sie Gültigkeit, Lesbarkeit und Rechte der benötigten Unterlagen. Nehmen Sie bewusst einen Fall ohne ausreichenden Beleg auf.
03 · Ergebnis vergleichen
Bewerten Sie Beleg, Gültigkeit, praktische Verwendbarkeit und Gesamtaufwand. Wiederholen Sie den Test nach einer Dokumentänderung und mit einer Rolle ohne Zugriff.
04 · Nächsten Schritt entscheiden
Dokumentieren Sie Nutzen und offene Punkte. Entscheiden Sie, was verbessert, weiter getestet oder gezielt ausgebaut werden soll.
Ein Stoppsignal gehört zum Pilot
Legen Sie vorab fest, wann der Ablauf angehalten und überprüft wird: etwa bei unzulässigem Datenzugriff, einer unbelegten kritischen Aussage oder einer nicht freigegebenen Aktion. Eine verantwortliche Person muss solche Fälle übernehmen können.
KI-Nutzung ist nicht automatisch KI-Nutzen. Der Ausbau lohnt sich dort, wo eine konkrete Aufgabe bei passender Qualität und vertretbarem Aufwand besser gelingt. Dafür gehören Datenzugriff, Wissenspflege und Prozessgestaltung zusammen.
Ihr KI-Wirkungscheck: Wo steht der Anwendungsfall?
Sechs Fragen helfen Ihnen, die Ausgangslage einzuordnen. Die Auswertung zeigt Nutzen, Wissensbasis und Betrieb getrennt – damit eine Stärke nicht die Lücken eines anderen Bereichs verdeckt.
Häufige Fragen zum KI-Nutzen
Reicht ein KI-Chat aus?
Für manche Aufgaben kann ein freigegebenes Chat-Angebot ausreichen. Wiederkehrende interne Aufgaben brauchen zusätzlich geeignete Quellen, klare Zugriffsrechte und eine Einbindung in den Arbeitsablauf. Entscheidend ist, ob das Ergebnis die konkrete Aufgabe verbessert.
Müssen wir alle Daten aufbereiten?
Nein. Beginnen Sie mit den Quellen eines klar abgegrenzten Anwendungsfalls. Prüfen Sie dort Gültigkeit, Lesbarkeit, Zuständigkeit und Zugriffsrechte. Danach lässt sich der Umfang anhand der Erfahrungen gezielt erweitern.
Warum sind Fundstellen wichtig?
Sie ermöglichen den Wechsel ins Original und die Prüfung einer Aussage. Kontrollieren Sie trotzdem, ob die angegebene Stelle die Antwort tatsächlich stützt, aktuell ist und für Ihren Fall gilt.
Wie messen wir den KI-Nutzen?
Vergleichen Sie die gleiche Art von Aufgabe mit und ohne KI. Erfassen Sie Bearbeitung, Prüfung und Nacharbeit sowie die Ergebnisqualität. Frei werdende Arbeitszeit ist ein Kapazitätsgewinn; für eine Kostenbetrachtung müssen zusätzlich Einrichtung, Betrieb und Pflege berücksichtigt werden.
Was unterscheidet eine MicroApp?
Eine MicroApp bildet einen abgegrenzten Ablauf mit definierten Eingaben, Prüfungen, Zuständigkeiten und einem Ergebnis ab. Ein KI-Chat unterstützt den Dialog und kann Teil dieser Anwendung sein. Welche Funktionen benötigt werden, hängt vom konkreten Ablauf ab.
Was bedeutet ein hoher Check-Wert?
Ein hoher Wert zeigt, dass Sie viele der abgefragten Voraussetzungen als erfüllt einschätzen. Er ist kein Nachweis für Sicherheit, Antwortqualität oder Wirtschaftlichkeit. Sichern Sie die Einschätzung mit Testfällen ab; offene Berechtigungsfragen bleiben unabhängig vom Gesamtwert zu klären.
Quellen & weiterführende Informationen
Fachliche Grundlagen und aktuelle Produktinformationen:
- Lewis et al.: Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks – Grundlagen des RAG-Ansatzes, 2020.
- Microsoft Learn: Document-level access control – Technische Zugriffskontrolle auf Dokumentebene.
- ONTIV: MicroApps im Überblick – Aktuelle Begriffe, Unternehmensbereiche und Anwendungsbeispiele.
- ONTIV AI – Übersicht zu Unternehmenswissen und KI-Unterstützung.
Quellen geprüft am 16. Oktober 2026. Check, Praxisempfehlungen und Rechenbeispiel sind redaktionelle Arbeitshilfen; sie berichten keine gemessenen Kundenergebnisse.
Prüfen Sie den Nutzen Ihrer KI an einer echten Aufgabe.
Bringen Sie einen typischen Vorgang und Ihre Fragen mit. Gemeinsam betrachten wir Quellen, Ablauf und Anforderungen für einen sinnvollen nächsten Schritt.
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