Überall liest man es: "KI wird alles verändern", "Copilot schreibt Deine E-Mails", "KI-Agenten übernehmen Deine Buchhaltung".
Ich bin ein riesiger Fan von Technologie. Aber wenn ich sehe, wie manche KMU versuchen, KI einzuführen, muss ich einschreiten.
Die harte Wahrheit ist: KI auf schlechten Daten ist nur schnellerer Unsinn.
Das Problem: Garbage In, Garbage Out
Viele Unternehmen wollen den dritten Schritt vor dem ersten machen. Sie wollen einen KI-Chatbot, der Fragen zu internen Projekten beantwortet. Aber wo liegen die Infos zu diesen Projekten?
- Ein Teil in E-Mails von Herrn Müller.
- Ein Teil in einem Ordner auf dem Server ("Projekte_alt").
- Ein Teil in den Köpfen der Mitarbeiter.
- Ein Teil in WhatsApp-Chats.
Wenn Du darauf eine KI loslässt, wird sie halluzinieren oder schlichtweg falsche Antworten geben. Eine KI ist kein Magier, der Chaos in Ordnung verwandelt. Sie ist ein Verstärker. Sie verstärkt Ordnung, aber sie verstärkt auch Chaos.
Die Lösung: Erst digitalisieren, dann automatisieren, DANN KI
Bevor wir über "Magic" reden, müssen wir die Hausaufgaben machen.
Digitalisieren (Daten strukturieren): Weg von Papier und unstrukturierten E-Mails. Hin zu sauberen Listen in SharePoint oder Dataverse. Prozesse müssen definiert sein. Wer macht was wann?
Automatisieren (Power Automate): Bevor eine KI entscheidet, ob eine Rechnung bezahlt wird, brauchen wir einen Prozess, der die Rechnung überhaupt erst mal digital erfasst und dem richtigen Ansprechpartner vorlegt. Das ist klassische Automation mit Power Automate. Das ist das Rückgrat.
KI (AI Builder / Copilot): JETZT wird es spannend. Wenn der Prozess steht (Rechnung kommt rein -> wird abgelegt), dann können wir KI nutzen, um die Daten aus der Rechnung auszulesen (AI Builder). Oder wir nutzen Copilot, um Zusammenfassungen aus den sauber abgelegten Projektdaten zu generieren.
Ein Beispiel aus der Praxis
Ein Kunde wollte einen "KI-Bot für den Kundensupport". Wir haben uns die Daten angesehen: Es gab keine Wissensdatenbank. Antworten wurden "nach Gefühl" per Mail geschrieben.
Wir haben also nicht mit dem Bot angefangen. Wir haben erst eine Power App gebaut, in der Support-Tickets sauber erfasst werden. Dann haben wir häufige Lösungen in einer SharePoint-Liste gesammelt. Erst als diese Basis stand, haben wir den Copilot Studio Bot draufgesetzt. Und siehe da: Er funktioniert, weil er auf saubere Daten zugreift.
Governance-Hinweis: Wenn die KI plaudert
Ein riesiges Thema bei KI ist der Datenschutz. Wenn Du den Microsoft 365 Copilot einfach so aktivierst, greift er auf alles zu, was der User sehen darf. Hast Du Deine Berechtigungen im Griff? Oder darf der Praktikant theoretisch (wenn er lange genug sucht) die Gehaltslisten im "HR-Ordner" sehen, weil der versehentlich für "Alle Mitarbeiter" freigegeben wurde? Die KI wird diese Daten finden. Und sie wird sie auf Nachfrage schön zusammenfassen.
Bevor KI kommt, müssen die Berechtigungen (Governance) wasserdicht sein.
Nächste Schritte
Lass Dich nicht vom Hype verrückt machen. KI ist genial, aber sie ist das Dach des Hauses, nicht das Fundament.
Frag Dich: Sind meine Prozesse so klar, dass ich sie einem neuen Mitarbeiter in 5 Minuten erklären könnte? Wenn nein, wird auch die KI daran scheitern.