Generative KI im Unternehmen: konkrete Anwendungsfälle

Generative KI hat sich in zwei Jahren von einer technologischen Kuriosität zu einem alltäglichen Arbeitswerkzeug entwickelt. Doch zwischen den euphorischen Schlagzeilen und der Realität eines KMU steht eine praktische Frage: Wo schafft sie echten Wert und wo riskiert man nur, Zeit zu verlieren? Die Antwort lautet nicht «überall». Sie liegt in klar umrissenen Bereichen, in denen das Erstellen von Text, Zusammenfassungen oder Entwürfen einen Engpass darstellt. Sehen wir uns die konkreten Anwendungsfälle, die Grenzen und die Voraussetzungen an, um sie ohne Schaden einzusetzen.

Was generative KI wirklich leistet

Generative KI erzeugt aus einer Anweisung neue Inhalte — Texte, Zusammenfassungen, Entwürfe, Code, Bilder. Sie «weiss» nichts in dem Sinne, in dem es eine Fachperson weiss: Sie erkennt sprachliche Muster und erzeugt das wahrscheinlichste Ergebnis. Das hat zwei praktische Konsequenzen. Sie ist hervorragend darin, eine erste Version von etwas zu erstellen. Sie ist unzuverlässig als Quelle der Wahrheit, denn sie kann Fakten, Zahlen und Verweise mit perfekter Sicherheit erfinden.

Die daraus abgeleitete operative Regel ist einfach: Nutzen Sie sie, um die Produktion zu beschleunigen, niemals, um festzustellen, was wahr ist. Die inhaltliche Kontrolle bleibt beim Menschen.

Konkrete Anwendungsfälle in einem KMU

Es gibt Bereiche, in denen generative KI die repetitive Arbeit deutlich reduziert.

• Kommunikation und Marketing: Entwürfe für Newsletter, Produktbeschreibungen, Posts, Website-Texte. Man startet von einem generierten Entwurf und schleift ihn nach, statt vom leeren Blatt aus.
• Dokumentenzusammenfassung: Zusammenfassungen von Protokollen, langen Verträgen, Berichten. Die KI extrahiert die Kernpunkte; der Mensch überprüft die entscheidenden.
• Unterstütztes Verfassen: erste Versionen von Offerten, Verkaufs-E-Mails, Standardantworten im Kundendienst, Pflichtenheften.
• Übersetzung und Überarbeitung: eine erste Übersetzung zwischen Italienisch, Deutsch, Französisch und Englisch — nützlich in einem viersprachigen Land — gefolgt vom menschlichen Gegenlesen.
• Interne Unterstützung: Antworten auf häufige Fragen der Mitarbeitenden, ausgehend von der Unternehmensdokumentation.
• Qualitative Analyse: Klassifizierung von Kundenfeedback, Erkennung wiederkehrender Themen in grossen Textmengen.

In all diesen Fällen besteht der Nutzen nicht darin, dass «die KI die Arbeit macht». Sondern darin, dass sie die Kosten des ersten Entwurfs senkt, und der erste Entwurf ist oft der langsamste Teil.

Wo man sie NICHT ohne Kontrolle einsetzen sollte

Es gibt Bereiche, in denen es gefährlich ist, sich auf das rohe Ergebnis zu verlassen.

• Steuer- und Rechtsberatung: Die KI kann nicht existierende oder überholte Normen zitieren. In der Schweiz sind die Regeln zu MWST, Steuern und Gesellschaftsrecht spezifisch; eine plausible, aber falsche Antwort ist teuer.
• Präzise Daten und Berechnungen: Sie ist kein zuverlässiger Taschenrechner. Zahlen, Sätze und Fristen müssen an der Quelle überprüft werden.
• Entscheidungen: Die KI schlägt vor, sie entscheidet nicht. Die Verantwortung für eine unternehmerische Entscheidung lässt sich nicht an ein Modell delegieren.

Das kritische Thema: Datenschutz

Hier machen viele KMU Fehler. Einen Vertrag, eine Kundenliste oder Personaldaten in ein öffentliches KI-Tool einzufügen, bedeutet potenziell, Daten an einen ausländischen Anbieter zu übertragen, oft ausserhalb der Schweiz. Das neue Schweizer Datenschutzgesetz (revDSG) verlangt Sorgfalt bei der Bearbeitung und Bekanntgabe von Personendaten, und bei Kunden- und Mitarbeiterdaten ist das kein Detail.

Die Mindestregeln, die man sich geben sollte:

1. Keine personenbezogenen oder vertraulichen Daten in kostenlose öffentliche Tools eingeben.
2. Unternehmenslösungen verwenden, die garantieren, dass die Daten nicht für das Training genutzt werden, und die klären, wo sie gespeichert sind.
3. Eine interne Richtlinie definieren, was der KI vorgesetzt werden darf und was nicht.

Wie man die Einführung aufsetzt

Generative KI einzuführen bedeutet nicht, ein Tool zu kaufen und zu hoffen. Es bedeutet einen geordneten Weg.

• Starten Sie von einem Problem, nicht von der Technologie: Identifizieren Sie einen echten Engpass (z. B. die Offerten brauchen zu lange) und probieren Sie die KI dort aus.
• Messen Sie: Wie viel Zeit sparen Sie wirklich, abzüglich der Überarbeitung? Wenn das Gegenlesen den Gewinn zunichtemacht, ist der Anwendungsfall nicht gut.
• Schulen Sie die Menschen: Der Wert hängt davon ab, wie die Anweisungen formuliert werden und wie gut man ein falsches Ergebnis erkennt.
• Behalten Sie die menschliche Kontrolle über alles, was das Unternehmen verlässt oder Zahlen und Pflichten berührt.

Wie wir arbeiten

SIH ONE ist eine KI-native Treuhandgruppe: Wir setzen generative KI in unseren Prozessen ein, um Zusammenfassungen, Entwürfe und Analysen zu beschleunigen, aber jedes Ergebnis, das Zahlen, Pflichten oder Entscheidungen berührt, wird von einer zugelassenen Fachperson validiert, die dafür die Verantwortung behält. Wir helfen Ihnen, die Anwendungsfälle zu identifizieren, die in Ihrer Realität Sinn ergeben, und sie datenschutzkonform nach Schweizer Recht aufzusetzen.

Möchten Sie herausfinden, wo Ihnen generative KI wirklich Zeit sparen kann? Sprechen wir gemeinsam darüber.