Was macht ein KI-Berater?
Ein KI-Berater analysiert, plant und begleitet den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in Unternehmen. Er identifiziert geeignete Anwendungsfälle, bewertet wirtschaftliche Potenziale und entwickelt Strategien zur effizienten Nutzung von Daten und KI-Technologien. Dabei berücksichtigt er technische, organisatorische und rechtliche Rahmenbedingungen, insbesondere Datenschutz und den EU AI Act. Der KI-Berater vermittelt zwischen Management, IT und Fachbereichen, begleitet die Implementierung von KI-Systemen und sorgt für Schulung sowie Akzeptanz der Mitarbeiter. Ziel seiner Arbeit ist es, den Unternehmenserfolg durch automatisierte Prozesse, datenbasierte Entscheidungen und innovative Geschäftsmodelle nachhaltig zu steigern und verantwortungsvoll zu gestalten.
Leistungsspektrum eines KI-Beraters
Strategische KI-Beratung
Um eine KI-Strategie in einem Unternehmen erfolgreich zu integrieren, bedarf es bestimmter Abläufe und Überprüfungen, die im Vorfeld mit oder ohne einen Berater stattfinden müssen. Andernfalls ist der Einsatz von KI in Unternehmen und Kommunen fast immer erfolglos.
- Innovationsmanagement: Identifikation von Geschäftsmodellen, neuen Wertschöpfungsketten und Prozessen die mittels KI gelöst oder optimiert werden können.
- Wirtschaftlichkeitsanalyse und ROI-Bewertung: Kosten-Nutzen-Abwägung von KI-Projekten in Geschäftsmodellen und Werstschöpfungsketten, ROI Analyse bei KI-Prozessen.
- Roadmap-Erstellung: Planung von kurz-, mittel- und langfristigen KI-Initiativen.
- KI-Strategieentwicklung: Ableitung einer Unternehmensweiten KI-Strategie aus den Unternehmenszielen.
- Change-Management: Begleitung kultureller und organisatorischer Veränderungen durch KI Implementierung.
Wird einer dieser Punkte in der Einführung von KI in ein Unternehmen ausgelassen, so steigt das Risiko einer Fehlinvestition an.
Organisatorischer und operativer Ablauf
- Prozessanalyse & Prozessoptimierung
– Identifikation KI-geeigneter Prozesse - Pilotprojekte & Proof-of-Concept
– Durchführung, Bewertung und Skalierung von KI-Projekten - Skill- und Rollenaufbau im Unternehmen
– Aufbau eines internen KI-Kompetenzteams - Lieferantenauswahl & Toolbewertung
– Auswahl passender KI-Plattformen, Cloud-Services und Anbieter
Technische Kompetenzfelder
Als KI-Berater bedarf es einer Menge an technischen Kompetenzfeldern. Jedes Feld stellt seine eigenen Herausforderungen dar und darf nicht missachtet werden.
- Datenmanagement & Data Governance
- Datenqualität, Datenintegration, Datenaufbereitung
- DSGVO-konforme Datennutzung
- Machine Learning & Deep Learning
- Modellwahl, Training und Evaluation, Machine Learning Operations (MLOps)
- Natural Language Processing (NLP)
- Chatbots, Textanalyse, Wissensmanagement
- Computer Vision
- Objekterkennung, Qualitätsprüfung
- Automatisierung & RPA (Robotic Process Automation)
- Prozess Analyse und Automatisierung mit KI-Komponente
- Stichwort: Kognitive KI
- Edge vs. Cloud KI
- Bewertung lokaler KI-Lösungen vs. Cloud Dienste
- Datenschutz, Technik, Skalierbarkeit, etc.
- Bewertung lokaler KI-Lösungen vs. Cloud Dienste
- Systemintegration
- Anbindung von KI-Systemen an ERP, CRM oder DMS
Recht & Ethik
Sobald KI in Unternehmen eingesetzt wird, entstehen ethische Fragen bezüglich Nutzerrechte, Kunden und Lieferanten. Da diese bei Missachtung schnell vor Gericht enden können, müssen die folgenden Themen gesondert betrachtet werden:
- Datenschutz & DSGVO-Konformität
- Datenverarbeitung, Löschkonzepte, Privacy by Design
- KI-Regulierung & EU AI Act
- Risikoklassifizierung, Compliance und Audit-Vorbereitung
- Ethische KI
- Fairness, Transparenz, Nachvollziehbarkeit
- Urheberrecht & Lizenzfragen
- Umgang mit generierten Inhalten (Text, Bild, Code)
Kommunikation & Change
Bei der Einführung von KI in Unternehmen ist Kommunikation der wichtigste Grundsatz für den Erfolg und die Akzeptanz der Arbeitnehmer.
Hierfür sollten im Vorfeld Schulungen mit der eingeführten KI-Lösung und Awereness-Programme stattfinden. Denn nur wenn Anwender die KI-Grundlagen erlernen und die Anwendungen selbst erproben, werden diese auch genutzt.
Umgang mit Ängsten und Widerständen im Unternehmen sollten durch ein allgemeines Akzeptanz-Management genommen werden. Denn es muss klar vermittelt werden, dass sich Jobs verändern werden und Stellen aufgelöst und neu geschaffen werden.
Erfolge müssen anhand von Zielsetzungen gemessen werden. Benenne Kennzahlen für KI-Nutzen, Effizienzsteigerung und Kundenzufriedenheit. Nur wer ein Reporting hat, kann langfristig die Einführung von KI im Unternehmen garantieren.
Zukunftsorientierte Themen
- Generative KI & LLM
Integration in Unternehmensprozesse - KI-Sicherheit (AI Security)
Schutz vor Manipulation, Datenabfluss und Promi-Injection - Green AI & Nachhaltigkeit
Energieeffiziente KI-Systeme und nachhaltige Rechenzentren - KI in der Organisation 5.0
Mensch-KI-Kollaboration, hybride Entscheidungsmodelle
Die größten Herausforderungen für Unternehmer bei der Zusammenarbeit mit einem KI-Berater
Ein KI-Berater kann für Unternehmen zum entscheidenden Faktor werden, wenn es darum geht, künstliche Intelligenz strategisch, technisch und wirtschaftlich sinnvoll einzusetzen. Doch die Einführung von KI-Systemen unter professioneller Beratung bringt nicht nur Chancen, sondern auch spezifische Herausforderungen für Unternehmer mit sich.
1. Missverständnisse und unrealistische Erwartungen
Viele Unternehmer unterschätzen den Aufwand, der hinter erfolgreichen KI-Projekten steckt. Ein KI-Berater arbeitet datenbasiert und technisch präzise – doch ohne ausreichendes Verständnis im Management entstehen schnell Erwartungslücken. Fehlende Kommunikation kann dazu führen, dass Ziele unklar bleiben oder Ergebnisse falsch interpretiert werden.
2. Investitionskosten und Wirtschaftlichkeitsnachweis
Die Beauftragung eines KI-Beraters und die Umsetzung seiner Empfehlungen erfordern oft erhebliche Investitionen in Dateninfrastruktur, Software und Mitarbeiterschulungen. Unternehmer müssen dabei den Return on Investment (ROI) realistisch einschätzen und langfristig planen, um finanzielle Risiken zu vermeiden.
3. Fehlende interne Voraussetzungen
Ein häufiger Stolperstein liegt in der unternehmensinternen Datenstruktur. Ohne saubere Daten, klare Prozesse und kompetente Ansprechpartner kann auch der beste KI-Berater keine nachhaltigen Ergebnisse erzielen. Unternehmen sollten daher frühzeitig in Data Governance und interne Kompetenzentwicklung investieren.
4. Datenschutz und rechtliche Verantwortung
KI-Projekte bewegen sich stets im Spannungsfeld von Datenschutz und Compliance. Unternehmer tragen die rechtliche Verantwortung für alle eingesetzten Systeme – auch wenn ein externer KI-Berater eingebunden ist. Themen wie DSGVO-Konformität, EU AI Act und Urheberrechte müssen daher von Beginn an berücksichtigt werden.
5. Kulturelle und personelle Widerstände
Neben der Technik ist der Faktor Mensch entscheidend. Mitarbeiter befürchten oft Jobverlust oder Kontrollverlust durch KI. Ein erfahrener KI-Berater sollte deshalb auch Change Management und Kommunikationsstrategien begleiten, um Akzeptanz und Vertrauen zu schaffen.
6. Abhängigkeit vermeiden
Ein professioneller KI-Berater vermittelt nicht nur Lösungen, sondern auch Wissen. Unternehmer sollten darauf achten, dass Know-how im Unternehmen verbleibt und eine unabhängige Weiterentwicklung von KI-Projekten möglich bleibt.
Fazit
Ein KI-Berater ist mehr als ein technischer Dienstleister – er ist strategischer Partner, Sparringspartner und Impulsgeber für Innovation. Damit die Zusammenarbeit gelingt, müssen Unternehmer klare Ziele definieren, interne Strukturen schaffen und rechtliche wie kulturelle Aspekte ernst nehmen. Nur so entfaltet künstliche Intelligenz ihr volles Potenzial – effizient, sicher und nachhaltig.
Jean Du Lude ist B2B-Berater in personalintensiven Branchen. Zur Reduktion von Kosten und Chaos hat er sich die Implementierung funktionierender KI-Lösungen für langfristige Entlastung des Personals zum Spezialgebiet gemacht. Von KI-Agents über KI-Frameworks sind seine Lösungen stets auf langfristige Anwendbarkeit ausgerichtet.
