Der Einstieg in Künstliche Intelligenz lohnt sich, sobald Prozesse ausreichend digitalisiert und Daten in strukturierter Form verfügbar sind. KI kann erst dann sinnvoll eingesetzt werden, wenn die zugrundeliegenden Abläufe klar definiert und nachvollziehbar sind. Ein zu früher Start ohne Datenbasis führt oft zu Frustration – ein zu später Start zu Wettbewerbsnachteilen.

• Ein allgemeines Prozessverständnis (Architektur) sollte vorhanden sein.

• Datenquellen müssen identifiziert und zugänglich sein

• Verantwortlichkeiten und Ziele sind klar definiert (keine Strategie)

• Es besteht ein grundlegendes Verständnis für Datenqualität und Datenschutz

Bereits mittlere Unternehmen können starten, wenn sie über ausreichend strukturierte Daten verfügen.

Künstliche Intelligenz kann auf vielfältige Weise unterstützen:

• Bessere Entscheidungen durch datenbasierte Analysen

• Effizientere Abläufe durch Automatisierung wiederkehrender Aufgaben

• Frühzeitige Mustererkennung und Risikoabschätzung

• Entlastung von Teams, damit mehr Raum für Kreativität, Strategie und Innovation entsteht

• Neue Dienstleistungen oder Produkte, die auf Daten und personalisierten Erfahrungen basieren

KI ist damit weniger ein Selbstzweck als ein Werkzeug, um Organisationen lernfähiger und anpassungsfähiger zu machen.

Das hängt stark vom Arbeitsfeld ab. Typische Quellen sind:

• Kundendaten, Kommunikations- oder Feedbacksysteme

• Prozess- und Projektdaten aus ERP-, CRM- oder Kollaborationstools

• Forschungs-, Log-, oder Sensordaten

• Dokumente, Texte, Bilder oder andere Wissensbestände

Wichtig ist, dass die Daten verlässlich, konsistent und sinnvoll verknüpfbar sind.

KI verändert Arbeitsweisen. Daher sollten Teams verstehen:

• Was KI leisten kann – und was nicht

• Wie Daten genutzt werden dürfen

• Welche Tools den eigenen Arbeitsalltag verbessern können

• Welche ethischen und rechtlichen Rahmenbedingungen (z. B. AI Act) gelten

Schulungen, interne Lernformate oder praxisnahe Workshops helfen, KI-Kompetenz systematisch aufzubauen.

Ein strukturierter Einstieg in die KI-Journey kann so aussehen:

1. Analyse der aktuellen Prozesse und Datenlandschaft

2. Identifikation von realistischen, messbaren Anwendungsfällen

3. Bewertung des Nutzens und möglicher Risiken

4. Pilotierung mit überschaubarem Aufwand

5. Reflexion und Skalierung, wenn der Mehrwert sichtbar ist

Der Schlüssel liegt darin, nicht mit der Technologie zu beginnen, sondern mit der Frage: „Welches Problem wollen wir lösen?“

ion3 analysiert Ihre Lieferantenverträge und Verhandlungsprozesse. Durch langfristige Vereinbarungen und wettbewerbsfähige Angebotsverfahren (RFP) senken wir Ihre Beschaffungskosten. Außerdem optimieren wir gemeinsam mit Ihnen Bestellmengen und -zyklen, um Überproduktion und Lagerkosten zu minimieren.

Innovation ist ein zentraler Wettbewerbsvorteil. ion3 organisiert Innovationsworkshops und gemeinsame Entwicklungsprojekte mit Ihren Lieferanten. Wir schaffen Anreizsysteme, die Innovationen fördern und neue Produktionsmethoden und Materialien in Ihre Lieferkette integrieren.

ion3 arbeitet entlang klarer Nachhaltigkeitskriterien, die in den Lieferantenauswahl- und Bewertungsprozess integriert werden. Die Zusammenarbeit mit Lieferanten soll gefördert werden, die nachhaltige Produktionsmethoden fördern und beitragen den ökologischen Fußabdruck zu reduzieren. Audits und regelmäßige Berichte stellen sicher, dass die hohen Standards eingehalten werden.

Ja, auch kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) können von KI profitieren – vor allem dann, wenn sie bereits Digitalisierungsschritte gemacht haben. Wichtig ist ein klarer, pragmatischer Einstieg mit überschaubaren Projekten und messbarem Nutzen.

KI verändert Arbeitsweisen und Anforderungen – Schulungen helfen, Ängste abzubauen, Potenziale zu erkennen und KI sinnvoll zu nutzen.

Was geschult werden sollte:

• Grundverständnis von KI und maschinellem Lernen

• Anwendungsbeispiele im eigenen Arbeitsbereich

• Umgang mit Tools (z. B. ChatGPT, Copilot, Automatisierungstools)

• Datenschutz & ethische Aspekte

Achtung: Seit Feb 2025 herrscht eine Schulungspflicht:
Europäische Kommission (2024): Verordnung zur Festlegung harmonisierter Vorschriften für künstliche Intelligenz (AI Act). Artikel 29.
https://eur-lex.europa.eu (Zugriff am: 10. April 2025)

Die ISO 42001 ist die erste internationale Norm für Managementsysteme für Künstliche Intelligenz. Sie bietet einen klaren Rahmen, um KI sicher, nachvollziehbar und verantwortungsvoll in Organisationen einzuführen.

Ihre Anwendung ist sinnvoll, weil sie:

• Strukturen schafft, um KI systematisch in bestehende Managementsysteme (z. B. ISO 9001 oder ISO 27001) einzubetten

• Rollen, Verantwortlichkeiten und Prozesse definiert – von der Datenerhebung bis zur Entscheidungsfindung

• Risikomanagement und Ethik fest verankert, sodass KI-Anwendungen vertrauenswürdig und regelkonform bleiben

• Nachweise für Compliance erleichtert – besonders im Hinblick auf den EU AI Act

• Transparenz und Akzeptanz stärkt, sowohl intern bei Mitarbeitenden als auch extern bei Kund:innen oder Partnern

Transparenz ist ein zentraler Bestandteil verantwortungsvoller KI-Nutzung. Wenn KI in Prozessen, Produkten oder Dienstleistungen eine Rolle spielt, sollten Kund:innen darüber informiert werden, in welchem Umfang und zu welchem Zweck sie eingesetzt wird. Zu einem Zeitpunkt kann dies eine auditrelevante Frage sein.

Das hat mehrere Gründe:

• Der EU AI Act verpflichtet Unternehmen zu Offenheit, insbesondere wenn Kund:innen oder Mitarbeitende direkt mit KI-Systemen interagieren.

• Transparenz schafft Vertrauen – sie zeigt, dass KI nicht im Verborgenen, sondern bewusst und kontrolliert eingesetzt wird.

• In vielen Fällen ist es auch rechtlich geboten, etwa wenn automatisierte Entscheidungen (z. B. Scoring, Empfehlungen oder Textgenerierung) Auswirkungen auf Personen haben.

• Offene Kommunikation hilft, Akzeptanz und Verständnis zu fördern – intern wie extern.