Integration von Künstlicher Intelligenz in Unternehmen: Zwischen Automatisierung und menschlicher Unterstützung

KI im Unternehmen: Unterstützung menschlicher Expertise versus vollständige Automatisierung

Die Integration Künstlicher Intelligenz (KI) in Unternehmensprozesse stellt Entscheidungsträger vor strategische Herausforderungen. Insbesondere die Frage, ob KI zur vollständigen Automatisierung von Aufgaben oder als unterstützendes Werkzeug zur Erweiterung menschlicher Fähigkeiten eingesetzt werden soll, gewinnt zunehmend an Bedeutung. Diese Abwägung ist entscheidend für den nachhaltigen Erfolg und die Akzeptanz von KI-Lösungen innerhalb einer Organisation.

Die strategische Unterscheidung: Automatisierung und Augmentierung

Künstliche Intelligenz kann grundsätzlich zwei Hauptfunktionen erfüllen: die Automatisierung von Prozessen und die Augmentierung, also die Erweiterung menschlicher Intelligenz. Während Automatisierung darauf abzielt, Aufgaben vollständig durch Maschinen zu erledigen, konzentriert sich Augmentierung darauf, menschliche Fähigkeiten zu ergänzen und zu verstärken. Diese Unterscheidung ist fundamental für die Gestaltung effektiver KI-Strategien.

• Automatisierung: Dieser Ansatz fokussiert auf die Übernahme repetitiver, regelbasierter und vorhersagbarer Aufgaben durch KI-Systeme. Beispiele hierfür sind die automatisierte Datenverarbeitung, einfache Kundenanfragen durch Chatbots oder die Optimierung von Logistikprozessen. Ziel ist hierbei primär die Steigerung von Effizienz und Geschwindigkeit bei standardisierten Abläufen.
• Augmentierung: Hierbei agiert KI als intelligenter Assistent, der menschliche Entscheidungen durch erweiterte Datenanalyse, Mustererkennung und Vorschläge unterstützt. Der Mensch bleibt dabei der primäre Entscheidungsträger und nutzt die KI, um seine Expertise zu vertiefen und seine Leistungsfähigkeit zu steigern. Dies ist besonders relevant in Bereichen, die komplexes Urteilsvermögen, Kreativität, Empathie oder ethische Überlegungen erfordern, wie etwa im medizinischen Diagnostikbereich oder in der Finanzplanung.

Die Wahl des geeigneten Ansatzes hängt von der jeweiligen Aufgabe, dem Kontext und den übergeordneten Unternehmenszielen ab. Eine undifferenzierte Verfolgung der vollständigen Automatisierung kann in bestimmten Szenarien zu suboptimalen Ergebnissen führen, insbesondere wenn menschliche Intuition oder kontextuelles Verständnis unverzichtbar sind.

Menschzentrierte KI: Der Schlüssel zur Akzeptanz

Unabhängig vom gewählten Grad der Automatisierung ist der Faktor Mensch von entscheidender Bedeutung. Eine erfolgreiche Implementierung von KI-Systemen hängt maßgeblich von der Akzeptanz und dem Engagement der Mitarbeitenden ab. Studien zeigen, dass Ängste vor Jobverlust, mangelnde Transparenz und unzureichende Einbindung erhebliche Hürden darstellen können.

Die Einführung von KI-Tools wird oft primär unter Effizienzgesichtspunkten betrachtet. Doch selbst die technologisch fortschrittlichste Lösung wird ihren vollen Nutzen nicht entfalten, wenn die Belegschaft sie nicht annimmt und in ihre Arbeitsabläufe integriert. Eine menschenzentrierte KI-Entwicklung, wie sie auch im Kontext von "Industry 5.0" propagiert wird, rückt daher die Bedürfnisse, Werte und Fähigkeiten der Mitarbeitenden in den Mittelpunkt.

Zentrale Aspekte einer menschenzentrierten KI-Strategie umfassen:

• Transparenz und Kommunikation: Mitarbeitende benötigen klare Informationen über die Ziele, den Nutzen und die Funktionsweise von KI-Systemen. Offene Dialoge können Ängste abbauen und Vertrauen schaffen.
• Einbindung und Partizipation: Die frühzeitige Einbeziehung der Belegschaft in den Design- und Implementierungsprozess ermöglicht es, wertvolles Feedback zu sammeln, spezifische Bedürfnisse zu berücksichtigen und die Identifikation mit den neuen Tools zu fördern.
• Schulung und Weiterbildung: Gezielte Qualifizierungsmaßnahmen sind unerlässlich, um Mitarbeitende auf die neuen Anforderungen vorzubereiten und ihnen die notwendigen Kompetenzen im Umgang mit KI-Systemen zu vermitteln. Dies fördert nicht nur die Leistungsfähigkeit, sondern auch die Arbeitszufriedenheit.
• Fokus auf Augmentierung, wo sinnvoll: Insbesondere in komplexen oder kreativen Arbeitsbereichen sollte der Fokus darauf liegen, KI als Werkzeug zur Unterstützung und Erweiterung menschlicher Fähigkeiten zu positionieren, anstatt als bloßen Ersatz.

Ein Beispiel aus der Radiologie verdeutlicht die Notwendigkeit dieses Ansatzes: Als Radiologen ein KI-Diagnosetool namens CheXpert verwendeten, zeigte sich, dass ihre Diagnostik weniger genau war. Dies lag daran, dass die Ärzte oft unsicher waren, wann sie der KI vertrauen oder ihr widersprechen sollten. Die mangelnde Transparenz des Tools führte dazu, dass Ärzte entweder die KI-Vorhersagen überstimmten oder ihre eigenen besseren Einschätzungen zugunsten der KI aufgaben. Dies unterstreicht, dass KI-Systeme so gestaltet sein müssen, dass sie menschliche Expertise ergänzen und transparent in den Entscheidungsprozess integriert werden.

Praktische Implikationen für Unternehmen

Für Unternehmen, die KI erfolgreich implementieren möchten, ergeben sich daraus konkrete Handlungsempfehlungen:

Definieren Sie klare Ziele und Zielgruppen

Jedes KI-Projekt sollte mit einer präzisen Problemdefinition und klaren Zielvorstellungen beginnen. Es ist entscheidend zu identifizieren, wer das System nutzen wird, welche Ergebnisse erwartet werden und welche Unterstützung es bieten soll. Fragen wie "Wer braucht das System?", "Welche Ergebnisse benötigen die Nutzer?" und "Wer wird durch das Tool unterstützt?" sind hierbei leitend.

Nehmen Sie eine ganzheitliche Perspektive ein

Eine nachhaltige KI-Lösung erfordert eine umfassende Betrachtung aller Stakeholder. Dazu gehören nicht nur die direkten Nutzer, sondern auch indirekt Betroffene. Eine Stakeholder-Matrix kann dabei helfen, die verschiedenen Gruppen und ihren Grad der Betroffenheit zu visualisieren. Dies ermöglicht es, Kommunikationsstrategien und Beteiligungsformate gezielt anzupassen und ethische sowie rechtliche Implikationen frühzeitig zu adressieren.

• Wer sind die Nutzer des Systems?
• Was benötigen die Nutzer?
• Sind alle (direkt und indirekt) betroffenen Personen über den Entwicklungsprozess informiert?

Schaffen Sie Transparenz

Offene Kommunikation über den gesamten Lebenszyklus eines KI-Projekts ist essenziell. Mitarbeitende sollten verstehen, welche Datensätze für das Training der Modelle verwendet werden, ob eine kontinuierliche Datenerfassung erfolgt, und wie die Daten verarbeitet und geschützt werden. Die Nachvollziehbarkeit von KI-Entscheidungen, auch als Explainable AI (XAI) bekannt, ist hierbei ein zentraler Baustein, um Vertrauen zu schaffen und Akzeptanz zu fördern.

• Welche Datensätze werden für das Training des Modells verwendet?
• Erfordert das KI-System eine fortlaufende Datenerfassung?
• Wer stellt die Daten bereit?
• Wer ist (direkt oder indirekt) vom System betroffen?
• Verstehen die Nutzer die Funktionsweise des Systems (Verständlichkeit)?
• Wo werden die Daten verarbeitet und wie werden sie geschützt?
• Beeinflusst die Datenerfassung den Prozess/die Mitarbeitenden?

Berücksichtigen Sie ethische Aspekte

Bereits in der Designphase müssen soziale und ökologische Auswirkungen von KI-Systemen bedacht werden. Dies beinhaltet die Analyse potenzieller Bias in den Trainingsdaten, die Vermeidung diskriminierender Ergebnisse und die Sicherstellung eines verantwortungsvollen Umgangs mit den Auswirkungen von Automatisierung auf individuelle Arbeitsplätze und Prozesse. Die Frage nach den positiven und negativen Auswirkungen auf einzelne Mitarbeitende, Arbeitsprozesse und das Unternehmen sollte kontinuierlich gestellt werden.

• Welche Auswirkungen hat das Ergebnis auf die Nutzer?
• Welche (positiven und negativen) Ergebnisse werden für den einzelnen Mitarbeitenden/die Arbeitsprozesse/das Unternehmen vermutet?
• Enthalten die Datensätze personenbezogene Daten?
• Gibt es einen Bias im Datensatz?

Fazit

Die transformative Kraft der Künstlichen Intelligenz ist unbestreitbar. Unternehmen, die sich dieser Technologie öffnen, können erhebliche Vorteile in Bezug auf Effizienz, Produktivität und Innovationsfähigkeit erzielen. Der Erfolg hängt jedoch maßgeblich davon ab, KI nicht als reines Automatisierungswerkzeug zu begreifen, sondern als Partnerin, die menschliche Expertise erweitert und unterstützt. Eine menschenzentrierte Strategie, die auf Transparenz, Partizipation und ethische Verantwortung setzt, ist der Wegbereiter für eine zukunftsfähige und erfolgreiche Integration von KI in die Arbeitswelt.

Die kontinuierliche Anpassung an die individuellen Gegebenheiten eines Unternehmens, ein iterativer Prozess mit regelmäßigen Feedbackschleifen und ein offener Dialog mit allen Beteiligten sind hierbei unerlässlich. So wird KI nicht nur zu einem Motor für den Unternehmenserfolg, sondern auch zu einem Instrument, das die Arbeitsqualität und -zufriedenheit der Mitarbeitenden nachhaltig verbessert.

Bibliography

- IT-Boltwise. (2025). KI: Zusammenarbeit statt Automatisierung für eine bessere Zukunft. Abgerufen von https://www.it-boltwise.de/ki-zusammenarbeit-statt-automatisierung-fuer-eine-bessere-zukunft.html - Reinhard, P., Li, M. M., Peters, C., & Leimeister, J. M. (2024). Augmentierung statt Automatisierung: Nachhaltigkeit in der Entwicklung von KI-Systemen aus der Mitarbeitendenperspektive. In M. Bruhn & K. Hadwich (Hrsg.), Sustainable Service Management. Springer Gabler, Wiesbaden. - PricewaterhouseCoopers. (2024). Faktor Mensch: Setzen Sie auf einen Ansatz, der Mitarbeitende in den Fokus Ihrer KI-Transformation bringt. Abgerufen von https://www.pwc.de/de/cloud-digital/digital/generative-ki-unterstuetzung-von-der-strategie-bis-zur-umsetzung/the-genai-building-blocks/der-mensch-als-schluessel-einer-erfolgreichen-ki-transformation.html - Asana. (2025). Operations-Leitfaden für eine menschenzentrierte KI. Abgerufen von https://asana.com/de/resources/human-centric-ai-operations-playbook - Zinke-Wehlmann, C., Friedrich, J., Brückner, A., Mayan, J., Schumann, S., & Kirschenbaum, A. (2024). Human-centered AI development in practice—insights from a multidisciplinary approach. Zeitschrift für Arbeitswissenschaft, 78, 359-376. - Bouillon, M. (2025). KI und Automatisierung - Hierin liegen die Unterschiede. Abgerufen von https://majamarketing.de/ki-und-automatisierung/ - Marx, K. (2025). Intelligente Prozessautomatisierung mit KI - Effizienz neu denken. Abgerufen von https://www.d-velop.de/blog/prozesse-gestalten/ki-prozessautomatisierung/ - Hecker, P. (2025). Wie Künstliche Intelligenz die Effizienz und Profitabilität von Unternehmen revolutioniert: Erfolge von Google, Meta, Klarna und Zoom. Abgerufen von https://www.hco.de/blog/wie-kunstliche-intelligenz-die-effizienz-und-profitabilitat-von-unternehmen-revolutioniert-erfolge-von-google-meta-klarna-und-zoom - Admin. (2024). Von Daten zu Wert: Die Macht der Automatisierung nutzen. Abgerufen von https://ipaas.blog/wertsteigerung-durch-automatisierung/ - Berger, F. (2025). KI verändert dein Business. Ob du willst oder nicht. Abgerufen von https://dev24.it/blog/ki-veraendert-dein-business-ob-du-willst-oder-nicht/ - T3N. (2025). Artificial versus Augmented Intelligence: Welcher Ansatz gewinnt das Rennen? Abgerufen von https://t3n.de/news/artificial-vs-augmented-intelligence-ki-ansatz-1714391/