Künstliche Intelligenz ist zu einem festen Bestandteil der IT-Arbeitsumgebung geworden. Von Software- und Hardwarespezialisten bis hin zu normalen Benutzern. Sie bietet Tools, die Routinen automatisieren, Fehler im Code finden oder komplexe Berichte aus Daten erstellen können. Der Schlüssel liegt darin, ihre Grenzen und Risiken zu kennen. Verwenden Sie es als leistungsstarken Assistenten, nicht als intelligenten neuen Kollegen.
Generative Modelle wie ChatGPT, Gemini oder Copilot können Text, Bilder oder Videos verarbeiten und auf der Grundlage der Berechnungen Inhalte erstellen. Daher ist es wichtig, Antworten zu validieren, nicht blind mit den Ergebnissen zu arbeiten und kritisch zu denken. KI ist ein Werkzeug, sie ersetzt den Menschen nicht.
Praktischer Einsatz in Unternehmen und Risiken
Der Schutz von persönlichen und Unternehmensdaten ist entscheidend. Das Einfügen sensibler Daten in öffentliche KI-Systeme, seien es interne Dokumente, Quellcode oder Kundendaten, kann zu Lecks führen. Einige Modelle behaupten zwar, dass sie diese Daten nicht mehr verarbeiten oder speichern, aber können wir dem vertrauen?
Generative Modelle sind so konzipiert, dass sie immer antworten, unabhängig davon, ob die Frage zutreffend oder unsinnig ist oder sogar dazu tendiert, das Gespräch zu beenden.
Daher ist es wichtig, die Antworten sorgfältig zu überprüfen und sich bewusst zu sein, dass häufiges Wiederholen von Fragen oder das Angehen desselben Problems aus verschiedenen Blickwinkeln dazu führen kann, dass man nicht weiterkommt. Das ist der Moment, in dem die KI anfängt zu halluzinieren. Warum passiert das?
Für den Laien ausgedrückt: Künstliche Intelligenz funktioniert, indem sie Wörter, Sätze oder Bilder in Vektoren umwandelt. Das heißt, lange Zahlenreihen, die die Bedeutung und die Beziehungen zwischen Konzepten erfassen. Während des Trainings lernt sie aus riesigen Datenmengen und erstellt eine interne „Landkarte“, die ihr hilft, zu erraten, welches Wort oder welche Information als nächstes kommen sollte. Bei der Generierung von Antworten berechnet sie immer die Wahrscheinlichkeiten der möglichen Fortsetzungen und wählt die wahrscheinlichste aus. Im Grunde handelt es sich also nur um komplexe Mathematik und Statistik, nicht um bewusstes Denken.
Von Chatbots zu Agenten
Noch vor ein paar Jahren waren diese Modelle nicht nur in der Slowakei ziemlich unbekannt. Die ersten Systeme waren in der Lage, Bilder zu erkennen oder Text zu übersetzen. Ihre Zuverlässigkeit war begrenzt. Heute sind sie ein praktisches Werkzeug für die tägliche Arbeit. Sie produzieren Texte, Bilder, Musik und Videos. Ihr Aufkommen hat eine neue Ära der digitalen Produktivität eingeläutet. Von einfachen Chatbots sind sie zu KI-Agenten geworden, die Aufgaben planen, ausführen und aus den Ergebnissen lernen können. Ihre Fähigkeiten wachsen exponentiell. Moderne Modelle können jetzt Zehntausende von Wörtern gleichzeitig verarbeiten, mit multimodalen Eingaben (Text, Sprache, Bild, Video) arbeiten und Aktionen direkt in der digitalen Umgebung ausführen, anstatt nur Antworten zu geben.
Wie wir KI in der Praxis einsetzen
Auch bei GAMO testen, entwickeln und integrieren wir Anwendungen, die unabhängig voneinander E-Mails verarbeiten, Tabellen erstellen, ein Stück Code schreiben und die fertige Ausgabe an eine andere Anwendung zur Verarbeitung oder direkten Verwendung weitergeben können. In der Praxis bedeutet dies, dass Prozesse, die vor einigen Jahren noch Minuten bis Dutzende von Minuten dauerten, heute in Sekunden bis Minuten abgewickelt werden können. Gleichzeitig verwenden wir mehrere Agenten für verschiedene Aufgaben. Um Ihnen eine bessere Vorstellung davon zu geben, nennen wir einige kleinere.
Directives Agent: zielt auf alle internen Richtliniendokumente, die in SharePoint gespeichert sind und regelmäßig aktualisiert werden. Dabei spielt es keine Rolle, ob die Datei im Word-, PDF- oder Excel-Format vorliegt. Wenn eine Frage gestellt wird, antwortet er sofort, indem er die erforderlichen Daten aus den Dateien abruft und liest und sie in einer direkten, verständlichen Antwort formuliert.
Anweisungs-Agent: funktioniert nach einem ähnlichen Prinzip wie die Direktiven, verfügt aber auch über Informationen aus dem Intranet des Unternehmens. Im Kontextfenster in der Intranet/SharePoint-Anwendung geben Sie eine Frage ein: Was sind die aktuellen Vorschriften für dieses Jahr für installierte Anwendungen auf dem Firmentelefon und wie installiere ich sie?
An diesem Punkt werden beide Agenten aktiv, suchen nach bestimmten Informationen und fügen diese zu einer zusammenhängenden Antwort zusammen. Falls nötig, ergänzen sie diese auch mit Verweisen auf die Dokumente, aus denen sie geschöpft haben. Dieser Prozess macht es einem neuen Mitarbeiter viel leichter, sich in den Unternehmensrichtlinien zurechtzufinden oder bei einem Wechsel des Firmentelefons zu helfen. Es gibt wirklich viele Möglichkeiten.
Die Hauptidee ist, die manuelle Routine loszuwerden und dem Endbenutzer das Ergebnis in der erforderlichen Zeit zu liefern. Die Anwendungen, die wir täglich nutzen, können eine E-Mail zusammenfassen, Notizen aus einem Meeting verarbeiten oder eine Antwort vorbereiten. Der größte Mehrwert liegt jedoch in der Fähigkeit, eine von einem Menschen gestellte Frage mit einer internen Wissensbibliothek und spezifischen Daten zu verknüpfen, so dass das Ergebnis eine genaue und sofortige Antwort ist. Ein solcher Prozess kann Dutzende von Minuten an Arbeit für einen oder mehrere Kollegen ersetzen.
Die größte Veränderung der Arbeit
Die Entwicklung der generativen KI in den letzten Jahren zeigt, dass es sich dabei nicht nur um einen technologischen Fortschritt handelt, sondern um einen grundlegenden Wandel in der Art und Weise, wie wir arbeiten. Im Jahr 2022 kam ChatGPT auf den Markt und mit ihm das Gefühl, dass „KI endlich im Büro angekommen ist“. Nur vier Monate später kam der wesentlich leistungsfähigere GPT-4. Die Unternehmen erkannten, dass es sich nicht mehr nur um ein weiteres IT-Tool handelte, sondern um eine Technologie, die in einer Weise schreiben, zusammenfassen, programmieren, entwerfen und kommunizieren konnte, bei der die Grenze zwischen Tool und „Kollege“ verschwamm. Von diesem Zeitpunkt an begann ein globaler Wettlauf darum, wer generative KI schneller und effizienter in interne Prozesse integrieren konnte. Von Tests über Pilotprojekte bis hin zum massiven Einsatz.
Laut einer aktuellen McKinsey-Analyse (2024-2025) können Unternehmen bereits bis zu 60 Prozent der Verwaltungsaufgaben automatisieren und die Produktivität von Wissensarbeitern um 20 bis 40 Prozent steigern. Im Kundensupport reduziert KI das Volumen der von Menschen bearbeiteten Anrufe um bis zur Hälfte, im Marketing erstellt sie erste Versionen von Kampagnen, im Vertrieb fungiert sie als virtueller Verkäufer und in der IT als Co-Programmierer. So wird die KI zu einem Superassistenten, der den größten Teil der Vorbereitungsarbeit übernimmt, während der Mensch die Rolle des Redakteurs, Strategen und Garanten für das Ergebnis spielt.
Doch die Geschwindigkeit der Entwicklung ist immer wieder überraschend. Anthropic ist es gelungen, die Kapazität des KI-Modells Claude innerhalb von zwei Monaten von 9.000 Token auf 100 Tausend Token Text zu steigern, was etwa 75.000 Wörtern pro Minute entspricht. Ein unglaublicher Sprung in so kurzer Zeit. Auch das Jahr 2025 ritt auf dieser Welle: Meta stellte die multimodalen Modelle Llama 4 Scout und Maverick vor, Google brachte Gemini 2.5 Pro mit einem Millionen-Kontext-Fenster und einem „Denk“-Modus heraus. Der Trend ist eindeutig. Wir haben uns von einfachen Kopiloten zu autonomen Agenten entwickelt, die in der Lage sind, in Echtzeit zu planen, Entscheidungen zu treffen und zu handeln.
Die Herausforderungen und Verantwortlichkeiten bei der Arbeit mit KI
Mit der zunehmenden Verbreitung entstehen auch neue Risiken. Generative KI kann nicht nur helfen, sondern auch halluzinieren, Ungenauigkeiten verbreiten, unwissentlich Urheberrechte verletzen, Vorurteile verstärken oder manipulative Inhalte erstellen. Unternehmen müssen daher klare Regeln aufstellen, die Privatsphäre und sensible Daten schützen, die Cybersicherheit stärken und die Qualitätskontrolle sicherstellen. Bei kritischen Aufgaben muss der Mensch im Entscheidungsprozess bleiben.
KI verändert die Art und Weise, wie wir arbeiten. Sie hat sich von einem Helfer zu digitalen Agenten entwickelt, die einen Teil des Arbeitsprozesses übernehmen können. Die aktuelle Periode ist die „Einführungsphase“. Unternehmen verknüpfen KI mit internen Systemen, bauen ihre eigenen Agenten auf und stellen die Weichen dafür, dass der KI-Assistent im Unternehmen so alltäglich wird wie die E-Mail. Diejenigen, die Produktivität, Menschen und Ethik auf einmal beherrschen, werden einen Vorsprung haben. Die anderen werden einfach aufholen, wie bei jeder anderen technologischen Revolution auch.
