KI-Souveränität und KI-Performance werden oft als Widerspruch gesehen. Doch wer Modelle frei wählen, Unternehmenswissen gezielt nutzbar machen und den Handlungsspielraum von KI-Agenten kontrollieren kann, schafft die Grundlage für bessere Leistung. Nico Bäumer, Vorstand und CTO der d.velop AG, erklärt, wie das gelingt.
Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt sich rasant weiter: Neue Modelle versprechen immer bessere Leistungen und Benchmarks dienen dabei als zentrale Messlatte für ihre Leistungsfähigkeit. Viele Unternehmen gehen daher davon aus, dass nur das leistungsstärkste Modell den größtmöglichen Mehrwert bietet. Doch der alleinige Fokus auf die Modellleistung greift zu kurz. Denn entscheidend für den Erfolg von KI ist nicht nur die reine Modellleistung, sondern vielmehr, wie gut sich die Technologie mit dem eigenen Unternehmenswissen, bestehenden Prozessen und den Anforderungen an Sicherheit und Governance verbinden lässt.
Dabei treffen zwei Themen aufeinander, die häufig als unvereinbar betrachtet werden: KI-Performance und KI-Souveränität. Viele Unternehmen haben die Vorstellung, dass KI-Souveränität und Compliance-Anforderungen mit Einschränkungen bei der Performance einhergehen. Doch wer Daten, Modelle sowie deren Einsatz kontrollieren und transparent protokollieren kann, muss nicht auf leistungsfähige KI verzichten. Im Gegenteil: Souveränität schafft den Spielraum, KI gezielt für unterschiedliche Anwendungsfälle auszuwählen und weiterzuentwickeln.
Das vermeintlich beste Modell ist nicht automatisch die beste Unternehmens-KI
Die öffentliche Debatte rund um KI konzentriert sich stark darauf, zu bestimmen, welches Modell am schnellsten, intelligentesten und leistungsfähigsten ist. Doch für Unternehmen greift die Bewertung anhand standardisierter Benchmarks zu kurz, da diese die Leistungsfähigkeit eines Modells nur unter bestimmten Bedingungen abbilden. Ein technisch führendes Modell kann in bestimmten Arbeitsschritten trotzdem schlechte Ergebnisse liefern, wenn ihm relevante Daten oder fachlicher Kontext fehlen. So kann eine KI beispielsweise einen Vertrag in Sekunden zusammenfassen. Doch wirklichen Geschäftsnutzen bringt sie nur, wenn sie dabei auch Unternehmensrichtlinien berücksichtigt, Abweichungen erkennt, Quellen nennt und den nächsten Schritt vorbereitet. Daher empfiehlt sich ein modellagnostischer Ansatz, bei dem für jeden Anwendungsfall die am besten geeignete KI zum Einsatz kommt, im Idealfall auch in Kombination mit anderen Modellen innerhalb des Unternehmens.
Unternehmenswissen als entscheidender Faktor
Mit der steigenden Leistungsfähigkeit von KI-Modellen gleichen sich deren Fähigkeiten in vielen Anwendungsbereichen immer weiter an. Dadurch werden die Modelle zunehmend austauschbar. Den entscheidenden Unterschied wird daher in Zukunft der Kontext machen, mit dem ein KI-Modell und die darauf aufsetzenden Agenten arbeiten. Unternehmen verfügen in der Regel bereits über einen großen Wissensschatz – ob in Verträgen, Rechnungen, E-Mails, Dokumentenarchiven oder in den Köpfen einzelner Mitarbeitenden. Häufig ist dieses Wissen jedoch über verschiedene Systeme verteilt und daher nur schwer auffindbar.
Um das volle Potenzial von KI auszuschöpfen, sollten Unternehmen ihre Daten und ihr vorhandenes Wissen daher so strukturieren, dass die KI damit arbeiten kann. Ein effektives Dokumentenmanagement bildet hierfür die Grundlage. Denn KI-Agenten brauchen nicht nur Zugriff auf Informationen. Diese müssen auch vollständig, aktuell, mit Berechtigungen versehen und in ihren fachlichen Zusammenhang eingeordnet sein. Jedes Ergebnis sollte sich auf nachvollziehbare Quellen zurückführen lassen. Wer einen hohen digitalen Reifegrad seiner Informationsbasis sicherstellt, legt gleichzeitig den Grundstein für qualitativ hochwertige KI-Ergebnisse und schafft die Voraussetzung dafür, Unternehmenswissen souverän für KI nutzbar zu machen.
KI-Souveränität als Basis für bessere Performance
KI-Souveränität wird in erster Linie mit dem Schutz der eigenen Daten und Infrastruktur in Verbindung gebracht. In der Praxis ist sie ebenso eine wichtige Voraussetzung für die Leistungsfähigkeit eines Unternehmens, da sie es ermöglicht, selbst zu bestimmen, wie KI eingesetzt wird. Das fängt bei der freien Modellwahl an. Denn je nach Aufgabe können unterschiedliche Modelle sinnvoll sein. Souveränität bedeutet, dass Unternehmen für den jeweiligen Anwendungsfall flexibel das passende Modell wählen und somit Qualität, Kosten und Geschwindigkeit ausbalancieren können.
Ein weiterer wichtiger Vorteil ist der kontrollierte Datenzugriff. KI braucht Unternehmenskontext, um gute Ergebnisse zu liefern. Allerdings sollte sie dabei nur genau die Informationen erhalten und nutzen, die sie für ihre jeweilige Aufgabe benötigt. Indem Unternehmen diesen Zugriff durch Berechtigungen kontrollieren, schaffen sie nicht nur einen sicheren Rahmen, sondern sorgen auch dafür, dass ihre KI-Agenten mit dem jeweils relevanten Kontext arbeiten, was zu besseren Ergebnissen führt.
Wichtig ist zudem, dass Unternehmen nachverfolgen können, auf welchen Quellen eine KI-Antwort beruht und welche Schritte ein Agent ausgeführt hat. Ein Agent-Center protokolliert hier, wer oder was einen Prozessschritt ausgeführt hat, welche Entscheidung auf welcher Grundlage getroffen wurde und wann ein Mensch freigegeben oder korrigiert hat. Das schafft nicht nur Transparenz und Vertrauen, sondern reduziert auch den Prüfaufwand und ermöglicht es Unternehmen, KI in größerem Umfang produktiv und souverän einzusetzen.
Moderne Dokumentenmanagement-Plattformen schaffen heute die notwendige Grundlage, um KI flexibel, kontrolliert und leistungsfähig einzusetzen. Sie verbinden unterschiedliche KI-Modelle mit Unternehmenswissen und bestehenden Prozessen. So können Unternehmen je nach Aufgabe die passende Technologie auswählen, Zugriffsrechte definieren und festlegen, wie viel Autonomie KI-Agenten erhalten.
Fazit
Erfolgreiche Business-KI entsteht aus dem Zusammenspiel von leistungsfähigen Modellen, hochwertigem Unternehmenswissen und klaren Rahmenbedingungen. Entscheidend sind eine verlässliche Informationsbasis, präzise Berechtigungen, nachvollziehbare Ergebnisse, Transparenz und Kontrolle über alle Prozessschritte sowie die Freiheit, für jeden Anwendungsfall die passende Technologie und den passenden Grad an Automatisierung selbst zu wählen. KI-Souveränität schafft dabei die Grundlage, um Performance gezielt auf die eigenen Geschäftsprozesse auszurichten und Qualität, Sicherheit, Kosten und Geschwindigkeit miteinander zu verbinden.
#d_velop
