Generative KI und DAP: Alternative oder „perfektes Paar“?
Heidelberg, 02.10.2025 (PresseBox) - Tools wie ChatGPT haben generative KI für jeden erlebbar gemacht. Viele Unternehmen prüfen inzwischen, inwiefern KI sowohl den Arbeitsalltag als auch das Wissensmanagement erleichtern kann. Manche hoffen sogar, bestehende Systeme damit komplett ersetzen zu können. Eine genaue Prüfung zeigt allerdings, dass generative KI allein nicht ausreicht: Sie bietet ein enormes Potenzial – aber nur, wenn die Unternehmen den richtigen Rahmen schaffen, um sie sicher und produktiv einzusetzen.
Die Aussicht klingt verlockend: ChatGPT, Copilot oder eine andere generative KI-Lösung installieren, die Software mit dem Unternehmens-Know-how füttern und dann an jeden digitalen Arbeitsplatz bringen – fertig ist eine Lösung, die der Weltwirtschaft,McKinsey zufolge,einen jährlichenProduktivitätszuwachs von 2,5 bis 4,4 Billionen US-Dollarermöglichen soll.
Das Potenzial ist durchaus vorhanden. Generative AI (GenAI) produziertin wenigen Sekunden jede Art von Content, für die ein Mensch Stunden oder Tage benötigt. Gleichzeitig stellt die einfach zu nutzende Technologie die Unternehmen aber auch vor enorme Herausforderungen.
KI stellt Unternehmen vor 3 große Herausforderungen
1. RechtssicherheitDie Nutzung von generativer KI wirft jede Menge Fragen zum Datenschutz, Urheber- und Persönlichkeitsrecht auf, die rechtssicher beantwortet werden müssen – denn im Ernstfall haftet das gesamte Unternehmen.
2. Prozessänderungen
Darüber hinaus müssen Geschäftsabläufe neu gestaltet werden. Nur wenn die KI an den richtigen Stellen innerhalb der Prozesse integriert wird, kann sie ihr volles Potenzial entfalten.
3. Qualifizierung
Die Mitarbeitenden müssen im Umgang mit GenAI geschult werden. Nur so stellt das Unternehmen sicher, dass die KI entsprechend der Unternehmensziele, -werte und -regularien eingesetzt wird.
KI erleichtert Wissensmanagement
Gut eingesetzt, kann generative KI in kurzer Zeit erhebliche Vorteile bringen, insbesondere im Wissensmanagement.Da viele Unternehmen ihren Wissenspool manuell pflegen, birgt eine generative KI hier enormes Verbesserungspotenzial, indem sie
- die Mitarbeitenden dabei unterstützt,veraltete Dokumente zu korrigieren, zu aktualisieren, mit Zusatzinformationen anzureichern und die Qualität dadurch deutlich zu verbessern
- die Autor:innen bei derProduktion von Artikelnunterstützt, sei es aus vorhandenen Dokumentationen, Schulungsunterlagen oder den Chat-Verläufen von Helpdesk-Anfragen
- dieInhaltehinsichtlich der Rollen, Sprachen und Regionenpersonalisiertund die User Experience optimiert
- isoliertes Wissen zusammenführt, rekombiniert und Input für neue Ideen liefert
Die beeindruckendenErgebnisse von generativer KI basieren auf Algorithmendes maschinellen Lernens und auf der Verwendung großer Sprachmodelle (LLMs), die unter anderem die einfache Nutzung mit natürlicher Sprache ermöglichen. Hinzu kommen gigantische Mengen von Daten, mit denen die KI trainiert wurde und die den Rohstoff für die Erstellung von Texten, Bildern, Programmiercode oder Videos liefern.
ChatGPT 3 zum Beispiel wurde mit175 Milliarden Datensätzenbzw. Token aus dem Internet trainiert. Das entspricht rund 131 Milliarden englischen Wörtern. Bei Version 4 von ChatGPT sind es schon 74-mal so viel. Allerdings macht das neue Release von ChatGPT selbst damit noch ungenaue oder falsche Angaben, wenn es für die Suche nach Informationen oder für die Erstellung von Texten genutzt wird.
Risiko: KI gibt keine verlässlichen Antworten
Unternehmen verfügen in der Regel aber über weitweniger Trainingsdaten in unterschiedlicher Qualität. Daraus ergeben sich schnell Probleme, vor allem wenn die generative KI von den Mitarbeitenden als Anlaufstelle bei Fragen zu neuen Anwendungen, Prozessen oder Richtlinien genutzt wird:
- Source of Multiple Truth
Generative KI besitzt keinerlei Textverständnis, sondern produziert Inhalte anhand von statistischen Wahrscheinlichkeiten. Je nach Suchanfrage bzw. Such-Prompt entstehenunterschiedliche Antwortvarianten, die voneinander abweichen. Dass die Antwort einer KI stets korrekt ist, kann das Unternehmen nicht gewährleisten. - Schwächung der Compliance
Abhängig von der Komplexität der Frage sowie von der Menge und der Aktualität der Trainingsdaten können Genauigkeit und Qualität der Antworten stark variieren. Dennochwirken selbst falsche Antworten häufigsoplausibel, dass sie nicht hinterfragt werden und Compliance-Verstöße nach sich ziehen können. - Auftreten des „Bias“-Effekts
Generative KI-Modelle können Vorurteile verstärken, die unbewusst in den Trainingsdaten enthalten sind. In Kombination mit ungenauen Anweisungen bewirkt dies eineDatenverzerrung. Da sich nicht voraussagen lässt, wann und warum dieser Bias-Effekt auftritt, riskieren die Unternehmen eine schleichende Erosion der Qualität ihrer Daten und Prozesse, also das genaue Gegenteil von dem, was sie sich erhoffen.
Zwei, die sich ergänzen: KI und Digital Adoption Platform
Was also kann ein Unternehmen tun, um generative KI sicher und produktiv zu nutzen?
In erster Linie muss es dafür sorgen, dass dieneuen Anwendungen kontrolliert und kontrollierbar eingesetztwerden. Hier leistet eine Digital Adoption Platform (DAP) einen wertvollen Beitrag.
Eine Digital Adoption Platform gibt gezielte Hilfestellung im Arbeitskontext. Dies trägt dazu bei, dass die Mitarbeitenden die neuen Funktionen und Workflows schneller verstehen und die generative KI Compliance-konform und effizient nutzen. Durch die raschen Lernerfolge steigert eine DAP die nötige Akzeptanz für die neuen KI-Technologien.
Der entscheidende Punkt dabei: Richtig implementiert, entsteht durch das Zusammenspiel von KI und DAP eineunternehmensweite Single Source of Truth.Den Mitarbeitenden werden keine alternativen Fakten in unterschiedlichen Varianten präsentiert, sondern sie erhalten eine eindeutige und zuverlässige Hilfestellung, die zu 100 Prozent mit den Unternehmenszielen übereinstimmt.
Die richtige Digital Adoption Platform wählen
Allerdings bietenviele Digital Adoption Platforms zwarTechnology Guidance, also einekonkrete Anwendungshilfe, etwa bei der Prompt-Erstellung. Die deckt jedoch nur einen kleinen Bereich der Herausforderungen ab, die der Einsatz von GenAI mit sich bringt.
In der Praxisstellen sich schnell ganzandere Fragenwie:
- Darf ich in Prompts Geschäftsgeheimnisse oder personenbezogene Daten verwenden?
- Wie kann ich die Qualität der Inhalte beurteilen, die von der KI generiert wurden?
- Was ist zu tun, wenn berechtigte Zweifel am Output der KI bestehen?
- Wer haftet bei Verstößen infolge von Falschinformationen der KI?
Verlässlich und effizient: KI und DAP sind ein „perfektes Paar“
Unternehmen, die KI flächendeckend nutzen wollen, benötigen eine Digital Adoption Platform. Denn erst durch dieKombination von Technology Guidance und Business Guidanceerhalten die Mitarbeitenden bei der Arbeit mit KI verlässliche Unterstützung.
Insbesondere die drei großen Herausforderungen Rechtssicherheit, Prozesssicherheit und Qualifizierung werden so bewältigt: Die Mitarbeitenden erhalten mit der DAP stets rechtssichere Antworten. Sie bekommen unmittelbare Hilfe in jedem Prozess. Und sie erlernen schnell den sicheren Umgang mit KI-Anwendungen.
Auch in anderer Hinsicht sind KI und DAP ein „perfektes Paar“: Mittlerweileintegrieren auch die DAP-Anbieter:innen KI-Funktionenin ihre Digital Adoption Platforms. Die neuen Technologien steigern beispielsweise die Effizienz bei der Erstellung von Schulungsunterlagen, beim Anlegen von Schrittlisten oder bei der Produktion von Lernvideos, vorausgesetzt, vor der Veröffentlichung findet eine Qualitätskontrolle durch Fachexpert:innenstatt.
Unternehmensspezifisches Wissen gelangt jetzt schneller als je zuvor an die Mitarbeitenden. In einer Zeit, in der die Halbwertszeit von Wissen immer kürzer wird, ist das unerlässlich.
