Generative KI im Unternehmen gehört dorthin, wo das Ergebnis geprüft wird oder ein Fehler günstig ist. Was generative KI technisch bedeutet, steht im Glossar unter Generative KI. Hier geht es um die Auswahl davor: welche Aufgaben tragen, welche Pflichten seit August 2026 gelten und warum die Prüfbarkeit über den Einsatz entscheidet.
Einsatzfelder generativer KI im Mittelstand
Dokumente auslesen und einordnen. Rechnungen, Lieferscheine, Bewerbungen, Reklamationen. Die Ausgabe ist ein strukturierter Datensatz und damit maschinell prüfbar.
Entwürfe erzeugen. Angebotstexte, Stellenausschreibungen, Protokolle, Antwortvorschläge. Ein Mensch prüft ohnehin, bevor es hinausgeht.
Suche über eigene Dokumente. Antworten mit Belegstelle aus Handbüchern, Verträgen, Normen. Die Quelle macht die Antwort überprüfbar.
Service-Agenten. Bei Kundenanfragen erster Ebene setzt die Dögel GmbH bis zu 40 Prozent geringere Supportkosten an, im HR-Bereich bis zu 30 Prozent weniger Aufwand, jeweils unter den Voraussetzungen, die auf unserer Seite zu Digital Operational Excellence neben den Zahlen stehen.
Halluzinationen einordnen: warum Prüfbarkeit das Auswahlkriterium ist
Ein Sprachmodell erzeugt die wahrscheinlichste Fortsetzung, nicht die wahre. Falsche Ausgaben sind deshalb keine Kinderkrankheit, die mit dem nächsten Modell verschwindet, sondern eine Eigenschaft des Verfahrens.
Daraus folgt keine Ablehnung, sondern ein Auswahlkriterium. Geeignet ist eine Aufgabe, wenn eine dieser drei Bedingungen erfüllt ist: Das Ergebnis wird von einem Menschen geprüft, es lässt sich maschinell gegen eine Quelle prüfen, oder ein Fehler ist folgenlos.
Ist keine der drei Bedingungen erfüllt, gehört die Aufgabe nicht an ein generatives Modell, jedenfalls nicht allein.
Generative KI und EU AI Act: welche Transparenzpflichten gelten
Für den Mittelstand sind vor allem die Transparenzpflichten aus Artikel 50 der KI-Verordnung relevant, die seit dem 2. August 2026 anwendbar sind:
Ein Chatbot muss erkennbar machen, dass ein Mensch mit einer KI spricht, sofern das nicht offensichtlich ist.
KI-generierte Inhalte, also Text, Bild, Audio und Video, müssen in maschinenlesbarer Form als solche erkennbar sein.
Deepfakes sind als künstlich erzeugt offenzulegen.
Bei Emotionserkennung und biometrischer Kategorisierung sind die betroffenen Personen zu informieren.
Für Systeme, die vor dem 2. August 2026 im Einsatz waren, gilt für die maschinenlesbare Markierung eine Übergangsfrist bis zum 2. Dezember 2026. Bereits vorher galten die Verbote bestimmter Praktiken (seit 2. Februar 2025) und die Pflichten für Anbieter von Allzweck-KI-Modellen (seit 2. August 2025).
Diese Angaben ersetzen keine Rechtsberatung. Für die eigene Einordnung gehört geprüft, ob Sie Anbieter oder Betreiber sind, denn die Pflichten unterscheiden sich.
Warum KI-Projekte im Mittelstand scheitern
Nicht an der Technik. Gartner erwartet, dass mehr als 40 Prozent der Projekte rund um agentische KI bis Ende 2027 abgebrochen werden, ein erheblicher Teil davon, weil die Grundlage fehlt: unklare Prozesse, uneinheitliche Daten, kein definierter Prüfschritt.
Ein zweites Muster: Das Projekt startet mit dem Werkzeug statt mit der Aufgabe. Wer zuerst ein Modell auswählt und dann nach einem Anwendungsfall sucht, hat die Reihenfolge getauscht.
Generative KI in der Digitalisierungsstrategie: Stufe 3 im DOpE-Modell
In der Digitalisierungspyramide der Dögel GmbH gehört generative KI zur Stufe 3, der datenbasierten Steuerung. Darunter liegen die digitale Grundlage und der vernetzte Betrieb.
Die Reihenfolge ist keine Rangfolge nach Wichtigkeit, sondern eine nach Tragfähigkeit. Ein Modell, das auf uneinheitliche Daten trifft, erzeugt schnell und überzeugend formulierte Fehler. Mehr dazu im Beitrag Was ist Digital Operational Excellence?
Generative KI einführen: die ersten drei Schritte
1. Aufgabe wählen, nicht Werkzeug. Welche wiederkehrende Textarbeit fällt bei Ihnen an, und wird das Ergebnis ohnehin geprüft?
2. Prüfschritt festlegen. Wer oder was prüft, und woran wird ein Fehler erkannt? Vor dem ersten Test, nicht danach.
3. Transparenz klären. Wo tritt die KI gegenüber Kunden oder Mitarbeitenden auf, und ist das gekennzeichnet?
Diese drei Schritte lassen sich selbst gehen. Wer es strukturiert will, bekommt es als DOpE-Analyse: eine Bewertung, welche Anwendungsfälle tragen, welche Voraussetzungen fehlen und welche Maßnahme nach Wirtschaftlichkeit zuerst kommt.
Sprechen Sie uns an. Wir sagen Ihnen auch, wenn Ihr Anwendungsfall ohne generative KI zuverlässiger läuft.
Redaktion Dögel GmbH