Die 20 drängendsten KI-Fragen im Unternehmen
Diese Fragen sehe ich täglich auf Vorstandstischen — mit besonderem Gewicht auf Datensouveränität, lokalem Hosting und europäischer Regulierung. Mit 20+ Jahren Engineering und täglicher Arbeit mit Claude, Gemini, Codex und Grok (xAI) übersetze ich sie in Antworten, die laufen.
I. Rendite & Strategie
Was bringt uns KI nachweislich — und wann?
Ich beginne mit dem Business Case: Welche Prozesse kosten heute Zeit oder Geld, wie hoch ist die Ersparnis und wann ist Break-even. Gemessen ab Woche eins.
Welches Ökosystem wählen wir — Microsoft 365 Copilot oder Open Source?
Copilot einschalten oder eine flexible Open-Source-Schicht? Ich benchmarke beides an Ihrem Use Case und verhindere Vendor Lock-in.
Selbst bauen, kaufen oder auf den Softwareanbieter warten?
Eine eigene KI-Schicht oder warten, bis AFAS, SAP oder Ihr PIM KI liefert? Ich rechne beide Szenarien durch — inklusive Lock-in- und Exit-Kosten.
II. Vom Prototyp in die Produktion
Warum scheitern 80 % der KI-Projekte — und unseres nicht?
Piloten scheitern an Daten, Integration und Verantwortung, selten am Modell. Ich baue ab Tag eins mit Evals, Monitoring und einem Owner pro Prozess.
Wie wird unser ChatGPT/Claude-Prototyp ein Produktionssystem?
Von der Sandbox zu Hunderten Nutzern: LLMOps, Skalierbarkeit, Monitoring und SLAs.
Wie verbinden wir KI sicher mit ERP und CRM?
Zuverlässige APIs und RAG-Pipelines mit Live-Zugriff auf Ihre Bestandssysteme — mit Rechten und Logging.
Ist unsere Dateninfrastruktur bereit für KI?
Garbage in, garbage out. Ich mache Ordner, Sheets und Postfächer KI-bereit, bevor wir bauen.
Wie testen wir, ob die KI gut genug für Kunden ist?
Eval-Sets mit echten Fällen und eine klare Messlatte pro Release: live erst, wenn die Zahlen stimmen.
III. Souveränität, Daten & EU-Regulierung
Wie garantieren wir, dass unsere Daten die EU nie verlassen?
Sovereign-Cloud-Garantien und EU-Rechenzentren — technisch und vertraglich abgesichert.
Können wir KI komplett on-premise oder in einer Private Cloud betreiben?
Llama oder Mistral auf eigenen Servern, notfalls ohne Internetverbindung. Das ist meine Spezialität.
Fällt unsere KI-Anwendung unter 'high-risk' im EU AI Act?
Ich prüfe Ihr System gegen den AI Act und richte Compliance und Transparenz pragmatisch ein — bevor die Aufsicht fragt.
Wie halten wir ausländische Behörden (CLOUD Act) von unseren Daten fern?
US-Cloud in der EU reicht nicht. Ich sorge für juristisch-technische Abschirmung.
IV. Qualität, Kosten & Risiken
Wer haftet, wenn die KI einen kritischen Fehler macht?
Ich gestalte Prozesse mit Human-in-the-Loop und klarer Verantwortung pro Entscheidung.
Wie verhindern wir Halluzinationen Richtung Kunden?
Automatisierte Guardrails, Evals und Observability — messen statt hoffen.
Was kostet uns das monatlich (FinOps)?
Token-Budgets, Caching und das richtige Modell pro Aufgabe halten Kosten planbar — abgerechnet pro Use Case.
Wem gehört das geistige Eigentum an KI-Output?
Design, Code oder Vertrag: Ich berate zu Schutz und Lizenzierung von Output.
V. Mensch, Organisation & Adoption
Wie gehen wir mit 'Schatten-KI' am Arbeitsplatz um?
Mitarbeitende nutzen längst kostenloses ChatGPT. Ich überführe das in eine sichere Unternehmensumgebung.
Wie bringen wir Mitarbeitende dazu, es wirklich zu nutzen?
Training, Prompt-Kompetenz und Ängste nehmen — Adoption ist Change-Management.
Kann unser Team es danach selbst betreiben?
Dokumentation, Runbooks und Übergabe gehören zur Lieferung. Sie sind nicht von mir abhängig — außer Sie wollen es.
Wie verhindern wir, dass unsere Lösung in zwei Jahren veraltet ist?
Modellagnostische Architektur: morgen das LLM wechseln, ohne Umbau.