KI ist in aller Munde. Jede Firma soll sie einsetzen. Jedes Werkzeug hat sie jetzt eingebaut.
Eine Frage stellt dabei kaum jemand: Wissen Sie die Antwort schon?
Davon hängt ab, ob KI hilft oder schadet.
Der Unterschied an einem Beispiel#
Nehmen Sie Ihre Buchhaltung.
Eine Rechnung kommt rein. 1.000 Euro netto, 19 Prozent Umsatzsteuer, Konto Wareneinkauf. Das weiß Ihre Buchhaltung. Dafür gibt es eine Regel. Die Software bucht es jedes Mal gleich. Niemand fragt dafür eine KI.
Jetzt kommt ein Beleg, den keiner kennt. Ein neuer Lieferant, ein fremdes Format, eine unklare Leistung. Hier hilft KI. Sie liest den Beleg und schlägt ein Konto vor. Ein Mensch prüft und bestätigt.
Kommt derselbe Beleg zum zehnten Mal, ist er nicht mehr unbekannt. Dann schreiben Sie eine Regel und automatisieren. Und die KI ist für diesen Fall raus.
Das ist das ganze Prinzip:
- Sie wissen es noch nicht: KI. Sie schätzt, mit einer Wahrscheinlichkeit.
- Sie wissen es: Regel. Sie liefert jedes Mal dasselbe Ergebnis.
Fachleute nennen das Zweite deterministisch. Gemeint ist: gleiche Eingabe, gleiches Ergebnis. Immer.
Was gerade schiefläuft#
Viele Firmen setzen KI dort ein, wo das Wissen längst da ist. Ein Sprachmodell prüft Pflichtfelder in Formularen. Es verteilt Anfragen, für die es eine klare Zuständigkeit gibt. Es fasst Berichte zusammen, die immer gleich aufgebaut sind.
Das hat drei Folgen.
Das Ergebnis schwankt. Eine KI schätzt. Dieselbe Frage kann morgen eine andere Antwort bekommen. Bei einer Regel passiert das nicht.
Fehler addieren sich. Ist jeder Schritt zu 95 Prozent richtig, sind 20 Schritte hintereinander nur zu etwa 36 Prozent fehlerfrei. Das ist eine Rechnung, keine Messung: 0,95 hoch 20. Sie zeigt aber, warum lange Ketten von Schätzungen gefährlich sind.
Sie können es nicht erklären. Fragt ein Kunde oder ein Prüfer, warum etwas so entschieden wurde, zeigt eine Regel den Grund. Eine Schätzung zeigt nur eine Wahrscheinlichkeit.
Dazu kommen die Kosten. Sie bezahlen jedes Mal für eine Antwort, die Sie schon kennen.
Den umgekehrten Fehler gibt es auch. Feste Regeln für Dinge, die niemand genau kennt. Das Makro, das beim ersten neuen Dateiformat abbricht. Hier wäre KI richtig gewesen.
Die Ursache#
KI und Regel sind keine Gegner. Sie sind zwei Stufen desselben Wegs. Das Problem ist der fehlende Übergang.
Die KI liefert eine Antwort. Jemand bestätigt sie. Und dann passiert nichts. Die bestätigte Antwort wird nicht zur Regel. Beim nächsten Mal fragt man wieder die KI.
So wird ein Übergangswerkzeug zum Dauerzustand. Nicht, weil die Technik das verlangt. Sondern weil niemand die Aufgabe hat, aus bestätigten Antworten Regeln zu machen.
Die Lösung: drei Fragen für jeden Schritt#
Stellen Sie für jeden Arbeitsschritt mit KI drei Fragen.
1. Wissen wir die Antwort schon? Gibt es eine Regel, eine Tabelle, eine Vorschrift? Dann automatisieren Sie. Ohne KI.
2. Wenn nicht: Wer bestätigt? Die KI schlägt vor. Ein Mensch entscheidet. Jede Bestätigung wird festgehalten.
3. Wiederholt sich die Bestätigung? Wird derselbe Vorschlag immer wieder gleich bestätigt, ist er kein Unbekanntes mehr. Dann wird daraus eine Regel. Und die KI verlässt diesen Schritt.
Damit hat KI eine klare Rolle. Sie erschließt Neuland. Was erschlossen ist, übernimmt die Regel.
Wer das umsetzen kann#
Geschäftsführung. Legen Sie für jeden KI-Einsatz fest, wer bestätigte Antworten in Regeln überführt. Mit Namen. Ohne diese Zuständigkeit bleibt KI ein Dauerzustand.
Bereichsleitung. Führen Sie eine Liste: In welchen Schritten läuft KI? Wie oft wird ihr Vorschlag unverändert bestätigt? Das ist Ihre Kandidatenliste für Regeln und Automatisation.
IT-Leitung. Machen Sie den Wechsel leicht. Eine Regel muss schnell eingetragen sein. Sonst bleibt man bei der KI, weil es bequemer ist.
Prüfen, ob es wirkt#
Wenn KI dort läuft, wo das Wissen schon da ist, dann senkt das Überführen bestätigter Fälle in Regeln die Nacharbeit, messbar am Anteil der Vorgänge, die nachträglich korrigiert werden müssen, innerhalb von drei Monaten.
Erheben Sie den Ausgangswert heute: Wie viele Vorgänge mit KI werden korrigiert? Messen Sie nach drei Monaten wieder.
Abbruchkriterium: Werden die neuen Regeln häufiger korrigiert als vorher die KI, war das Wissen noch nicht stabil. Dann gehört der Schritt zurück zur KI. Mit menschlicher Bestätigung.
So mache ich es selbst#
Ich entwickle Software mit KI. Die KI schreibt Code. Sie schätzt, was ich meine.
Ob der Code richtig ist, prüfen danach feste Regeln: Typprüfung, Sicherheitsregeln, automatische Tests. Diese Prüfungen raten nicht. Sie liefern jedes Mal dasselbe Ergebnis.
Macht die KI denselben Fehler ein zweites Mal, wird daraus eine neue Prüfregel. Dann rutscht er nicht mehr durch.
Der Preis des Nichthandelns#
Wer KI für Bekanntes einsetzt, bezahlt jeden Tag für dieselbe Antwort. Er bekommt sie jedes Mal etwas anders. Und er kann sie nicht erklären, wenn ein Kunde oder Prüfer nachfragt.
Wer nie Regeln daraus macht, lernt als Firma nichts dazu. Die Entscheidungslogik liegt dann in einem fremden Modell. Nicht in Ihrem Haus.
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