Praxistipps zur Nutzung von KI

Mai 8, 2025

Wie setze ich KI-Tools im Unternehmensalltag sinnvoll und rechtskonform ein? Unsere Ratschläge sollen Ihnen helfen, die Vorteile der KI optimal zu nutzen und typische Fehler oder Risiken zu vermeiden.

Richtiges Prompten – Tipps für bessere Eingaben

Gutes Prompten ist eine Kunst für sich und entscheidet über die Qualität der KI-Ausgabe. Einige Tipps:

Klar und spezifisch formulieren: Geben Sie der KI möglichst genau vor, was Sie möchten. Statt „Schreibe einen Bericht über unser Unternehmen“ lieber „Schreibe einen 3 Absätze langen Pressetext über die Gründungsgeschichte und Kernprodukte der Firma XYZ in leicht verständlicher Sprache.“ Je konkreter der Prompt, desto passgenauer das Ergebnis.
Kontext bereitstellen: KI-Modelle haben außer den Infos, die man ihnen gibt, keinen echten Verständisrahmen. Liefern Sie relevante Hintergrundinfos. Beispiel: „Stelle dir vor, du bist ein Kundenberater für Softwarelösungen. Ich gebe dir nun Informationen über einen Kunden und du sollst darauf basierend …“ – Dieser Kontext kann die Antwortqualität erhöhen.
Gewünschtes Format angeben: Wenn Sie eine Liste, Tabelle oder bestimmte Tonalität wollen, erwähnen Sie das. Z.B. „Gib die Antwort als stichpunktartige Checkliste.“ oder „Antworte formell und präzise“. Die KI kann Stil und Format anpassen, wenn sie es verlangen.
Iteratives Vorgehen: Fragen Sie nach und verfeinern Sie den Prompt schrittweise. Oft ist es sinnvoll, erst eine grobe Antwort erzeugen zu lassen und dann mit Nachfragen Details zu verbessern. Beispiel: „Gib mehr Details zu Punkt 2“ oder „Kannst du ein Beispiel hinzufügen?“
Beispiele einbauen: Falls möglich, zeigen Sie im Prompt ein Beispiel der gewünschten Ausgabe. KI ahmt oft den Stil der Eingabe nach. Z.B.: „Formuliere folgende Botschaft in ähnlichem Stil wie dieses Beispiel: [Beispieltext]. Botschaft: …“.
Keine vertraulichen Daten im Prompt (wenn extern): Wie im 5. Artikel dieser Reihe – „KI im Datenschutzrecht“ – besprochen, geben Sie in öffentlichen KI-Tools besser keine echten personenbezogenen oder vertraulichen Firmendaten ein. Nutzen Sie Platzhalter oder abstrahieren Sie die Info, z.B. „Kunde A hat Produkt B gekauft…“ statt echten Namen.

Durch effektives Prompting wird die KI eher das tun, was Sie brauchen, anstatt vage oder unpassende Ergebnisse zu liefern. Schulen Sie auch Ihre Mitarbeiter in diesen Techniken – das fällt unter die KI-Kompetenz, die aufgebaut werden soll.

KI-generierte Texte erkennen

Manchmal ist es wichtig zu wissen, ob ein bestimmter Text von einem Menschen oder einer KI stammt – etwa um Plagiate oder automatisierte Bewerbungen zu erkennen. Es gibt keine 100% sichere Methode. Hier sind jedoch einige Anhaltspunkte:

Sprachstil und Gleichförmigkeit: KI-Texte neigen zu einem sehr gleichmäßigen, teilweise etwas generischen Sprachstil. Sie verwenden oft gängige Phrasen und wiederholen bestimmte Muster. Ein menschlicher Text hat häufiger unperfekte Strukturen, persönliche Anekdoten oder kreative Wendungen, die KI so nicht reproduziert.
Fakten und Fehler: KI-Modelle erfinden manchmal überzeugend klingende „Fakten“ (sog. Halluzinationen). Wenn ein Text spezifische Details nennt, lohnt es sich zu prüfen, ob diese stimmen. Menschen machen auch Fehler, aber KI-Fehler sind bisweilen kurios (z.B. erfundene Studien, falsche Jahreszahlen in sonst flüssigem Text).
Mangel an Originalität: KI hat keine echten neuen Ideen oder Meinungen. Ein Indikator kann sein, wenn ein Text auffallend allgemein bleibt, keine originelle Perspektive einnimmt oder nichts enthält, was nicht durch bloße Web-Recherche auffindbar wäre.
Werkzeuge nutzen: Es gibt inzwischen KI-Detektoren (z.B. OpenAI Text Classifier, GPTZero u.a.), die anhand statistischer Merkmale versuchen, KI-Texte zu erkennen. Ihre Zuverlässigkeit ist begrenzt und sie können sich irren – aber sie liefern Hinweise. Im Zweifel helfen klassische Plagiatsprüfer: Wenn ein KI-Text Passagen aus diversen Quellen zusammengestückelt hat, finden Sie diese über Google oder Plagiat-Tools.
Direktes Nachfragen: Wenn es z.B. um eingereichte Texte geht (etwa im Studium oder bei einem Angebotstext von einem Dienstleister), können Sie den Absender auf Details ansprechen. Ein Mensch, der etwas selbst geschrieben hat, kann meist spontan Erläuterungen geben. Jemand, der einen KI-Text nur kopiert hat, tut sich damit schwerer.

Für die Geschäftsleitung: Wenn es wichtig ist (z.B. im Recruiting oder bei externen Zuarbeiten), dürfen Sie ruhig sensibilisieren, dass KI-Einsatz erkannt werden kann und unpassend wäre, falls eigene Leistungen gefragt sind. Gleichzeitig können Sie KI-Generierung aber auch offen erlauben, sofern Qualität und Wahrheit geprüft sind – so nutzen Sie die Effizienz der KI, ohne auf Authentizität zu verzichten.

Kritische Überprüfung von KI-Ausgaben

Egal wie beeindruckend KI-Ergebnisse erscheinen – Sie sollten sie nie unreflektiert übernehmen. Bauen Sie in Ihre Prozesse einen Schritt der menschlichen Qualitätskontrolle ein. Konkret:

Faktencheck: Lassen Sie Fakten, Zahlen, Zitate aus KI-Texten von einer sachkundigen Person oder durch Recherche gegenprüfen. Wie oben erwähnt, kann KI Dinge erfinden, gerade wenn die Datenlage dünn ist.
Bias erkennen: KI kann verzerrte Outputs liefern, die bestimmte Gruppen benachteiligen oder stereotype Annahmen enthalten, weil die Trainingsdaten solche Biases beinhalteten. Überprüfen Sie Outputs (vor allem im HR oder bei Entscheidungshilfen) auf mögliche Diskriminierung. Beispiel: Wenn ein KI-System bei gleicher Qualifikation männliche Bewerber höher rankt als weibliche, liegt ein Bias vor, den Sie korrigieren oder das System nicht einsetzen sollten.
Nachvollziehbarkeit einfordern: Fragen Sie bei komplexen Analysen nach den Gründen. Zwar ist KI oft eine Black Box, aber manche Systeme bieten erklärbare KI (explainable AI) oder geben zumindest die wichtigsten Einflussfaktoren an. Verlassen Sie sich nicht blind auf ein Scoring, sondern verstehen Sie, was dahintersteckt – gerade bei gewichtigen Entscheidungen (Kredit, Diagnose etc.).
Randfälle testen: Testen Sie KI-Systeme mit ungewöhnlichen Eingaben, um zu sehen, wie robust sie reagieren. Was passiert, wenn Eingabedaten fehlen oder falsch formatiert sind? Wie geht die KI mit Sonderfällen um? So vermeiden Sie Überraschungen im Live-Betrieb.
Ergebnis verantworten: Wer auch immer den Output letztlich verwendet (Mitarbeiter, Manager), muss ihn so prüfen, als käme er von einem menschlichen Mitarbeiter, d.h. mit gesundem Menschenverstand und fachlicher Kontrolle. Bei automatisch erstellten Berichten sollte z.B. ein Experte kontrollieren, ob die Schlussfolgerungen stimmen.

Grundsätzlich gilt: KI liefert zu, Mensch prüft ab. Diese Herangehensweise sollte in Ihrer Organisationskultur verankert werden. Besonders in sicherheitskritischen Bereichen (etwa Medizin, Verkehr) sind strikte Prüfroutinen oft gesetzlich vorgeschrieben (siehe auch Artikel: „Wenn Personen von automatisierten Entscheidungen betroffen sind“).

Urheberrechtliche Aspekte beachten (bei KI-Nutzung in der Praxis)

Wir haben schon über Urheberrecht gesprochen. Hier noch ein paar praktische Hinweise, wie man im Alltag Probleme vermeidet:

Keine geschützten Inhalte in öffentlichen KI-Tools preisgeben: Laden Sie z.B. kein urheberrechtlich geschütztes Dokument in einen fremden KI-Dienst hoch, um eine Zusammenfassung zu erhalten – Sie könnten damit eine unerlaubte Vervielfältigung/Verbreitung begehen (und zugleich vertrauliche Infos offenlegen). Interne vertrauliche Dokumente oder Werke Dritter lieber offline zusammenfassen oder einen internen KI-Dienst nutzen, der entsprechend erlaubt ist.
KI-Ausgaben auf geschützte Elemente prüfen: Wenn Ihre Marketingabteilung ein Logo oder Bild durch eine KI erstellen lässt, achten Sie darauf, dass keine bekannten Figuren/Designs erkennbar sind (sog. Mickey-Mouse-Problem). Vermeiden Sie Prompts, die einen bestimmten geschützten Stil kopieren („im Stil von Star Wars“ könnte problematisch sein, weil Markenelemente auftauchen).
Open-Source und Lizenzen: Falls Sie KI zum Coden nutzen (z.B. GitHub Copilot), bedenken Sie, dass eventuell Code-Snippets aus Open-Source-Projekten auftauchen können. Diese unterliegen Lizenzen (GPL, MIT etc.). Führen Sie Code-Reviews durch. Wenn ein größerer Block identisch mit bekanntem Code ist, klären Sie, ob die Lizenz kompatibel ist. Ersetzen Sie den Code im Zweifel oder lizenzieren Sie ihn richtig.
Eigene KI-Modelle mit Daten füttern: Wenn Ihr Unternehmen eigene KI-Modelle trainiert, stellen Sie sicher, dass Sie die Trainingsdaten rechtmäßig verwenden dürfen. Z.B. Bilder aus dem Internet: Sind diese gemeinfrei oder unter einer Lizenz, die Text- und Data Mining erlaubt? Gleiches gilt bei Texten von Konkurrenten oder aus Datenbanken. Evtl. greift §44b UrhG (Text und Data Mining). Holen Sie im Zweifel juristischen Rat ein, bevor Sie große fremde Datensammlungen an Ihre KI weitergeben.
Verträge mit Kreativen anpassen: Wenn Sie externe Autoren/Designer beschäftigen, kann es sinnvoll sein, in den Verträgen zu regeln, ob KI-Werkzeuge eingesetzt werden dürfen und wer Urheber der Endergebnisse ist. Damit vermeiden Sie Streit, ob ein Mensch oder eine KI etwas geschaffen hat – etwa durch folgende Klausel: „Der Auftragnehmer garantiert, dass das gelieferte Werk ein persönlich geistiges Werk ist; bei Einsatz von KI-Werkzeugen stellt er sicher, dass deren Output überprüft und angepasst wurde, sodass das Gesamtergebnis eine persönliche geistige Schöpfung darstellt.“

Fazit

Bleiben Sie informiert. Das Thema KI-Regulierung und -Recht entwickelt sich rapide. Ab 2025/26 wird die KI-Verordnung wirksam. Außerdem kommen möglicherweise neue Urheberrechtsregeln (die EU diskutiert, wie mit nicht-menschlichen Werken umzugehen ist), und die Rechtsprechung wird Fälle entscheiden, die Präzedenz schaffen. Als Geschäftsleitung ist es klug, einen Ansprechpartner zu haben (intern oder extern), der bei neuen Entwicklungen zeitnah beraten kann. So machen Sie Ihr Unternehmen fit im Umgang mit KI, minimieren Risiken und können die Vorteile dieser Technologie gewinnbringend und verantwortungsvoll einsetzen.

Sie suchen noch einen Ansprechpartner? Nehmen Sie gerne Kontakt zu uns auf.

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