KI-Beratung: erfolgreich mit künstlicher Intelligenz.

Daten wachsen rasant, Teams kollaborieren über mehrere Clouds und Standorte hinweg – Data Security Posture Management in Microsoft Purview bringt Transparenz, Ordnung und Steuerbarkeit in diese Landschaft. Mit Data Security Posture Management (kurz DSPM) erkennen Unternehmen, wo sensible Informationen liegen, wer darauf zugreift und welche Risiken bestehen, um gezielt zu handeln, statt nur zu reagieren. Für moderne Arbeitsumgebungen erweitert Purview diese Sicht gezielt um AI‑Kontexte wie Copilot und andere AI-Anwendungen, sodass DSPM auch neue Datenpfade absichert.

Was ist Data Securty Posture Management?

DSPM kombiniert Datenerkennung, Klassifizierung, Zugriffsanalyse, Überwachung und Abhilfemaßnahmen zu einem durchgängigen Programm für Datensicherheit. Der Ansatz priorisiert den Schutz der Daten selbst – unabhängig davon, ob sie on‑premises, in SaaS oder in Cloud‑Speichern liegen.

Wichtige Funktionen

• Daten inventarisieren und klassifizieren: Tools scannen strukturierte und unstrukturierte Quellen, identifizieren sensible Typen und ordnen geschäftliche Relevanz zu.

• Risiken bewerten und remediieren: DSPM findet Fehlkonfigurationen, übermäßige Berechtigungen und offene Freigaben und schlägt konkrete Korrekturen vor.

• Schutz durchsetzen: Maßnahmen umfassen DLP, Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und Monitoring mit nachvollziehbaren Berichten.

Abgrenzung zu Cloud Security Posture Management und Data Loss Prevention

CSPM härtet primär Cloud‑Infrastruktur, während DLP Abflüsse an Senken verhindert; DSPM fokussiert sich auf die Datenebene selbst. In der Praxis ergänzen sich die Disziplinen und schließen gemeinsam Sichtbarkeits‑ und Schutzlücken im Lebenszyklus der Daten.

DSPM in Microsoft Purview

Microsoft Purview bündelt DSPM‑Analysen, Empfehlungen und Richtlinien, sodass Transparenz und Abhilfe aus einem Portal steuerbar sind. Für AI‑Kontexte liefert Purview zusätzlich ein DSPM‑Dashboard mit One‑click‑Policies, Activity Explorer und wöchentlichen Data‑Risk‑Assessments für stark genutzte SharePoint‑Sites. Folgende Kernfunktionen beinhaltet das DSPM in MS Purview:

• Analysen und Trends: Dynamische Reports zu Datenrisiken, Sensitivity‑Label‑Nutzung, DLP‑Abdeckung und Verhaltensänderungen liefern eine fortlaufende Sicht auf die Sicherheitslage.

• Empfehlungen zu Richtlinien: Geführte Vorschläge erstellen mit wenigen Klicks passende DLP‑ und Insider‑Risk‑Policies, um identifizierte Lücken sofort zu schließen.

• Workflow „Erkennen‑Handeln‑Nachverfolgen“: Opt‑in zu Analytics, Einsichten bewerten, Maßnahmen anstoßen und Fortschritt über Trendberichte nachvollziehen

• One‑click‑Policies für AI: Mit einem Klick aktivierte Standardrichtlinien erfassen AI‑Interaktionen, schützen sensible Inhalte in Prompts und liefern erste Ergebnisse nach ~24 Stunden.

• Endpunkt‑/Browser‑Anbindung: Geräte‑Onboarding und Purview‑Browser‑Erweiterung ermöglichen Sichtbarkeit und Kontrolle bei Dritt‑AI‑Sites wie ChatGPT oder Gemini.

Fazit

Mit Microsoft Purview DSPM entsteht ein zentraler, durchgängiger Sicherheits‑Workflow, der sensible Daten sichtbar macht, Risiken priorisiert und Abhilfemaßnahmen direkt auslöst. Deshalb reduzieren Unternehmen Oversharing und Datenabflüsse messbar, beschleunigen Audits und skalieren moderne Zusammenarbeit und Copilot‑Szenarien sicher und regelkonform. Kurz: DSPM verbindet Transparenz, Schutz und Compliance zu einem kontinuierlichen Programm statt einmaligen Projekten.

Sie möchten für Ihr Unternehmen MS Purview mit DSPM einführen? Sprechen Sie uns gerne an. Ebenfalls auch interessant, der MS Blogartikel zu diesem Thema.

Die rasante Entwicklung von Künstlicher Intelligenz (KI) und zunehmende Anforderungen an Datenschutz, Ethik und Effizienz stellen viele Unternehmen vor immense Herausforderungen. Gerade CIOs und IT-Führungskräfte müssen sicherstellen, dass ihre Organisation nicht nur technisch, sondern auch organisatorisch und strategisch auf den Einsatz von KI vorbereitet ist. Mit einer klar definierten KI-Strategie vermeiden Sie teure Fehlentwicklungen und schaffen die Basis für nachhaltige Innovation. Genau hier setzt unser maßgeschneiderter Workshop an. Wir bei Rewion bieten eine umfassende Betreuung als Trusted Advisor für Generative KI an, welche mit einem 2-Tages-Workshop startet. Wir helfen gezielt CIOs und IT-Führungskräften in Unternehmen ab 500 Mitarbeitenden.

Rewion: Ihre Trusted Advisor für KI-Strategie

Wir bei Rewion bieten einen maßgeschneiderten KI-Strategie Workshop an, der alle relevanten Aspekte von KI für CIOs beleuchtet. Unsere Agenda wurde speziell entwickelt, um Unternehmen dabei zu unterstützen, eine KI-Strategie, eine KI-Governance und eine KI-Richtlinie zu entwickeln.

1. KI-Strategie:
   • Definition einer ersten KI-Strategie
   • Sammlung & Mapping von KI Use Cases
   • KI-Streams formen
2. KI-Governance:
   • Definition einer ersten KI-Governance – wer darf was?
   • Definition einer KI-Task-Force und ihrer Aufgaben
   • Internes Marketing planen
   • Interne Zusammenarbeit festhalten
3. KI-Richtlinie:
   • Interne Ist-Analyse durchführen und Maßnahmen ableiten
   • Interne Anforderungs-Analyse durchführen und Maßnahmen ableiten 

Ihre konkreten Outputs mit Rewion:

• Entstehung einer KI-Task-Force, die KI in Ihr Unternehmen integriert
• Entstehung einer gemeinsamen Vision als KI-Task-Force
• Finden eines gemeinsamen Arbeitsmodus: Verantwortlichkeiten und Termine
• Überblick zu den strategischen Themenfeldern (Strategie, Governance, Ist-vs-Soll, Use Cases, …)

Zielgruppe:

• CIOs und IT-Führungskräfte aus Unternehmen ab ~500 Mitarbeiter

Kundenstimmen

„Herzlichen Dank für die herausragende Unterstützung und Expertise.“ – Manager Innovation

„Die 2 Tage KI-Strategie Workshop haben uns sehr weit nach vorne gebracht. Wir haben nun einen klaren Fahrplan für 2025.“ – Head of IT

Rewion KI-Strategie Workshop Erstgespräch –  30 Minuten Call vereinbaren.

Unsere aktuellen Referenzen finden Sie immer auf unserer Homepage.

Was haben Airbnb, Spotify und Netflix gemeinsam?

Sie sind die klassischen Beispiele für disruptive Innovationen und die Erfolgsgeschichten, die in Hörsälen und Unternehmensworkshops immer wieder aufgeführt werden. Sie zeigen, wie eine anfangs belächelte Technologie dazu führen kann, dass ganze Branchen verschwinden und etablierte Marktführer ihre Strategie komplett überdenken müssen.

Dabei beschreibt disruptive Innovation einen Prozess, bei dem kleinere Unternehmen mit weniger Ressourcen in der Lage sind, etablierte Marktführer herauszufordern. In einer breiteren Definition bezieht sich der Begriff auf Innovationen und Technologien, die teure oder anspruchsvolle Produkte und Dienstleistungen für einen breiteren Markt zugänglich und erschwinglicher machen. Durch diese Innovation erlangten die Firmen einen strategischen Vorteil gegenüber ihren Konkurrenten. Das große Mantra dahinter: Wer nicht mit der Zeit geht, geht mit der Zeit.

Die Einführung von Netflix sorgte dafür, dass die Videothekenkette Blockbuster ihre Filialen schließen musste und schließlich Insolvenz anmeldete. Airbnb hat mit seinem innovativen Konzept die Hotelbranche herausgefordert und sich als beliebte Alternative zum klassischen Hotelzimmer etabliert.

Künstliche Intelligenz als treibende Kraft

Auch der aktuelle Trend der Künstlichen Intelligenz (KI) zwingt Unternehmen zur Anpassung. Es ist die nächste Innovation, die Ihrem Unternehmen einen strategischen Vorteil liefern kann und eine Innovation, die Sie in die Bedrängnis führen kann, wenn sie verschlafen wird. Denn nicht nur die großen Tech-Konzerne mit ihren Chatbots wie ChatGPT (OpenAI), Copilot (Microsoft) und Gemini (Meta) profitieren von KI, sondern auch alle Unternehmen, die wissen, wie sie KI sinnvoll einsetzen können. Dabei geht es nicht nur um Effizienzsteigerung und Automatisierung, um Kosten zu senken und Mitarbeiter einzusparen. Viel zu selten wird die Frage gestellt:

• Wie kann KI das eigene Angebot verbessern?
• Wie sieht mein Produkt in zehn Jahren aus, wenn KI integriert ist?

Die entscheidende Frage ist, wie KI langfristig einen gesteigerten Mehrwert für die Kunden schaffen kann. Unternehmen sollten sich nicht nur darauf konzentrieren, interne Prozesse zu optimieren, sondern auch darauf, wie ihr Angebot mit KI attraktiver und wettbewerbsfähiger wird. Das Ziel der Implementierung von KI sollte es sein, sich, wie in der nachfolgenden Grafik, von der Konkurrenz zu differenzieren.

Durch diese Differenzierung entsteht eine Wertschöpfung (Value Creation), die die Zahlungsbereitschaft der Kunden steigert. Übersteigt die Wertschöpfung die durch die Differenzierung entstehenden Kosten, lässt sich zudem ein höherer Gewinn erzielen.

Daher bedeutet disruptive Innovation für Ihr Unternehmen nicht nur, bestehende Prozesse zu verbessern, sondern völlig neue Geschäftsmodelle und Wertschöpfungsketten zu erschließen. Unternehmen, die eine klare KI-Strategie entwickeln, setzen sich an die Spitze dieser Entwicklung.

KI Strategie als Schlüsselrolle

Eine erfolgreiche KI-Strategie erfordert daher einen ganzheitlichen Ansatz:

• Technologische Möglichkeiten verstehen: Unternehmen müssen sich mit den neuesten Entwicklungen im Bereich KI vertraut machen und bewerten, welche Technologien für ihr Geschäft relevant sind.
• KI als Teil der Unternehmensstrategie etablieren: KI darf nicht als isoliertes IT-Projekt betrachtet werden, sondern muss integraler Bestandteil der Unternehmensstrategie sein.
• Use Cases identifizieren: Unternehmen sollten systematisch analysieren, in welchen Bereichen KI den größten Mehrwert schaffen kann, sei es im Rahmen interner Prozesse, in der Produktentwicklung oder im Kundenservice.
• Eine KI-Task-Force aufbauen: Erfolgreiche Unternehmen setzen auf interdisziplinäre Teams, die sich gezielt mit der Entwicklung und Implementierung von KI-Lösungen befassen.
• Ethische und regulatorische Aspekte berücksichtigen: Der verantwortungsbewusste Einsatz von KI („Responsible AI“) ist entscheidend, um Transparenz, Fairness und Datenschutz sicherzustellen.

Fazit: Jetzt handeln, bevor es zu spät ist

Wer den aktuellen Trend verschläft, läuft Gefahr, von der Konkurrenz überholt zu werden. KI hat ihren globalen Proof-of-Value längst abgeschlossen und ist branchenübergreifend akzeptiert, unterliegt rasantem Wachstum und ist zugänglicher denn je. Die Geschichte zeigt, dass Unternehmen, die zu lange zögern, Marktanteile verlieren oder ganz verschwinden. Rewion ist sich sicher: Jedes Unternehmen sollte sich daher jetzt fragen: Wie sieht meine Firma in zehn Jahren aus und welche Rolle spielt KI dabei?

Der Einsatz von (auch eigens) entwickelten KI-Systemen in Unternehmen nimmt immer mehr zu. Gleichzeitig entwickelt sich die Gesetzgebung weiter. Sei es durch die unlängst in Kraft getretene KI-Verordnung, wie auch die altbekannte Datenschutz-Grundverordnung, wenn es um personenbezogene Daten in KI-Systemen geht. Die neusten Entwicklungen im Zusammenspiel von KI und Datenschutz haben wir im Folgenden zusammengefasst.

Was ist ein KI-System?

Allein diese Frage lässt sich nicht leicht beantworten. Eine Definition findet sich in Artikel 3 der KI-Verordnung. Da die Definition allein trotzdem nicht selbsterklärend ist, hat die Europäische Kommission mit Guidelines versucht, nachzuhelfen. Diese sind nicht verbindlich, denn maßgeblich ist (erst) die Rechtsprechung (EuGH). Trotzdem lassen sich 7 Merkmale identifizieren:

1. Maschinenbasiertes System: Ein KI-System besteht aus Hardware- und Softwarekomponenten, die Modelltraining, Datenverarbeitung und automatisierte Entscheidungsfindung ermöglichen.
2. Autonomie: Das System kann mit unterschiedlichen Autonomiestufen arbeiten und agiert teilweise unabhängig von menschlicher Beteiligung.
3. Adaptivität: Nach der Bereitstellung kann das System selbstlernende Fähigkeiten zeigen und sein Verhalten anpassen.
4. Ziele des KI-Systems: KI-Systeme arbeiten nach expliziten oder impliziten Zielen, die klar definiert oder aus dem Verhalten des Systems abgeleitet sein können.
5. Schlussfolgerung zur Generierung von Ausgaben: Das System muss in der Lage sein, aus Eingaben Ausgaben wie Vorhersagen, Inhalte, Empfehlungen oder Entscheidungen abzuleiten.
6. Ausgaben, die physische oder virtuelle Umgebungen beeinflussen können: Ein zentrales Merkmal von KI-Systemen ist die Fähigkeit, physische oder virtuelle Umgebungen zu beeinflussen.
7. Interaktion mit der Umgebung: Das System muss seine Umgebung beeinflussen können, sei es physisch (z.B. Roboterarm) oder virtuell (z.B. digitale Räume, Datenflüsse).

Datenschutz bei KI-Systemen

Der Europäische Datenschutzausschuss (EDSA) hat in einer Stellungnahme die Herausforderungen des Datenschutzes bei KI-Modellen beleuchtet. Anders als bei vorherigen Einschätzungen (z.B. der Hamburger Datenschutzbehörde) wird grundsätzlich davon ausgegangen, dass es sich bei personenbezogenen Daten im KI-Modell nicht nur um Vektoren oder Token handelt. Denn in der Phase des Trainings werden personenbezogene Daten in das Modell „eingesogen“. Auch ein Output kann dann wiederum personenbezogene Daten (in klarer Form) enthalten. Somit gilt es, zwei Punkte beim Zusammenspiel aus KI und Datenschutz zu beachten:

• Anonymität: Ein KI-Modell gilt als anonym, wenn die Wahrscheinlichkeit einer direkten Extraktion personenbezogener Daten (pbD) und pbD im Output als gering angesehen werden kann.
• Prüfung der Anonymität: Sie umfasst die Auswahl der Quellen, Datenvorbereitung und -minimierung, methodologische Entscheidungen beim Training (z.B. differential privacy), Maßnahmen bezüglich der Modellausgaben, KI-Modell-Analyse (Richtlinien, Audits, etc.), KI-Modell-Testing und Resilienz gegenüber Angriffen sowie umfassende Dokumentation.

Berechtigtes Interesse als Rechtsgrundlage im Datenschutz

Ferner wurde eine Konkretisierung vorgenommen, ob und wann das berechtigte Interesse als Rechtsgrundlage für die Verarbeitung personenbezogener Daten in KI-Modellen herangezogen werden kann. Die kurze Antwort ist ja. Nichtsdestotrotz ist es immer eine Einzelfallbetrachtung, die dem bekannten Dreiklang bei der Prüfung des berechtigten Interesses folgt:

1. Legitime Ziele: Die Verarbeitung muss legitime Ziele verfolgen.
2. Erforderlichkeit: Die Verarbeitung muss zur Zielerreichung erforderlich sein.
3. Interessenabwägung: Eine sorgfältige Abwägung der Interessen der betroffenen Personen und des Verantwortlichen muss durchgeführt werden.

Allgemeine Datenschutz-Tipps für Unternehmen bei Verwendung von KI

Neben den spezifischen Anforderungen für KI-Systeme gibt es allgemeine Datenschutzmaßnahmen, die Unternehmen beachten sollten:

• Datenschutz-Folgenabschätzung (DSFA): Führen Sie regelmäßig DSFAs durch, um potenzielle Risiken für die Rechte und Freiheiten der betroffenen Personen zu identifizieren und zu minimieren.
• Richtlinien: Implementieren Sie geeignete Richtlinien zur Nutzung und gegebenenfalls Entwicklung von KI in Ihrem Unternehmen.
• Schulung und Sensibilisierung: Schulen Sie Ihre Mitarbeiter regelmäßig in Datenschutzfragen und im Hinblick auf die KI-Verordnung und sensibilisieren Sie sie für den verantwortungsvollen Umgang mit personenbezogenen Daten.
• Dokumentation: Führen Sie eine umfassende Dokumentation aller Datenschutzmaßnahmen und -prozesse, um die Einhaltung der DSGVO nachweisen zu können.

Link zum EDSA-Paper: edpb_opinion_202428_ai-models_en.pdf

Link zum Bereich „KI-Beratung“ bei der Rewion: KI-Beratung – Rewion IT-Beratung & Services

Die KI-Trends 2025 sind geprägt von Wertsteigerung durch Entscheidungsintelligenz, umsetzungsorientierte KI und vertrauenswürdige KI.

1. Wertsteigerung durch Entscheidungsintelligenz

Entscheidungsintelligenz, eine Weiterentwicklung traditioneller Analyse- und Entscheidungsprozesse, steht im Zentrum vieler KI-Initiativen. Mithilfe von Simulationen, prädiktiven Modellen und optimierten Datenflüssen können Unternehmen bessere Entscheidungen treffen und ihre Effizienz steigern. Gartner prognostiziert, dass bis 2026 75 % der globalen Top-500-Unternehmen Entscheidungsintelligenz einsetzen werden.

Ein Beispiel für den praktischen Nutzen: Die Optimierung von Windkraftanlagen durch KI, bei der Datenanalysen mit maschinellem Lernen kombiniert werden, um Erträge zu maximieren und Betriebskosten zu senken.

2. Umsetzungsorientierte KI mit Agenten und embodied AI

2025 wird das Jahr der KI-Agenten und embodied AI (verkörperte KI). KI-Agenten sind autonome Systeme, die eigenständig Entscheidungen treffen und Aufgaben ausführen können. Sie finden Anwendung in der Prozessautomatisierung, etwa bei der vollständigen Abwicklung von Schadensmeldungen oder der Organisation komplexer Lieferketten.

Embodied AI hingegen bringt KI in die physische Welt. Diese Systeme, ausgestattet mit Sensoren und Aktuatoren, ermöglichen adaptive und kontextbezogene Interaktionen. Anwendungsbeispiele sind Roboter, die in der Logistik oder im Gesundheitswesen eingesetzt werden, sowie KI-gestützte Avatare, die menschliche Interaktionen realistischer gestalten.

3. Vertrauenswürdige KI mit Guardrails und Composite AI

Mit der steigenden Nutzung von KI wächst auch die Notwendigkeit, Vertrauen in ihre Anwendungen zu stärken. Composite AI, eine Kombination aus datengetriebener und wissensbasierter KI, ermöglicht präzisere und nachvollziehbare Ergebnisse. Ergänzend dazu sorgen Guardrails – Leitplanken in der KI-Entwicklung – dafür, dass Systeme sicher, ethisch und regelkonform agieren.

Wichtige Aspekte hierbei sind:

• Reduktion von Vorurteilen und Stereotypen in KI-Modellen,
• Minimierung des Energieverbrauchs,
• und die Einhaltung globaler Datenschutzbestimmungen.

Schlussfolgerung: Ein Blick in die Zukunft

KI bleibt ein zentrales Thema für Unternehmen und Gesellschaft. Die Trends 2025 zeigen, dass technologische Innovation und verantwortungsbewusste Anwendung Hand in Hand gehen müssen, um langfristige Erfolge zu gewährleisten. Unternehmen sollten jetzt in die Entwicklung ihrer KI-Strategien investieren und diese regelmäßig an neue Trends anpassen.

Quellen: Gartner Trend AI 2025, © 2025 Gartner, Inc.

Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in das Unternehmen ist nicht nur eine Frage des technologischen Fortschritts, sondern eine Notwendigkeit, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Doch wie beginnt man? In diesem Blogpost zeigen wir Ihnen den Weg, beginnend mit vier essenziellen Kapiteln: Awareness, Ziele, Ausrichtung und Ausgestaltung.

1. Awareness: Warum KI für Unternehmen unverzichtbar ist

Künstliche Intelligenz ist eine disruptive Technologie, die Branchen revolutioniert. Unternehmen, die sich heute nicht mit KI auseinandersetzen, riskieren, den Anschluss zu verlieren. In zehn Jahren wird es schwer sein, im Wettbewerb zu bestehen, wenn KI nicht Teil der strategischen Ausrichtung ist.

Die Digitalisierung war einst ein Wettbewerbsfaktor, KI ist nun die nächste Evolutionsstufe. Sie ermöglicht es, Prozesse zu optimieren, Kundenbedürfnisse besser zu verstehen und neue Geschäftsmodelle zu entwickeln. Daher ist es entscheidend, bei Mitarbeitern, Führungskräften und Stakeholdern ein Bewusstsein für die Bedeutung von KI zu schaffen.

Schlüsselbotschaft: Wer sich heute nicht mit KI beschäftigt, setzt morgen seine Wettbewerbsfähigkeit aufs Spiel.

2. Warum setze ich KI ein? (Ziele)

Der Einsatz von KI muss zielgerichtet sein. Unternehmen sollten klar definieren, welche Ergebnisse sie durch KI erreichen wollen. Dabei sollten sie sich Fragen stellen wie:

• Welche Herausforderungen können durch den Einsatz von KI gelöst werden?
• Wie trägt KI zur Erfüllung unserer strategischen Ziele bei?
• In welchen Bereichen können wir durch KI messbaren Mehrwert schaffen?

Ein klares Verständnis über die strategischen Ziele hilft dabei, die richtigen Prioritäten zu setzen und Ressourcen gezielt einzusetzen.

3. Wie setze ich KI ein? (Ausrichtung)

Die Implementierung von KI erfordert ein methodisches Vorgehen. Ist KI nur ein Werkzeug oder der Dreh- und Angelpunkt der gesamten Unternehmensstrategie? Unternehmen sollten sich hierbei fragen:

• Wird es ein KI-Team bei uns geben?
• Ist KI Teil eines existierenden Teams, wie z.B. IT oder Digitalisierung?

Das Beantworten dieser Fragen hilft dabei, eine solide Grundlage für die Umsetzung von KI zu schaffen.

4. Was für KI setze ich ein? (Ausgestaltung)

Die Auswahl der richtigen KI-Technologien und Anwendungsfälle erfordert eine klare Orientierung an den Unternehmenswerten. Unternehmen sollten sich hierbei insbesondere mit folgenden Fragen auseinandersetzen:

• Passt der Einsatz von KI zu unseren ethischen und strategischen Grundsätzen?
• Wie stellen wir sicher, dass der Datenschutz und regulatorische Vorgaben eingehalten werden?
• Welche internen und externen Anwendungsfälle bieten das größte Potenzial für unser Unternehmen?
• Welche Risiken oder Herausforderungen müssen wir bei der Nutzung von KI beachten?
• Verfügen wir über die notwendige technologische Infrastruktur?
• Wie integrieren wir KI in unsere bestehenden Prozesse und Ziele?
• Welche Schritte sind notwendig, um Teams für den Umgang mit KI zu befähigen?
• Wie können wir sicherstellen, dass KI-Projekte agil und iterativ umgesetzt werden?

Die Auseinandersetzung mit diesen Fragen stellt sicher, dass der Einsatz von KI nicht nur technisch, sondern auch ethisch und strategisch durchdacht ist.

Fazit

Der Weg zu einer erfolgreichen KI-Strategie beginnt mit Bewusstsein und klaren Zielen. Nutzen Sie die richtigen Werkzeuge und orientieren Sie sich an ethischen Grundsätzen. Denken Sie daran: KI ist keine kurzfristige Lösung, sondern eine langfristige Investition in die Zukunft Ihres Unternehmens. Beginnen Sie heute – denn morgen könnte es zu spät sein.

Mit der Einführung des EU AI Acts stehen Unternehmen, Behörden, Verbände und KMUs vor der Herausforderung, ihre Mitarbeitenden bis Februar 2025 auf den sicheren und verantwortungsvollen Umgang mit künstlicher Intelligenz (KI) vorzubereiten. Der EU AI Act schreibt unter anderem vor, dass Systeme mit hohem Risiko nur unter klaren regulatorischen Rahmenbedingungen und geschultem Personal betrieben werden dürfen. Unternehmen, die dieser Verpflichtung nicht nachkommen, riskieren Strafen. Die einfache und zu empfehlende Lösung ist eine Schulung im Sinne des EU AI Act.

Warum ist eine Schulung notwendig?

Die Anforderungen des EU AI Acts betreffen nicht nur technologische Aspekte, sondern auch rechtliche, ethische und organisatorische Themen. Besonders für Unternehmen, die KI-Systeme einsetzen, ist eine fundierte Schulung der Mitarbeitenden essenziell, um:

• Compliance zu sichern: Der EU AI Act fordert umfassende Dokumentation und transparente Kommunikation.
• Risiken zu minimieren: Mitarbeitende müssen potenzielle Gefahren wie Bias, Datenschutzprobleme oder Sicherheitsrisiken erkennen und handhaben können.
• Verantwortung zu übernehmen: Responsible AI erfordert ein tiefes Verständnis von ethischen Prinzipien und der Nachverfolgbarkeit von KI-Entscheidungen.

Rewion: Ihre Experten für KI-Schulungen

Wir bei Rewion bieten eine maßgeschneiderte Schulungslösung, die alle relevanten Aspekte des EU AI Acts abdeckt. Unsere Agenda wurde speziell entwickelt, um Unternehmen dabei zu unterstützen, ihre Verpflichtungen zu erfüllen und ihre Mitarbeitenden optimal vorzubereiten.

Inhalte der Schulung:

1. Grundlagen der Künstlichen Intelligenz:
   • Einführung in Definitionen und Grundprinzipien
   • Unterscheidung zwischen starker, schwacher und generativer KI
   • Verständnis für Maschinelles Lernen, neuronale Netzwerke und Deep Learning
   • Praxisbeispiele für Anwendungsbereiche von KI
2. Rechtliche und ethische Rahmenbedingungen:
   • Detaillierte Erläuterung des EU AI Acts und seiner Zeitleiste
   • Kategorisierung von KI-Systemen nach Risikostufen und den jeweiligen Verpflichtungen
   • Prinzipien der Responsible AI: Transparenz, Nachvollziehbarkeit und menschliche Kontrolle
   • Umgang mit Datenschutz, Biases und ethischen Fragestellungen
3. Risikomanagement und Compliance:
   • Identifikation und Bewertung technischer, rechtlicher und ethischer Risiken
   • Strategien zur Minimierung dieser Risiken
   • Anforderungen an die Dokumentation gemäß EU AI Act Anhang IV
   • Best Practices für transparente Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen technischen und rechtlichen Teams
4. Praktische Übungen und zukunftsorientierte Maßnahmen:
   • Simulationsübungen zur transparenten Kommunikation
   • Aufbau eines Systems zur kontinuierlichen Überwachung und Verbesserung von KI-Systemen
   • Maßnahmen für kontinuierliche Weiterbildung und Compliance

Ihre Vorteile mit Rewion:

• Praxisorientierte Inhalte: Unsere Schulung verbindet theoretisches Wissen mit praktischen Übungen, sodass Ihre Mitarbeitenden direkt umsetzbare Fähigkeiten erwerben.
• Anpassbar an Ihre Bedürfnisse: Ob KMU oder Konzern – wir passen die Inhalte auf Ihre spezifischen Anforderungen an.

Jetzt handeln und Risiken minimieren

Nutzen Sie die verbleibende Zeit bis Februar 2025, um eine Schulung für den EU AI Act für Ihr Team durchzuführen. Kontaktieren Sie uns noch heute, um mehr über unsere Schulung zum EU AI Act zu erfahren.

Rewion –  30 Minuten Call vereinbaren.

Künstliche Intelligenz (KI) hat sich längst von einem theoretischen Forschungsfeld zu einer zentralen Säule moderner Geschäftsstrategien entwickelt. Doch während die einen von revolutionären, bahnbrechenden KI-Lösungen träumen, ist es oft ratsam, erst einmal kleiner anzufangen: Der Weg hin zu externen KI Innovationen führt meist von alltäglichen, internen Anwendungen über zunehmend komplexe und strategische Schritte bis hin zur externen, bahnbrechenden Neupositionierung am Markt.

Hierzu gibt es ein nützliches Modell, in dem KI-Anwendungen in vier Bereiche unterteilt werden: Everyday Internal, Everyday External, Game-Changing Internal und Game-Changing External (Gartner). Dieses Stufenmodell kann Unternehmen dabei unterstützen, den optimalen Weg zur vollen Ausschöpfung ihres KI-Potenzials zu finden.

1. Everyday Internal: Der Start im vertrauten Terrain

Der erste Schritt ist die Implementierung von KI in den internen Prozessen – also dort, wo Unternehmen sich in einem geschützten, vertrauten Rahmen bewegen. Hier geht es um den „Alltag“: fortlaufende Prozessautomatisierung, vorausschauende Wartung von Maschinen, interne Datenanalysen zur Effizienzsteigerung oder intelligente Dokumentenverarbeitung. Diese Maßnahmen haben in der Regel einen überschaubaren Umfang, sind relativ risikoarm und führen schnell zu messbaren Ergebnissen.

Ein Beispiel könnte eine KI-gestützte Arbeitszeiterfassung oder ein automatisiertes Ticketsystem im IT-Support sein. Diese Alltagslösungen sorgen für Kostensenkungen, reduzieren Fehler und schaffen Freiräume für die Mitarbeitenden, sodass sie sich auf höherwertige Aufgaben konzentrieren können.

2. Everyday External & Game-Changing Internal: Die mittleren Schritte auf dem Weg zur Skalierung

Haben Unternehmen erste interne Erfahrungen gesammelt, bietet es sich an, die nächsten zwei Bereiche in Angriff zu nehmen. Zum einen „Everyday External“, bei dem vertraute, unkomplizierte KI-Anwendungen nun nach außen gerichtet sind – zum Beispiel Chatbots im Kundenservice, automatisierte Produktempfehlungen im Online-Shop oder KI-unterstützte Preisgestaltungen. Diese Maßnahmen sollen den Kundenkontakt verbessern, das Nutzererlebnis steigern und den Umsatz stärken, basieren aber noch weitgehend auf Standard-KI-Funktionalitäten.

Zeitgleich oder kurz darauf kann man sich den „Game-Changing Internal“-Bereich vornehmen. Hier geht es darum, die interne Wertschöpfungskette auf ein ganz neues Level zu heben. Beispielsweise könnten prädiktive Analysen die gesamte Lieferkette revolutionieren, indem sie Engpässe frühzeitig erkennen, Materialflüsse dynamisch steuern oder die Produktionsplanung von Grund auf neu denken. Mit diesen Schritten geht man über das pure Alltagsgeschäft hinaus und nutzt KI strategisch, um sich schon intern spürbar vom Wettbewerb abzuheben.

3. Game-Changing External: Den Markt mit innovativen KI-Lösungen neu definieren

Als letzter Schritt folgt die wirkliche Revolution nach außen. „Game-Changing External“-Lösungen gehen über reine Prozessoptimierung hinaus. Hier entstehen neue Geschäftsmodelle, vernetzte Produkte und intelligente Plattformen. Zum Beispiel eine KI-gestützte Ride-Hailing App oder eine KI-fokussierte Rechtswanwalts-Boutique. Hier wird KI zum Treiber echter Innovation am Markt.

Fazit: Schritt für Schritt zum KI-Erfolg mit externen KI Innovationen

Die Reise zu externen KI Innovationen und -Lösungen beginnt im Kleinen. Unternehmen, die ihre KI-Anwendungen zunächst im internen Umfeld verankern, gewinnen wertvolle Erfahrungen und bauen zugleich internes Know-how auf. Anschließend lassen sich diese Kompetenzen nach außen tragen und parallel kann die interne Wertschöpfung radikal weiterentwickelt werden. Am Ende dieser Evolution steht die Chance, nicht nur intern und extern besser zu werden, sondern den Markt durch wirklich bahnbrechende KI-Innovationen nachhaltig zu prägen.

Sollten Sie Interesse an KI-Transformation und innovativen Use Cases haben, kommen Sie gerne auf Rewion direkt zu oder besuchen Sie unsere KI-Homepage.