Die folgenden Punkte zeigen, wo der Einsatz von KI Risiken, Aufwand oder offene Fragen mit sich bringt – und was man jeweils dagegen tun kann.
01
Viele KI-Dienste verarbeiten Daten außerhalb der EU oder auf fremden Servern. Ohne genaue Prüfung entstehen schnell Datenschutzrisiken, gerade bei sensiblen Kunden- oder Geschäftsdaten.
02
Lizenzen, Einrichtung und Einarbeitung kosten Zeit und Geld. Bei kleinem Anwendungsfall steht der Aufwand nicht immer im Verhältnis zum Nutzen.
03
Wer Prozesse fest an ein KI-Werkzeug bindet, macht sich von dessen Verfügbarkeit, Preisgestaltung und Weiterentwicklung abhängig.
04
KI-Ergebnisse können falsch oder ungenau sein. Ohne Kontrolle durch Menschen können Fehler unbemerkt in Kundenkommunikation oder Entscheidungen einfließen.
05
Sprachmodelle formulieren auch dann überzeugend, wenn Angaben falsch oder frei erfunden sind. Zahlen, Namen, Fristen und rechtliche Aussagen müssen deshalb immer gegen eine verlässliche Quelle geprüft werden.
06
Urheberrecht an KI-Ergebnissen, Kennzeichnungspflichten und die gestaffelten Fristen der KI-Verordnung sind für viele Betriebe schwer zu überblicken. Bei Anwendungen mit Personen- oder Kundendaten ist eine fachkundige Prüfung angeraten.
07
Sobald ein Assistent E-Mails, Dokumente oder Webseiten liest, können darin versteckte Anweisungen sein Verhalten manipulieren (Prompt Injection). Berechtigungen sollten deshalb so eng wie möglich vergeben werden.
08
Wer Texte, Auswertungen oder Recherchen dauerhaft abgibt, verliert mit der Zeit die Übung darin – und damit die Fähigkeit, Ergebnisse fachlich zu beurteilen. Grundkenntnisse sollten im Team erhalten bleiben.
09
Neben Lizenzen fallen Aufwände für Einrichtung, Schulung, laufende Pflege und nutzungsabhängige Abrechnung an. Gerade bei Agenten mit vielen Zwischenschritten summieren sich die Kosten schneller als erwartet.
10
Mitarbeitende sorgen sich um ihre Arbeitsplätze oder um Kontrolle. Werden Systeme eingeführt, die Leistung oder Verhalten auswerten können, sind in Betrieben mit Betriebsrat dessen Mitbestimmungsrechte zu beachten.
11
Modelle übernehmen Muster aus ihren Trainingsdaten, auch unfaire. Bei Personalauswahl, Bewertungen oder Kreditentscheidungen kann das bestimmte Gruppen benachteiligen – dort gelten zudem besonders strenge Regeln.
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Training und Betrieb großer Modelle benötigen erhebliche Rechenleistung und damit Strom und Kühlung. Wer auf Nachhaltigkeit achtet, sollte prüfen, ob eine Aufgabe den Einsatz eines großen Modells wirklich erfordert.