KI-Tools bewerten: So wählen Unternehmen die passende Lösung aus

Klare Ziele und Anwendungsfälle definieren

Bevor Unternehmen ein KI-Tool auswählen, sollten sie zunächst festlegen, welche konkreten Probleme oder Prozesse mithilfe von KI verbessert werden sollen. Ohne klar definierten Anwendungsfall besteht die Gefahr, dass Tools eingeführt werden, die zwar technologisch interessant sind, im Arbeitsalltag jedoch kaum Mehrwert liefern.

Der erste Schritt ist daher die Identifikation konkreter Use Cases. Typische Einsatzbereiche für KI im Unternehmen sind beispielsweise:

• Automatisierung wiederkehrender Aufgaben
• Analyse großer Datenmengen
• Unterstützung im Kundenservice
• Content-Erstellung für Marketing und Kommunikation
• Wissensmanagement und Recherche

Auf Basis dieser Anwendungsfälle sollten klare und messbare Ziele formuliert werden. Eine hilfreiche Orientierung bietet die SMART-Methode: Ziele sollten spezifisch, messbar, attraktiv, realistisch und terminiert sein. So lässt sich später prüfen, ob ein KI-Tool tatsächlich den gewünschten Nutzen bringt.

Ebenso wichtig ist die Priorisierung der Use Cases. Nicht jeder Anwendungsfall muss sofort umgesetzt werden. In vielen Fällen empfiehlt es sich, zunächst mit einem Pilotprojekt oder klar abgegrenzten Einsatzbereich zu starten und die KI-Nutzung anschließend schrittweise auszubauen.

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Funktionalität und Leistungsfähigkeit bewerten

Erst wenn die Ziele klar sind, können Unternehmen KI-Tools auf ihre technische Leistungsfähigkeit bewerten. Denn entscheidend ist, dass die Lösungen die gewünschten Anwendungsfälle tatsächlich abdecken können und zuverlässig arbeiten.

Unternehmen sollten sich informieren, welche KI-Technologien eingesetzt werden und ob sie zu ihrem jeweiligen Einsatzbereich passen. Je nach Use Case können beispielsweise Verfahren aus den Bereichen Machine Learning, Natural Language Processing (NLP) oder Bildverarbeitung relevant sein.

Darüber hinaus sollten Unternehmen folgende Kriterien berücksichtigen:

• Genauigkeit und Zuverlässigkeit: Wie präzise sind die Ergebnisse? Wie hoch ist die Fehlerrate?
• Flexibilität und Anpassbarkeit: Lässt sich das Tool an unterschiedliche Prozesse oder Abteilungen anpassen?
• Mehrsprachigkeit: Unterstützt das Tool mehrere Sprachen, falls internationale Teams oder Kunden eingebunden sind?
• Benutzerfreundlichkeit: Ist die Oberfläche intuitiv genug für Mitarbeitende ohne technische Vorkenntnisse?

In der Praxis empfiehlt es sich außerdem, eine Testphase oder ein Pilotprojekt einzuplanen. Eine Demo-Version oder ein Proof of Concept hilft dabei, die Leistungsfähigkeit des Tools unter realen Bedingungen zu überprüfen und frühzeitig mögliche Einschränkungen zu erkennen.

Integration in bestehende IT-Systeme sicherstellen

Ein KI-Tool entfaltet seinen vollen Nutzen nur, wenn es sich nahtlos in bestehende IT-Systeme und Arbeitsprozesse integrieren lässt. Ohne eine reibungslose Anbindung an vorhandene Softwarelösungen entstehen Medienbrüche, zusätzlicher manueller Aufwand oder ineffiziente Workflows.

Unternehmen sollten daher frühzeitig prüfen, wie gut sich ein KI-Tool in die vorhandene Systemlandschaft integrieren lässt. Besonders wichtig sind Schnittstellen zu zentralen Plattformen wie ERP-, CRM- oder Collaboration-Systemen.

Wichtige Kriterien bei der Integration sind unter anderem:

• Schnittstellen und APIs: Unterstützt das Tool Standard-Schnittstellen für die Anbindung an bestehende Systeme?
• Kompatibilität: Funktioniert die Lösung mit den vorhandenen Betriebssystemen, Cloud-Plattformen oder Datenbanken?
• Technische Voraussetzungen: Welche Infrastruktur oder zusätzlichen Ressourcen werden benötigt?
• Dokumentation: Gibt es verständliche technische Dokumentationen für Implementierung und Nutzung?
• Skalierbarkeit: Kann das Tool auch bei wachsendem Datenvolumen oder steigender Nutzerzahl problemlos erweitert werden?

Eine sorgfältige Prüfung dieser Aspekte hilft Unternehmen, Integrationsprobleme zu vermeiden und den KI-Einsatz langfristig effizient zu gestalten.

Datenschutz, Sicherheit und Compliance berücksichtigen

Beim Einsatz von KI-Tools spielen Datenschutz und IT-Sicherheit eine zentrale Rolle – insbesondere für Unternehmen, die mit sensiblen Kunden-, Mitarbeiter- oder Geschäftsdaten arbeiten. Vor der Einführung sollten daher alle relevanten rechtlichen und sicherheitstechnischen Anforderungen sorgfältig geprüft werden.

Eine wichtige Rechtsgrundlage ist die Einhaltung der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO). Unternehmen müssen sicherstellen, dass personenbezogene Daten rechtmäßig verarbeitet werden und jederzeit nachvollziehbar ist, wie Daten gespeichert und genutzt werden.

Darüber hinaus sollten folgende Aspekte berücksichtigt werden:

• Datenverarbeitung: Werden Daten lokal, in der Cloud oder hybrid verarbeitet?
• Serverstandort: In welchem Land befinden sich die Server und welche Datenschutzstandards gelten dort?
• Datennutzung für Trainingszwecke: Werden eingegebene Daten für das Training der KI weiterverwendet?
• Sicherheitsmaßnahmen: Gibt es Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und sichere Authentifizierungsverfahren?
• Zertifizierungen: Verfügt der Anbieter über Sicherheitszertifikate wie ISO 27001 oder SOC 2?

Eine transparente Datenverarbeitung und klare Sicherheitsstandards sind nicht nur essenziell, um Compliance-Anforderungen einzuhalten, sondern auch um bei Mitarbeitenden sowie Kunden Vertrauen in das Tool zu schaffen.

Kosten und Wirtschaftlichkeit realistisch bewerten

Neben technischen und organisatorischen Kriterien spielt die Wirtschaftlichkeit eines KI-Tools eine wichtige Rolle. Unternehmen sollten nicht nur die Anschaffungskosten betrachten, sondern bei einem Kostenvergleich den finanziellen Aufwand über den gesamten Nutzungszeitraum bewerten.

Ein zentraler Einflussfaktor ist das Preismodell des Anbieters. Viele KI-Lösungen arbeiten mit Abonnements oder nutzungsbasierten Modellen, bei denen die Kosten mit wachsender Nutzung steigen.

Bei der Bewertung der Wirtschaftlichkeit sollten Unternehmen insbesondere folgende Aspekte berücksichtigen:

• Preismodell: Lizenz, Abonnement oder nutzungsbasierte Abrechnung
• Versteckte Kosten: Aufwände für Implementierung, Wartung oder Erweiterungen
• Skalierungskosten: Steigen die Kosten deutlich mit wachsender Nutzerzahl oder Datenmenge?
• Return on Investment (ROI): Welche Einsparungen oder Produktivitätsgewinne sind realistisch?

Um die Wirtschaftlichkeit besser einschätzen zu können, empfiehlt es sich, den erwarteten Nutzen mit konkreten Kennzahlen zu verknüpfen, etwa Zeitersparnis, reduzierte Prozesskosten oder schnellere Entscheidungsfindung.

Anbieter, Support und Weiterentwicklung prüfen

Die Wahl des richtigen Anbieters ist ebenso wichtig wie die technische Leistungsfähigkeit des KI-Tools. Denn selbst eine funktional überzeugende Lösung bringt langfristig wenig Nutzen, wenn der Anbieter keinen ausreichend Support bietet und das Tool nicht weiterentwickelt. Unternehmen sollten daher nicht nur die Software selbst, sondern immer auch das dahinterstehende Unternehmen sorgfältig bewerten.

Dabei sind folgende Aspekte besonders prüfenswert:

• Marktposition und Zuverlässigkeit: Wie etabliert ist der Anbieter, und wie stabil wirkt das Geschäftsmodell?
• Updates und Weiterentwicklung: Wird die Plattform regelmäßig gepflegt und um neue Funktionen erweitert?
• Support und Schulungen: Gibt es kompetente Ansprechpartner, verständliche Dokumentationen und praxisnahe Schulungsangebote?
• Community und Erfahrungsaustausch: Besteht eine aktive Nutzer-Community, die den Austausch zu Best Practices und typischen Herausforderungen erleichtert?
• Roadmap und Innovationskraft: Kommuniziert der Anbieter nachvollziehbar, wie sich die Lösung weiterentwickeln soll?

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Transparenz, Monitoring und Erklärbarkeit

Neben Funktionalität, Sicherheit und Kosten sollten Unternehmen auch darauf achten, wie nachvollziehbar ein KI-Tool arbeitet. Gerade wenn KI in wichtige Prozesse eingebunden ist, reicht es nicht aus, nur Ergebnisse zu erhalten (Black-Box-KI). Unternehmen sollten in der Lage sein, diese Ergebnisse einzuordnen, zu prüfen und bei Bedarf hinterfragen zu können.

Wichtige Kriterien sind dabei unter anderem:

• Erklärbarkeit: Lassen sich Entscheidungen, Empfehlungen oder Ausgaben der KI nachvollziehen?
• Fehleranalyse: Können fehlerhafte oder unplausible Ergebnisse erkannt und überprüft werden?
• Monitoring: Gibt es Funktionen, um Qualität, Nutzung und Leistung des Tools laufend zu überwachen?
• Reporting: Stellt die Lösung Berichte oder Kennzahlen bereit, die für Fachbereiche und Management relevant sind?

Eine gute Transparenz und laufende Kontrolle helfen Unternehmen dabei, Risiken frühzeitig zu erkennen, Vertrauen in die Technologie aufzubauen und den KI-Einsatz langfristig sicher zu steuern.

Ethik, Bias und Verantwortung

Unternehmen sollten auch die ethischen Auswirkungen eines KI-Tools berücksichtigen. Denn die Systeme können Entscheidungen beeinflussen, die für Mitarbeitende, Bewerbende oder Kunden weitreichende Folgen haben. Wenn sie verzerrte Ergebnisse liefern oder bestehende Vorurteile verstärken, kann dies wirtschaftliche Schäden und rechtliche Konsequenzen nach sich ziehen.

Es ist daher im Interesse jedes Unternehmens zu prüfen, wie verantwortungsvoll ein Tool entwickelt wurde und welche Mechanismen vorhanden sind, um Risiken zu reduzieren. Wichtige Bewertungskriterien sind unter anderem:

• Bias und Diskriminierung: Gibt es Maßnahmen, um verzerrte oder diskriminierende Ergebnisse zu minimieren?
• Verantwortung: Ist klar geregelt, wer Ergebnisse prüft, Freigaben erteilt und im Fehlerfall verantwortlich ist?
• Ethische Standards: Berücksichtigt der Anbieter nachvollziehbare Grundsätze für einen fairen und verantwortungsvollen KI-Einsatz?

Neben den technischen Voraussetzungen braucht es für einen verantwortungsvollen Einsatz von KI-Tools zusätzlich angemessene organisatorische Maßnahmen, d. h. klare Verantwortlichkeiten, Prozesse und Richtlinien.

Akzeptanz im Unternehmen sicherstellen

Damit ein KI-Tool im Unternehmensalltag tatsächlich genutzt wird, muss es von den Mitarbeitenden akzeptiert werden. Selbst leistungsfähige Lösungen entfalten wenig Nutzen, wenn sie als zu kompliziert, unpraktisch oder wenig vertrauenswürdig wahrgenommen werden. Neben der technischen Auswahl sollten Unternehmen deshalb auch die spätere Nutzung im Arbeitsalltag mitdenken.

Wichtige Kriterien sind unter anderem:

• Benutzerfreundlichkeit: Ist das Tool intuitiv bedienbar und auch für Mitarbeitende ohne technisches Spezialwissen geeignet?
• Schulungen und Onboarding: Gibt es verständliche Einführungen, Tutorials oder Schulungsangebote?
• Change Management: Wird die Einführung kommunikativ begleitet und sinnvoll in bestehende Arbeitsprozesse eingebettet?
• Feedback der Nutzer: Werden Rückmeldungen aus den Fachbereichen eingeholt und bei der weiteren Nutzung berücksichtigt?

Eine hohe Akzeptanz entsteht nicht von selbst. Unternehmen sollten daher frühzeitig die betroffenen Nutzergruppen einbinden, Erwartungen klären und die Einführung des KI-Tools aktiv begleiten.

Zukunftssicherheit und Innovationsfähigkeit

Bei der Auswahl eines KI-Tools sollten Unternehmen nicht nur den aktuellen Funktionsumfang bewerten, sondern auch die langfristige Entwicklung der Lösung im Blick behalten. Denn Anforderungen verändern sich, neue Technologien kommen hinzu und auch bestehende Prozesse entwickeln sich weiter. Ein Tool sollte mit den Anforderungen des Unternehmens mitwachsen können.

Unternehmen sollten daher rüfen:

• Weiterentwicklung: Wird das Tool regelmäßig aktualisiert und funktional ausgebaut?
• Skalierbarkeit: Kann die Lösung mit steigenden Nutzerzahlen, Datenmengen oder zusätzlichen Anwendungsfällen mitwachsen?
• Technologische Zukunftsfähigkeit: Ist zu erwarten, dass neue KI-Funktionen und Entwicklungen in die Plattform einfließen?
• Plattformstrategie: Passt das Tool langfristig zur IT-Strategie und zur digitalen Weiterentwicklung des Unternehmens?

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Checkliste: Die wichtigsten Fragen zur Auswahl eines KI-Tools auf einen Blick

Die folgende Übersicht fasst die wichtigsten Auswahlkriterien noch einmal kompakt zusammen:

• Ist klar definiert, welches konkrete Problem das KI-Tool lösen soll?
• Ist das Tool fachlich und technisch für den geplanten Einsatz geeignet?
• Ist eine reibungslose Integration in bestehende Systeme und Prozesse möglich?
• Sind Datenschutz, IT-Sicherheit und Compliance-Anforderungen erfüllt?
• Ist die Lösung wirtschaftlich sinnvoll und langfristig tragfähig?
• Ist der Anbieter zuverlässig und zukunftsfähig aufgestellt?
• Sind Ergebnisse nachvollziehbar und kontrollierbar?
• Sind ethische Risiken und Verantwortlichkeiten ausreichend berücksichtigt?
• Ist eine hohe Akzeptanz im Unternehmen zu erwarten?
• Ist das Tool langfristig skalierbar und zukunftssicher?

Fazit

Die Auswahl des richtigen KI-Tools entscheidet maßgeblich darüber, ob Künstliche Intelligenz im Unternehmen zum echten Mehrwerttreiber wird oder hinter den Erwartungen zurückbleibt.

Ein strukturierter Auswahlprozess hilft Unternehmen dabei, Risiken zu reduzieren und Investitionen nachhaltig abzusichern. Wer nicht nur auf den Funktionsumfang schaut, sondern auch eigene Ziele, Integrationsfähigkeit, Datenschutz und Zukunftsfähigkeit einer Lösung mitbewertet, schafft die besten Voraussetzungen für eine Entscheidung, die langfristig trägt. Dann kann KI zu einem strategischen Hebel für effizientere Prozesse, bessere Entscheidungen und langfristige Wettbewerbsfähigkeit werden.

Philipp Schurr

Ich helfe dabei, Integrationslösungen für Systemlandschaften nach dem aktuellen Stand der Technik einzuführen. Als Management & Technologieberater für Integration & Schnittstellen verbinde ich tiefgehende technische Expertise mit langjährigem Projektleitungs-Knowhow. Diese Kombination liefert mir die Grundlage, meine Kunden-Projekte zum Erfolg zu führen.

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