KI-Assistent: Arten, Funktionen und Einsatzmöglichkeiten

Was ist ein KI-Assistent und wie funktioniert er?

KI-Assistenten sind Anwendungen, die Eingaben in natürlicher Sprache verarbeiten und Nutzer bei einzelnen Aufgaben unterstützen. Das Spektrum reicht von allgemeinen Chat-Assistenten über Sprach- und Meeting-Assistenten bis zu spezialisierten Wissens- oder Recherchewerkzeugen.

Die Unterschiede liegen vor allem in der Benutzeroberfläche, den verfügbaren Datenquellen, möglichen Systemintegrationen und den eingeräumten Berechtigungen. Ein Assistent für persönliche Organisation benötigt daher eine andere technische und organisatorische Grundlage als eine Unternehmensanwendung mit internen Dokumenten oder verbundenen Fachsystemen.

Dieser Beitrag gibt einen Überblick über Arten, Funktionen und verfügbare KI-Assistenten. Für den produktiven Einsatz mit eigenen Unternehmensdaten, Rollen, Freigaben und Systemintegrationen zeigt unser Leitfaden zu digitalen Assistenten im Unternehmen die technische und organisatorische Umsetzung.

Definition: Was ist ein KI-Assistent?

Ein KI-Assistent, auch AI Assistant genannt, ist eine Softwareanwendung, die Eingaben verarbeitet und daraus Antworten, Inhalte oder vorbereitete Aktionen erzeugt. Moderne Assistenten nutzen dafür häufig Sprachmodelle und kombinieren diese je nach Anwendung mit Suchfunktionen, Datenquellen oder fest programmierten Werkzeugen.

Die Eingabe kann über Text, Sprache, Bilder oder Dokumente erfolgen. Das verwendete Format bestimmt daher nicht allein die Art des Assistenten. Entscheidend sind seine Aufgabe, die verfügbaren Informationen und der erlaubte Aktionsumfang.

Ein allgemeiner Chat-Assistent unterstützt beispielsweise bei Recherche und Texterstellung. Sprachassistenten ermöglichen eine Bedienung per Stimme, Meeting-Assistenten dokumentieren Gespräche und Wissensassistenten beantworten Fragen auf Grundlage definierter Quellen.

Wie funktioniert ein KI-Assistent konkret?

Ein KI-Assistent verarbeitet eine Anfrage in mehreren Schritten. Welche Komponenten beteiligt sind, hängt von der jeweiligen Anwendung ab.

1. Eingabe erfassen: Text wird direkt verarbeitet. Sprache wird zunächst in Text umgewandelt, während aus Bildern oder Dokumenten relevante Inhalte extrahiert werden.
2. Kontext zusammenstellen: Der Assistent berücksichtigt Systemanweisungen, den bisherigen Gesprächsverlauf und gegebenenfalls freigegebene Informationen aus angebundenen Quellen.
3. Antwort erzeugen: Ein Sprachmodell analysiert die Anfrage und erstellt eine passende Ausgabe, beispielsweise eine Antwort, Zusammenfassung oder Klassifizierung.
4. Werkzeuge verwenden: Wenn entsprechende Funktionen freigeschaltet sind, kann der Assistent Suchsysteme, Kalender, Datenbanken oder andere Anwendungen aufrufen.
5. Ergebnis ausgeben: Die Antwort wird angezeigt, als Entwurf bereitgestellt oder nach festgelegten Regeln an einen weiteren Prozess übergeben.

Ein KI-Assistent lernt üblicherweise nicht bei jeder einzelnen Nutzung selbstständig hinzu. Verbesserungen entstehen durch aktualisierte Modelle, überarbeitete Anweisungen, gepflegte Datenquellen und ausgewertetes Nutzerfeedback.

Die Qualität des Ergebnisses hängt von der Klarheit der Aufgabe, dem verfügbaren Kontext, dem eingesetzten Modell und den vorgesehenen Prüfungen ab. Eine sprachlich überzeugende Antwort ist deshalb noch kein Beleg für fachliche Richtigkeit.

KI-Assistent und regelbasiertes Assistenzsystem im Vergleich

Regelbasierte Assistenzsysteme reagieren auf festgelegte Befehle, Auswahlmöglichkeiten oder erkannte Schlüsselwörter. Ihre Abläufe sind vorhersehbar und eignen sich für stabile Prozesse mit klar definierten Eingaben und Ergebnissen.

KI-Assistenten können freier formulierte Anfragen und unstrukturierte Inhalte verarbeiten. Sie berücksichtigen den bereitgestellten Kontext und erzeugen passende Antworten oder Entwürfe. Dadurch sind sie flexibler, ihre Ergebnisse können jedoch variieren und müssen abhängig vom Einsatzbereich geprüft werden.

Die wichtigsten Unterschiede:

• Eingabe: Regelbasierte Systeme erwarten definierte Befehle oder Auswahlmöglichkeiten. KI-Assistenten verarbeiten auch freie Sprache, Dokumente oder Bilder.
• Verarbeitung: Klassische Systeme folgen festgelegten Entscheidungswegen. KI-Assistenten interpretieren Inhalte mithilfe eines Modells und des verfügbaren Kontextes.
• Ausgabe: Regelbasierte Systeme liefern vorab definierte Ergebnisse. KI-Assistenten können Antworten, Zusammenfassungen und andere Inhalte neu erzeugen.
• Anpassung: Klassische Systeme werden durch neue Regeln oder Prozessschritte erweitert. Bei KI-Assistenten können zusätzlich Anweisungen, Datenquellen und Modelle angepasst werden.
• Kontrolle: Regelbasierte Abläufe sind leichter vorherzusagen. Bei generierten Ergebnissen sind Validierung, Tests und gegebenenfalls menschliche Freigaben wichtiger.

In der Praxis werden beide Ansätze häufig kombiniert. Das Sprachmodell interpretiert beispielsweise eine Anfrage oder erstellt einen Entwurf. Fest programmierte Regeln kontrollieren anschließend Berechtigungen, Pflichtfelder und die Ausführung geschäftlich relevanter Aktionen.

Welche Arten von KI-Assistenten gibt es?

KI-Assistenten lassen sich nach ihrer Aufgabe, Benutzeroberfläche und Systemanbindung unterscheiden. Die Kategorien können sich überschneiden: Eine Anwendung kann beispielsweise gleichzeitig Chat-, Recherche- und Wissensassistent sein.

Chat- und Schreibassistenten

Diese Assistenten verarbeiten textbasierte Anfragen und unterstützen bei Entwürfen, Zusammenfassungen, Übersetzungen oder der Überarbeitung vorhandener Inhalte. Allgemeine Chat-Assistenten decken ein breites Aufgabenspektrum ab, während spezialisierte Lösungen zusätzliche Vorlagen, Fachwissen oder Freigabeprozesse bereitstellen.

Recherche- und Suchassistenten

Recherche-Assistenten suchen Informationen, vergleichen Quellen und bereiten Ergebnisse strukturiert auf. Für aktuelle oder fachlich relevante Themen sollten die verwendeten Quellen sichtbar sein. Nutzer können dadurch nachvollziehen, auf welcher Grundlage eine Antwort entstanden ist.

Wissensassistenten

Ein Wissensassistent beantwortet Fragen auf Grundlage definierter Dokumente, Datenbanken oder Wissenssammlungen. In Unternehmen kann er Richtlinien, Produktinformationen oder Prozessbeschreibungen zugänglich machen.

Wichtig sind aktuelle Quellen, eindeutige Verantwortlichkeiten und Zugriffsrechte, die auch bei der Suche eingehalten werden.

Sprachassistenten und Voice Assistants

Sprachassistenten nehmen gesprochene Eingaben entgegen und geben Antworten als Text oder Sprache aus. Sie werden in Telefonie, Kundenservice, mobilen Anwendungen und sprachgesteuerten Geräten eingesetzt.

Die Qualität hängt unter anderem von Spracherkennung, Umgebungsgeräuschen, Fachbegriffen und einer klaren Übergabe an Mitarbeitende ab.

Meeting-Assistenten

Meeting-Assistenten transkribieren Gespräche, erstellen Zusammenfassungen und strukturieren Entscheidungen oder Aufgaben. Einige Anwendungen können Ergebnisse anschließend an Kalender, Projektmanagement oder CRM übergeben.

Vor Aufzeichnung und Verarbeitung sollten Einwilligung, Speicherort, Zugriffsrechte und Löschfristen geklärt werden.

Aufgaben- und Workflow-Assistenten

Diese Assistenten verbinden Sprachmodelle mit Kalendern, E-Mail, CRM oder anderen Anwendungen. Sie können Informationen abrufen, Eingaben strukturieren und definierte Aktionen vorbereiten.

Der erlaubte Aktionsumfang sollte begrenzt sein. Externe Kommunikation, Änderungen an Geschäftsdaten oder finanziell relevante Vorgänge benötigen häufig zusätzliche Prüfungen und Freigaben.

Gibt es kostenlose KI-Assistenten?

Viele Anbieter stellen kostenlose Tarife oder zeitlich begrenzte Testmöglichkeiten bereit. Sie eignen sich, um Bedienung und grundlegende Funktionen mit unverfänglichen Beispieldaten kennenzulernen.

Vor der Verarbeitung von Unternehmensdaten sollten Nutzungsbedingungen, Datenverarbeitung, Speicherfristen und verfügbare Administrationsfunktionen geprüft werden. Kostenpflichtige Tarife können zusätzliche Funktionen bieten, erfüllen jedoch nicht automatisch alle Anforderungen eines Unternehmens.

KI-Assistent oder menschliche Assistenz?

KI-Assistenten eignen sich gut für Recherche, Vorbereitung, Strukturierung und wiederkehrende

Welche Technologie steckt hinter einem KI-Assistenten?

Ein KI-Assistent besteht aus mehreren technischen Bausteinen. Das Sprachmodell analysiert oder erzeugt Inhalte. Benutzeroberfläche, Kontextverwaltung, Datenzugriff, Werkzeuge und Kontrollregeln bestimmen, was die Anwendung praktisch leisten darf. Welche Komponenten benötigt werden, hängt vom jeweiligen Einsatzzweck ab.

Sprachmodelle und generative KI

Viele moderne KI-Assistenten verwenden große Sprachmodelle, sogenannte Large Language Models oder LLMs. Sie wurden mit umfangreichen Textbeständen trainiert und erkennen statistische Muster in Sprache.

Eine Eingabe wird in kleine Einheiten, sogenannte Tokens, zerlegt. Auf dieser Grundlage berechnet das Modell passende Fortsetzungen. So kann es Texte formulieren, Fragen beantworten, Inhalte zusammenfassen, Informationen klassifizieren oder unterschiedliche Formulierungen vergleichen.

Die erzeugten Antworten können variieren und sachliche Fehler enthalten. Das Wissen eines Sprachmodells ist außerdem nur so aktuell wie seine Trainingsdaten und die zusätzlich bereitgestellten Informationsquellen.

Natural Language Processing und Eingabeverarbeitung

Natural Language Processing, kurz NLP, umfasst Verfahren zur Verarbeitung natürlicher Sprache. Dazu gehören unter anderem das Erkennen von Sprache, Themen, Absichten, Namen und inhaltlichen Zusammenhängen.

Text kann direkt verarbeitet werden. Gesprochene Sprache wird zunächst transkribiert. Dokumente, Tabellen oder Bilder benötigen je nach Format zusätzliche Verfahren wie Texterkennung, Dokumentenanalyse oder multimodale Modelle.

Vor der eigentlichen Antwort kann der Assistent die Eingabe normalisieren, kategorisieren und an die passende Funktion weiterleiten.

Kontext und Anweisungen

Neben der aktuellen Anfrage erhält ein KI-Assistent weitere Informationen. Dazu können feste Verhaltensregeln, der bisherige Gesprächsverlauf, ausgewählte Dokumente oder Angaben zum jeweiligen Nutzer gehören.

Dieser Kontext legt beispielsweise fest, welche Rolle der Assistent übernimmt, welche Sprache er verwendet und welche Aufgaben erlaubt sind. Da das verfügbare Kontextfenster begrenzt ist, müssen wichtige Informationen gezielt ausgewählt und bei Bedarf erneut bereitgestellt werden.

Ein KI-Assistent aktualisiert sein grundlegendes Wissen normalerweise nicht durch jedes einzelne Gespräch. Dauerhafte Änderungen erfordern eine angepasste Wissensbasis, neue Regeln oder ein erneutes Training.

Aktuelle Informationen durch RAG

Für unternehmensspezifische oder aktuelle Antworten kann der Assistent mit einer Suchfunktion verbunden werden. Ein verbreitetes Verfahren dafür ist Retrieval Augmented Generation, kurz RAG.

Dabei durchsucht das System vor der Antwort freigegebene Dokumente, Datenbanken oder andere Informationsquellen. Relevante Textstellen werden anschließend zusammen mit der Anfrage an das Sprachmodell übergeben.

RAG kann Antworten stärker an vorhandenen Quellen ausrichten. Die Qualität hängt weiterhin von Aktualität, Vollständigkeit, Zugriffsrechten und der korrekten Auswahl der gefundenen Informationen ab.

Werkzeuge, APIs und Funktionsaufrufe

Ein KI-Assistent kann über Programmierschnittstellen auf weitere Anwendungen zugreifen. Dazu gehören beispielsweise Kalender, Suchsysteme, Datenbanken, CRM, E-Mail oder Projektmanagement.

Das Sprachmodell kann eine passende Funktion und die benötigten Parameter vorschlagen. Die umgebende Anwendung prüft anschließend Eingaben, Berechtigungen und mögliche Einschränkungen.

Bei sensiblen Vorgängen sollte eine menschliche Freigabe vorgesehen werden. Das betrifft insbesondere externe Kommunikation, Änderungen an Geschäftsdaten, Vertragsinformationen oder finanzielle Transaktionen.

Regeln, Prüfungen und Ausgabekontrolle

Für einen verlässlichen Betrieb werden Modellausgaben technisch geprüft. Möglich sind beispielsweise vorgegebene Datenformate, Pflichtfelder, Inhaltsfilter, Quellenangaben und Plausibilitätskontrollen.

Protokollierung und Tests helfen dabei, Fehlerquellen zu erkennen und die Qualität über längere Zeit zu beobachten. Kritische Aktionen können vor ihrer Ausführung gestoppt oder zur Prüfung an verantwortliche Mitarbeitende übergeben werden.

Typischer Ablauf einer Anfrage

1. Der Assistent nimmt Text, Sprache oder ein Dokument entgegen.
2. Er ermittelt Aufgabe, Kontext und Berechtigungen.
3. Bei Bedarf ruft er aktuelle Informationen oder freigegebene Unternehmensdaten ab.
4. Das Sprachmodell verarbeitet die Anfrage und erstellt einen Antwortvorschlag.
5. Regeln und Prüfungen kontrollieren Inhalt, Format und erlaubte Aktionen.
6. Der Assistent gibt das Ergebnis aus oder übergibt einen Vorgang zur Freigabe.

Das Sprachmodell ist damit einer von mehreren Bausteinen. Erst das Zusammenspiel aus Kontext, Daten, Werkzeugen, Berechtigungen und Kontrollen macht daraus einen praktisch einsetzbaren KI-Assistenten.

Wann lohnt sich ein KI-Assistent im Unternehmen?

Ein KI-Assistent lohnt sich vor allem bei häufig wiederkehrenden Aufgaben, die mit digitalen Informationen arbeiten und nach nachvollziehbaren Regeln bearbeitet werden können. Der größte Nutzen entsteht, wenn ein klar abgegrenzter Prozess verbessert und der Erfolg anhand konkreter Kennzahlen überprüft wird.

Geeignete Aufgaben für einen KI-Assistenten erkennen

Ein Prozess eignet sich grundsätzlich für den Einsatz eines KI-Assistenten, wenn mehrere der folgenden Merkmale zutreffen:

• Die Aufgabe tritt regelmäßig und mit ausreichendem Volumen auf.
• Eingaben und gewünschte Ergebnisse lassen sich eindeutig beschreiben.
• Benötigte Informationen liegen digital und in ausreichender Qualität vor.
• Mitarbeitende verwenden wiederkehrende Texte, Prüfschritte oder Entscheidungskriterien.
• Ergebnisse können vor der Weiterverwendung kontrolliert werden.
• Zugriffsrechte und verantwortliche Personen sind definiert.
• Bearbeitungszeit, Qualität oder Rückfragen lassen sich messen.

Ein sinnvoller Einstieg ist häufig eine unterstützende Funktion. Der Assistent recherchiert Informationen, strukturiert Eingaben oder erstellt einen Entwurf. Mitarbeitende prüfen das Ergebnis und geben es anschließend frei.

Welche Geschäftsbereiche profitieren?

KI-Assistenten können in unterschiedlichen Unternehmensbereichen eingesetzt werden:

• Kundenservice: Anfragen kategorisieren, passende Informationen suchen, Antwortentwürfe erstellen und komplexe Fälle an Mitarbeitende weiterleiten.
• Vertrieb: Gesprächsnotizen zusammenfassen, Informationen zu Interessenten vorbereiten, CRM-Einträge ergänzen und Follow-ups entwerfen.
• Marketing: Themen recherchieren, Inhalte strukturieren, Varianten erstellen und bestehende Texte für unterschiedliche Kanäle aufbereiten.
• Internes Wissensmanagement: Fragen zu Richtlinien, Produkten oder Prozessen anhand freigegebener Unternehmensdokumente beantworten.
• Meetings und Administration: Gespräche transkribieren, Entscheidungen dokumentieren, Aufgaben erfassen und Termine vorbereiten.
• Dokumentenverarbeitung: Informationen aus Formularen, Rechnungen oder Berichten extrahieren, klassifizieren und zur weiteren Prüfung bereitstellen.

Aufgaben mit rechtlichen, finanziellen oder personellen Auswirkungen benötigen besonders klare Regeln und Freigabeprozesse.

Welche Vorteile können KI-Assistenten bieten?

Abhängig vom Prozess können KI-Assistenten Bearbeitungszeiten verkürzen, Rückstände reduzieren und Informationen schneller verfügbar machen. Standardisierte Prüfungen und Vorlagen können außerdem zu konsistenteren Ergebnissen beitragen.

Der tatsächliche Nutzen hängt von Datenqualität, Prozessgestaltung, Systemanbindung und Akzeptanz im Team ab. Eine leistungsfähige KI gleicht unklare Zuständigkeiten oder widersprüchliche Unternehmensdaten nicht automatisch aus.

Wirtschaftlichkeit anhand von Kennzahlen prüfen

Vor der Einführung sollte der aktuelle Prozess dokumentiert werden. Geeignete Ausgangswerte sind beispielsweise:

• durchschnittliche Bearbeitungszeit pro Vorgang
• Anzahl der Vorgänge pro Woche oder Monat
• Wartezeit bis zur ersten Reaktion
• Zahl notwendiger Korrekturen und Rückfragen
• vorhandener Rückstand
• Anteil der Vorgänge mit manueller Nachbearbeitung
• interne Kosten des bisherigen Ablaufs

Anschließend wird ein begrenzter Anwendungsfall getestet. Für den Vergleich sollten dieselben Kennzahlen erneut gemessen werden. Zusätzlich sind Qualität, Nutzerakzeptanz, Betriebskosten und notwendiger Kontrollaufwand zu berücksichtigen.

So lässt sich erkennen, ob der KI-Assistent im konkreten Prozess einen wirtschaftlichen und organisatorischen Mehrwert liefert.

Wie unterstützt ein KI-Assistent im Arbeitsalltag?

Im Arbeitsalltag unterstützen KI-Assistenten vor allem bei der Vorbereitung, Strukturierung und Dokumentation von Informationen. Besonders geeignet sind wiederkehrende Aufgaben, bei denen Mitarbeitende viele E-Mails, Gesprächsnotizen, Dokumente oder Termine verarbeiten müssen.

Meetings vorbereiten und automatisch zusammenfassen

Ein KI-Meeting-Assistent kann vor einem Termin vorhandene Dokumente durchsuchen, eine Agenda vorbereiten und relevante Informationen zu den geplanten Themen zusammenstellen.

Während oder nach dem Gespräch kann er – abhängig von der eingesetzten Lösung – folgende Aufgaben übernehmen:

• Gespräch transkribieren
• besprochene Themen zusammenfassen
• Entscheidungen kennzeichnen
• Aufgaben und verantwortliche Personen erfassen
• genannte Termine oder Fristen erkennen
• offene Fragen dokumentieren
• Ergebnisse für Teilnehmende aufbereiten

Die Zusammenfassung sollte anschließend von einer verantwortlichen Person geprüft werden. Namen, Fachbegriffe, Zahlen und Zuständigkeiten können bei der automatischen Verarbeitung falsch erkannt oder unvollständig wiedergegeben werden.

Vor einer Aufzeichnung müssen außerdem Einwilligung, Zweck, Speicherort, Zugriffsrechte und Löschfristen geklärt sein.

E-Mails und Posteingang strukturieren

Ein KI-Assistent kann eingehende Nachrichten nach Thema, Dringlichkeit oder zuständiger Abteilung kategorisieren. Zusätzlich kann er Anfragen zusammenfassen, benötigte Informationen extrahieren und Antwortentwürfe vorbereiten.

Mögliche Aufgaben sind:

• dringende oder zeitkritische Nachrichten erkennen
• Kundenanfragen einer Kategorie zuordnen
• Termine, Fristen und Aufgaben aus E-Mails extrahieren
• vorhandene Informationen für eine Antwort zusammensuchen
• Antwortvorschläge anhand definierter Vorlagen erstellen
• Nachrichten an zuständige Mitarbeitende weiterleiten

Für sensible Inhalte, Beschwerden, Vertragsfragen oder verbindliche Zusagen sollte eine menschliche Prüfung vorgesehen werden. In einer frühen Testphase empfiehlt es sich, Antworten als Entwurf zu speichern und den automatischen Versand zu deaktivieren.

Aufgaben an weitere Systeme übergeben

Aus Meetings und E-Mails entstehen häufig weitere Arbeitsschritte. Ein integrierter KI-Assistent kann erkannte Aufgaben an Projektmanagement, Kalender oder CRM übergeben.

Dabei sollte klar festgelegt werden:

• welche Systeme der Assistent verwenden darf
• welche Daten gelesen oder verändert werden dürfen
• welche Aktionen eine Bestätigung benötigen
• wie doppelte Einträge verhindert werden
• wer fehlerhafte Zuordnungen korrigiert
• wie ausgeführte Aktionen protokolliert werden

So bleibt nachvollziehbar, welche Information aus welcher Quelle stammt und welche Änderungen der Assistent vorgenommen hat.

Qualität im Arbeitsalltag prüfen

Für einen Praxistest eignet sich eine begrenzte Auswahl typischer Meetings oder E-Mails. Die Ergebnisse können anschließend anhand konkreter Fragen bewertet werden:

• Wurden alle wichtigen Entscheidungen erkannt?
• Sind Aufgaben, Verantwortliche und Fristen korrekt?
• Wie viele Korrekturen waren erforderlich?
• Wurden Nachrichten richtig kategorisiert?
• Wie viel Zeit benötigt die abschließende Prüfung?
• Welche Fälle mussten vollständig manuell bearbeitet werden?

Diese Auswertung zeigt, bei welchen Aufgaben der KI-Assistent bereits zuverlässig unterstützt und wo weitere Regeln, Daten oder Freigaben notwendig sind.

Welche sind die besten KI-Assistenten für Unternehmen?

Die Auswahl eines geeigneten KI-Assistenten hängt vom Einsatzzweck, der vorhandenen Softwarelandschaft und den Anforderungen an Datenschutz und Administration ab. Ein allgemein bestes Produkt gibt es daher nicht. Für einen fundierten Vergleich sollten Unternehmen mehrere Lösungen mit denselben Aufgaben und Bewertungskriterien testen.

Verbreitete KI-Assistenten im Überblick

Zu den bekannten allgemeinen KI-Assistenten für Unternehmen gehören:

• ChatGPT Business und Enterprise: Unterstützt unter anderem bei Recherche, Texterstellung, Datenanalyse und der Verarbeitung hochgeladener Dateien. Die Unternehmensangebote umfassen gemeinsame Arbeitsbereiche, Administrationsfunktionen und Anbindungen an interne Informationsquellen.
• Microsoft 365 Copilot: Ist besonders für Unternehmen relevant, die intensiv mit Microsoft 365 arbeiten. Der Assistent kann innerhalb dieser Umgebung auf Informationen zugreifen, für die der jeweilige Nutzer bereits berechtigt ist.
• Google Workspace mit Gemini: Integriert KI-Funktionen unter anderem in Gmail, Docs, Sheets, Drive und Meet. Dadurch können Inhalte direkt innerhalb der bestehenden Google-Workspace-Umgebung erstellt, gesucht oder zusammengefasst werden.
• Claude for Work: Eignet sich für text- und dokumentenbasierte Aufgaben. Die Enterprise-Version bietet zusätzliche Funktionen für Benutzerverwaltung, Zugriffssteuerung, Protokollierung und Aufbewahrungsrichtlinien.

Daneben existieren spezialisierte KI-Assistenten für Meetings, Kundenservice, Programmierung, Recherche, Vertrieb oder einzelne Branchen. Sie können sinnvoll sein, wenn ein klar begrenzter Anwendungsfall wichtiger ist als ein breites Funktionsspektrum.

Produktnamen, enthaltene Funktionen und Tarifbedingungen können sich ändern. Vor einer Entscheidung sollten deshalb die aktuell geltenden Leistungsbeschreibungen und Vertragsbedingungen geprüft werden.

Auswahl nach vorhandener Softwarelandschaft

Die bestehende Arbeitsumgebung ist ein wichtiges Auswahlkriterium. Unternehmen, die ihre Dokumente, E-Mails und Termine überwiegend in Microsoft 365 verwalten, können von einer eng integrierten Lösung profitieren. Entsprechendes gilt für Unternehmen, die Google Workspace als zentrale Plattform verwenden.

Eine eigenständige oder systemübergreifende Lösung kann sinnvoll sein, wenn Informationen aus mehreren Plattformen verarbeitet werden sollen. In diesem Fall müssen verfügbare Schnittstellen, Berechtigungen und der Aufwand für die Integration genauer geprüft werden.

Wichtige Kriterien für den Vergleich

Vor der Auswahl sollten mindestens folgende Punkte bewertet werden:

• Qualität bei den vorgesehenen Aufgaben
• Unterstützung der benötigten Sprachen und Dateiformate
• Nachvollziehbarkeit von Quellen und Ergebnissen
• verfügbare Schnittstellen und Integrationen
• Rollen, Rechte und Administrationsfunktionen
• Verarbeitung und Speicherung eingegebener Daten
• Aufbewahrungs- und Löschmöglichkeiten
• Protokollierung und Auswertungsmöglichkeiten
• Datenstandort und vertragliche Datenschutzregelungen
• Möglichkeiten für menschliche Freigaben
• laufende Kosten und mögliche Nutzungslimits
• Exportmöglichkeiten bei einem späteren Anbieterwechsel

Eine kostenpflichtige Unternehmensversion bietet häufig mehr Verwaltungs- und Sicherheitsfunktionen als ein privater Tarif. Welche Funktionen tatsächlich enthalten sind, muss für den jeweiligen Anbieter und Tarif geprüft werden.

KI-Assistenten mit realistischen Aufgaben testen

Für einen Vergleich sollte jeder Anbieter dieselben repräsentativen Aufgaben erhalten. Geeignete Testfälle sind beispielsweise:

1. ein längeres Dokument korrekt zusammenfassen
2. Fragen anhand vorgegebener Quellen beantworten
3. einen Antwortentwurf für eine typische Kundenanfrage erstellen
4. definierte Informationen aus mehreren Dokumenten extrahieren
5. eine Aufgabe erkennen, die eine menschliche Freigabe erfordert

Bewertet werden anschließend Ergebnisqualität, Quellenbezug, Korrekturaufwand, Bearbeitungszeit und Einhaltung der vorgegebenen Regeln. Zusätzlich sollten Administration, Datenschutz und Gesamtkosten in die Entscheidung einfließen.

Mit einer solchen Testmatrix lässt sich nachvollziehbar bestimmen, welcher KI-Assistent zum konkreten Unternehmen und zum vorgesehenen Anwendungsfall passt.

Wie führt man einen KI-Assistenten im Unternehmen ein?

Eine erfolgreiche Einführung beginnt mit einem klar abgegrenzten Anwendungsfall. Unternehmen sollten zunächst einen Prozess auswählen, dessen Ausgangslage bekannt ist und dessen Verbesserung gemessen werden kann. So lassen sich technische Möglichkeiten, organisatorischer Aufwand und tatsächlicher Nutzen realistisch bewerten.

Einführung eines KI-Assistenten in acht Schritten

1. Ziel und Anwendungsfall definierenBeschreiben Sie konkret, welche Aufgabe der Assistent unterstützen soll. Legen Sie fest, welche Ergebnisse erwartet werden und anhand welcher Kennzahlen der Erfolg bewertet wird.
2. Bestehenden Prozess dokumentierenErfassen Sie Eingaben, Arbeitsschritte, beteiligte Personen, verwendete Systeme und bisherige Ausnahmen. Dadurch wird sichtbar, an welcher Stelle der Assistent sinnvoll eingebunden werden kann.
3. Daten und Berechtigungen prüfenKlären Sie, welche Dokumente und Systeme benötigt werden. Definieren Sie, welche Informationen gelesen, erzeugt, verändert oder weitergegeben werden dürfen.
4. Geeignete Lösung auswählenVergleichen Sie allgemeine KI-Assistenten, spezialisierte Anwendungen und individuell integrierte Lösungen. Entscheidend sind Funktionsumfang, Datenverarbeitung, Administrationsmöglichkeiten, Schnittstellen und Gesamtkosten.
5. Regeln und Grenzen festlegenFormulieren Sie zulässige Aufgaben, Antwortvorgaben und Situationen, die an Mitarbeitende übergeben werden müssen. Sensible Aktionen sollten eine ausdrückliche Freigabe erfordern.
6. Repräsentative Testfälle erstellenVerwenden Sie typische Aufgaben sowie schwierige Sonderfälle. Prüfen Sie auch unvollständige Angaben, widersprüchliche Dokumente, ungewöhnliche Formulierungen und Eingaben, die den Assistenten zu einer unerlaubten Handlung bewegen könnten.
7. Begrenzten Pilotbetrieb durchführenStarten Sie mit einer kleinen Nutzergruppe und eingeschränkten Berechtigungen. Ergebnisse und Aktionen werden zunächst kontrolliert, bevor weitere Prozesse oder Abteilungen angebunden werden.
8. Betrieb überwachen und weiterentwickelnMessen Sie Qualität, Bearbeitungszeit, Korrekturaufwand und Nutzerfeedback. Änderungen an Modellen, Datenquellen, Anweisungen oder Schnittstellen sollten dokumentiert und erneut getestet werden.

Wichtige Risiken beim Einsatz von KI-Assistenten

Bei Planung und Betrieb sollten insbesondere folgende Risiken berücksichtigt werden:

• Sachlich falsche Antworten: Sprachmodelle können überzeugend formulierte, aber unzutreffende Informationen erzeugen.
• Unvollständige Ergebnisse: Wichtige Details, Ausnahmen oder Zusammenhänge können übersehen werden.
• Offenlegung sensibler Informationen: Ungeeignete Einstellungen oder Berechtigungen können vertrauliche Daten für unberechtigte Personen zugänglich machen.
• Prompt Injection: Manipulierte Eingaben, Webseiten, E-Mails oder Dokumente können versuchen, Regeln des Assistenten zu umgehen.
• Zu umfangreiche Berechtigungen: Ein Assistent mit unnötigen Schreib-, Versand- oder Löschrechten kann bei Fehlinterpretationen erhebliche Auswirkungen verursachen.
• Ungeprüfte Ausgaben: Automatisch erzeugte Inhalte können Fehler an nachgelagerte Systeme oder externe Empfänger weitergeben.
• Fehlerhafte Wissensquellen: Veraltete, widersprüchliche oder falsch zugeordnete Dokumente beeinträchtigen die Qualität der Antworten.
• Unkritische Übernahme: Mitarbeitende können Ergebnisse übernehmen, ohne Quellen, Zahlen oder Schlussfolgerungen ausreichend zu kontrollieren.
• Abhängigkeit vom Anbieter: Änderungen an Preisen, Funktionen, Modellen oder Schnittstellen können bestehende Prozesse beeinflussen.

Kontrollmaßnahmen für einen sicheren Betrieb

Die Risiken lassen sich durch organisatorische und technische Maßnahmen begrenzen:

• nur notwendige Berechtigungen vergeben
• sensible Datenquellen getrennt freigeben
• Ein- und Ausgaben technisch validieren
• Quellen bei wissensbasierten Antworten anzeigen
• externe Kommunikation zunächst als Entwurf speichern
• kritische Aktionen durch Mitarbeitende freigeben lassen
• ausgeführte Aktionen und Fehler protokollieren
• regelmäßige Qualitäts- und Sicherheitstests durchführen
• Verantwortliche für Betrieb und Eskalation benennen
• einen manuellen Ersatzprozess für Störungen vorsehen
• Mitarbeitende zu Funktionen, Grenzen und sicherer Nutzung schulen

Die Verantwortung endet nicht mit dem erfolgreichen Pilotprojekt. Nutzung, Datenquellen, Berechtigungen und Ergebnisqualität müssen während des gesamten Betriebs regelmäßig überprüft werden.

Orientierung für Risikomanagement und Sicherheit

Das NIST AI Risk Management Framework bietet Unternehmen eine strukturierte Orientierung für Governance, Bewertung, Messung und laufendes Management von KI-Risiken.

Die OWASP Top 10 for LLM and Generative AI Applications beschreiben typische technische Risiken wie Prompt Injection, die Offenlegung sensibler Informationen, unzureichend geprüfte Ausgaben und zu weitreichende Handlungsmöglichkeiten eines KI-Systems.

Diese Leitlinien können als Grundlage für interne Prüfkriterien, Sicherheitsanforderungen und regelmäßige Kontrollen verwendet werden.

Wie entsteht langfristiger Nutzen durch KI-Assistenten?

Ein erfolgreicher Pilot ist der Ausgangspunkt für den dauerhaften Einsatz eines KI-Assistenten. Langfristiger Nutzen entsteht, wenn die Lösung in einen klaren Prozess eingebunden, regelmäßig überprüft und an veränderte Anforderungen angepasst wird.

Dazu gehören neben dem verwendeten Modell auch gepflegte Datenquellen, eindeutige Zuständigkeiten, geschulte Mitarbeitende und ein verlässlicher technischer Betrieb.

Vom Pilotprojekt zum verlässlichen Betrieb

Bevor ein KI-Assistent auf weitere Nutzer oder Prozesse ausgeweitet wird, sollten die Ergebnisse des Pilotbetriebs ausgewertet werden. Dabei sind unter anderem folgende Fragen relevant:

• Wird die vereinbarte Ergebnisqualität erreicht?
• Wie häufig müssen Mitarbeitende Ergebnisse korrigieren?
• Funktionieren Berechtigungen und Freigaben zuverlässig?
• Sind die laufenden Kosten nachvollziehbar?
• Werden Fehler und problematische Fälle protokolliert?
• Gibt es einen funktionierenden Ersatzprozess bei Störungen?
• Akzeptieren Mitarbeitende den Assistenten als Unterstützung?
• Sind Verantwortliche für Betrieb und Weiterentwicklung benannt?

Erst wenn diese Punkte ausreichend geklärt sind, sollte der Einsatz schrittweise erweitert werden.

Produktivität durch standardisierte Unterstützung

KI-Assistenten können die Produktivität erhöhen, indem sie wiederkehrende Arbeitsschritte vorbereiten oder strukturieren. Dazu zählen beispielsweise Recherche, Dokumentation, Klassifizierung, Zusammenfassungen und Antwortentwürfe.

Der messbare Nutzen kann sich in unterschiedlichen Bereichen zeigen:

• kürzere Bearbeitungszeiten
• weniger offene Vorgänge
• schnellere Bereitstellung von Informationen
• konsistentere Dokumentation
• geringerer Aufwand für Recherche und Vorbereitung
• höhere Kapazität bei gleichbleibendem Team
• schnellere Reaktionszeiten gegenüber Kunden

Die tatsächliche Verbesserung sollte weiterhin anhand der zuvor definierten Kennzahlen überprüft werden.

Eine zentrale Plattform oder mehrere spezialisierte Assistenten?

Unternehmen können eine zentrale KI-Plattform für unterschiedliche Aufgaben verwenden oder mehrere spezialisierte Assistenten einsetzen.

Eine zentrale Plattform vereinfacht möglicherweise Administration, Benutzerverwaltung und Schulung. Spezialisierte Lösungen können bei klar abgegrenzten Aufgaben zusätzliche Fachfunktionen oder engere Integrationen bieten.

Für die Entscheidung sind folgende Aspekte wichtig:

• Überschneidungen zwischen vorhandenen Lösungen
• Administrations- und Schulungsaufwand
• notwendige Schnittstellen
• gemeinsame oder getrennte Datenquellen
• Rollen und Zugriffsrechte
• Abhängigkeit von einzelnen Anbietern
• Kosten pro Nutzer, Vorgang oder Modellaufruf

Die Anzahl der eingesetzten Assistenten sollte sich aus konkreten Anwendungsfällen und organisatorischen Anforderungen ergeben.

Gesamtkosten regelmäßig überprüfen

Neben Lizenzkosten entstehen häufig weitere Aufwendungen. Dazu gehören:

• Einrichtung und Integration
• Nutzung von Modellen und Schnittstellen
• Datenaufbereitung und Speicherung
• technische Überwachung
• Qualitätskontrollen
• Wartung und Anpassungen
• Schulung der Mitarbeitenden
• interne Abstimmung und Freigaben

Diesen Kosten werden messbare Verbesserungen gegenübergestellt. Dazu zählen eingesparte Bearbeitungszeit, zusätzlich bewältigte Vorgänge, kürzere Reaktionszeiten und vermiedene Korrekturen.

Eine regelmäßige Betrachtung der Gesamtkosten verhindert, dass ungenutzte Funktionen, doppelte Werkzeuge oder unwirtschaftliche Prozesse dauerhaft weitergeführt werden.

Wissen, Regeln und Prozesse aktuell halten

Ein KI-Assistent arbeitet mit den Informationen und Vorgaben, die ihm zur Verfügung stehen. Veraltete Dokumente, widersprüchliche Regeln oder geänderte Zuständigkeiten können deshalb unmittelbar die Ergebnisqualität beeinflussen.

Für den laufenden Betrieb sollten Unternehmen festlegen:

• wer Wissensquellen aktualisiert
• wie alte Dokumente gekennzeichnet oder entfernt werden
• wann Regeln und Anweisungen überprüft werden
• wie Änderungen an Schnittstellen getestet werden
• wer Nutzerfeedback auswertet
• wann eine erneute Qualitätsprüfung erforderlich ist

Durch diese laufende Pflege bleibt der KI-Assistent an den tatsächlichen Unternehmensprozessen ausgerichtet und kann kontrolliert weiterentwickelt werden.

Wie entwickeln sich KI-Assistenten weiter?

Die weitere Entwicklung von KI-Assistenten lässt sich nicht exakt vorhersagen. Aktuelle technische Entwicklungen zeigen jedoch mehrere Richtungen, die für Unternehmen zunehmend relevant werden. Dazu gehören zusätzliche Ein- und Ausgabeformate, umfangreicherer Werkzeugzugriff und eine stärkere Verbindung mit Unternehmensdaten.

Mehr Ein- und Ausgabeformate

KI-Assistenten verarbeiten zunehmend unterschiedliche Informationsarten. Neben Text können je nach Anwendung Sprache, Bilder, Dokumente, Tabellen und Video einbezogen werden.

Dadurch entstehen neue Einsatzmöglichkeiten:

• gesprochene Anfragen bearbeiten
• Diagramme und Abbildungen erklären
• Informationen aus Dokumenten und Tabellen kombinieren
• Gespräche transkribieren und zusammenfassen
• Inhalte in unterschiedlichen Formaten ausgeben

Für Unternehmen bleibt entscheidend, wie zuverlässig die jeweilige Lösung mit den tatsächlich verwendeten Sprachen, Dateiformaten und Fachbegriffen arbeitet.

Mehr Werkzeugzugriff und Prozessunterstützung

KI-Assistenten werden häufiger mit Suchfunktionen, Datenbanken und Unternehmenssoftware verbunden. Dadurch können sie neben der Erstellung von Antworten weitere Arbeitsschritte vorbereiten oder ausführen.

Dazu gehören beispielsweise:

• Informationen aus mehreren Systemen abrufen
• Datensätze ergänzen oder aktualisieren
• Termine vorbereiten
• Aufgaben anlegen
• Dokumente erzeugen
• definierte Prüfungen durchführen
• Ergebnisse an nachgelagerte Prozesse übergeben

Mit zunehmendem Werkzeugzugriff steigen auch die Anforderungen an Berechtigungen, Freigaben und Protokollierung. Unternehmen müssen deshalb klar festlegen, welche Aktionen selbstständig ausgeführt werden dürfen.

Stärkere Verbindung mit Unternehmenswissen

Allgemeines Modellwissen reicht für viele betriebliche Aufgaben nicht aus. KI-Assistenten werden deshalb stärker mit freigegebenen Dokumenten, Datenbanken und Wissenssystemen verbunden.

Wichtige Voraussetzungen dafür sind:

• aktuelle und eindeutig benannte Dokumente
• klar geregelte Zugriffsrechte
• nachvollziehbare Quellen
• Verantwortliche für die Pflege der Wissensbasis
• definierte Aufbewahrungs- und Löschregeln

Die Qualität des Unternehmenswissens wird damit zu einem wesentlichen Faktor für die Qualität des Assistenten.

Standardisierte Schnittstellen

Offene Standards können die Verbindung zwischen KI-Anwendungen, Datenquellen und Werkzeugen vereinfachen. Ein Beispiel ist das Model Context Protocol (MCP). Es beschreibt eine standardisierte Möglichkeit, über die KI-Anwendungen auf externe Informationen und Funktionen zugreifen können.

Solche Schnittstellen können den Integrationsaufwand reduzieren und die Wiederverwendung vorhandener Anbindungen erleichtern. Unterschiede bei Berechtigungen, unterstützten Funktionen und Sicherheitskonzepten müssen weiterhin für jede Anwendung geprüft werden.

Mehr Governance, Tests und laufende Kontrolle

Mit wachsender Nutzung wird die organisatorische Steuerung von KI-Assistenten wichtiger. Unternehmen benötigen einen Überblick darüber, welche Systeme eingesetzt werden, welche Daten sie verwenden und wer für ihren Betrieb verantwortlich ist.

Voraussichtlich werden deshalb folgende Aufgaben stärker in den regulären Betrieb integriert:

• Inventarisierung eingesetzter KI-Systeme
• dokumentierte Rollen und Verantwortlichkeiten
• wiederkehrende Qualitätsprüfungen
• Überwachung von Modell- und Anbieteränderungen
• Protokollierung kritischer Aktionen
• Behandlung von Fehlern und Sicherheitsvorfällen
• geregelte Abschaltung oder Ablösung eines Systems

Die Bewertung endet damit nicht nach Auswahl und Einführung. Sie begleitet den gesamten Lebenszyklus des KI-Assistenten.

Worauf sich Unternehmen heute vorbereiten können

Unternehmen können bereits jetzt Grundlagen schaffen, die unabhängig von einzelnen Anbietern oder Modellen nützlich bleiben:

• geeignete Prozesse und Anwendungsfälle dokumentieren
• Datenquellen und Zugriffsrechte ordnen
• repräsentative Testfälle aufbauen
• Qualitätskennzahlen definieren
• Verantwortlichkeiten festlegen
• Mitarbeitende im sicheren Umgang mit KI schulen
• Schnittstellen und Abhängigkeiten dokumentieren
• Pilotprojekte kontrolliert auswerten

Diese Grundlagen erleichtern es, neue Funktionen gezielt zu prüfen und erfolgreiche Anwendungsfälle kontrolliert auszubauen.

Ein KI-Assistent unterstützt einzelne Aufgaben. Wenn daraus durchgängige Prozesse werden sollen, ist Was ist KI-Automatisierung? die passende Grundlage.

Häufige Fragen und Antworten (FAQ)

Über den Autor

Peter Krause

KI-Berater, Buchautor & Gründer

Über Peter Krause LinkedIn KI-Buch