Viele Mitarbeitende stellen bei der Nutzung Künstlicher Intelligenz zuerst zwei Fragen: Welches Tool darf ich verwenden? Und welche Informationen darf ich dort eingeben?

Wenn darauf keine klare Antwort existiert, entstehen zwei problematische Reaktionen. Einige Menschen nutzen AI-Systeme trotzdem und entscheiden nach persönlichem Gefühl. Andere vermeiden sinnvolle Anwendungen aus Unsicherheit.

Eine KI-Richtlinie schafft Orientierung. Sie wird wirksam, wenn Menschen sie verstehen, auf ihre Arbeit beziehen und in konkreten Situationen anwenden können. Dafür braucht es mehr als ein PDF im Intranet.

Was eine KI-Richtlinie leisten soll

Eine gute Richtlinie übersetzt rechtliche, technische und organisatorische Anforderungen in handhabbare Entscheidungen. Sie muss nicht jede denkbare Situation vorab regeln. Sie sollte aber den Rahmen so klar beschreiben, dass Mitarbeitende sicher handeln und offene Fälle erkennen können.

Die Richtlinie beantwortet mindestens:

  • Welche KI- und AI-Systeme sind freigegeben?
  • Für welche Aufgaben dürfen sie genutzt werden?
  • Welche Daten dürfen eingegeben oder hochgeladen werden?
  • Wie müssen Ergebnisse geprüft werden?
  • Wann ist Transparenz über KI-Nutzung erforderlich?
  • Wer trägt die fachliche Verantwortung?
  • An wen wenden sich Mitarbeitende bei Unsicherheit?

Freigegebene Tools und Nutzungskontexte

„KI darf genutzt werden“ ist zu ungenau. ChatGPT, Microsoft Copilot und andere Systeme können je nach Vertrag, Konfiguration und Unternehmensumgebung unterschiedlich eingebunden sein.

Die Richtlinie sollte deshalb konkrete freigegebene Zugänge und erlaubte Nutzungskontexte benennen. Dazu gehört auch, ob Dateien hochgeladen, interne Informationen verarbeitet oder Webquellen verwendet werden dürfen.

Ändert sich die technische Umgebung, muss die Regel aktualisierbar bleiben. Ein klarer fachlicher Owner und ein sichtbarer Versionsstand sind dafür wichtiger als eine perfekte Erstfassung.

Daten verständlich einordnen

Allgemeine Hinweise wie „keine sensiblen Daten eingeben“ helfen begrenzt. Mitarbeitende müssen erkennen können, welche Informationen im eigenen Unternehmen als vertraulich, personenbezogen oder besonders schützenswert gelten.

Praxisnahe Beispiele schaffen Orientierung:

  • Darf eine Kundenmail in das freigegebene System kopiert werden?
  • Dürfen Bewerbungsunterlagen verarbeitet werden?
  • Wie ist mit Geschäftsgeheimnissen umzugehen?
  • Welche Dokumente dürfen in Copilot verwendet werden?
  • Was gilt für Bilder, Texte oder Daten Dritter?

Solche Fälle gehören in KI-Trainings und Workshops. Erst dort zeigt sich, ob eine abstrakte Regel in der tatsächlichen Arbeit verständlich ist.

Qualität und menschliche Verantwortung

AI-Ergebnisse können überzeugend formuliert und trotzdem falsch, unvollständig oder ungeeignet sein. Eine KI-Richtlinie sollte deshalb festlegen, dass fachliche Prüfung und Verantwortung beim Menschen bleiben.

Je höher die mögliche Auswirkung, desto sorgfältiger muss geprüft werden. Ein interner Textentwurf hat einen anderen Risikograd als eine Entscheidung über Beschäftigte, Kunden oder sicherheitsrelevante Prozesse.

Hilfreiche Prüffragen sind:

  • Stimmen Fakten, Zahlen und Quellen?
  • Fehlt relevanter Kontext?
  • Enthält das Ergebnis Verzerrungen oder unzulässige Annahmen?
  • Ist die Sprache für Ziel und Empfänger angemessen?
  • Darf das Ergebnis in dieser Form verwendet werden?

Transparenz, Urheberrecht und Dokumentation

Je nach Anwendungsfall können Kennzeichnung, Dokumentation und urheberrechtliche Fragen relevant sein. Die Richtlinie sollte die betrieblichen Erwartungen verständlich formulieren und auf zuständige Stellen verweisen.

Wichtig ist eine klare Unterscheidung: Nicht jede Nutzung von Künstlicher Intelligenz muss gleich behandelt werden. Ein interner Ideenentwurf, eine externe Veröffentlichung und ein automatisierter Prozess haben unterschiedliche Anforderungen.

Rollen und Eskalationswege

Eine Richtlinie ohne Ansprechpartner verlagert schwierige Entscheidungen auf einzelne Mitarbeitende. Benötigt werden sichtbare Zuständigkeiten für fachliche, technische, datenschutzrechtliche und rechtliche Fragen.

Auch Führungskräfte brauchen Orientierung. Sie sollten wissen, welche Nutzung sie fördern können, welche Fragen sie selbst klären müssen und wann eine Eskalation nötig ist.

Warum Verbote allein kaum Anwendungssicherheit schaffen

Ein Verbot kann bei klar unzulässigen Anwendungen notwendig sein. Als alleinige Einführung bleibt es schwach. Menschen lernen dadurch, was sie vermeiden sollen. Sie erfahren wenig darüber, wie sichere und nützliche Anwendung aussieht.

Eine tragfähige KI-Richtlinie verbindet deshalb Grenzen mit positiven Beispielen: Welche Aufgaben eignen sich? Welche Daten sind zulässig? Wie wird ein Ergebnis geprüft? Wo hilft ein freigegebenes AI-System konkret?

Richtlinie, Training und KI-Workshop verbinden

Die Richtlinie setzt den Rahmen. Ein Training vermittelt Grundverständnis und Entscheidungssicherheit. Im KI-Workshop übertragen Teams die Regeln auf echte Aufgaben. Coaching unterstützt Führungskräfte, Key User oder besonders komplexe Anwendungsfälle.

Im KI-Workshop aus dem HUMMEL Live-Online-Studio lassen sich typische Fälle direkt mit dem freigegebenen System bearbeiten. Die Gruppe sieht, welche Eingaben vertretbar sind, wie Ergebnisse geprüft werden und wann eine Rückfrage nötig ist.

Mehr zum Kompetenzaufbau: KI-Schulung für Mitarbeitende.

Eine Richtlinie bleibt ein lebendes Arbeitsinstrument

KI-Systeme, Funktionen und regulatorische Anforderungen verändern sich. Die Richtlinie braucht deshalb einen klaren Aktualisierungsprozess, verantwortliche Owner und einen Kanal für Rückfragen aus der Praxis.

Gute Fragen aus Trainings und Workshops sind dabei wertvolles Material. Sie zeigen, wo Regeln unklar sind, welche neuen Use Cases entstehen und welche Beispiele ergänzt werden sollten.

So wird aus einer formalen Vorgabe ein verlässlicher Bestandteil des KI-Enablements: verständlich, anwendbar und anschlussfähig an die tatsächliche Arbeit.

Von Vorgaben zu gemeinsamen Arbeitsabsprachen

Im Teamworkshop Zusammenarbeit mit KI übersetzt ihr vorhandene Vorgaben in Absprachen zu Anwendung, Qualität und Verantwortung. Führungskräfte können im Workshop KI-Einsatz im eigenen Bereich gestalten die nötigen Rahmenbedingungen und nächsten Schritte klären.