Risiken bei KI-Projekten:

Risiken bei KI-Projekten: Was bei der Einführung beachtet werden muss

Die Einführung von Künstlicher Intelligenz (KI) verspricht Unternehmen zahlreiche Vorteile, von Effizienzsteigerungen bis hin zu völlig neuen Geschäftsmöglichkeiten. Doch wie bei jeder technologischen Neuerung gibt es auch bei KI-Projekten potenzielle Risiken und Herausforderungen, die insbesondere kleine und mittlere Unternehmen (KMU) sowie Solo-Selbstständige im Blick haben sollten. Eine realistische Einschätzung dieser Risiken und eine proaktive Planung können helfen, kostspielige Fehler zu vermeiden und den Erfolg von KI-Initiativen sicherzustellen.

Dieser Beitrag beleuchtet typische Risiken, die bei der Einführung von KI-Projekten auftreten können, und gibt Hinweise, wie Unternehmen diesen begegnen können, um die Chancen der Technologie sicher zu nutzen.

Die vielfältigen Gesichter von KI-Risiken

Die potenziellen Fallstricke bei KI-Projekten sind nicht nur technischer Natur, sondern können auch strategische, operative, finanzielle und ethische Dimensionen umfassen. Ein Bewusstsein für diese unterschiedlichen Risikobereiche ist der erste Schritt zur Risikominimierung.

Technische Risiken: Wenn die Technologie nicht hält, was sie verspricht

Hier geht es um die Funktionalität und Zuverlässigkeit der eingesetzten KI-Systeme.

• Ungenügende Datenqualität und -quantität: KI-Modelle sind nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert werden. Mangelhafte, unvollständige oder verzerrte (biased) Datensätze können zu fehlerhaften oder unzuverlässigen Ergebnissen führen. Beispielsweise könnte eine KI zur Analyse von Kundenstimmen (Thema 35) falsche Schlüsse ziehen, wenn das zugrundeliegende Feedback nicht repräsentativ ist.
• Fehlende Skalierbarkeit und Integrationsprobleme: Ein KI-Tool, das im kleinen Pilotversuch gut funktioniert, lässt sich möglicherweise nicht ohne Weiteres auf größere Datenmengen oder komplexere Unternehmensprozesse skalieren. Auch die Integration in bestehende IT-Systeme kann unerwartete technische Hürden mit sich bringen.
• Sicherheitslücken und Anfälligkeit für Manipulation: Wie jede Software können auch KI-Systeme Sicherheitslücken aufweisen oder Ziel von Angriffen werden. Insbesondere bei Systemen, die sensible Daten verarbeiten oder kritische Entscheidungen treffen, ist dies ein erhebliches Risiko.

Strategische und operative Risiken: Auswirkungen auf das Kerngeschäft

Diese Risiken betreffen die Einbettung der KI in die Unternehmensstrategie und die täglichen Abläufe.

• Unklare Zielsetzung und unrealistische Erwartungen: Wenn nicht klar definiert ist, welches Problem die KI lösen oder welches Ziel sie erreichen soll, ist die Gefahr groß, dass das Projekt scheitert oder der Nutzen ausbleibt. Eine fehlende oder mangelhafte KI-Strategie (Thema 37) kann hier ursächlich sein.
• Mangelnde Akzeptanz bei Mitarbeitern: Werden Mitarbeiter bei der Einführung von KI nicht ausreichend informiert, geschult oder ihre Bedenken ernst genommen (Beitrag 26), kann dies zu Widerständen und einer ineffektiven Nutzung der Technologie führen.
• Abhängigkeit von externen Anbietern oder Technologien: Bei der Nutzung von KI-Lösungen externer Anbieter besteht immer eine gewisse Abhängigkeit hinsichtlich Wartung, Updates und der langfristigen Verfügbarkeit des Dienstes.
• Veränderung von Geschäftsprozessen ohne ausreichende Vorbereitung: Die Einführung von KI erfordert oft eine Anpassung bestehender Arbeitsabläufe (Thema 39). Erfolgt dies überhastet oder ohne klare Planung, kann es zu Störungen im Betriebsablauf kommen.

Finanzielle Risiken: Wenn die Kosten den Nutzen übersteigen

Die wirtschaftliche Seite von KI-Projekten darf nicht vernachlässigt werden.

• Unterschätzte Kosten: Wie in Thema 38 zur Kosten-Nutzen-Analyse dargelegt, können neben den direkten Softwarekosten auch erhebliche indirekte Kosten für Implementierung, Schulung und Wartung anfallen, die oft unterschätzt werden.
• Ausbleibender oder schwer messbarer Return on Investment (ROI): Nicht immer lässt sich der Nutzen einer KI-Investition sofort in harten Zahlen messen, was die Rechtfertigung der Ausgaben erschweren kann.
• Fehlinvestitionen in unpassende Technologien: Die Auswahl des falschen KI-Tools oder die Investition in eine Technologie, die nicht zu den eigenen Bedürfnissen passt, kann teuer werden.

Ethische und rechtliche Risiken: Verantwortungsvoller Umgang gefordert

Der Einsatz von KI wirft auch wichtige ethische und rechtliche Fragen auf.

• Diskriminierung durch algorithmischen Bias: KI-Systeme können unbeabsichtigt diskriminierende Entscheidungen treffen, wenn sie mit verzerrten Daten trainiert wurden.
• Datenschutzverletzungen: Der unsachgemäße Umgang mit personenbezogenen Daten bei KI-Anwendungen kann zu empfindlichen Strafen und Reputationsschäden führen (siehe KI-Datenschutz-Checkliste).
• Mangelnde Transparenz und Erklärbarkeit: Wenn nicht nachvollziehbar ist, wie eine KI zu ihren Entscheidungen kommt, kann dies zu Akzeptanzproblemen und rechtlichen Schwierigkeiten führen.
• Haftungsfragen: Wer ist verantwortlich, wenn eine KI fehlerhafte Entscheidungen trifft oder Schaden verursacht? Diese Fragen sind oft noch nicht abschließend geklärt. (Der FairAI-Check und der EU-AI-Act-Guide bieten hier wichtige Orientierungspunkte).

Strategien zur Risikominimierung bei KI-Projekten

Ein proaktiver Umgang mit potenziellen Risiken ist entscheidend für den Erfolg.

1. Sorgfältige Planung und klare Zielsetzung: Eine gut durchdachte KI-Strategie (Thema 37) bildet die Grundlage. Definieren Sie klare, messbare Ziele und realistische Erwartungen.
2. Schrittweise Einführung und Pilotprojekte: Starten Sie mit kleinen, überschaubaren Projekten, um Erfahrungen zu sammeln und Risiken zu begrenzen. Testen Sie Technologien, bevor Sie sie unternehmensweit ausrollen. (Viele Anbieter von KI-Software bieten kostenlose Testphasen oder Demo-Versionen, die eine risikoarme Erprobung ermöglichen.)
3. Fokus auf Datenqualität und -management: Stellen Sie sicher, dass die für KI-Anwendungen genutzten Daten von hoher Qualität, repräsentativ und möglichst frei von Bias sind.
4. Mitarbeiter einbeziehen und schulen: Investieren Sie in die Weiterbildung Ihres Teams (siehe KI-Lernpfad) und schaffen Sie eine Kultur der Offenheit und des Lernens.
5. Sorgfältige Auswahl von Tools und Partnern: Prüfen Sie Anbieter und Technologien gründlich. Achten Sie auf Aspekte wie Sicherheit, Datenschutz, Support und Integrationsfähigkeit.
6. Etablierung von Kontrollmechanismen und menschlicher Aufsicht: Auch wenn KI Entscheidungen vorbereitet oder automatisiert, sollte immer eine menschliche Kontrollinstanz vorhanden sein, insbesondere bei kritischen Prozessen.
7. Berücksichtigung ethischer und rechtlicher Rahmenbedingungen: Setzen Sie sich aktiv mit den ethischen Implikationen und den rechtlichen Anforderungen (z.B. DSGVO, EU AI Act) auseinander.

Fazit: Risiken managen, Chancen nutzen

Die Einführung von Künstlicher Intelligenz ist für KMUs und Solo-Selbstständige mit Chancen, aber auch mit Risiken verbunden. Ein blindes Ignorieren dieser Risiken kann ebenso nachteilig sein wie eine übermäßige Angst vor der Technologie. Der Schlüssel liegt in einem bewussten, informierten und proaktiven Risikomanagement. Indem Unternehmen potenzielle Fallstricke frühzeitig erkennen, sorgfältig planen und schrittweise vorgehen, können sie die Risiken minimieren und die enormen Potenziale der KI sicher und erfolgreich für sich erschließen.