KI-Implementierung heißt, eine KI-Lösung, für die du dich schon entschieden hast, so in deine Systeme, Abläufe und Zuständigkeiten einzubauen, dass sie im Alltag verlässlich läuft. Dazu gehören die passende Art der Umsetzung, klare Regeln dafür, welche Daten die KI sehen und was sie auslösen darf, Tests mit echten Fällen, eine Entscheidung am Ende des Pilots und ein Betrieb, für den jemand zuständig ist. Hier liest du, wie du diese Schritte angehst, was du mit dem Anbieter klärst und wann du nach der KI-Verordnung selbst als Anbieter gelten kannst.
Alles hier ist ein Überblick, keine Rechtsberatung. Fragen zu KI-Verordnung und Datenschutz besprichst du für deinen Fall mit deiner Rechtsberatung oder mit der Person, die bei dir für Datenschutz zuständig ist.
Wo die KI-Implementierung beginnt
Vor der Implementierung stehen zwei Entscheidungen: ob KI in deinem Unternehmen überhaupt hilft und für welchen Ablauf. Den Weg zu beiden Entscheidungen zeigt der Fünf-Schritte-Plan in KI im Unternehmen einsetzen. Einen einzelnen Ablauf zerlegst und misst du vorher mit der Anleitung Prozesse mit KI optimieren.
Drei Arten, KI umzusetzen
Wie viel Arbeit die Implementierung macht, hängt vor allem davon ab, wie tief die KI in deine Systeme reicht:
- Ein fertiges Werkzeug, so wie es ist: Dein Team arbeitet direkt in einer KI-Anwendung, etwa in einem Chat-Assistenten mit Firmenkonto. Das ist schnell eingerichtet, aber Funktionen, Updates und Bedingungen bestimmt der Anbieter.
- Ein fertiges Werkzeug, angebunden an deine Software: Über Schnittstellen bekommt die KI Daten aus Postfach, Ablage oder Fachprogramm und schreibt Ergebnisse dorthin zurück. Das spart Kopierarbeit, wirft aber mehr Fragen dazu auf, was die KI lesen und auslösen darf.
- Eine eigene Lösung auf Basis eines KI-Modells: Du lässt eine Anwendung bauen, die ein Sprachmodell eines Anbieters über dessen Programmierschnittstelle (API) nutzt. Das gibt dir die meiste Freiheit, doch Tests und Pflege liegen dann bei dir oder deinem Dienstleister, und rechtlich kann dich das zum Anbieter machen.
Meine Empfehlung: Nimm die einfachste Art, die deinen Ablauf löst. Nicht jedes Problem braucht eine neue Software, oft hilft es mehr, Vorhandenes besser zu verbinden.
Daten und Zugriffsrechte vor dem ersten Test klären
Am Anfang steht die Frage: Was darf die KI sehen, und was darf sie tun? In einer Befragung des Weizenbaum-Instituts von 2025 unter 440 Betrieben in Deutschland, alle ab 50 Beschäftigten, mit Betriebsrat und aus Industrie, Energie und ausgewählten Dienstleistungsbranchen, nannten die Betriebe mit KI-Nutzung den Schutz vor Datenschutzrisiken und die Datenqualität als größte Herausforderungen bei Einführung und Nutzung. Auswahl, Anpassung und Finanzierung der KI-Systeme fand nur eine Minderheit schwierig.
Nur die Daten, die der Ablauf braucht. Nach Artikel 25 Absatz 2 DSGVO muss der Verantwortliche dafür sorgen, dass durch Voreinstellung grundsätzlich nur personenbezogene Daten verarbeitet werden, die für den jeweiligen Zweck erforderlich sind, und zwar bei Menge, Umfang der Verarbeitung, Speicherfrist und Zugänglichkeit. Die deutsche Datenschutzkonferenz (DSK) nennt in ihrer Orientierungshilfe „Künstliche Intelligenz und Datenschutz“ vom Mai 2024 ein Beispiel: Je nach Anwendung lassen sich Konten für Beschäftigte schon bei der Einrichtung so einstellen, dass Eingaben nicht ins Training fließen und keine Eingabe-Historie über die Sitzung hinaus gespeichert wird.
Rechte so knapp wie möglich. Ist die KI an Postfach, Ablage oder Fachprogramm angebunden, kommt ein neues Risiko dazu. Das deutsche Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI) beschreibt in seinem Papier „Generative KI-Modelle – Chancen und Risiken für Industrie und Behörden“ (Version 2.0, Januar 2025) indirekte Prompt Injections: Angreifende verstecken Anweisungen auf Webseiten, in E-Mails oder Dokumenten, die das Sprachmodell auswertet. Hat die Anwendung genug Rechte, kann das laut BSI bis zum Versand einer E-Mail mit dem Chatverlauf aus dem Postfach des Opfers führen. Das BSI empfiehlt, die Zugriffs- und Ausführungsrechte solcher Anwendungen auf das notwendige Minimum zu beschränken, und nennt als weitere Möglichkeit, kritische Aktionen von einer ausdrücklichen Zustimmung abhängig zu machen, etwa über einen Bestätigungsknopf.
Leg also schriftlich fest, auf welche Ordner, Postfächer und Felder die KI lesend zugreift, wo sie schreiben darf und welche Schritte immer ein Mensch auslöst, etwa das Versenden nach außen oder das Ändern von Stammdaten.
Datenqualität prüfen. Veraltete Preislisten, doppelte Kundendatensätze oder Vorlagen in drei Versionen können zu falschen Ergebnissen führen. Räum die Daten, die dein Ablauf nutzt, vor dem Test auf.
Die Lösung in Systeme und Ablauf einbauen
Implementiert ist eine KI-Lösung erst, wenn sie in den Arbeitstag deines Teams passt. Klär vor dem Test:
- Wo das Ergebnis landet: dort, wo dein Team ohnehin arbeitet, etwa als Entwurf im Postfach oder als ausgefülltes Feld im Fachprogramm.
- Was bei Störungen passiert: Ist der Dienst nicht erreichbar, muss der Ablauf auch ohne KI weiterlaufen. Schreib diesen Weg auf, bevor du ihn brauchst.
- Was protokolliert wird: Ein ausführliches Logging kann nachvollziehbar machen, welche Aufrufe und Informationsflüsse von einer Eingabe ausgingen, schreibt das BSI, wobei rechtliche Anforderungen zu beachten sind. Hält das Protokoll etwa fest, wer im Team was eingegeben hat, kann in Österreich nach § 96a Arbeitsverfassungsgesetz die Zustimmung des Betriebsrats nötig sein. Die Regeln beider Länder, auch für Betriebe ohne Betriebsrat, fasst der Beitrag KI-Richtlinie im Unternehmen zusammen.
Wer Ergebnisse prüft und freigibt, wie unklare Fälle zu einem Menschen kommen und wer den Ablauf verantwortet, steht im Abschnitt „Qualität sichern“ unter Prozesse mit KI optimieren.
Vor dem Start testen: Abnahmekriterien festlegen
Stell eine Testsammlung aus abgeschlossenen Fällen der letzten Wochen zusammen, mit typischen, schwierigen und ungewöhnlichen Beispielen. Das BSI empfiehlt, generative KI-Modelle umfangreich zu testen und dabei möglichst auch Randfälle abzudecken. Weil die Testfälle aus deinem Alltag stammen, gelten für sie dieselben Datenregeln wie im Betrieb.
Leg vorher fest, wann die Lösung bestanden hat, zum Beispiel:
- Ein festgelegter Anteil der Ergebnisse ist ohne Änderung brauchbar.
- In heiklen Feldern wie Beträgen, Fristen oder Namen rutscht kein Fehler unbemerkt durch.
Die Schwelle richtet sich danach, was ein Fehler in deinem Ablauf kostet.
Vom Pilot zum Regelbetrieb: die Entscheidung am Ende
Ein Pilot braucht ein festes Ende. Leg beim Start fest, wie lange er läuft, mit welchem Team und welchen Fällen. Am Ende stehen drei mögliche Ergebnisse:
- Ausrollen: Die Abnahmekriterien sind erfüllt. Dann geht es in Stufen weiter, mit weiteren Personen und Fallarten.
- Nachschärfen: Die Richtung stimmt, aber bestimmte Fälle scheitern. Pass Daten, Anweisungen oder Ablauf an und teste erneut.
- Stoppen: Die Lösung spart zu wenig oder macht zu viele Fehler. Auch das ist ein brauchbares Ergebnis, denn du weißt jetzt, dass dieser Ablauf mit dieser Lösung nicht besser läuft.
Vor dem Ausrollen brauchen alle, die neu mit der Lösung arbeiten, eine Einweisung: wofür sie gedacht ist, wo ihre Grenzen liegen und wann ein Mensch übernimmt (mehr unter KI-Schulung für Mitarbeiter).
Nach dem Start: Betrieb, Updates, Kosten und Ausstieg
- Kontakt zum Anbieter: Leg fest, wer Ankündigungen und Vertragsänderungen des Anbieters liest und Störungen dort meldet.
- Regelmäßige Stichproben: Lass deine Testsammlung aus der Abnahme in festen Abständen erneut laufen und pass sie bei Bedarf an; auch das BSI rät, Tests periodisch und anlassbezogen zu wiederholen.
- Änderungen beim Anbieter: Laut BSI kann die Abhängigkeit vom Anbieter des Modells groß sein: Die Verfügbarkeit des Modells ist unter Umständen nicht kontrollierbar, und in Weiterentwicklung und Bereitstellung kannst du häufig nicht eingreifen. Frag, wie der Anbieter neue Versionen ankündigt, und wiederhol nach jeder größeren Änderung die Tests.
- Kosten im Blick: Stell jeden Monat gegenüber, was die Lösung kostet und wie viel Zeit sie spart.
- Ausstieg vorbereiten: Klär vor Vertragsabschluss, wie du Daten und Einstellungen bei einem Wechsel mitnimmst, und halte Anweisungen, Testfälle und Ablauf so fest, dass sich die Lösung mit einem anderen Werkzeug nachbauen lässt.
Was du mit dem Anbieter vertraglich klärst
Läuft die KI-Anwendung bei einem externen Anbieter, etwa als Cloud-Lösung, ist er laut DSK häufig dein Auftragsverarbeiter. Dann schließt du mit ihm einen Vertrag nach Artikel 28 DSGVO; die wichtigsten Inhalte und die Frage nach dem Training mit deinen Daten findest du im Beitrag KI im Dokumentenmanagement. Für die Implementierung achtest du außerdem auf Folgendes:
- Hinreichende Garantien: Nach Artikel 28 Absatz 1 DSGVO kommen nur Auftragsverarbeiter infrage, die hinreichende Garantien für geeignete technische und organisatorische Maßnahmen bieten.
- Ort der Verarbeitung: Personenbezogene Daten dürfen nur unter den Bedingungen von Kapitel V der DSGVO in ein Drittland übermittelt werden (Artikel 44). Laut DSK kommen solche Übermittlungen bei offenen Systemen wie Cloud-Lösungen häufig vor.
- Informationen für deine Prüfung: Wer nicht selbst Anbieter des KI-Systems ist, braucht für eine Risikobewertung oder Datenschutz-Folgenabschätzung Informationen des Anbieters zur Funktionsweise, so die DSK. Achte schon bei der Auswahl darauf, dass er sie liefert.
Die Orientierungshilfe stammt von den deutschen Aufsichtsbehörden. In Österreich ist für Datenschutzfragen rund um KI-Systeme die Datenschutzbehörde (DSB) zuständig; in ihren Fragen und Antworten zu KI und Datenschutz rät sie, beim Einsatz fremder Systeme zu prüfen, ob personenbezogene Daten an den Hersteller übermittelt werden. Die Vertragspunkte selbst besprichst du für Österreich mit deiner Rechtsberatung. Datenschutzbeauftragte, falls vorhanden, holst du in beiden Ländern von Anfang an dazu.
Anbieter oder Betreiber: deine Rolle nach der KI-Verordnung
Nach der EU-KI-Verordnung (AI Act) ist Betreiber, wer ein KI-System in eigener Verantwortung verwendet, außer im rein privaten Rahmen. Anbieter ist, wer ein KI-System entwickelt oder entwickeln lässt und es unter eigenem Namen oder eigener Handelsmarke in Verkehr bringt oder in Betrieb nimmt (Artikel 3 Nummer 3 und 4 im AI Act Service Desk der EU-Kommission; konsolidierte Fassung vom 27. Juli 2026 auf EUR-Lex).
Eigengebrauch zählt mit. Als Inbetriebnahme gilt nach Artikel 3 Nummer 11 auch die Bereitstellung eines KI-Systems „zum Eigengebrauch entsprechend seiner Zweckbestimmung“. Lässt du eine eigene Lösung bauen und setzt sie unter deinem Namen im eigenen Unternehmen ein, kannst du also Anbieter sein, auch ohne sie zu verkaufen. Die KI-Servicestelle der österreichischen RTR spricht auf ihrer Seite zu den Akteuren im AI Act auch dann von einem Anbieter, wenn jemand ein eigenes oder fremdes KI-Modell in sein KI-System integriert. Den Anbieter eines KI-Systems, das ein KI-Modell integriert, nennt die Verordnung „nachgelagerter Anbieter“ (Artikel 3 Nummer 68). Ob schon das Anbinden eines fertigen Werkzeugs über Schnittstellen etwas an deiner Rolle ändert, sagt der Gesetzestext nicht ausdrücklich; das ist eine Frage an deine Rechtsberatung.
Wann ein Betreiber zum Anbieter wird: Bei Hochrisiko-KI-Systemen gelten Betreiber und andere Beteiligte nach Artikel 25 Absatz 1 in drei Fällen als Anbieter: wenn sie ein bereits in Verkehr gebrachtes oder in Betrieb genommenes Hochrisiko-KI-System mit ihrem Namen versehen, wenn sie es wesentlich verändern, sodass es hochriskant bleibt, oder wenn sie die Zweckbestimmung eines bisher nicht hochriskanten KI-Systems, ausdrücklich auch eines mit allgemeinem Verwendungszweck, so ändern, dass es hochriskant wird. Das kann relevant werden, wenn ein allgemeiner KI-Assistent in einem Bereich eingesetzt werden soll, den die Verordnung als hochriskant einstuft; das klärst du mit deiner Rechtsberatung. Diese Regeln gelten nach Artikel 113 für die Bereiche aus Anhang III ab dem 2. Dezember 2027, für Systeme nach Anhang I ab dem 2. August 2028; diese Daten stammen aus der Änderungsverordnung (EU) 2026/1744.
Auch ohne Hochrisiko gibt es Anbieterpflichten. Wer Anbieter eines KI-Systems ist, das Texte, Bilder, Audio oder Video erzeugt, muss nach Artikel 50 Absatz 2 sicherstellen, dass die Ausgaben maschinenlesbar als künstlich erzeugt oder manipuliert gekennzeichnet sind; Ausnahmen gibt es unter anderem für eine bloß unterstützende Funktion bei der Standardbearbeitung. Das gilt seit dem 2. August 2026; für Systeme, die schon vorher in Verkehr gebracht wurden, haben die Anbieter bis zum 2. Dezember 2026 Zeit (Artikel 111 Absatz 4).
Orientierung: In Deutschland unterstützt der KI-Service Desk der Bundesnetzagentur bei der Umsetzung der KI-Verordnung, sein KI-Compliance Kompass gibt eine erste Einschätzung. Die Bundesnetzagentur betont, dass ihre Informationen unverbindlich sind. In Österreich informiert die KI-Servicestelle der RTR.
Dein nächster Schritt
Bevor eine KI-Lösung in deinen Betrieb kommt, lohnt sich ein Blick von außen auf den Ablauf. Im KI-Audit schaue ich mir deine Abläufe an, und du bekommst Vorschläge zur Verbesserung und einen 30-Tage-Fahrplan für die ersten Schritte. Das KI-Audit kostet 1.250 €. Was dazugehört, steht unter Leistungen. Oder du schreibst mir, welche KI-Lösung bei dir gerade zwischen Entscheidung und Alltag feststeckt. Am Ziel bist du, wenn dein Team die Lösung jeden Tag nutzt und die Ergebnisse deiner Stichproben weiter passen.