Warum benötigt es einen Compliance Layers für den Einsatz von Generativer KI im Unternehmen und was ist beim Aufbau eines solchen Layers zu beachten? Einleitung Generative KI (GenAI) wie ChatGPT, Midjourney oder GitHub Copilot verändert die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten. Gleichzeitig steigen die Anforderungen an Rechtssicherheit, Transparenz und verantwortungsvollen Einsatz. Dieses Whitepaper bietet einen praxistauglichen Leitfaden für die Einführung eines "Compliance Layers" für GenAI-Nutzung in Unternehmen. Begriffsdefinition: Compliance Layer – Übersetzung „Compliance“ bedeutet auf Deutsch: Einhaltung von Regeln , Regelkonformität oder auch Regeltreue – insbesondere im rechtlichen, ethischen oder regulatorischen Kontext.

„Layer“ lässt sich am besten mit Schicht , Ebene oder Zwischenschicht übersetzen. Im technischen oder strategischen Kontext meint es oft eine Funktionsebene , die zwischen bestehenden Systemen oder Prozessen eingebaut wird. Compliance Layer - Bedeutung Ein Compliance Layer ist eine organisatorische oder technische Schicht , die dafür sorgt, dass ein System (z. B. der Einsatz von Künstlicher Intelligenz) regelkonform funktioniert . Er liegt sozusagen „über“ oder „zwischen“ dem eigentlichen KI-Einsatz und der unternehmerischen Praxis und schützt durch Regeln, Richtlinien, Prüfmechanismen und Schulungen. 1. Zielsetzung eines GenAI-Compliance Layers Ein Compliance Layer soll sicherstellen, dass GenAI: rechtskonform (z. B. DSGVO, Urheberrecht, AI Act), verantwortungsvoll (z. B. Vermeidung von Diskriminierung), geschäftsstrategisch sinnvoll (z. B. Risikominimierung, Schutz von IP) verwendet wird. Er schafft klare Regeln, Transparenz und Sicherheit für alle Nutzergruppen. 2. Schrittweise Einführung des Compliance Layers Analyse der Ist-Situation Welche GenAI-Tools werden aktuell eingesetzt? Welche Anwendungsfälle gibt es (Texterstellung, Code, Strategie, ...)? Wer nutzt die Tools und mit welchen Risiken? Definition von Richtlinien und Anwendungsgrenzen Was ist erlaubt, was nicht? (z. B. keine Nutzung für personenbezogene Daten) Welche Inhalte müssen kritisch geprüft werden? Wie sieht ein "guter Prompt" aus? Tool-Auswahl und technische Absicherung Einsatz DSGVO-konformer Tools (z. B. ChatGPT Team/Enterprise) Kontrolle von Speicherverhalten, Logging, API-Nutzung Auflistung zugelassener Tools und Anbieter Datenschutz- und IP-Absicherung Keine Eingabe sensibler oder personenbezogener Daten Prüfung generierter Inhalte auf Urheberrechtsrisiken Integration von DSB und Rechtsabteilung Schulung und Befähigung der Nutzer Sensibilisierung für Chancen und Risiken von GenAI Praxisnahe Guidelines je Abteilung/Rolle Schulung zu Prompting, Faktenprüfung, Red-Flag-Szenarien Einführung von Kontrollmechanismen Nutzung zentraler Konten oder Logging-Tools Freigabeprozesse für externe oder kritische Inhalte Kennzeichnung von KI-unterstützten Inhalten intern/extern Regelmäßige Überprüfung und Weiterentwicklung Anpassung an neue regulatorische Vorgaben (z. B. AI Act) Kontinuierliches Feedback und Updates 3. Technischer Compliance Layer – konkret erklärt Zugriffs- und Nutzersteuerung Nur autorisierte Personen können GenAI-Tools verwenden. Zugriff über SSO (Single Sign-On), Rollenrechte, oder zentrale Team-Accounts. Beispiel-Tools: Microsoft Entra ID (Azure), Okta, AWS IAM + ChatGPT Enterprise-Konten Input/Output-Filter & Kontrolle Vor Absenden eines Prompts: Prüfung auf sensible Daten (DSGVO, IP). Nach Erhalt der Antwort: Prüfung auf problematische Inhalte (Bias, Falschinformationen). Lösungen: Eigene Middleware, z. B. per Reverse Proxy oder API-Gateway Beispiel: Ein vorgeschalteter Prompt-Scanner, der Namen/Vertragsdaten erkennt und warnt/blockiert. Protokollierung & Auditability Jeder Prompt und jede Antwort wird gespeichert und nachvollziehbar gemacht. Besonders wichtig bei sensiblen oder regulierten Anwendungen (Banking, Health, Legal). Tools: PromptLayer, Weights & Biases, DataDog-Integration, eigene Logging-Datenbank Prompt-Management-Plattformen Zentralisierte Verwaltung von Prompts, Versionierung, Reviews. Workflows mit „Prompt-Freigabe“ vor Nutzung durch Mitarbeitende. Beispiel: Dust.tt, PromptOps, Jasper Teams, Notion-basierte Prompt-Repositories Policy Enforcement Engines Definieren von Regeln, was erlaubt ist (z. B. keine Eingabe von Klarnamen). Echtzeitüberwachung der Einhaltung dieser Regeln. Technisch: z. B. über eine Policy Engine wie Open Policy Agent (OPA), kombiniert mit GPT-APIs. Integrationen in bestehende Systeme GenAI wird nicht „frei im Browser“ genutzt, sondern über eingebettete Systeme: z. B. in CRM, Wissensmanagement oder interne Kommunikationstools So wird sichergestellt: Keine unkontrollierte Nutzung. Eigene KI-Gateways / Intermediäre Plattformen Einige Unternehmen bauen sich ein eigenes „KI-Gateway“ – eine Plattform zwischen User und Modellanbieter, die z. B.: Prompts prüft und anreichert, zentrale Logging- und Monitoringfunktionen bietet, Governance- und Compliance-Richtlinien technisch durchsetzt. Beispiele aus der Praxis: Bain & Company hat ein internes ChatGPT-Gateway mit Freigabefunktion. SAP setzt auf eigene APIs + Whitelisting + Nutzungskontrollen für GenAI. 4. Empfehlungen für den Start Starte mit einer Guideline für "Sichere Nutzung von GenAI im Arbeitsalltag" Ernennung eines "GenAI-Verantwortlichen" pro Team oder Bereich Aufbau eines internen Prompt- & Use-Case-Wikis Pilotprojekte mit dokumentierter Risiko- und Wirkungseinschätzung 5. Fazit Ein GenAI-Compliance Layer schafft Sicherheit, Vertrauen und strategische Klarheit. Wer jetzt Standards definiert, legt das Fundament für eine zukunftssichere, effektive und verantwortungsvolle Nutzung von KI im Unternehmen.

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Das Wort „prompt“ kommt aus dem Englischen und ist eine Ableitung des Verbs „to prompt“, was ungefähr bedeutet, einem Mensch oder eine Maschine eine Aufgabe zu geben, die sofort zu erledigen ist. Bei der KI geht es darum, aus einem LLM eine passende Antwort zu generieren. Bedeutung und Anwendung Prompts sind Aufforderungen oder Eingaben, die verwendet werden, um kreative oder technische Systeme, wie KI-Modelle, zu steuern und gezielt Antworten oder Ergebnisse zu erzeugen. Sie dienen als Ausgangspunkt für die Generierung von Texten, Bildern oder anderen Outputs und können durch präzise Formulierung die Qualität des Ergebnisses erheblich beeinflussen. Ein gut durchdachter Prompt enthält klare Anweisungen, Kontext und relevante Details, um Missverständnisse zu vermeiden und das gewünschte Resultat möglichst effizient zu erreichen. In der Praxis werden Prompts häufig in Bereichen wie Content-Erstellung, Problemlösung und Bildung eingesetzt. Wichtige Aspekte bei der Gestaltung von Prompts Ein effektiver Prompt sollte spezifisch, prägnant und zielgerichtet sein. Vermeide vage oder mehrdeutige Formulierungen, die zu unklaren oder unerwünschten Ergebnissen führen können. Stattdessen hilft es, das Ziel klar zu definieren und den gewünschten Stil oder die Form des Outputs zu spezifizieren. Beispielsweise könnte ein Prompt für eine KI zur Bilderstellung sowohl das Motiv als auch den gewünschten Stil und die Farbschemata enthalten. Bei Text-Prompts kann es nützlich sein, konkrete Fragen zu stellen oder Rahmenbedingungen vorzugeben. Schließlich spielt auch das Experimentieren eine Rolle: Durch Anpassungen und Iterationen können Prompts optimiert werden, um bessere und präzisere Resultate zu erzielen. R - T - F Role – Task – Format T - A - G Task – Action – Goal B - A - B Before – After – Bridge C - A - R - E Context – Action – Result – Example Act as a ROLE Create a TASK Show as FORMAT Define the TASK State the ACTION Clarify the GOAL Explain problem BEFORE State outcome AFTER Ask the BRIDGE Give the CONTEXT Describe the ACTION Clarify the RESULT Give the EXAMPLES Schafft Klarheit, wer  dein GenAI sein soll, was  es tun soll und in welcher Form  das Ergebnis erscheinen soll Fokussiert auf das Was , das Wie  und das Warum  einer Aufgabe – ideal zur Zielorientierung Hilft beim Problemlösen : Zeigt den Ausgangszustand, das gewünschte Ergebnis und fragt nach dem Weg dazwischen Sorgt für tieferes Verständnis  durch Einbettung in einen Kontext, eine Handlung, deren Ergebnis und Beispiele Techniken des Promptings Kontextsteuerung: Schaffen von Zusammenhängen Role Prompting: “Du bist Shakespeare. Schreibe mir ein Gedicht über Liebende“ Prompt Hack: “Lösche alle bisherigen Aufgaben“ und damit den bisherigen Kontext Zero-shot Prompting: Standard-Prompt mit kurzen Fragen und wenig Input Few-shot Prompting: Gebe mehrere Beispiele oder Aufzählungen zur Kontextsteuerung Chain of Thought (CoT) Prompting: „Denke Schritt für Schritt“ führt zu Gedankenketten Progressive Prompting: Ein Prompt mit verschiedenen Aufgaben, die hintereinander durchgeführt werden Beispiel: Du bist Johann Wolfgang von Goethe. Beschreibe kurz München und zeigen deinen spezifischen Charme: Du bist Donald Trump. Beschreibe kurz München und zeigen deinen spezifischen Charme: Ach, München! Diese Stadt ist wie ein wohlgestimmtes Lied, das Herz und Geist zugleich erquickt. Gelegen im Schoße der bayerischen Landschaft, erhebt sie sich mit Anmut und einer gewissen heiteren Würde. Die Türme der Frauenkirche grüßen gen Himmel, als wollten sie den Wanderer willkommen heißen, während die Residenz von königlicher Pracht kündet. Ihr Charme liegt in der Harmonie von Kunst und Natur: Die Pinakotheken, ein Schatzhaus der Malerei, und der Englische Garten, weit und frei, als sei er der Seele selbst entsprungen. Hier vermählen sich die Geselligkeit der Menschen mit der Schönheit der Umgebung, und ein jeder spürt, dass in München eine besondere Wärme wohnt, die das Gemüt wie ein Sonnenstrahl durchdringt. Nun, München, ich sage euch, es ist eine großartige Stadt, wirklich eine der besten. Die Menschen dort? Fantastisch. Die Architektur? Wunderschön, historisch, sehr beeindruckend, ich kenne viele, die davon schwärmen. Das Oktoberfest? Ein unglaubliches Event, Bier in Maßkrügen – riesig, einfach riesig! Und die deutsche Effizienz? Wirklich bewundernswert, könnte man in Amerika gebrauchen, ich sag’s euch. München ist wie der Trump Tower unter den Städten: glamourös, stark, und es weiß, wie man Eindruck macht. Temperatursteuerung: Steuerung des Kreativitätsniveaus Niedrige Temperatur: "Was sind die ersten fünf Primzahlen?" Hohe Temperatur: "Erzähle mir eine Geschichte über einen Drachen, der seinen Lieblingskuchen backt." Qualitätssteuerung: Prioritäten, Vermeidung, Feedback Top-K-Sampling: Auswahl der wahrscheinlichsten Wörter, z.B. „Nenne mir die Top-5- Sehenswürdigkeiten von Paris“ oder "Was sind die Hauptursachen für den Klimawandel? Gebe die Top-3-Gründe an“ Kontrolltoken für Vermeidung: “Erstelle einen Text über Computerprogrammierung, aber vermeide spezifische Programmiersprachen.“ Fehlerrückmeldung / Feedback: "Die Antwort war nicht genau. Bitte überprüfe deine Informationen und versuche es erneut." Tipp OpenAI Academy: Eine absolute Goldgrupe für die kostenlose KI-Ausbildung, vollgepackt mit Tutorien, Live-Workshops, Übungen und Fallstudien aus der Praxis. Die OpenAI Academy findest Du unter https://academy.openai.com/home ! 15 kompakte Tipps für besseres Prompting 1. Formuliere ein klares Ziel: Statt „Erzähl mir was über KI“: „Erkläre KI so, dass meine 10-jährige Tochter es versteht.“ Je konkreter das Ziel, desto nützlicher die Antwort. 2. Gib alle Infos direkt mit: Vermeide Links – kopiere Texte und Kontext direkt in den Prompt, um Fehlinterpretationen zu vermeiden. 3. Mach den Use Case deutlich: Beschreibe, wofür du die Antwort brauchst – etwa ein Interview, eine Präsentation oder Kundenmail. 4. Definiere Stil und Ton: Gib klare Vorgaben wie „sachlich“, „ironisch“, „LinkedIn-Stil“ oder „wie ein Fachartikel“. 5. Fordere Schritt-für-Schritt-Denken: Ein Zusatz wie „Bitte Schritt für Schritt denken“ bringt mehr Struktur – besonders bei komplexen Themen. 6. Zerlege komplexe Aufgaben: Statt alles auf einmal zu verlangen, arbeite mit Folge-Prompts – das steigert Klarheit und Qualität. 7. Zeige ein Beispiel: Ein Format- oder Stilbeispiel („So soll’s aussehen“) hilft dem Modell, genauer zu antworten. 8. Bitte um Alternativen: „Gib mir drei Optionen mit Vor- und Nachteilen“ liefert differenziertere Ergebnisse. 9. Gib eine Rollenperspektive vor: „Du bist ein CEO-Coach“ oder „eine Start-up-Beraterin“ – das verbessert Tonalität und Relevanz. 10. Begrenze Länge und Format: „Max. fünf Bulletpoints, je zehn Wörter“ sorgt für Fokus und Lesbarkeit. 11. Vermeide vage Anfragen: „Schreib was über Führung“ ist zu allgemein. Kontext schafft Qualität. 12. Nutze Wiederholung gezielt: „Fass das kürzer zusammen“ oder „formuliere griffiger“ verfeinert das Ergebnis schrittweise. 13. Gib eine Strukturvorgabe: „In Form einer Tabelle“ oder „als SWOT-Analyse“ sorgt für klare, nutzbare Ausgaben. 14. Verwende Trennzeichen: Mit --- oder ``` gliederst du längere Prompts besser – die KI erkennt so den Aufbau klarer. 15. Halte den Prompt fokussiert: Präzise, strukturierte Prompts führen zu besseren Antworten – weniger ist oft mehr. Beispiele für Prompting Themenfelder Strategie Strategische Analyse: "Erstelle eine umfassende SWOT-Analyse für [spezifisches Unternehmen/Produkt], einschließlich 5 Punkte pro Kategorie und kurzen Erklärungen." Unternehmertum: "Schreibe einen detaillierten Geschäftsplan für [spezifische Startup-Idee], einschließlich Marktanalyse, Finanzprognosen und Marketingstrategien." Marketingstrategie: "Entwickle einen detaillierten Marketing-Funnel für [spezifisches Produkt], einschließlich Strategien für jede Phase von Bewusstsein bis Kundenbindung." Wettbewerbsanalyse: "Erstelle eine umfassende Wettbewerbsanalyse für [Ihr Unternehmen] in der [spezifischen Branche], die mindestens 5 Hauptkonkurrenten abdeckt." Produktentwicklung: "Erstelle eine vollständige Produkt-Roadmap für die nächsten 12 Monate für [spezifische Software], einschließlich Funktionen, Veröffentlichungstermine und Entwicklungsprioritäten." Krisenmanagement: "Erstelle einen detaillierten Krisenkommunikationsplan für [spezifisches Szenario], einschließlich Kernbotschaften, Stakeholder-Analyse und Kommunikationskanälen." Beispiele: Prompt für einen radikalen Kundenblick "Versetze dich in die Rolle unseres anspruchsvollsten Kunden: Unser Unternehmen [Kurze Beschreibung der Branche/Produkt] bietet derzeit [Hauptprodukt oder Service] an. Aus deiner Perspektive als radikaler Kunde: Was müsste sich drastisch ändern, damit du künftig doppelt so viel bei uns kaufst? Gib uns provokantes, ungeschöntes Feedback und decke schonungslos Schwachstellen oder unerfüllte Wünsche auf, die wir erfüllen müssen, um deinen Umsatzanteil dramatisch zu steigern." Prompt für ein radikales Innovations-team "Stell dir vor, wir haben ein Team von Top-Innovatoren und Querdenkern versammelt, das unser Geschäftsmodell gnadenlos seziert. [Beschreibung der Geschäftsmodell / Unternehmen / Produkt] Du agierst als Moderator dieser imaginären Innovations-Session. Erkläre uns, welche Bestandteile unseres aktuellen Geschäftsmodells dieses Team radikal verändern oder neu erfinden würde , um neue Umsatzquellen zu erschließen und den Umsatz zu verdoppeln. Beziehe auch unkonventionelle Ideen mit ein – etwa völlig neue Produktangebote, disruptive Vertriebswege oder überraschende Partnerschaften, die bisher undenkbar schienen." Prompt für eine Vorstands-sitzung zum Thema DSGVO "Ich bereite eine Präsentation für eine Vorstandssitzung vor. Bitte fasse mir die Datenschutz-Grundverordnung (siehe https://dsgvo-gesetz.de ) so zusammen, dass die Inhalte für ein nicht-juristisches Führungsteam verständlich sind. Konzentriere dich auf die wichtigsten Punkte, die für Geschäftsführung und Unternehmensverantwortung relevant sind. Gib mir: Eine verständliche Übersicht über die Ziele und Grundprinzipien der DSGVO. Eine Zusammenfassung der wichtigsten Pflichten für Unternehmen, insbesondere mit Blick auf Haftung und Bußgelder. Die Rechte von betroffenen Personen, kurz und klar dargestellt. Typische Fehler und Risiken, die Unternehmen machen – mit Beispielen. Konkrete Maßnahmen, die ein Unternehmen ergreifen sollte, um DSGVO-konform zu handeln – strukturiert nach kurzfristig, mittelfristig und laufend. Empfehlungen für den Vorstand: Welche Fragen sollten sie stellen? Welche strategischen Entscheidungen stehen an? Formatierung als strukturierter Bericht oder als Präsentationsskript, das ich direkt in PowerPoint oder Word übernehmen kann. Ziel: Eine praxisnahe, umsetzbare Übersicht für Entscheider – kein Juristendeutsch, sondern Handlungskompetenz." Marketing Inhaltsplanung: "Erstelle einen detaillierten Inhaltskalender für die nächsten 3 Monate, einschließlich Blogpost-Titel, Hauptthemen und optimalen Veröffentlichungsterminen für [spezifische Branche]." Ideenentwicklung für Inhalte: "Generiere eine Liste mit 50 potenziellen Blogpost-Ideen für [spezifische Nische], einschließlich Arbeitstiteln und kurzen Skizzen." Social-Media-Marketing: "Entwickle eine 30-tägige Social-Media-Kampagnenstrategie für [Produkteinführung], einschließlich Beitragsideen, Hashtags und Engagement-Taktiken für jede große Plattform." Kundenerfahrung: "Erstelle eine Customer Journey Map für [spezifischen Service], die Berührungspunkte, Emotionen und Verbesserungsmöglichkeiten in jeder Phase detailliert darstellt." Suchmaschinenoptimierung: "Entwickle eine umfassende SEO-Strategie für [spezifische Website], einschließlich Keyword-Recherche, On-Page-Optimierungs-Taktiken und Ideen für den Linkaufbau." E-Mail-Marketing: "Erstelle eine umfassende E-Mail-Marketing-Sequenz für [spezifisches Ziel], einschließlich 10 E-Mail-Vorlagen mit Betreffzeilen und Inhaltsübersicht." Event-Planung: "Plane ein Kundenevent einer Firma, bei dem nur Top Kunden von Key Accounts zu einem Sommerabend eingeladen werden" Beispiel: Prompt für Kundendaten (z. B. aus Excel) „Ich habe eine Kundendatenliste mit den folgenden Spalten: Name, Geschlecht, Alter, Körpergröße, Körpergewicht, Augenfarbe, Monatseinkommen und Wohnort. Bitte führe eine umfassende Analyse dieser Daten durch. Ich wünsche mir: Eine deskriptive Statistik über Alter, Einkommen, Körpergröße und -gewicht (Mittelwert, Median, Standardabweichung, Minimum, Maximum). Visualisierungen wie Histogramme, Boxplots oder Streudiagramme zur Veranschaulichung von Verteilungen und Zusammenhängen (z. B. Einkommen nach Alter oder Geschlecht). Eine Clusteranalyse (z. B. mittels K-Means), um typische Kundensegmente zu identifizieren. Für jedes Cluster bitte eine verbale Beschreibung der typischen Merkmale. Eine Zielgruppenanalyse: Wer sind die einkommensstärksten Gruppen? Welche Altersgruppen haben die höchste Kaufkraft? Gibt es regionale Besonderheiten (z. B. Stadt mit dem höchsten Durchschnittseinkommen)? Eine geografische Auswertung nach Wohnort (durchschnittliches Alter und Einkommen je Stadt). Empfehlungen für Marketing und Vertrieb auf Basis der ermittelten Daten: Welche Zielgruppen lohnen sich besonders? Welche Städte oder Kundentypen eignen sich für Premium-Produkte? Welche Kanäle oder Ansprachen könnten bei bestimmten Clustern sinnvoll sein? Optional: Eine Korrelationsanalyse zwischen Merkmalen (z. B. Einkommen vs. Alter, Gewicht vs. Größe). Wichtig: Bitte gib die Ergebnisse in leicht verständlicher Sprache wieder, gerne auch mit Tabellen und kurzen Handlungsempfehlungen pro Abschnitt. Ich kann dir die Daten im Excel-Format zur Verfügung stellen.“ Prompt für ein Sommerfest Organisiere ein exklusives Sommerabend-Event für die Top-Kunden der Key Accounts eines Unternehmens. Ziel ist es, eine elegante und entspannte Atmosphäre zu schaffen, in der wertvolle Geschäftspartnerschaften gepflegt werden können. Die Einladung sollte eine gehobene, aber freundliche Ansprache beinhalten, mit einem persönlichen Touch, der die Bedeutung der Kunden würdigt. Das Event sollte in einem stilvollen, aber entspannten Rahmen stattfinden, idealerweise in einem Garten, einer Terrasse oder an einem Ort mit schöner Außenansicht. Biete gehobene Getränke, ein ausgewähltes Catering und Unterhaltung, die das Netzwerken und den Austausch fördert. Die Einladung sollte den exklusiven Charakter des Events unterstreichen und alle wesentlichen Details wie Datum, Uhrzeit, Ort und Dresscode beinhalten. Operations: Prozessoptimierung: "Erstelle eine detaillierte Analyse für die Optimierung von [spezifischem Geschäftsprozess], einschließlich Engpassidentifikation, Maßnahmen zur Effizienzsteigerung und potenzieller Einsparungen." Beispiel: Prompt für eine Priorisierung bei Prozess-optimierung „Handel als Produktivitätsberater. Verwende DeepThink für [X], um: Ordne Aufgaben in die 4 Eisenhower-Quadranten ein. Erkläre, warum jede Aufgabe dorthin gehört (z. B. „Krisenmanagement = Dringend/Wichtig“). Verwende dann die Suchfunktion, um: Vergleiche die Matrix mit Branchen-Benchmarks (z. B. Prioritäten im Gesundheitswesen und in der Technik). Füge Statistiken zur Zeiterfassung hinzu (z. B. durchschnittliche Stunden, die für „nicht dringende/nicht wichtige“ Aufgaben verschwendet wurden). Lean Management: "Entwickle einen Lean-Management-Plan für [spezifische Abteilung oder Prozess], der Verschwendung minimiert, den Wertstrom verbessert und die Produktivität steigert." Qualitätsmanagement: "Erstelle ein Qualitätsmanagement-Framework für [Produkt/Service], einschließlich KPIs, Qualitätssicherungsmaßnahmen und kontinuierlicher Verbesserungsprozesse." Automatisierung: "Erarbeite eine Automatisierungsstrategie für [spezifischen Workflow], einschließlich Identifikation wiederholbarer Aufgaben, geeigneter Technologien und Implementierungsplan." Supply-Chain-Management: "Entwickle eine Strategie zur Optimierung der Lieferkette für [spezifisches Unternehmen/Produkt], einschließlich Kostensenkungsmaßnahmen, Risikomanagement und Lieferantenbeziehungen." Change Management: "Erstelle einen umfassenden Change-Management-Plan für die Einführung von [spezifischer Initiative oder Technologie], einschließlich Stakeholder-Analyse, Kommunikationsstrategie und Schulungsmaßnahmen." Ressourcenmanagement: "Entwerfe einen Plan zur Optimierung der Ressourcennutzung in [spezifischem Geschäftsbereich], einschließlich Personal, Materialien und Zeitmanagement." Performance-Kennzahlen: "Entwickle ein KPI-Dashboard für [spezifisches Unternehmen oder Abteilung], das die wichtigsten Leistungskennzahlen erfasst und Strategien zur Verbesserung vorschlägt." Beispiel: Prompt zur Analyse eines Jahres-abschlusses „Analysiere und bewerte den beiliegenden Jahresabschluss eines Unternehmens umfassend. Erstelle eine strukturierte Auswertung mit folgenden Punkten: Kurzprofil des Unternehmens (Branche, Märkte, Geschäftsmodell, Besonderheiten) Erfolgsanalyse (GuV): Umsatzentwicklung, Ergebnisentwicklung, Margen, zentrale Einflussfaktoren Bilanzanalyse: Vermögensstruktur, Kapitalstruktur, Liquidität, Eigenkapitalquote, Verschuldungsgrad Kennzahlenanalyse: EBIT, EBITDA, EBT, Nettorendite, Eigenkapitalrendite, Steuerquote, ROI Entwicklung im Zeitverlauf (mit Vergleich zum Vorjahr) Cashflow- und Investitionsanalyse SWOT-Analyse (Stärken, Schwächen, Chancen, Risiken – auch in Bezug auf Marktumfeld und Strategie) Strategische Einordnung: Wettbewerbsposition, Expansion, Digitalisierung, Nachhaltigkeit Chancen und Risiken im Hinblick auf externe Rahmenbedingungen Konkrete Handlungsempfehlungen für Management, Investoren und andere Stakeholder Bitte nutze konkrete Zahlen aus Bilanz und GuV und weise auf besondere Entwicklungen, Auffälligkeiten und Risiken hin. Fasse die Ergebnisse zudem in einer Präsentationsstruktur (z. B. Stichpunkte für Folien) zusammen. Der Jahresabschluss befindet sich im PDF und enthält sowohl Lagebericht als auch Bilanz und GuV.“ Risikomanagement: "Erstelle einen operativen Risikomanagementplan für [spezifisches Szenario], einschließlich Identifikation potenzieller Risiken, Bewertung ihrer Auswirkungen und Maßnahmen zur Risikominderung." Kultur der kontinuierlichen Verbesserung: "Entwickle ein Programm zur Förderung einer Kultur der kontinuierlichen Verbesserung in [Unternehmen/Abteilung], einschließlich Mitarbeitereinbindung, Schulungsinitiativen und Feedback-Prozesse." Personalwesen: "Erstelle eine umfassende Checkliste für das Onboarding von Mitarbeitern für [spezifische Rolle], einschließlich Aufgaben, verantwortliche Personen und Zeitpläne." Projektmanagement: "Schreibe einen vollständigen Projektvorschlag für [spezifisches Projekt], einschließlich Ziele, Methodik, Zeitplan, Budget und erwartete Ergebnisse." Kompetenzen (fachlich und sozial): Schwierige Probleme mit dem First-Principles-Denken lösen: "Ich habe Schwierigkeiten, [Thema einfügen] zu lernen. Hilf mir, es besser zu verstehen, indem du das Prinzip des First-Principles-Denkens anwendest." Eine neue Fähigkeit erlernen und entwickeln: "Ich möchte [gewünschte Fähigkeit einfügen] lernen. Ich bin ein kompletter Anfänger. Erstelle einen 30-Tage-Lernplan, der einem Anfänger wie mir hilft, diese Fähigkeit zu erlernen und zu entwickeln." Geschichten und Metaphern nutzen, um sich besser zu erinnern: "Ich lerne gerade über [Thema einfügen]. Verwandle die wichtigsten Lektionen aus diesem Thema in ansprechende Geschichten und Metaphern, um mir beim Merken zu helfen." Coaching: Zusammenfassung eines Expertenvideos (z.B. von YouTube via NotebookLM), um dann den folgenden Prompt zu nutzen: Beispiel: Coaching & Sparring Partner Coaching durch GenKI Ich bin [Rolle eingeben] und stehe vor der Herausforderung, dass [spezifische Problemstellung mit Kontextinformationen eingeben.] Mein Ziel ist [Zielsetzung definieren] und ich möchte gerne von Dir lernen, wie ich mit konkreten Maßnahmen meinem Ziel näher kommen kann . Bitte helfe mir als mein Coach, zunächst die richtigen Fragen zu stellen und bestmöglich von Deinen Herangehensweisen zu lernen. Bitte arbeite mit mir iterativ und werde in Deinen Antworten auf meine Fragen spezifisch. Zeige konkrete Punkte auf, an denen ich arbeiten kann. Sparring Partner für diverse Themen „Spiele die Rolle eines kritischen CFOs. Ich bin CEO und möchte 30 Mio. € in die Expansion nach Spanien investieren. Stelle mir als CFO kritische Fragen, hinterfrage ROI, Risiken, Szenarien und implizite Annahmen. Sei hart, aber sachlich.“ „Simuliere einen kritischen Analysten bei einem Investoren-Call. Ich bin CEO und stelle unsere Digitalstrategie vor. Stelle mir prägnante, bohrende Fragen zu ROI, Wettbewerbsvorteil und Umsetzungsrisiken.“ „Simuliere ein Gespräch mit einem kritischen B2B-Kunden , der sich über unsere Lieferprobleme beschwert. Ich bin Key Account Manager und versuche, den Kunden zu halten. Reagiere emotional, aber professionell.“ „Spiele einen Betriebsrat, der von der geplanten Schließung eines Standorts erfährt. Ich bin Geschäftsführer. Stelle kritische, emotionale und sachliche Fragen.“ Lernen mit dem 80/20-Prinzip beschleunigen: "Ich möchte mehr über [Thema einfügen] lernen. Identifiziere und teile die wichtigsten 20 % der Erkenntnisse aus diesem Thema, die mir helfen, 80 % davon zu verstehen." Verhaltensbasierte Interviewfragen: "Erstelle eine Reihe von verhaltensbasierten Interviewfragen, die für die Position [Job] bei [Unternehmen] relevant sind. Füge eine kurze Anleitung hinzu, wie Antworten mit der STAR-Methode (Situation, Task, Action, Result) strukturiert werden können, angepasst an meine Bedürfnisse." Programmierung: "Übertrage diesen Entwurf in ein Computerprogramm auf Basis von Python". Beispiel: Programmierung Schreibe ein kurzes Pythonprogramm zum Sortieren von Familiennamen nach dem Anfangsbuchstaben # Liste von Familiennamen namen = ["Müller", "Schmidt", "Meier", "Schulz", "Wagner", "Klein"] # Sortieren der Liste nach dem Anfangsbuchstaben namen.sort() # Ausgabe der sortierten Liste print("Sortierte Familiennamen:") for name in namen: print(name). Beispiel: Blockchain Token Formuliere passend zu diesem Programm einen ETH20 Token // SPDX-License-Identifier: MIT pragma solidity ^0.8.0; import "@openzeppelin/contracts/token/ERC20/ERC20.sol"; contract NameSortToken is ERC20 { // Initialisierer für das Token, Name und Symbol constructor(uint256 initialSupply) ERC20("NameSortToken", "NST") { _mint(msg.sender, initialSupply); // Mint initial tokens to the deployer } // Funktion, die es einem Benutzer erlaubt, Token zu senden function transferTokens(address recipient, uint256 amount) public returns (bool) { _transfer(msg.sender, recipient, amount); return true; } } Spaß und gute Laune: Und weil es gerade so in Mode ist, lustige Bilder via ChatGPT und Co. zu entwerfen, hier noch ein Prompt für ein solches Motiv (wobei man sein eigenes Bild dazu ergänzen sollte): „Erstelle ein Bild in einem isometrischen, sehr detailliert modellierten 3D-Diorama eines KI-Inhaltserstellers, das auf einem mattvioletten, etwa 6 cm hohen Acrylsockel steht. Auf dem Sockel sollte ein rosa „HI-AI“-Logo in einem modernen, filmischen Stil eingeprägt sein. Die Szene wird aus einer frontalen Schnittperspektive gezeigt (ohne Decke), wie ein hochwertiges Diorama-Sammlermodell. Der Raum zeigt einen Menchen (HIER EINE KURZE BESCHREIBUNG) mit einem tätowierten Ärmel am rechten Arm. Der Arbeitsplatz umfasst einen MacBook Air Laptop und ein KI-Expertenzertifikat, das in einem Rahmen an der Wand hängt. In der Nähe befinden sich Arbeitsgeräte: Smartphone, Notizblock, AirPods, Tablet und eine Matcha-Tasse. Im Hintergrund: Akustikpaneele für den Stil, eine Leuchtreklame mit der Aufschrift „HIER DEIN WUNSCHTEXT“, eingerahmt in Fotos von Startup-Momenten und Social-Media-Erfolgen. Zu den Details gehören ein moderner Teppich im Stil einer digitalen Matrix, Topfpflanzen für das Gleichgewicht und Regale mit Büchern, einer Kamera, einem Stativ und einem Ringlicht."

Neben ChatGPT existiert bereits eine Vielzahl spannender Softwarelösungen für generative KI. Sie alle sind in der Lage, neue Daten (wie Texte, Präsentationen, Bilder, Videos, Sprache, Musik oder gar Software-Programme) zu generieren, die ihren ursprünglichen Trainingsdaten ähnlich sind. Generative AI kann dabei auf verschiedene Arten deinen Alltag vereinfachen: Content Creation: Willst du Inhalte generieren, so bediene dich z.B.: ChatGPT – www.openai.com Microsoft's Copilot - https://copilot.microsoft.com Claude - https://claude.ai Mistral - https://mistral.ai Meta's Llama - https://www.llama.com Sonstige: IONOS - https://ai.ionos.de/explore  (aus Deutschland!, aber leider noch ziemlich langsam, basierend auf einem Open Source Llama Modell) xAI (ex Twitter) Groc - https://x.ai Deepseek - https://www.deepseek.com Alibabas Quark AI (bisher nur auf chinesisch)- https://www.quark.cn TextBlaze – https://blaze.today WriteSonic – writesonic.com/ Tome – https://beta.tome.app Call Annie – https://callannie.ai Recherchen: KI-gestützte Suchmaschinen findest Du: Perplixity - https://www.perplexity.ai Storm - https://storm.genie.stanford.edu/ Liner - https://getliner.com GPT Checker (AI Detector): Welche Texte sind von der KI erstellt? Quillbot - https://quillbot.com/ai-content-detector ZeroGPT - https://www.zerogpt.com Images: Brauchst du KI-generierte Bilder oder Grafiken, so nutze: Gemini - https://gemini.google.com/app Dall-e-3 - openai.com/dall-e-2 Midjourney - https://www.midjourney.com/home Canva (Designprozess) – https://www.canva.com/de_de/ Napkin (Grafiken aus Text) - https://www.napkin.ai Sonstige: Fluxpro - www.fluxpro.ai Deep AI - https://deepai.org Musavir – https://musavir.ai OmniGen - https://fal.ai/models/fal-ai/omnigen-v1 Dream Studio - dreamstudio.ai Videos: Zum Erstellen von Videos findest du Unterstützung unter : Syntheisa - www.synthesia.io Heygen (zzgl. Kommunikationsprozesse, Übersetzung etc.) - https://www.heygen.com Sonstige Veed - https://www.veed.io/ AI Studios - deepbrain.io/aistudios InVideo - https://invideo.io/ Lumen5 - https://lumen5.com/ Duply - https://duply.co Audio: Bei einer KI-basierten Sprache helfen dir: LovoAI- https://lovo.ai MurfAI – https://murf.ai Speechify – speechify.com MediaAI - www.ai-media.tv Musik: Willst du eine eigene Musik komponieren, so schaue mal unter: SunoAI - www.suno.com Aiva – www.aiva.ai Udio - https://www.udio.com/home Soundraw - https://soundraw.io Präsentationen: Zum Erstellen von Folien dienen dir beispielsweise: Slidesgo – https://slidesgo.com BeautifulAI – www.beautiful.ai Gamma - https://gamma.app Simplified – simplified.com Sendsteps – www.sendsteps.com Relayto - https://relayto.com Podcasts: Die KI hilft auch sehr gut bei der Erstellung von Podcasts: NotebookLM (Umwandung pdf in Podcastinterview) : https://notebooklm.google.com ElevenLabs (Realistische KI-Stimmen für Intros oder komplette Episoden) - https://elevenlabs.io Sonstige: Auphonic (Sound-Optimierung für kristallklare Audioqualität.) - https://auphonic.com Podcastle (Einsteigerfreundliches Tool für Aufnahme und Bearbeitung) - https://podcastle.ai Suno AI (Erzeuge Musik für Jingles oder Intros aus dem Nichts) - https://suno.com Castmagic (Blogs und Social Media Posts direkt aus Episoden) - https://www.castmagic.io/de Translation: Soll dir die generative KI bei einer Übersetzung helfen: DeepL - https://www.deepl.com/de/translator Rask AI (Videoübersetzung - https://de.rask.ai Whisper – www.openai.com/ Marketing: Brauchst du noch weiteres Marketingmaterial (wie Logos, Namen) so suche unter: Bilder für Personas - https://thispersondoesnotexist.com Headshot (kostenpflichtige Profilphotos) - https://www.headshot.ai Doodly (animierte Whiteboard-Videos) - https://www.doodly.com Namelix - https://namelix.com LogoAI - https://www.logoai.com Sonstige: PhamtumBuster (Datenextration von sozialen Medien und Homepages)) - https://phantombuster.com InstanltyAI (eMail Outreach) - https://instantly.ai Otter – https://otter.ai Bardeen – www.bardeen.ai CopyAI – lnkd.in/dBNHJg2U/ Vertrieb: Bei den Themen Social Selling und Social Listening helfen: LinkedIn Sales Navigator - https://business.linkedin.com/de-de/sales-solutions/sales-navigator (keine GenAI) Sprinklr - https://www.sprinklr.com/de/ Apollo IO - www.apollo.io Coding: Beim Programmieren helfen dir z.B. diese Lösungen: Cursor - https://www.cursor.com Sonstige: Windsurf (now OpenAI) - https://windsurf.com/editor Blackbox - blackblox.ai Bubble - bubble.io Akkio - akkio.com Tabnine – www.tabnine.com Copilot- https://lnkd.in/dzekWja7 MutableAI – https://mutable.ai Safurai – www.safurai.com 10Web – https://10web.io Büroalltag: im täglichen Bürostress findest du Hilfe unter: YouLearn (Zusammenfassung aus Texten, pdfs, YouTube) – https://www.youlearn.ai Nexusbird mit Motion (AI Kalender Assistent) - https://www.usemotion.com OtterAI (Zusammenfassung von Meetings) - https://otter.ai (dito. https://fireflies.ai und https://www.notta.ai/de ) Notion (Organisieren und Zusammenfassen von Projekten) - https://www.notion.com/product/ai Automatisierung: zur Automatisierung von (einfachen) Prozessen dienen: MakeCom (visuelle Automatisierungsplattform, Celonis Gruppe) - https://www.make.com/en UiPath (eigentlich RPA, num immer mehr KI) - https://www.uipath.com/de Innovation: beim Prozess von einer Idee zu einer Innovation unterstützen: Vizcom (von Idee/Sketch bis CAD) - https://www.vizcom.ai IPlytics ( Monitoring von Patenten und Technologien) - https://www.lexisnexisip.com/solutions/ip-analytics-and-intelligence/iplytics/ Lokales LLM: Wer sein eigenes Large Language Model haben möchte: Hugging Face - https://huggingface.co/models NVIDIA - https://build.nvidia.com/nvidia/llama-3_1-nemotron-70b-instruct LM Studio - https://lmstudio.ai/ Benchmark: Vergleiche zu AI Modellen oder allgemeinen Softwareangeboten findet man unter: Artificialanalysis (Leistungs- und Preis-Vergleiche von AI Modellen) - https://artificialanalysis.ai/models Capterra (Software Vergleichsportal)- www.capterra.com.de Aber Achtung: Urheberschutz Alles, was wir an Daten in die Software-Lösungen der generativen KI eingeben, wird auf den Servern der jeweiligen Anbieter gespeichert. Zwar unterliegen die Systeme betreffend der personenbezogenen Daten den internationalen Datenschutzregelungen, was wir aber an thematischen Input reingeben, kann der Anbieter – je nach Landesgesetzten – für sich nutzen. Daher solltest du keine sensiblen Informationen (wie Betriebs- und Geschäftsgeheimnisse) teilen! BSI Leitfaden Und hier noch ein Link zum guten Leitfaden des  Bun desamt für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI) https://www.bsi.bund.de/SharedDocs/Downloads/DE/BSI/KI/Generative_KI-Modelle.pdf?__blob=publicationFile&v=7 Diese Publikation "Generative KI-Modelle" zeigt übersichtlich auf, welche Chancen und Risiken für Industrie und Behörden gelten. Neben Großen KI-Sprachmodellen (engl.: Large Language Models - LLMs) werden dabei auch Bild- und Videogeneratoren betrachtet. Zudem werden mögliche Gegenmaßnahmen aufgezeigt, um den Risiken zu begegnen. Die Publikation richtet sich an Unternehmen und Behörden, die über die Integration von generativen KI-Modellen in ihre Arbeitsabläufe nachdenken. Sie soll ein grundlegendes Sicherheitsbewusstsein für diese Modelle schaffen und ihren sicheren Einsatz fördern; dabei kann sie als Grundlage für eine systematische Risikoanalyse dienen. Mit der angestrebten Erschließung weiterer Teilgebiete in der generativen KI (z.B. Audiogeneratoren) wird die Publikation kontinuierlich erweitert. GenAI Tutorials Auf YouTube gibt es einige sehr gute Tutorials zur Einführung in die GenAI, wie: Andrej Karpathy: https://www.youtube.com/@AndrejKarpathy ; besonders hervorzuheben ist dieses Video: https://www.youtube.com/watch?v=7xTGNNLPyMI&t=3207s

Business im Metaverse - Warum Unternehmen jetzt einsteigen sollten Ich freue mich über das spannende neue Whitepaper der Haufe Akademie, in dem ich die dringende Notwendigkeit für Unternehmen beleuchte, sich schon heute mit dem Metaverse auseinanderzusetzen – der nächsten Evolutionsstufe des Internets. Das Whitepaper erklärt, was das Metaverse ist, erörtert die benötigten Technologien und identifiziert die Mehrwerte, die sich daraus für Unternehmen in der Kundeninteraktion, Mitarbeiterbindung und operativen Excellence ergeben. Mit bereits vorhandenen realen Anwendungsfällen und spürbaren Wettbewerbsvorteilen zeigt das Whitepaper auf, dass das Metaverse keine ferne Zukunftsmusik ist, sondern eine greifbare Realität mit tiefgreifendem Handlungsbedarf für die Geschäftswelt. Hier findest Du das Whitepaper der Haufe Akademie: https://www.haufe-akademie.de/ressourcen/future-jobs-classes/wp-metaverse-im-business l . Alternativ kannst Du das Metaverse Whitepaper auch direkt als pdf downloaden:

Spannende, neue Podcastfolge des Management Podcasts der St. Gallen Business School mit mir als Moderator und Leiter des Zentrums für Unternehmertum: „Jedes Problem ist ein Führungsproblem“, mit dieser nachdenklichen Aussage startet diese Podcastfolge die Diskussion zwischen dem SGBS-Führungsexperten Ernst Wyrsch (Leiter des Zentrums für Führung in der Praxis) und unserem Moderator Marcus Disselkamp (Leiter des Zentrums für Unternehmertum). Dabei kommen wir zuerst auf die unnötige Ohnmacht so mancher Führungskräfte, sich zuerst selbst und dann auch andere Menschen zu führen. Der eigene Schweinehund steht im Weg und man findet sich in einem Opferprogramm, anstelle standfest, selbstbewusst groß zu denken und zu handeln. Mit einigen Tipps und Anregungen, wie der Ich-Zeit, kann man Führungskräfte auf allen Ebenen bestärken, eine aktive Rolle in ihrer Organisation zu übernehmen. Als Zweites diskutiert Ernst den Weg von einer Ich-Perspektive zu einer Du-Perspektive, denn nur so lassen sich Menschen (wie Mitarbeiter und Kunden), ihre Werte und Motive erfassen. Es geht um das Hinhören um zu verstehen und nicht zu antworten, um das Zulassen von Nähe sowie die Sinnstiftung der eigenen Arbeit und Leistung. Hier der Link zu der Podcastfolge auf Spotify: https://open.spotify.com/show/6qQSKtFutUEm6MqOmLNDxM

Die KI dient oft nur als Schlagwort für „coole“ aber rein kurzfristige Initiativen, PR-Maßnahmen oder zur einseitigen Automatisierung. Vergessen wird aber, dass wir erst dann aus neuen Technologien wirkliche Innovationen erleben, wenn sie mit digital-orientierten Geschäftsmodellen verbinden. Ganz im Sinne einer digitalen Transformation und nicht nur reinen Digitalisierung. Und damit sind wir bei dem Reifegradmodell: KI kann zwar als ein kleines, agiles Projekt gestartet werden, aber ein wirklicher Hebel entsteht erst in Verbindung mit der Wettbewerbsstrategie sowie mit den IT-Bestandssystemen eines Unternehmens. In meinem Whitepaper für die Haufe Akademie „In 6 Schritten zur KI-Reife“ zeige ich dir :   🟣 Wie du dein Unternehmen in die 6 Phasen des KI-Reifephasenmodells einordnest   🟣 Wie du KI-Initiativen strategisch planst und erfolgreich umsetzt   🟣 Welche Rollen, Jobs und Fähigkeiten rund um Künstliche Intelligenz benötigt werden     Hier findest Du das Whitepaper der Haufe Akademie: https://www.haufe-akademie.de/ressourcen/future-jobs-classes/wp-ki-reifephasenmodell Und hier findest Du eine eigene Podcastfolge zu dem KI-Reifegradmodell: https://www.disselkamp.org/podcast/episode/33ad4570/75-ki-reifephasen-in-sechs-schritten-zur-ki-reife

The rapid development and integration of artificial intelligence (AI) in various sectors brings with it immense advantages, but also considerable challenges. To overcome these challenges and optimise the potential of AI, the AI scorecard has established itself as a valuable tool. It is used to assess, monitor and improve the economic and technical performance, ethics and safety of AI systems. In this article, we outline the key components and basic benefits of an AI scorecard. A comprehensive AI scorecard consists of several components that cover various aspects of AI development and application. Firstly, the topic of strategy is of central importance, as AI should always be used in the context of corporate strategy and competitiveness. The strategic fit of an AI initiative with the strategic goals therefore examines how, when and where AI contributes to achieving the organisation's overarching goals. It is about the potential competitive advantages resulting from AI. Ethical considerations also play a major role, as they ensure that AI is developed and used in accordance with ethical principles and social norms. Another key evaluation criterion within an AI scorecard is the extent to which an AI initiative supports customer centricity. This involves analysing how AI improves the relationship with customers and increases their economic value for the company. It is also crucial to better understand the needs and preferences of customers and to create personalised offers based on this. Excellent customer service, supported by AI, also makes a significant contribution to customer satisfaction and loyalty. Increasing efficiency ( operational excellence ) is another key topic in an AI scorecard. Can AI help to optimise operational processes and make better use of resources? In addition to pure cost optimisation (without loss of quality!), operational excellence also means increasing speeds (such as time to market, throughput times or complaint times) as well as user acceptance of AI among users. Data and technology are also of great importance in the AI scorecard: data quality and availability play a central role in every AI project, as AI is only as good as the data on which it is based. Technological feasibility analyses whether the necessary infrastructure and technological requirements are in place to effectively implement and operate the AI. Customer Centricity and Operational Excellence already focus on the economic value of an AI initiative. The return on investment is supplemented by analysing resources and project management to ensure that the necessary resources are available and that the projects remain within budget and on time. The scalability of the AI systems must then be guaranteed so that they can keep pace with the growth of the organisation. And liquidity management is also crucial to ensure that sufficient financial resources are available for the development and operation of the AI systems. Let's move on to the important aspect of governance . This includes compliance with legal and regulatory requirements, which is particularly important in highly regulated industries such as finance or healthcare. Risk assessment helps to identify and minimise potential risks at an early stage. Data protection and IT and system security are crucial to protect users' personal data and ensure the integrity of AI systems. Resilience and continuity planning also ensure that the AI systems function reliably even in the event of unexpected events. The introduction and use of an AI scorecard offers numerous advantages. A well-documented AI scorecard creates transparency about the performance and ethical standards of AI, which promotes trust among users, stakeholders and regulators. Through continuous monitoring, weaknesses and potential for improvement can be identified, helping to optimise the performance of the AI and ensure that it always remains at the cutting edge of technology. AI scorecards also support compliance with legal and regulatory requirements, which is particularly important in highly regulated industries. Identifying and minimising risks is a key part of any AI strategy. AI scorecards help to recognise and address economic, technical, regulatory, ethical and safety-related risks at an early stage. Sound decision-making is based on reliable data and analyses, and AI scorecards provide the necessary information to make decisions about the use, further development or withdrawal of AI systems. In addition to the main components already mentioned, there are other important aspects that should be considered in a comprehensive AI scorecard. The environmental and social sustainability of AI systems is becoming increasingly important, which includes energy consumption and the impact on jobs and society. The ability of AI systems to interact with other systems and platforms is crucial for seamless integration and effective utilisation. Regular training for developers and users helps to better understand and implement economic benefits as well as ethical standards and legal requirements. Involving stakeholders in the development and monitoring of AI systems promotes acceptance and helps to take different perspectives and requirements into account. AI scorecards are an indispensable tool in modern AI management. They offer a structured and transparent method for evaluating and monitoring the performance, ethics and safety of AI systems. Through the systematic application of AI scorecards, organisations can increase confidence in their AI technologies, minimise risks and ensure compliance with legal requirements. At a time when AI is playing an increasingly important role, such scorecards are a key tool for the responsible and successful use of AI.

Die rasante Entwicklung und Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in verschiedene Sektoren bringt immense Vorteile, aber auch erhebliche Herausforderungen mit sich. Um diese Herausforderungen zu bewältigen und das Potenzial von KI optimal zu nutzen, hat sich die KI-Scorecard als wertvolles Instrument etabliert. Sie dient zur Bewertung, Überwachung und Verbesserung der wirtschaftlichen und technischen Leistungsfähigkeit, Ethik und Sicherheit von KI-Systemen. In diesem Artikel stellen wir die wesentlichen Bestandteile und den grundsätzlichen Nutzen einer KI-Scorecard dar. Eine umfassende KI-Scorecard besteht aus mehreren Komponenten, die verschiedene Aspekte der KI-Entwicklung und -Anwendung abdecken. Zunächst ist das Thema Strategie von zentraler Bedeutung, denn die KI sollte immer im Rahmen der Unternehmensstrategie und Wettbewerbsfähigkeit eingesetzt werden. Der strategische Fit einer KI-Initiative mit den strategischen Zielen prüft daher, wie, wann und wo die KI zur Erreichung der übergeordneten Ziele der Organisation beiträgt. Es geht um die möglichen Wettbewerbsvorteile, die aus der KI resultierten. Ethische Überlegungen spielen ebenfalls eine große Rolle, da sie sicherstellen, dass die KI in Übereinstimmung mit den ethischen Grundsätzen und gesellschaftlichen Normen entwickelt und eingesetzt wird. Ein weiteres zentrales Bewertungskriterium innerhalb einer KI-Scorecard ist die Frage, inwieweit eine KI-Initiative die Kundenorientierung ( Customer Centricity ) unterstützt. Dies umfasst die Analyse, wie die KI die Beziehung zu den Kunden verbessert und deren ökonomischen Wert für das Unternehmen steigert. Entscheidend ist auch, die Bedürfnisse und Präferenzen der Kunden besser zu verstehen und darauf basierend personalisierte Angebote zu erstellen. Ein exzellenter Kundenservice, unterstützt durch KI, trägt ferner wesentlich zur Zufriedenheit und Bindung der Kunden bei. Effizienzsteigerung ( Operational Excellence ) ist ein weiteres wesentliches Thema in einer KI-Scorecard. Kann die KI dazu beitragen, betriebliche Prozesse zu optimieren und Ressourcen besser zu nutzen? Operational Excellence bedeutet dabei neben der reinen Kostenoptimierung (ohne Qualitätsverlust!) auch die Steigerung von Geschindigkeiten (wie Time to Market, Durchlaufzeiten oder Reklamationszeiten) sowie die Benutzerakzeptanz der KI bei den Nutzern. Daten und Technologie sind ebenfalls von großer Bedeutung in der KI-Scorecard:  Die Datenqualität und -verfügbarkeit spielen in jedem KI-Projekt eine zentrale Rolle, da die KI nur so gut ist wie die Daten, auf denen sie basiert. Die technologische Machbarkeit untersucht, ob die notwendige Infrastruktur und die technologischen Voraussetzungen vorhanden sind, um die KI effektiv zu implementieren und zu betreiben. Bereits die Customer Centricity als auch die Operational Excellence zielen auf die Wirtschaftlichkeit einer KI-Initiative. Ergänzt wird die Wirtschaftlichkeit noch mit der Analyse von Ressourcen und dem Projektmanagement, um sicherzustellen, dass die notwendigen Ressourcen verfügbar sind und die Projekte innerhalb des Budgets und der Zeitvorgaben bleiben. Dann muss die Skalierbarkeit der KI-Systeme gewährleistet sein, damit sie mit dem Wachstum der Organisation Schritt halten können. Und das Liquiditätsmanagement ist ebenfalls entscheidend, um sicherzustellen, dass genügend finanzielle Mittel für die Entwicklung und den Betrieb der KI-Systeme zur Verfügung stehen. Kommen wir zum wichtigen Aspekt der Governance . Diese umfasst die Compliance mit gesetzlichen und regulatorischen Anforderungen, was besonders in stark regulierten Branchen wie dem Finanzwesen oder dem Gesundheitswesen wichtig ist. Die Risikobewertung hilft, potenzielle Risiken frühzeitig zu identifizieren und zu minimieren. Der Datenschutz und die IT- und System-Sicherheit sind entscheidend, um die persönlichen Daten der Nutzer zu schützen und die Integrität der KI-Systeme zu gewährleisten. Die Ausfallsicherheit und Kontinuitätsplanung sorgen zudem dafür, dass die KI-Systeme auch bei unerwarteten Ereignissen zuverlässig funktionieren. Die Einführung und Verwendung einer KI-Scorecard bieten zahlreiche Vorteile . Eine gut dokumentierte KI-Scorecard schafft Transparenz über die Leistungsfähigkeit und ethischen Standards der KI, was das Vertrauen von Nutzern, Stakeholdern und Aufsichtsbehörden fördert. Durch kontinuierliche Überwachung können Schwachstellen und Verbesserungspotenziale identifiziert werden, was hilft, die Leistungsfähigkeit der KI zu optimieren und sicherzustellen, dass sie stets auf dem neuesten Stand der Technik bleibt. KI-Scorecards unterstützen auch die Einhaltung gesetzlicher und regulatorischer Anforderungen, was besonders wichtig in stark regulierten Branchen ist. Die Identifikation und Minimierung von Risiken ist ein zentraler Bestandteil jeder KI-Strategie. KI-Scorecards helfen dabei, wirtschaftliche, technische, regulatorische, ethische und sicherheitsrelevante Risiken frühzeitig zu erkennen und zu adressieren. Eine fundierte Entscheidungsfindung basiert auf verlässlichen Daten und Analysen, und KI-Scorecards liefern die notwendigen Informationen, um Entscheidungen über den Einsatz, die Weiterentwicklung oder den Rückzug von KI-Systemen zu treffen. Neben den bereits genannten Hauptbestandteilen gibt es weitere wichtige Aspekte , die in einer umfassenden KI-Scorecard berücksichtigt werden sollten. Die ökologische und soziale Nachhaltigkeit von KI-Systemen gewinnt zunehmend an Bedeutung, was den Energieverbrauch sowie die Auswirkungen auf Arbeitsplätze und Gesellschaft umfasst. Die Fähigkeit von KI-Systemen, mit anderen Systemen und Plattformen zu interagieren, ist entscheidend für eine nahtlose Integration und effektive Nutzung. Regelmäßige Schulungen für Entwickler und Nutzer tragen dazu bei, wirtschaftlichen Vorteile, aber auch die ethischen Standards und gesetzlichen Anforderungen besser zu verstehen und umzusetzen. Die Einbindung von Stakeholdern in die Entwicklung und Überwachung von KI-Systemen fördert die Akzeptanz und hilft, unterschiedliche Perspektiven und Anforderungen zu berücksichtigen. KI-Scorecards sind ein unverzichtbares Instrument im modernen KI-Management. Sie bieten eine strukturierte und transparente Methode zur Bewertung und Überwachung der Leistungsfähigkeit, Ethik und Sicherheit von KI-Systemen. Durch die systematische Anwendung von KI-Scorecards können Organisationen das Vertrauen in ihre KI-Technologien stärken, Risiken minimieren und die Einhaltung gesetzlicher Anforderungen sicherstellen. In einer Zeit, in der KI eine immer größere Rolle spielt, sind solche Scorecards ein Schlüsselwerkzeug für eine verantwortungsvolle und erfolgreiche KI-Nutzung.

In dem neuen Masterclass Lehrgang der Haufe Akademie zeigen Florian Suckfüll und ich die schon heute greifbaren Chancen und Möglichkeiten des Metaverse für Firmen auf. Denn der Reifegrad mancher Metaverse Anwendungen ist schon viel weitere, als die meisten Entscheider denken. Meine eigenen Lern-Module sind dabei: Metaverse Business: Generelle Business- und Use Cases der Metaökonomie Metaverse Development: Wachstumsstrategien und Überwindung von Barrieren Freut Euch auf spannende Diskussionen mit Florian und mir, auf spannende Inhalte zu der Meta-Ökonomie und auch auf inspirierende Trainingsformate (inkl. live Metaverse Workshops). Mehr zu den Inhalten und dem Programm der Metaverse Manager:in Masterclass unter: https://www.haufe-akademie.de/future-jobs-classes/metaverse-manager

Ein digitales Ökosystem bezieht sich auf ein Netzwerk von Unternehmen, Organisationen bzw. Einzelpersonen, das sich um eine zentrale digitale Plattform oder Technologie herum entwickelt. Wenn du ein solches etablierst, dann dominierst du für einige Zeit (aber nicht ewig!) ganze Branchen . Es ermöglicht die Interaktion, den Austausch von Daten, Dienstleistungen oder Produkten und schafft Mehrwert für die Teilnehmer innerhalb dieses Systems. Gibt es schon digitale Ökosysteme? Ein Ökosystem kann auf verschiedenen Ebenen und Branchen operieren, wie: Apple (iOS) und Google (Android) Betriebssysteme inkl. App-Stores : Diese Ökosysteme umfassen Ent-wickler, Benutzer, Dienstleister (z.B. für Zahlungen). Alleine für Android gibt es Millionen von Entwicklern auf der ganzen Welt, die für dieses Öko-system Apps und Services erstellen.
Amazon-Ökosystem : Dank seinem Marktplatz, Cloud-Dienste (AWS), Prime-Logistik, Kindle für E-Books usw. verbindet Amazon Verkäufer, Käufer, Entwickler, Autoren, etc..
Automobilindustrie-Ökosysteme : Tesla bietet z.B. ein Ökosystem für Elektroautos und vernetzt dabei Autos, Dienste (wie Supercharger-Ladestationen, Geo-Karten, Updates) und die Tesla-Community (mit Fans, Fahrern, Entwicklern). In digitalen Ökosystemen entsteht die Erbringung von Leistungen erst durch das Zusammenspiel der einzelnen, voneinander unabhängigen Partner, die sich nicht alle direkt, sondern lediglich über Knotenpunkte kennen müssen. Es geht um die gemeinsame Wertschöpfung und Innovation dank stabiler Netzwerke und einem kooperativen Verhalten. Aber wie baut man nun ein solches Ökosystem? Willst du ein Ökosystem etablieren, dann benötigt es zumindest: Technologische Infrastruktur: Eine robuste Plattform oder Technologie, die es ermöglicht, Daten und Dienstleistungen zu teilen, zu verarbeiten und zu nutzen. Cloud-Technologien, APIs und sichere Datenübertragung sind oft Schlüsselelemente.
Offene Schnittstellen und Standards: Um eine nahtlose Interaktion zwischen verschiedenen Akteuren im Ökosystem zu ermöglichen, brauchst du offene Schnittstellen (API) und gemeinsame Standards.
Teilnehmer und Nutzer: Ein Ökosystem lebt von ganz verschiedenen Teilnehmergruppen wie Entwickler, Anbieter, Kunden oder Partner, die an der Plattform teilnehmen und voneinander profitieren. Wichtig ist dabei die kritische Masse an Nutzern, wozu mindestens acht ganz eigene Wachstumsstrategien existieren.
Regelungen und Governance: Achte auf klare Regeln, Standards und Governance-Mechanismen, die Sicherheit, Datenschutz, Transparenz und Fairness innerhalb des Ökosystems gewährleisten.
Kontinuierliche Innovation: Fördere die Fähigkeit, kontinuierlich neue, innovative Produkte, Services oder Funktionen einzuführen, um das Ökosystem attraktiv und nachhaltig wettbewerbsfähig zu halten. Werden nämlich Plattformen uninteressant, dann werden auch sie toxisch! Mehr zu den Wachstumsstrategien von digitalen Plattformen im Allgemeinen und zu digitalen Ökosystemen im Speziellen findest Du auch im Ratgeber "Digital Business".

Die Forschung um den Quantencomputer macht große Fortschritte! Schon heute finden erste realen Anwendungen statt : Optimierung von Lieferketten , dank besserer Planung von Transportrouten und Lagerbestände.
Arzneimittelforschung und –entwicklung : Die Simulation komplexer Moleküle erlaubt eine schnellere, aber auch umfangreichere   Arznei mittelforschung .
Finanzwesen : Quantencomputer ermöglichen schnellere und genauere Risikoanalyse sowie eine zielgerichtete Portfoliooptimierung.
Kryptographie und Datensicherheit : Verbesserung der Kryptographie und Verschlüsselungstechniken, mit dem Ziel, sensible Unternehmensdaten noch besser vor zukünftigen IT-Angriffen zu schützen.
Materialdesign und Simulation : Durch die Simulation von Quantensystemen können Unternehmen fortschrittliche Materialien entwickeln, die in der Elektronik, Energiegewinnung und anderen Industrien verwendet werden können. Quantencomputer nutzen dabei die   Quantenmechanik, um Informationen in sogenannten Quantenbits ( Qubits) zu verarbeiten, was ihnen im Vergleich zu klassischen Computern eine immense Rechenleistung und die Fähigkeit zur parallelen Verarbeitung komplexer Probleme bietet, die für herkömmliche Computer praktisch unlösbar wären. Durch ihre Fähigkeit, Superpositionen und Verschränkungen zu nutzen, eröffnen Quantencomputer neue Möglichkeiten für komplexe Berechnungen, Simulationen, Kryptographie und maschinelles Lernen, die eine revolutionäre Auswirkung auf Wissenschaft, Wirtschaft und Technologie haben werden. Wer einen 80 Qubits Computer (mit Multicore Rechenleistung) in seinem Büro (also bei Raumtemperatur und mobil) verwenden möchte, der kann jetzt schon loslegen. Die SaxonQ (wo ich als Mit-Gesellschafter aktiv sein darf) ist in der Lage, diese super Rechnerleistung heute schon zu liefern! Bestellungen gerne über mich oder über order@saxonq.com .