Informationen für das Management der Pro School - Professionelle Kinder- und Jugendhilfen
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Gründe gegen die Nutzung von Technologien der künstlichen Intelligenz
Quelle: Statistisches Bundesamt, Stand 24.11.2025
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Shadow-KI als strategischen Indikator nutzen
Die spontane und ungeplante Nutzung von KI-Tools durch Mitarbeitende – oft als „Shadow-KI" bezeichnet – offenbart mehr als nur ein Compliance-Problem.
Sie zeigt echte, unerfüllte Bedürfnisse in Ihren Fachabteilungen auf und bietet wertvolle Einblicke in Produktivitätsengpässe und Prozessineffizienzen.
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Vom Risiko zum strategischen Vorteil
Traditionelle Sichtweise
Shadow-KI wird häufig ausschließlich als Sicherheitsrisiko wahrgenommen:
Datenschutzverletzungen
Compliance-Probleme
Kontrollverlust
Unkalkulierbare Haftungsrisiken
Diese defensive Haltung führt oft zu restriktiven Verboten, die das eigentliche Problem nicht lösen.
Neue Perspektive
Shadow-KI als Frühwarnsystem für organisatorische Bedarfe:
Identifikation von Prozesslücken
Echtzeitfeedback zur Tool-Landschaft
Innovationspotenziale erkennen
Mitarbeiterbedürfnisse verstehen
Durch aktives Monitoring und Dialog entstehen Chancen für strategische IT-Investitionen.
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KI-Schulung gemäß
Artikel 4 EU AI Act
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Ziele der Schulung
Erfüllung der Anforderungen aus Artikel 4 EU AI Act
Förderung von KI-Kompetenz
Aufbau eines gemeinsamen Verständnisses
Für Chancen und Risiken von KI
Befähigung zum verantwortungsvollen Einsatz
Sicherer und rechtskonformer Einsatz von KI-Systemen
Unterstützung bei der Implementierung
Eines internen KI-Governance-Rahmens
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Das 8-Stufen-Modell zur Einführung von KI in KMU
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Das 8-Stufen-Modell
1.
Orientierung & Bereitschaft
2.
Transparenz & Bewusstsein
3.
Rahmen-bedingungen
4.
Fähigkeiten & Ressourcen
5.
Bedarf & Potenzial
6.
Entscheidung
7.
Umsetzung
8.
Erfolgskontrolle
15
1. Orientierung & Bereitschaft
Pflicht
Haltung und Vision der Leitungsebene zu KI und Digitalisierung
Option
Abgleich mit den übergeordneten Unternehmenszielen
Prüfung, ob die Unternehmenskultur Offenheit, Lernbereitschaft und Veränderung unterstützt
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2. Transparenz & Bewusstsein schaffen
Pflicht
Identifikation und Bewertung von Shadow-KI im Unternehmen
Schulung & Sensibilisierung der Mitarbeitenden (inkl. EU AI Act)
KI-Multiplikatoren identifizieren, ausbilden und gezielt einsetzen
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3. Rahmenbedingungen sichern
Pflicht
Sicherstellung von Datenschutz (DSGVO)
Gewährleistung von Datensicherheit (Infrastruktur, Zugriffsrechte, Prozesse)
Vermeidung und Kontrolle von Shadow-KI
Etablierung von KI-Richtlinien
Option
Klärung von Haftungsfragen bei KI-Nutzung
Etablierung von Governance-Strukturen zur Steuerung und Kontrolle
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4. Fähigkeiten & Ressourcen entwickeln
Pflicht
Aufbau von KI-Kompetenzen in den Teams (Fach- und Methodenwissen)
Option
Entwicklung notwendiger operativer IT- und Projektmanagement-Fähigkeiten
Förderung von Change-Readiness und interdisziplinärer Zusammenarbeit
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5. Bedarf & Potenzial erkennen
Pflicht
Identifikation geeigneter Einsatzbereiche für KI
Sichtbarmachen und Bewerten bereits existierender Shadow-KI
Analyse von Arbeitsabläufen und Engpässen
Option
Priorisierung nach Nutzen, Machbarkeit und strategischer Relevanz
Abschätzung des wirtschaftlichen Mehrwerts
Durchführung einer Datenschutz-Folgenabschätzung (DSFA) bei risikobehafteten KI-Anwendungen
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6. Entscheidung
Pflicht
Erstellung und Anwendung von Kriterien zur zielgerichteten Toolauswahl
Option
Durchführung einer Wirtschaftlichkeitsbewertung
Entscheidung über „Make or Buy" (Eigenentwicklung oder externe Lösung)
Prüfung der strategischen Passung zur Unternehmensausrichtung
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7. Umsetzung
Pflicht
Umsetzung von Quick Wins zur schnellen Akzeptanzförderung
Sicherstellung technischer Implementierung inkl. Support und Wartung
Option
Integration der KI-Lösung in bestehende Prozesse
Begleitung durch Change-Management und transparente Kommunikation
Aktive Einbindung der Mitarbeitenden in den Implementierungsprozess
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8. Erfolgskontrolle
Pflicht
Definition und Monitoring relevanter KPIs (Zeit, Kosten, Qualität)
Option
Messung des Return on Investment (ROI)
Einrichtung von Feedbackschleifen mit Teams und Führungskräften
Kontinuierliche Anpassung und Verbesserung der eingesetzten KI-Systeme
Prüfung von Nachhaltigkeit und Skalierbarkeit der Lösung