Die Technologie ist da. In Unternehmen fehlt die Übersetzungsschicht.
Hat ein Unternehmen seine Arbeit so beschrieben, dass Mensch und Sprachmodell sie verstehen, kann es jedes Werkzeug und jeden Anbieter wählen. Hat es das nicht getan, kauft es Lizenzen und wartet auf ein Ergebnis.
Acht von zehn Befragten sagen, dass KI ihre Produktivität verbessert hat. Eine Wirkung auf das EBIT sehen 37 %.
Die Belegschaft arbeitet schneller. In der Ergebnisrechnung ist das nicht zu sehen.
Vier Zahlen bestimmen das gesamte Gespräch über Sprachmodelle im Unternehmen. Die erste besagt, dass die Arbeit den Menschen leichter fällt. Die zweite, dass das Unternehmen dies nicht im Ergebnis misst. Die dritte zeigt, wohin der Unterschied entweicht. Die vierte sagt, wo Polen in diesem Feld steht.
Acht von zehn Befragten geben an, dass KI ihre Produktivität verbessert hat.
McKinsey, The State of AI: Global Survey 2026. Befragung von 1719 Personen aus 97 Ländern, durchgeführt vom 4. Mai bis 8. Juni 2026.
37 % der Befragten schreiben der KI überhaupt eine Wirkung auf das EBIT zu. Das ist praktisch genauso viel wie ein Jahr zuvor.
McKinsey, The State of AI: Global Survey 2026.
Im vergangenen Monat erhielten 40 % der US-amerikanischen Büroangestellten „fertige Arbeit“ aus einer KI, die nachgebessert werden musste. Das Nachbessern eines solchen Falls dauerte im Durchschnitt 1 Stunde und 56 Minuten.
BetterUp Labs und Stanford Social Media Lab, 1150 Büroangestellte in den USA, September 2025. Die Methodenseite der Studie nennt „2 Stunden“; die genaue Zeit von 1 h 56 min nennt Axios.
8,4 % der polnischen Unternehmen mit 10 und mehr Beschäftigten nutzen KI-Technologie. Der EU-Durchschnitt liegt bei 20,0 %, in Dänemark bei 42,0 %.
Eurostat, Daten für 2025.
Den Unterschied macht nicht das Modell. Ihn macht ein Prozess, der so beschrieben ist, dass das Modell ihn ausführen kann. Unter den 6 % der Befragten, die McKinsey als Unternehmen mit echtem Ertrag einstuft, die der KI also mindestens 5 % des EBIT zuschreiben und ihre Wirkung als erheblich bewerten, haben knapp drei Viertel ihre Arbeitsabläufe grundlegend neu gestaltet. Ein Jahr zuvor waren es 55 %. Das Werkzeug allein ändert nicht, wie ein Unternehmen arbeitet.
Fünf Gründe, warum Lizenzen sich nicht in Ergebnisse verwandeln
Lizenzen ohne Nutzung
Das Unternehmen zahlt für Dutzende oder Hunderte Arbeitsplätze. Nach einem Monat vergisst die Mehrheit der Beschäftigten das Werkzeug. Die Kosten sind sicher, die Wirkung nicht.
Werkzeug statt Prozess
Die Beschäftigten erhalten einen Assistenten, aber keine Beschreibung, wofür sie ihn einsetzen sollen. Der Prozess bleibt derselbe, nur mit einem zusätzlichen Fenster auf dem Bildschirm.
Mehr Inhalt, weniger Sinn
Schnellere E-Mails und längere Dokumente, die niemand zu Ende liest. Die Kommunikation beschleunigt sich, ihr Wert sinkt. Die Arbeit kehrt als Korrektur zum Absender zurück.
Wissen in zwei oder drei Köpfen
Verfahren, Rabatte, Kundenhistorie und Ausnahmen existieren, aber nicht in einer Form, die neue Beschäftigte oder ein Sprachmodell versteht.
Keine Messung
Den Erfolg misst die Bewertung der Schulung, nicht die in einem konkreten Prozess zurückgewonnene Zeit. Der Vorstand hat keine Zahl, nach der er in der nächsten Sitzung fragen könnte.
Jeder dieser fünf Gründe läuft auf einen einzigen hinaus: Zwischen dem Ziel des Geschäfts und dem Werkzeug fehlt die Schicht, in der die Arbeit des Unternehmens beschrieben ist.
Was die Übersetzungsschicht ist
Die Übersetzungsschicht ist die Schicht zwischen dem Geschäftsziel und dem Werkzeug: Prozess, Wissen, Regeln, Daten und Entscheidungen, so beschrieben, dass sowohl ein Mensch als auch ein Sprachmodell sie versteht. In den meisten Unternehmen existiert diese Schicht ausschließlich in den Köpfen von zwei oder drei Personen und wurde nie aufgeschrieben.
Brand Semantics befasst sich mit der Sprache, die sowohl Menschen als auch Sprachmodelle verstehen. Dieselbe Sprache entscheidet über zwei Dinge: ob ein Modell das Unternehmen seinen Kunden richtig empfehlen kann und ob es die Arbeit dieses Unternehmens ausführen kann. Die erste Richtung beschreiben wir in der Methode der Markensemantik. Diese Seite handelt von der zweiten.
Solange die Schicht fehlt, beginnt jede neue Anwendung von Modellen bei null und endet bei der Person, die gerade weiß, wie es funktioniert. Ist sie vorhanden, hört das Unternehmen auf, von einem einzigen Anbieter abhängig zu sein: Die Prozessbeschreibung ist vom Werkzeug unabhängig, das Modell lässt sich also austauschen, ohne die hineingesteckte Arbeit zu verlieren.
Dieselbe Schicht wirkt in zwei Richtungen. Nach innen entscheidet sie darüber, ob ein Modell die Arbeit des Unternehmens ausführen kann. Nach außen entscheidet sie darüber, ob ein Modell dieses Unternehmen einem Kunden richtig empfehlen kann. Deshalb erhält eine Organisation, die das eine ordnet, das andere günstiger.
Der Prozessübersetzer: eine Kompetenz, die im Organigramm noch fehlt
Ein Prozessübersetzer ist eine Person aus dem Unternehmen, keine IT-Fachkraft, die einen Prozess von der Geschäftsseite her versteht und ihn so beschreiben kann, dass ein Sprachmodell ihn richtig und wiederholbar ausführt. Das ist keine neue Stelle und keine neue Abteilung. Es ist eine Kompetenz, die einer bereits im Team arbeitenden Person übertragen wird.
Bei Brand Semantics wählen wir den Prozessübersetzer gemeinsam mit dem Unternehmen aus, schulen ihn und begleiten ihn durch die ersten Einführungen. Wenn das Projekt endet, bleibt die Kompetenz in der Organisation und nicht bei der Beratung.
Was die Rolle täglich tut
- beschreibt die Aufgaben der eigenen Abteilung in einer für ein Sprachmodell verständlichen Form
- pflegt eine Bibliothek bewährter Arbeitsmuster
- bewertet die Qualität der Antworten, bevor sie zum Kunden gelangen
- meldet Prozesse, die für eine Automatisierung bereit sind
Was das Unternehmen gewinnt
- Unabhängigkeit: Die Kompetenz bleibt nach Projektende in der Organisation
- Qualität: weniger Inhalte von geringem Wert, weniger Korrekturen, ein einheitlicher Standard
- Tempo: neue Anwendungen in Tagen statt in Quartalen eingeführt
- Sicherheit: Regeln für Daten und Berechtigungen gelten für jede neue Anwendung, nicht nur für die erste
Eine Unternehmenssemantik, zwei Richtungen der Modellarbeit
Nach innen
Wie Sprachmodelle den Beschäftigten helfen, die Arbeit des Unternehmens auszuführen: Prozesse so beschrieben, dass Mensch und Modell sie verstehen, Wissen im System statt in einzelnen Köpfen, Automatisierung dort, wo der Prozess bereits benannt ist. Davon handelt diese Seite.
Nach außen
Wie Sprachmodelle eine Marke gegenüber Kunden, Händlern und Einkaufsagenten beschreiben und empfehlen: Sichtbarkeit in generativen Suchmaschinen, Wahrscheinlichkeit einer Empfehlung, Share of Voice, Umgang mit Halluzinationen. Damit befassen sich die Methode der Markensemantik, die Beratungsleistungen und das Forschungswerkzeug Semantio.
Beide Seiten nähren sich aus demselben Vokabular des Unternehmens: Entitäten, Begriffen, Beziehungen und Regeln. Deshalb erhält ein Unternehmen, das das eine ordnet, das andere günstiger.
Womit wir beginnen: die dreißigtägige Bereitschaftsdiagnose
Wir beginnen weder mit einer Einführung noch mit einer halbjährigen Verpflichtung. Wir beginnen mit einer Diagnose, die mit einer einzigen Entscheidung des Vorstands endet, getroffen auf Daten und nicht auf Erklärungen.
Menschen
Kompetenzen und tatsächliche Nutzung der Werkzeuge. Wir messen sie mit einem Wissenstest und mit Daten aus den Systemen, nicht mit einer Zufriedenheitsumfrage.
Wissen
Ob das Wissen des Unternehmens verfügbar und dekodierbar ist, ob also ein Sprachmodell auf seiner Grundlage reale Fragen von Beschäftigten und Kunden richtig beantworten kann. Diese Dimension messen wir mit dem Index Brand Semantics Readiness.
Prozesse
Ob sich ein Prozess beschreiben und messen lässt. Jeder Kandidat erhält eine Karte mit Verantwortlichem, Messgröße und Ausnahmenliste sowie eine Bewertung auf drei Achsen: Wert, Machbarkeit, Risiko.
Jede Dimension erhält ein eigenes Ergebnis und eine eigene Ursachenliste statt einer einzigen Gesamtzahl. So sieht der Vorstand, wo zu beginnen ist: bei den Menschen, beim Ordnen des Wissens oder bei einem einzelnen Prozess. Die Antwortqualität eines bestimmten Modells bewerten wir immer im Kontext einer bestimmten Wissensquelle und eines bestimmten Prozesses, nie losgelöst davon.
Was nach dreißig Tagen im Unternehmen bleibt
- eine Bereitschafts-Scorecard in drei Dimensionen, zusammen mit den Ursachen und einem Bezugspunkt für weitere Messungen
- eine nach Wert, Machbarkeit und Risiko geordnete Liste wiederholbarer Prozesse
- eine Karte der Informationsreibung: wo Arbeit mangels Daten, Regeln oder Entscheidungen stockt und wer sie freigibt
- die Spezifikation eines für einen Piloten bereiten Prozesses samt Einführungsbriefing für die IT-Abteilung
- Messgrößen und Messverfahren für vorher und nachher, gestützt auf Daten aus den Systemen des Unternehmens
Was wir vom Unternehmen benötigen
- einen Entscheider im Vorstand
- einen Prozessverantwortlichen in jeder einbezogenen Abteilung
- Zugang zu Aufgaben, Dokumenten und Daten im vereinbarten Umfang
- zwanzig bis dreißig Beschäftigte, die für zwei Workshops und Interviews bereitstehen
Die Diagnose endet mit einer von drei Empfehlungen: einführen, zuerst ordnen oder anhalten. Weitere Etappen starten wir ausschließlich dort, wo die Diagnose einen Prozess, einen Verantwortlichen und eine messbare Wirkung gezeigt hat. Fehlen diese, sagen wir es deutlich.
Was wir tun, was beim Unternehmen bleibt
Wir sind Architekt der Methode und Moderator der Veränderung. Verantwortlich für den Prozess und für das Ergebnis bleibt das Unternehmen. Die technische Integration führt seine IT-Abteilung oder ein von ihm benannter Partner auf Grundlage unserer Prozessbeschreibung aus. Wir verkaufen keine Lizenzen, wir sind kein Wiederverkäufer eines Modellanbieters und wir betreiben keine fremde Infrastruktur.
| Rolle | wer | verantwortet für |
|---|---|---|
| Entscheider | Mitglied des Vorstands | Ziel, Prioritäten, Entscheidung über die Skalierung und über die Nutzung der zurückgewonnenen Zeit |
| Prozessverantwortlicher | Bereichs- oder Abteilungsleitung | Ablauf des Prozesses, Eingangsdaten, Abnahme des Pilotergebnisses |
| Architekt und Moderator | Brand Semantics | Methode, Diagnose, Prozessbeschreibung, Modellauswahl, Briefing für die IT, Messung |
| technische Umsetzung | IT des Unternehmens oder benannter Integrator | Integration, Berechtigungen, Umgebung, Betrieb |
| freigebende Funktionen | Sicherheit, Recht, Datenschutz | Zustimmung zum Umfang der Daten und Anwendungen vor jedem Piloten |
Entscheider
wer
Mitglied des Vorstands
verantwortet für
Ziel, Prioritäten, Entscheidung über die Skalierung und über die Nutzung der zurückgewonnenen Zeit
Prozessverantwortlicher
wer
Bereichs- oder Abteilungsleitung
verantwortet für
Ablauf des Prozesses, Eingangsdaten, Abnahme des Pilotergebnisses
Architekt und Moderator
wer
Brand Semantics
verantwortet für
Methode, Diagnose, Prozessbeschreibung, Modellauswahl, Briefing für die IT, Messung
technische Umsetzung
wer
IT des Unternehmens oder benannter Integrator
verantwortet für
Integration, Berechtigungen, Umgebung, Betrieb
freigebende Funktionen
wer
Sicherheit, Recht, Datenschutz
verantwortet für
Zustimmung zum Umfang der Daten und Anwendungen vor jedem Piloten
Wir arbeiten mit Modellen verschiedener Anbieter: aus der Cloud, offen und lokal betrieben. Die Wahl hängt von der Art der Daten, den Kosten je Aufgabe, der Sicherheitspolitik des Unternehmens und der Sprache ab, nie von einem Partnervertrag auf unserer Seite.
Wir wirken an Standards für die verantwortungsvolle Einführung von KI in der Stiftung AI Business Center mit, die sich mit der Bildung für die Wirtschaft, mit Zertifizierung und mit der Konformität mit dem AI Act befasst. Vorstandsvorsitzender der Stiftung ist Grzegorz Miłkowski, CEO von Brand Semantics, der für das AI Business Center mit Unternehmensvorständen an der strategischen Ausrichtung der KI-Transformation in der Wirtschaft arbeitet.
Vorschriften, die bereits gelten, und solche, über die geschrieben wurde, dass sie später in Kraft treten
Im Juli 2026 ging durch die Medien, dass die Union die Vorschriften über künstliche Intelligenz verschiebt. Das trifft zu, betrifft aber einen anderen Teil der Regulierung als jenen, der bis in die Marketingabteilung reicht.
Der AI Act, also die Verordnung (EU) 2024/1689, wurde durch die Verordnung (EU) 2026/1744 geändert, bekannt als Digital Omnibus on AI und im Folgenden AI Omnibus genannt, die am 27. Juli 2026 in Kraft getreten ist. Der Omnibus hat die Pflichten für Hochrisikosysteme verschoben: für eigenständige Systeme aus Anhang III auf den 2. Dezember 2027 und für in regulierte Produkte eingebettete Systeme aus Anhang I auf den 2. August 2028. Das sind die Verschiebungen, über die geschrieben wurde, und das ist der Grund, warum viele Unternehmen fälschlich annahmen, das Thema betreffe sie nicht.
Die Transparenzpflichten aus Artikel 50 wurden nicht verschoben. Sie gelten ab dem 2. August 2026, also bereits.
Hochrisikosysteme sind zum Beispiel KI im Einstellungsverfahren, in der Kreditwürdigkeitsprüfung, kritische Infrastruktur, Biometrie. Marketing und Markenkommunikation fallen dagegen in der Regel nicht in diese Kategorie. Transparenz ist eine eigene Schicht, die ganz andere Tätigkeiten eines Unternehmens betrifft.
Welche Pflichten legt Artikel 50 einem Unternehmen auf, das KI in der Kommunikation einsetzt?
Drei Dinge, vereinfacht und ohne Entscheidung über Grenzfälle.
- 1Erstens soll ein Mensch wissen, dass er mit einer Maschine spricht. Wenn auf einer Website, im Rahmen einer mobilen Anwendung oder bei einem Telefongespräch ein KI-Assistent oder ein KI-Chatbot arbeitet, muss die nutzende Person beim ersten Kontakt darüber informiert werden, sofern sich dies nicht aus den Umständen ergibt.
- 2Zweitens sollen durch KI erzeugte oder veränderte Inhalte, wenn sie die Kriterien eines sogenannten Deepfake erfüllen, als solche erkennbar sein. Genau das ist die Transparenzpflicht, für die sich jede Marketingabteilung ab dem 2. August 2026 interessieren sollte. Die Transparenzpflicht betrifft nicht jeden veröffentlichten Text und nicht jede Grafik oder jeden Videoinhalt. Bei Texten betrifft die Kennzeichnungspflicht Material, das die Öffentlichkeit über Angelegenheiten von öffentlichem Interesse informiert, sodass die Mehrheit der Marketingtexte nicht gekennzeichnet werden muss. Visuelle, Audio- und Audio-Video-Inhalte dagegen müssen deutlich gekennzeichnet werden, wenn sie unter Einsatz von KI entstanden sind und das Potenzial haben, die empfangende Person darüber in die Irre zu führen, ob die im Material dargestellten Personen, Gegenstände, Orte und Ereignisse echt sind.
- 3Drittens müssen, wenn ein Unternehmen Systeme zur Emotionserkennung oder zur biometrischen Kategorisierung einsetzt, die davon betroffenen Personen darüber informiert werden.
Es lohnt sich, deutlich zu sagen, was Artikel 50 nicht verlangt: Er gebietet nicht, jeden mit Hilfe eines Modells geschriebenen Satz zu kennzeichnen, und auch nicht jede Grafik oder jedes Video, die mit KI erstellt oder verbessert wurden. Im Umlauf sind viele Materialien, die das Gegenteil nahelegen. Ein Unternehmen, das alles kennzeichnet, schadet sich rechtlich nicht. Kommunikativ schadet es sich sehr wohl.
Kompetenzen der Beschäftigten: die Vorschrift, die sich in die andere Richtung geändert hat
Seit dem 2. Februar 2025 gilt Artikel 4 über die KI-Kompetenz. Der AI Omnibus hat ihn abgeschwächt: Anbieter und Betreiber von KI-Systemen sollen die Entwicklung der KI-Kompetenz ihres Personals unterstützen, statt ein bestimmtes Niveau davon sicherzustellen.
Die Abschwächung der Pflicht ändert jedoch nichts daran, wozu man diese Kompetenzen hat. Die Vorschrift beschreibt ein Minimum, keine Ambition.
Kalender der Anwendung des AI Act
2. Februar 2025
Verbotene Praktiken (Art. 5) sowie KI-Kompetenz (Art. 4).
2. August 2025
Modelle mit allgemeinem Verwendungszweck, Aufsicht und Sanktionen.
2. August 2026
Der AI Act gilt grundsätzlich, einschließlich der Transparenzpflichten aus Artikel 50.
2. Dezember 2026
Ende der Übergangsfrist für die maschinenlesbare Kennzeichnung von Inhalten. KI-Anbieter werden jeden visuellen Inhalt, der aus ihrem Werkzeug stammt, in einem maschinenlesbaren Format kennzeichnen müssen. Zudem beginnt ein neues Verbot zu gelten, mit KI intime Materialien ohne Einwilligung zu erstellen.
2. August 2027
Anbieter von KI-Modellen mit allgemeinem Verwendungszweck, die vor dem 2. August 2025 in Verkehr gebracht wurden, sollen sich an den AI Act anpassen.
2. Dezember 2027
Pflichten für Anbieter und Betreiber von Hochrisikosystemen aus Anhang III.
2. August 2028
Pflichten für Anbieter und Betreiber von Hochrisikosystemen aus Anhang I.
Rechtsstand: 13. September 2026. Das Vorstehende ist eine Information, keine Rechtsberatung.
Text der Änderungsverordnung: Amtsblatt der EU, Verordnung (EU) 2026/1744.
Was wir davon halten
Das ist kein Grund, mit dem Schulen aufzuhören. Das ist ein Grund, Schulungen nicht mehr aus Angst vor einer Strafe zu kaufen, sondern für das Ergebnis. Marketingmaterial, das weiterhin mit Sanktionen für ein fehlendes Zertifikat nach Artikel 4 droht, beschreibt den Rechtsstand vor dem 27. Juli 2026.
Fünf Risiken, die ein solches Projekt umgehen muss
| Risiko | wie wir es umgehen |
|---|---|
| Mehr Inhalt, weniger Sinn | Kommunikationsstandard und Prüfung vor dem Versand; wir messen Korrekturen, nicht die Zahl der erzeugten Seiten |
| Widerstand: „schneller heißt mehr Arbeit“ | Erzählung der zurückgewonnenen Zeit, Beteiligung der Führungskräfte an den Workshops, die Personalabteilung als Verantwortliche für die Veränderung |
| Daten und Berechtigungen | Zugriffsaudit vor dem Start eines jeden Agenten, Grundsatz der minimalen Berechtigungen, sensible Entscheidungen immer beim Menschen |
| Abhängigkeit von einem einzigen Anbieter | vom Werkzeug unabhängige Prozessbeschreibung, zur Aufgabe passend gewähltes Modell, Wechsel ohne Verlust der Arbeit möglich |
| Regulatorische Konformität | dokumentierte Programme und Messung, Umfang abgestimmt mit der Rechtsberatung des Unternehmens |
Mehr Inhalt, weniger Sinn
wie wir es umgehen
Kommunikationsstandard und Prüfung vor dem Versand; wir messen Korrekturen, nicht die Zahl der erzeugten Seiten
Widerstand: „schneller heißt mehr Arbeit“
wie wir es umgehen
Erzählung der zurückgewonnenen Zeit, Beteiligung der Führungskräfte an den Workshops, die Personalabteilung als Verantwortliche für die Veränderung
Daten und Berechtigungen
wie wir es umgehen
Zugriffsaudit vor dem Start eines jeden Agenten, Grundsatz der minimalen Berechtigungen, sensible Entscheidungen immer beim Menschen
Abhängigkeit von einem einzigen Anbieter
wie wir es umgehen
vom Werkzeug unabhängige Prozessbeschreibung, zur Aufgabe passend gewähltes Modell, Wechsel ohne Verlust der Arbeit möglich
Regulatorische Konformität
wie wir es umgehen
dokumentierte Programme und Messung, Umfang abgestimmt mit der Rechtsberatung des Unternehmens
Für wen diese Arbeit ist
Wir arbeiten mit Unternehmen, die
- Lizenzen für GenAI-Werkzeuge gekauft haben und nicht sagen können, was sie davon haben
- mehrere Standorte oder mehrere Abteilungen haben, die keine gemeinsame Sprache sprechen
- im Vorstand eine Person haben, die bereit ist, für diese Veränderung Verantwortung zu übernehmen
- die Kompetenz im eigenen Haus aufbauen und nicht eine Abhängigkeit von der Beratung kaufen wollen
Das ist keine Arbeit für Unternehmen, die
- eine schlüsselfertige Einführung ohne Beteiligung der eigenen Leute suchen
- eine einmalige Schulung zur Bedienung eines Werkzeugs wollen und das Thema damit schließen
- eine Konformitätserklärung zum AI Act statt eines echten Programms erwarten
In unseren Kompetenzprogrammen schließt jede teilnehmende Person mit einem personalisierten Zertifikat ab, das einen Token trägt, der seine Gültigkeit und Echtheit bestätigt. Das Unternehmen schließt mit einem dokumentierten Umfang und mit einer Messung vorher und nachher ab. Das ist der einzige Weg, nach einem Jahr zu wissen, ob es gewirkt hat.
Wie die Unternehmen beginnen, die mit uns arbeiten
Bereitschaftsdiagnose
Dreißig Tage, eine Bereitschafts-Scorecard in drei Dimensionen und eine Entscheidung: einführen, ordnen oder anhalten.
Inhouse-Programm für das Unternehmen
Ein Umfang, der für die konkrete Organisation entworfen wird, nach einer Bedarfsdiagnose und Befragungen unter den Teilnehmenden. Von der Sichtbarkeit der Marke in Modellen über GenAI-Werkzeuge in der täglichen Arbeit der Abteilungen bis zu Agenten und der Kompetenztransformation der Teams.
Offene Schulungen und Webinare
Ein Tag, eine Branche, die eigene Marke auf der Werkbank. Ein guter Einstieg für Personen, die die Methode zuerst live sehen möchten.
Expertinnen und Experten
Die Programme leiten Michał Grzebyk, Katarzyna Bienussa und Grzegorz Miłkowski.
Häufig gestellte Fragen
Er verlangt weder eine Schulung noch ein Zertifikat. Nach der durch die Verordnung (EU) 2026/1744 eingeführten Änderung verlangt Artikel 4 des AI Act, dass Anbieter und Betreiber von KI-Systemen die Entwicklung der KI-Kompetenz ihres Personals unterstützen, statt ein bestimmtes Niveau davon sicherzustellen. Das ist eine Pflicht zum sorgfältigen Handeln, keine Erfolgspflicht. Materialien, die mit Strafen für ein fehlendes Zertifikat drohen, beschreiben den Wortlaut der Vorschrift vor dem 27. Juli 2026.
Nicht alle. Die Transparenzpflicht aus Artikel 50 des AI Act, die ab dem 2. August 2026 gilt, betrifft nicht jeden veröffentlichten Text und nicht jede Grafik oder jeden Videoinhalt. Bei Texten betrifft die Kennzeichnungspflicht Material, das die Öffentlichkeit über Angelegenheiten von öffentlichem Interesse informiert, sodass die Mehrheit der Marketingtexte nicht gekennzeichnet werden muss. Deutlich gekennzeichnet werden müssen dagegen visuelle, Audio- und Audio-Video-Inhalte, die unter Einsatz von KI entstanden sind und das Potenzial haben, die empfangende Person darüber in die Irre zu führen, ob die im Material dargestellten Personen, Gegenstände, Orte und Ereignisse echt sind.
Weil das Werkzeug in einen unveränderten Prozess gerät. Laut der Untersuchung von McKinsey geben acht von zehn Befragten an, dass KI ihre Produktivität verbessert hat, eine Wirkung auf das EBIT schreiben ihr aber 37 % zu, praktisch genauso viel wie ein Jahr zuvor. Unter den 6 % der Befragten mit echtem Ertrag haben knapp drei Viertel ihre Arbeitsabläufe grundlegend neu gestaltet. Am Schreibtisch gesparte Minuten verwandeln sich nicht von selbst in Geld.
Es ist das Ordnen der Art, in der ein Unternehmen seine Arbeit beschreibt, sodass sowohl Menschen als auch Sprachmodelle sie ausführen können, sowie der Aufbau der Kompetenz in der Organisation, die dies erhält. Sie umfasst die Bereitschaftsdiagnose, Kompetenzprogramme an realen Aufgaben, die Beschreibung von Prozessen, einen Standard für die Arbeit mit Modellen und die Messung auf Daten aus den Systemen des Unternehmens. Eine Schulung zur Bedienung eines Werkzeugs ist das nicht.
Ein Prozessübersetzer ist eine Person aus dem Unternehmen, keine IT-Fachkraft, die einen Prozess von der Geschäftsseite her versteht und ihn so beschreiben kann, dass ein Sprachmodell ihn richtig und wiederholbar ausführt. Er beschreibt die Aufgaben seiner Abteilung, pflegt eine Bibliothek bewährter Arbeitsmuster, bewertet die Qualität der Antworten, bevor sie an den Kunden gehen, und meldet Prozesse, die für eine Automatisierung bereit sind.
Die Übersetzungsschicht ist die Schicht zwischen dem Geschäftsziel und dem Werkzeug: Prozess, Wissen, Regeln, Daten und Entscheidungen, so beschrieben, dass sowohl ein Mensch als auch ein Sprachmodell sie versteht. In den meisten Unternehmen existiert sie ausschließlich in den Köpfen von zwei oder drei Personen. Ein Unternehmen, das sie hat, kann jedes Modell und jeden Anbieter wählen, ohne die bisherige Arbeit zu verlieren.
Mit einem Prozess, der sich beschreiben und messen lässt, und nicht mit dem Kauf von Lizenzen für alle. Die Reihenfolge, die funktioniert: Wahl eines Prozesses mit einem Verantwortlichen, Messung des Zustands vorher, Beschreibung des Prozesses in einer für Mensch und Modell verständlichen Form, Pilot mit Messung nachher, Entscheidung über die Skalierung. Der Kauf des Werkzeugs ist der vierte Schritt, nicht der erste.
In unserem Format dreißig Tage. Sie endet mit einer Bereitschafts-Scorecard in drei Dimensionen, also in den Dimensionen Menschen, Wissen und Prozesse, mit einer nach Wert, Machbarkeit und Risiko geordneten Prozessliste, mit der Spezifikation eines für einen Piloten bereiten Prozesses sowie mit einer Empfehlung: einführen, zuerst ordnen oder anhalten.
Nein. Wir sind Architekt der Methode und Moderator der Veränderung. Die technische Integration führt die IT-Abteilung des Unternehmens oder ein von ihm benannter Integrator auf Grundlage unseres Einführungsbriefings aus. Wir verkaufen keine Lizenzen und sind kein Wiederverkäufer eines Modellanbieters, die Modellauswahl folgt also aus der Art der Daten, den Kosten je Aufgabe und der Sicherheitspolitik und nicht aus unserem Partnervertrag.
Eine Werkzeugschulung lehrt die Bedienung. Die Kompetenztransformation verändert, wie die Arbeit des Unternehmens beschrieben ist, und hinterlässt in der Organisation eine Person, die diese Beschreibung pflegt. Die Wirkung einer Schulung misst die Bewertung der Schulung. Die Wirkung einer Transformation misst die Zeit im Prozess, die Zahl der Korrekturen und der Durchsatz, auf Daten aus den Systemen des Unternehmens, vorher und nachher.
Ein Entscheider im Vorstand, der für das Ziel und die Entscheidung über die Skalierung verantwortet, sowie ein Prozessverantwortlicher in jeder einbezogenen Abteilung. Ohne diese beiden Rollen beginnen wir nicht, denn ohne sie endet die Diagnose mit einem Bericht und nicht mit einer Entscheidung.
Sprechen wir über eine Diagnose für Ihr Unternehmen
Dreißig Tage, eine Bereitschafts-Scorecard und eine Entscheidung, getroffen auf Daten aus Ihren Systemen. Ein guter Ausgangspunkt ist ein Prozess im Vertrieb oder im Kundenservice.