Dieser Artikel ist der dritte Teil eines Dreiteilers zum Thema Einführung von Copilot in Unternehmen. Den zweiten Teil mit Informationen zu den Copilot-Grundlagen finden Sie hier, Teil 2 thematisiert im Schwerpunkt Best Practices bei Einsatz und Implementierung von Copilot.
Mit der Einführung von KI-Assistenzsystemen wie Microsoft Copilot verbinden viele große Effizienzgewinne. Was auch erreichbar ist, besonders wenn man die Hinweise aus Teil 1 und Teil 2 dieser Serie berücksichtigt hat. Aber gleichzeitig stellen diese KI-Systeme die Unternehmen vor neue organisatorische und rechtliche Herausforderungen. Sobald Copilot auf Unternehmensdaten zugreift, können auch personenbezogene oder sensible Informationen verarbeitet werden. Wer weiß, ob diese Systeme diese Daten von anderen unterscheiden können (mit hoher Wahrscheinlichkeit – ja), und ob sie das so wiedergeben würden. Genau hier kommen regulatorische Anforderungen ins Spiel.
Spiel ohne Regeln – besser nicht!
Zunächst gelten beim Einsatz von KI selbstverständlich die allgemeinen datenschutzrechtlichen Vorgaben der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), die auch ohne die Nutzung von KI-Systemen gelten. Unternehmen müssen sicherstellen, dass personenbezogene Daten nur für legitime Zwecke verarbeitet werden und der Zugriff auf diese Daten entsprechend geregelt ist. Darüber hinaus müssen die Aufbewahrungs- und Löschfristen eingehalten werden. Das frühestmögliche Löschen ist einer der Grundsätze des Datenschutzes.
Da Copilot auf bestehende Inhalte wie E-Mails, Dokumente oder Kalender zugreifen kann, ist eine saubere Rechte- und Rollenstruktur innerhalb der IT-Systeme besonders wichtig. Andernfalls könnte der KI-Assistent Informationen sichtbar machen, die eigentlich nur für bestimmte Personen bestimmt waren.
Neben der DSGVO gewinnt auch die neue europäische KI-Regulierung zunehmend an Bedeutung. Mit dem EU AI Act schafft die Europäische Union erstmals einen umfassenden Rechtsrahmen für den Einsatz von KI-Systemen. Unternehmen müssen künftig stärker dokumentieren, wie KI eingesetzt wird und welche Risiken dabei entstehen können.
Welche Regeln sollten beachtet werden?
Damit die Einführung von Copilot nicht zum Compliance-Debakel wird, empfiehlt sich ein strukturiertes Vorgehen, das in Teil 2 bereits kurz angesprochen wurde. Nachfolgend finden Sie einige Best Practices, die sich in der Praxis bewährt haben:
- Bestandsaufnahme der Datenlandschaft
Bevor Copilot aktiviert wird, sollte geprüft werden, welche Daten in den Systemen liegen und wer darauf zugreifen kann. Eine klare Datenstruktur erleichtert nicht nur die Nutzung, sondern reduziert auch Risiken.
- Klare Nutzungsrichtlinien für Mitarbeitende
Mitarbeitende sollten wissen, welche Informationen sie in Prompts eingeben dürfen – und welche besser nicht. Richtlinien (verständlich geschrieben!), Schulungen und konkrete Beispiele z.B. in Form eines digitalen Nachschlagewerks können hier von großem Nutzen sein. Was uns zum nächsten Punkt führt.
- Schulungen und Awareness
KI-Tools sind nur so sicher wie ihre Nutzer. Schulungen helfen, Risiken zu vermeiden und gleichzeitig den Mehrwert der Technologie zu verstehen. Es hat wenig Vorteile, wenn nur ein Teil der Mitarbeitenden die KI-Systeme nutzt bzw. richtig und sinnvoll nutzt. Schon eine Person, die die falschen, oder vertraulichen, oder nicht erlaubten Daten den Maschinen verfügbar macht, richtet den gleichen Schaden, als würden es alle machen. Eine KI kann nicht vergessen!
- Governance und Dokumentation
Unternehmen sollten festlegen, wer für KI-Anwendungen verantwortlich ist und wie deren Einsatz dokumentiert wird. Zudem finden sich im EU AI Act die Regelungen, wie im Einsatz befindliche KI-Systeme eingestuft und verwaltet werden sollen. Damit kann der EU AI Act neben einem Regelwerk auch zu einem Leitfaden werden oder zumindest dazu beitragen, eine Dokumentation aufzubauen.
KI kann wirklich gut sein, wenn…!
Die gute Nachricht: Wer Copilot strukturiert einführt, kann nicht nur rechtliche Risiken minimieren, sondern auch den tatsächlichen Nutzen der Technologie deutlich steigern. KI entfaltet ihren größten Mehrwert nämlich dann, wenn sie nicht einfach „eingeschaltet“, sondern strategisch in bestehende Arbeitsprozesse integriert wird. Und genau hier liegt oft der Unterschied zwischen einem spannenden Experiment und einem echten Produktivitätsgewinn im Unternehmen.
Fazit nach drei Beiträgen
Copilot kann im Unternehmensalltag enorme Produktivitätsgewinne ermöglichen. Der Schlüssel zum Erfolg liegt jedoch darin, Technologie, Daten und Organisation sinnvoll aufeinander abzustimmen. Unternehmen, die ihre Datenstruktur verbessern, Mitarbeitende schulen und klare Governance-Regeln etablieren, schaffen die besten Voraussetzungen dafür, dass KI nicht nur schnell arbeitet – sondern auch wirklich hilfreiche Ergebnisse liefert.
