Strategien zur Modernisierung von Altsystemen mit KI

Johannes Humbert
5. Aug.
11 Min. Lesezeit

Aktualisiert: vor 7 Tagen

Deutsche Unternehmen müssen ihre veralteten IT-Systeme modernisieren – und KI kann dabei helfen. Warum? Weil 66 % der Unternehmen noch auf Altsysteme setzen und 70 % ihrer IT-Ressourcen für deren Wartung aufwenden. Das führt zu hohen Kosten, Sicherheitsrisiken und Entwicklungsblockaden. KI-gestützte Lösungen können diese Probleme entschärfen und Modernisierungsprojekte um 40–50 % schneller und günstiger machen.

Die wichtigsten Herausforderungen und Lösungen:

Probleme mit Legacy-Systemen: Hohe Wartungskosten, veraltete Technologien, fragmentierte Daten und strenge Vorschriften.
Wie KI hilft: Automatisierte Code-Analyse, Schwachstellenerkennung, vorausschauende Wartung und Compliance-Checks.
Vorteile: Bis zu 50 % weniger Arbeitskosten, 40 % weniger Ausfallzeiten und bessere Sicherheitsstandards.

Zusammengefasst: Unternehmen, die KI nutzen, können ihre Altsysteme schrittweise modernisieren, Kosten senken und wettbewerbsfähig bleiben. Doch der Weg ist komplex – von der Datenqualität bis zur Einhaltung der DSGVO. Jetzt ist der richtige Zeitpunkt, um zu handeln.

Hauptprobleme bei der Integration von KI in Legacy-Systeme

Die Integration von KI in bestehende Legacy-Systeme ist eine komplexe Aufgabe, die weit über rein technische Fragen hinausgeht. Deutsche Unternehmen stehen dabei vor der Herausforderung, veraltete Technologien zu modernisieren, strenge regulatorische Vorgaben einzuhalten und gleichzeitig mit fragmentierten Datenlandschaften umzugehen. Im Folgenden werden diese drei zentralen Problemfelder näher betrachtet.

Veraltete Technologien und starre Systemarchitekturen

Legacy-Systeme wurden nicht für die Anforderungen moderner KI-Anwendungen entwickelt. Ihre monolithische Struktur und die Nutzung veralteter Programmiersprachen machen es schwer, sie mit KI-Technologien zu verbinden. Diese Systeme sind oft auf statische Arbeitslasten ausgelegt, während KI-Anwendungen dynamische Rechenkapazitäten und Echtzeitdatenverarbeitung erfordern. Das führt zu erheblichen Leistungsengpässen.

Ein weiterer Punkt ist, dass monolithische Systeme selten schrittweise modernisiert werden können. Stattdessen sind oft umfassende Überholungen nötig, was sowohl kostspielig als auch riskant ist. Studien zeigen, dass die Betriebskosten eines einzelnen Legacy-Systems im Durchschnitt 30 Millionen US-Dollar betragen – ein erheblicher finanzieller Aufwand[1].

Fragmentierte Daten und Qualitätsmängel

Ein großes Hindernis für die KI-Integration ist die mangelnde Datenkonsistenz. In vielen Legacy-Systemen sind Daten über verschiedene Abteilungen verteilt, oft ohne einheitliche Standards oder Austauschformate. Diese Fragmentierung erschwert es, die Daten für KI-Modelle nutzbar zu machen, die auf große Mengen strukturierter und hochwertiger Daten angewiesen sind.

Laut einer Umfrage verfügen nur 12 % der Organisationen über Daten, die für KI-Projekte geeignet sind. Gleichzeitig gaben 64 % der Befragten an, dass schlechte Datenqualität ihre größte Herausforderung darstellt. Der finanzielle Schaden durch unzureichende Datenqualität ist erheblich: Unternehmen verlieren dadurch im Schnitt 15 Millionen US-Dollar jährlich, und in manchen Fällen können über 25 % des Umsatzes gefährdet sein[2]. Ohne qualitativ hochwertige und zugängliche Daten bleibt das Potenzial von KI stark eingeschränkt.

Strenge regulatorische Vorgaben in Deutschland

Neben den technischen und datenbezogenen Hürden müssen deutsche Unternehmen auch komplexe regulatorische Anforderungen erfüllen. Am 17. Juni 2025 veröffentlichten die deutschen Datenschutzbehörden aktualisierte Leitlinien zu technischen und organisatorischen Maßnahmen für KI-Systeme. Diese berücksichtigen sowohl die DSGVO als auch den EU AI Act und gliedern sich in vier Phasen: Design, Entwicklung, Implementierung und Betrieb. Unternehmen müssen dabei sieben zentrale Ziele erreichen, darunter Datenminimierung, Vertraulichkeit und Transparenz[3].

Der EU AI Act, der seit dem 1. August 2024 in Kraft ist, bringt zusätzliche Anforderungen mit sich. Er gilt für alle Anbieter, Entwickler und Betreiber von KI-Systemen auf dem EU-Markt und teilt diese in verschiedene Risikokategorien ein. Legacy-Systeme sind hier besonders problematisch, da sie oft nicht über die notwendigen Funktionen wie Logging und Auditing verfügen, die für die Einhaltung der Vorschriften erforderlich sind. Um den regulatorischen Anforderungen gerecht zu werden, sind umfassende Dokumentationen und eine kontinuierliche Überwachung der KI-Integration notwendig.

Bewährte Methoden für KI-gestützte Legacy-System-Updates

Nachdem die zentralen Herausforderungen der KI-Integration identifiziert wurden, stellt sich die Frage, wie Unternehmen in Deutschland ihre veralteten Systeme erfolgreich modernisieren können. Hier sind einige praxiserprobte Ansätze, die sich als hilfreich erwiesen haben, um ältere Systeme schrittweise und effizient an moderne Anforderungen anzupassen.

Kartierung und Dokumentation bestehender Systeme mit KI-Tools

Der erste Schritt zur erfolgreichen Modernisierung beginnt mit einer gründlichen Analyse der bestehenden Systemlandschaft. Bei komplexen Legacy-Systemen kann eine manuelle Analyse extrem zeitaufwendig sein – oft dauert sie Monate oder sogar Jahre. Hier kommen KI-gestützte Tools ins Spiel. Sie können Abhängigkeiten in Millionen von Codezeilen in wenigen Stunden kartieren. Dabei erkennen sie nicht nur technische Zusammenhänge, sondern auch Inkonsistenzen im Code, wie etwa doppelte Implementierungen derselben Logik, und schlagen Standardisierungsmaßnahmen vor.

„AI can map those dependencies across millions of lines in hours, not months.“ – Nicky Pike, Author, Coder

Ein weiterer Vorteil: KI kann veralteten und schlecht dokumentierten Code in kürzester Zeit verständlich aufbereiten.

„AI can generate better documentation for a 15-year-old module in an hour than the original developer wrote in six months.“ – Nicky Pike, Author, Coder

Für bestmögliche Ergebnisse sollten Unternehmen kleinere, spezialisierte KI-Modelle einsetzen, die kontinuierlich die Codebasis analysieren, Abhängigkeitsgraphen erstellen und Bereiche mit hoher Komplexität identifizieren. Diese Modelle können auf die spezifischen Anforderungen des Unternehmens zugeschnitten werden, indem sie mit internen Datenquellen wie Code-Repositories oder Dokumentations-Wikis verbunden werden.

Eine systematische Dokumentation bildet die Grundlage für die nächste Phase: die schrittweise Migration.

Schrittweise Migration und Systemaufgliederung

Ein risikoarmer Ansatz für die Modernisierung besteht darin, neue KI-gestützte Dienste nach und nach in die bestehende Infrastruktur zu integrieren. Dabei werden zunächst isolierte Komponenten modernisiert, die einen klaren Mehrwert für das Unternehmen bieten. Dieser schrittweise Übergang sorgt dafür, dass der laufende Geschäftsbetrieb nicht beeinträchtigt wird.

Ein anschauliches Beispiel liefert das Unternehmen Keller Williams. Sie haben ihre gesamte Systemlandschaft – einschließlich der Legacy-Infrastruktur – miteinander verbunden, um KI-Anwendungen wie (ihr KI-gestütztes CRM-System) und (einen KI-basierten virtuellen Assistenten) zu betreiben. Mithilfe von Middleware und APIs wurde eine schrittweise Integration ermöglicht, bei der die alten Systeme zunächst parallel zu den neuen Funktionen liefen. Nach und nach wurden diese durch KI-gestützte Lösungen ersetzt. Das Ergebnis? Ihre Command-CRM-Plattform zählt mittlerweile mehr als 170.000 vierteljährlich aktive Nutzer – ein Beweis dafür, dass auch große und komplexe Systemlandschaften erfolgreich modernisiert werden können.

Wie Beratungsdienstleistungen die KI-Modernisierung unterstützen

Die Modernisierung von Legacy-Systemen mit KI ist eine anspruchsvolle Aufgabe, die strategische Planung, technische Umsetzung und organisatorischen Wandel miteinander verbinden muss. Solche komplexen Herausforderungen erfordern spezialisierte Beratungsleistungen, die den gesamten Prozess begleiten und optimieren.

Durchdachte Planung für die digitale Transformation

Eine erfolgreiche Modernisierung mit KI basiert darauf, Strategie, Technologie und organisatorischen Wandel nahtlos zu kombinieren. Dafür ist eine umfassende Analyse der bestehenden Systemarchitektur, Geschäftsprozesse und Organisationsstrukturen unerlässlich. Diese bildet die Grundlage für maßgeschneiderte Modernisierungspläne.

Ein zentraler Schritt ist die Identifizierung von Bereichen, in denen KI den größten Mehrwert bieten kann. Erfahrene Berater brechen die Modernisierung in konkrete Schritte bis hin zur Feature-Ebene herunter und sorgen dafür, dass alle Beteiligten – von der Führungsebene bis zu den technischen Teams – auf ein gemeinsames Ziel hinarbeiten.

makematiqs Ansatz zur Legacy-Modernisierung

makematiq bietet eine breite Palette an Dienstleistungen, um Legacy-Systeme mithilfe von KI zu modernisieren. Dazu gehören unter anderem:

Modernisierung der IT-Architektur
Entwicklung und Integration von KI- und Automatisierungslösungen
Cloud-Migration
Change Management

Besonderer Fokus liegt dabei auf Themen wie Data Governance und Analytics-Plattformen. Denn der Erfolg von KI-Systemen hängt maßgeblich von der Qualität der zugrunde liegenden Daten ab. Mit klaren Datenrichtlinien stellt makematiq sicher, dass sowohl die Datenqualität als auch Compliance-Vorgaben von Anfang an erfüllt werden.

Zusätzlich bietet makematiq Workshops, Prototyping und Aktionspläne an, damit Unternehmen ihre KI-Lösungen vor groß angelegten Investitionen testen und weiterentwickeln können.

Weniger Risiken, höhere Effizienz

Ein gut strukturierter Beratungsansatz bringt nicht nur technische, sondern auch wirtschaftliche Vorteile. So lassen sich Risiken minimieren, Fehlentscheidungen vermeiden und Projekte innerhalb von Zeit- und Budgetrahmen realisieren.

Ein Beispiel: Bei einer der zehn größten US-amerikanischen Banken konnte ein 50-Millionen-Dollar-Programm dank einer klaren Roadmap und KI-basierter Automatisierung termingerecht und unter Budget umgesetzt werden. Ebenso beeindruckend ist der Erfolg eines staatlichen Arbeitsministeriums, das mithilfe eines KI-Toolkits jährlich 900.000 gescannte Dokumente eliminierte und dadurch über 850.000 Dollar einsparte.

Vergleich: Verschiedene Modernisierungsansätze

Die Wahl der richtigen Modernisierungsstrategie ist entscheidend, um den Herausforderungen veralteter Systeme zu begegnen. Dabei spielen Faktoren wie Budget, Zeit, Risikobereitschaft und spezifische Unternehmensanforderungen eine zentrale Rolle. Jeder Ansatz hat seine eigenen Stärken und Schwächen, die sorgfältig abgewogen werden sollten.

Mit KI-gestützten Tools lassen sich Modernisierungsprojekte deutlich effizienter gestalten: Die Bearbeitungszeit kann um 40–60 % reduziert werden, während die Arbeitskosten um 30–50 % sinken. Gleichzeitig zeigt sich, dass IT-Teams oft bis zu 25 Stunden pro Woche allein mit der Wartung und Aktualisierung älterer Systeme verbringen – ein klarer Hinweis auf den Handlungsbedarf.

Tabelle: Vergleich der Modernisierungsstrategien

Die folgende Tabelle bietet einen kompakten Überblick über die wichtigsten Modernisierungsansätze und ihre jeweiligen Vor- und Nachteile:

Strategie	Risiko/Kosten	Vorteile	Nachteile
Kapselung	Niedrig	Schnelle Umsetzung, geringes Risiko	Kernprobleme bleiben bestehen
Federation	Niedrig	Schrittweise Modernisierung möglich	Eventuelle Performance-Probleme
Rehosting	Niedrig	Schnelle Verbesserungen	Legacy-Code bleibt erhalten
Refactoring	Mittel	Integration neuer Technologien	Keine vollständige Neuentwicklung
Replatforming	Niedrig	Gute Ergebnisse	Technische Schulden bleiben
Re-Architecting	Mittel	Moderne Architektur	Komplexe Datenmigration
Neuentwicklung	Hoch	Komplett neue Lösung	Hoher Aufwand und Kosten
Ersatz	Hoch	Maximale Effizienz	Höchste Investitionen
Hybrid-Ansatz	Mittel	Ausgewogene und effiziente Lösung	Komplexe Koordination

Praxisbeispiele erfolgreicher Modernisierung

Einige Unternehmen haben bereits gezeigt, wie durchdachte Strategien beeindruckende Ergebnisse liefern können:

National Bank of Greece: Mithilfe von Microsoft Azure AI wurden über 50 Millionen Dokumentenseiten in nur vier Monaten digitalisiert und analysiert. Das System verarbeitet mehr als 20 verschiedene Dokumenttypen in weniger als 0,5 Sekunden pro Seite.
American Airlines: Ein Hybrid-Ansatz führte zur Integration des Legacy-Reservierungssystems mit einem modernen CRM-System, was die Effizienz erheblich steigerte.
Legal & General: Durch die OpenLegacy Hub Platform wurde die Mainframe-Geschäftslogik über automatisch generierte Microservices und APIs zugänglich gemacht.

Besondere Anforderungen in Deutschland

Deutsche Unternehmen stehen vor zusätzlichen Herausforderungen, insbesondere durch strenge regulatorische Vorgaben wie die DSGVO und die EU-KI-Verordnung, die ab August 2026 vollständig umgesetzt sein wird. Ein schrittweiser Hybrid-Ansatz bietet sich hier oft an, da er kontinuierliche Verbesserungen ermöglicht, ohne die Compliance zu gefährden.

Ein weiterer Aspekt ist die finanzielle Belastung durch technische Schulden in Legacy-Systemen. Durchschnittlich kosten diese 361.000 US-Dollar pro 100.000 Codezeilen. Zudem verlieren Organisationen 23–42 % ihrer Entwicklungszeit durch ineffiziente Systeme – ein deutlicher Hinweis darauf, wie wichtig eine gut durchdachte Modernisierungsstrategie ist.

Best Practices für langfristigen KI-Erfolg

Damit KI-Modernisierungsprojekte nicht nur erfolgreich starten, sondern auch nachhaltig wirken, müssen Datenschutz, Kompetenzentwicklung und organisatorische Anpassungen eng verzahnt werden. Gerade in Deutschland, wo technische Präzision und strikte Compliance-Vorgaben aufeinandertreffen, ist es entscheidend, rechtliche und technische Anforderungen konsequent umzusetzen.

Datenschutz und rechtliche Anforderungen einhalten

Die DSGVO stellt hohe Anforderungen an den Umgang mit Daten – besonders, wenn KI ins Spiel kommt. Veraltete oder fehlerhafte Daten in KI-Modellen können nicht nur zu diskriminierenden Ergebnissen führen, sondern auch rechtliche Konsequenzen nach sich ziehen. Deshalb ist es essenziell, Legacy-Daten regelmäßig zu überprüfen und zu bereinigen. KI-Tools können dabei helfen, Verzerrungen und problematische Muster in den Daten zu erkennen.

Zusätzlich sind Maßnahmen wie verschlüsselte Datenübertragungen, regelmäßige Risikobewertungen sowie Nachtraining von Modellen notwendig, um Compliance sicherzustellen. AI-Governance-Frameworks sollten zudem Schutzmechanismen gegen Bedrohungen wie adversarielle Angriffe beinhalten, etwa durch Red-Team-Übungen für öffentlich zugängliche Systeme.

Mitarbeitende für den Umgang mit KI fit machen

Die Fähigkeiten der Mitarbeitenden sind ein entscheidender Faktor für den Erfolg von KI-Projekten. Doch laut einer Randstad-Umfrage, die 12.000 Arbeitnehmer weltweit befragte, erhielten lediglich ein Drittel der Mitarbeitenden im letzten Jahr eine Schulung zu KI, obwohl 75 % der Unternehmen bereits KI-Technologien einsetzen. Dabei wird erwartet, dass KI bis 2025 in über 70 % aller Talentmanagement-Prozesse eine zentrale Rolle spielen wird. Eine Unisys-Studie zeigt zudem, dass 71 % der Befragten glauben, KI steigere ihre Arbeitszufriedenheit, während 79 % überzeugt sind, dass bessere KI-Kenntnisse ihre Karriere beschleunigen können.

Schulungen sollten dabei nicht nur technische Fähigkeiten vermitteln, sondern auch Themen wie Datenschutz und Urheberrecht abdecken. Mitarbeitende müssen lernen, KI-Ergebnisse kritisch zu hinterfragen, da diese nicht immer fehlerfrei sind. Initiativen wie der KI-Campus bieten wertvolle Unterstützung, um Kompetenzen im Bereich KI auszubauen. Gleichzeitig hat die Bundesregierung 2019 ein Förderprogramm mit 40 Millionen Euro gestartet, um das Potenzial von KI für Umweltnachhaltigkeit zu fördern.

Damit Unternehmen mit den schnellen Entwicklungen im KI-Bereich Schritt halten können, sind kontinuierliches Lernen und Umschulungen unverzichtbar. Führungskräfte spielen eine Schlüsselrolle, indem sie durch transparente Kommunikation eine offene Lernkultur fördern und Mitarbeitende ermutigen, KI kritisch und konstruktiv zu hinterfragen.

Organisatorischen Wandel aktiv gestalten

Neben der Schulung von Mitarbeitenden ist ein gut durchdachtes Change Management unverzichtbar, um KI erfolgreich in die Unternehmensstruktur zu integrieren. Mitarbeitende müssen verstehen, warum KI eingeführt wird und wie sie dem Unternehmen nützt. Führungskräfte sollten die Vorteile klar und nachvollziehbar kommunizieren, um Akzeptanz zu schaffen.

In Deutschland, wo Mitbestimmung durch Betriebsräte eine zentrale Rolle spielt, ist es besonders wichtig, diese frühzeitig in den Prozess einzubinden. So können Bedenken angesprochen und Vertrauen aufgebaut werden. Gleichzeitig sollte betont werden, dass KI bestehende Arbeitsprozesse ergänzt, anstatt menschliche Arbeitskraft zu ersetzen. Teamarbeit und Kommunikationsfähigkeiten sind dabei essenziell, um eine reibungslose Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine zu ermöglichen.

Ein kontinuierliches Weiterbildungsangebot kann zudem Ängste vor Arbeitsplatzverlusten mindern. Deutschlands KI-Strategie setzt stark auf lebenslanges Lernen und Umschulungen – ein Ansatz, der sich in der Praxis bewährt hat. Unternehmen, die technologische Innovation mit den Bedürfnissen ihrer Mitarbeitenden in Einklang bringen, schaffen eine solide Basis für langfristigen Erfolg bei der Modernisierung ihrer Systeme durch KI.

Fazit: Zentrale Erkenntnisse für KI-gestützte Altsystem-Modernisierung

Die Modernisierung von Altsystemen mithilfe von KI bietet deutliche Vorteile: Eine Steigerung der Betriebseffizienz um 25 % und eine Reduzierung der IT-Kosten um bis zu 30 %. Angesichts eines prognostizierten globalen Marktes für Legacy-Modernisierung von 64,4 Milliarden US-Dollar bis 2033 zeigt sich, wie relevant dieses Thema für deutsche Unternehmen ist. Dabei lassen sich drei zentrale Erfolgsfaktoren identifizieren:

Schrittweise Umsetzung: Eine stufenweise Herangehensweise hilft, sowohl die Komplexität als auch die Kosten im Griff zu behalten.
Frühzeitige Compliance-Integration: Die Einhaltung aktueller regulatorischer Vorgaben von Beginn an gewährleistet rechtliche Sicherheit.
Gezielte Kompetenzentwicklung: Die Förderung der Mitarbeitenden ist essenziell, besonders angesichts von 149.000 unbesetzten IT-Stellen in Deutschland.

Die größte Herausforderung liegt jedoch weniger in der Technologie selbst, sondern vielmehr in der Verbindung von technischen Innovationen, rechtlichen Anforderungen und organisatorischem Wandel. Wie bereits zuvor erläutert, unterstützt makematiq Unternehmen dabei, diese anspruchsvolle Transformation zu bewältigen – von der strategischen Planung über die technische Umsetzung bis hin zum Change Management.

Der Schlüssel zum Erfolg liegt in der klugen Kombination bewährter Modernisierungsansätze mit KI-gestützten Automatisierungslösungen. Unternehmen, die diesen Weg konsequent verfolgen, sichern sich nicht nur ihre Wettbewerbsfähigkeit in einer digitalen Zukunft, sondern schaffen auch die Basis für kontinuierliche Weiterentwicklung in einem zunehmend KI-dominierten Marktumfeld.

FAQs

Wie können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Daten für KI-gestützte Modernisierungsprojekte geeignet sind?

Datenmanagement für erfolgreiche KI-Modernisierungsprojekte

Damit Daten für KI-gestützte Modernisierungsprojekte wirklich nutzbar sind, ist ein gut organisiertes Datenmanagement unerlässlich. Dazu gehört, regelmäßig sicherzustellen, dass die Daten konsistent, aktuell und vollständig sind. Denn nur mit hochwertigen Daten können KI-Anwendungen zuverlässige Ergebnisse liefern.

Eine klar definierte Datenstrategie, die den gesamten Lebenszyklus der Daten berücksichtigt, spielt dabei eine zentrale Rolle. Diese Strategie sollte Maßnahmen enthalten, um die Datenqualität kontinuierlich zu überwachen und zu verbessern. Hier können KI-Tools eine große Hilfe sein: Sie identifizieren frühzeitig Fehler oder Unstimmigkeiten und ermöglichen es, diese schnell zu beheben.

Mit diesen Maßnahmen schaffen Unternehmen eine solide Grundlage, um KI-Technologien erfolgreich einzusetzen und langfristig davon zu profitieren.

Welche gesetzlichen Vorgaben müssen deutsche Unternehmen bei der Integration von KI in bestehende Systeme einhalten?

Rechtliche Rahmenbedingungen für KI in deutschen Unternehmen

Deutsche Unternehmen stehen bei der Einführung von KI-Systemen vor der Herausforderung, sowohl die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) als auch die EU-KI-Verordnung (AI Act) einzuhalten. Diese Vorschriften setzen klare Standards für den Schutz personenbezogener Daten und die verantwortungsvolle Nutzung von KI.

Die DSGVO schreibt strenge Regeln für die Verarbeitung personenbezogener Daten vor, während der AI Act gezielt Anforderungen an den Einsatz von KI-Systemen stellt – insbesondere bei Anwendungen, die als hochriskant eingestuft werden. Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre Systeme sowohl technisch als auch organisatorisch so gestaltet sind, dass sie diesen Vorschriften gerecht werden.

Um rechtliche und ethische Standards zu wahren, empfiehlt es sich, regelmäßige Compliance-Prüfungen durchzuführen. Ebenso wichtig ist die Schulung der Mitarbeitenden im Umgang mit KI-Systemen, damit diese sicher und verantwortungsvoll genutzt werden können.

Wie können Unternehmen ihre Mitarbeitenden optimal auf den Einsatz von KI in modernisierten Systemen vorbereiten?

Um Mitarbeitende auf den Einsatz von KI in modernisierten Systemen vorzubereiten, sollten Unternehmen gezielte Weiterbildungsprogramme entwickeln, die die neuen Technologien auf verständliche Weise erklären. Dabei ist es entscheidend, praxisnahe Schulungen anzubieten, die sich auf konkrete Beispiele aus dem Arbeitsalltag beziehen. So können Mitarbeitende direkt erkennen, wie KI in ihrem Tätigkeitsbereich sinnvoll eingesetzt werden kann.

Ebenso wichtig ist es, eine offene Kommunikationskultur zu schaffen, in der Fragen und Sorgen der Mitarbeitenden nicht nur angehört, sondern auch ernst genommen werden. Ein solcher Ansatz stärkt das Vertrauen und fördert die Bereitschaft, KI-gestützte Veränderungen anzunehmen. Unternehmen sollten zudem klar darlegen, wie KI den Arbeitsalltag erleichtern und den Mitarbeitenden konkrete Vorteile bieten kann.

Ab 2025 könnten in Deutschland gesetzliche Regelungen verpflichtende Schulungen zum Umgang mit KI vorschreiben. Unternehmen, die sich frühzeitig darauf vorbereiten, können nicht nur rechtliche Anforderungen erfüllen, sondern auch langfristig die Fähigkeiten ihrer Teams stärken und sich so einen Wettbewerbsvorteil sichern.