Schritt 1: Anforderungen festlegen
Zunächst werden die eigenen Anforderungen klar definiert: Welche Märkte? Wie
viele Bestätigungen? Welche Systeme sind bereits im Einsatz? Die ideale
KI-Lösung sollte zu bestehenden Prozessen passen, nicht umgekehrt. Hier lohnt
sich ein Abgleich mit den Fachbereichen.
Schritt 2: Transparenz prüfen
Transparenz ist zentral: Zeigt die KI auf, wie sie Abweichungen erkennt? Lassen
sich Prüfungen nachvollziehen? Systeme, die nur Ergebnisse liefern, aber keine
Erklärung bieten, bergen Risiken – besonders bei regulatorischer Kontrolle.
Schritt 3: Datenschutz und Sicherheit
Datenschutz nach deutschem Recht, granular steuerbare Zugriffsrechte und ein
nachvollziehbares Sicherheitskonzept sind Pflicht. Ein seriöser Anbieter
erläutert, wo Daten gespeichert werden und wie sie verschlüsselt sind.
Schritt 4: Integration und Schnittstellen
Kann die KI mit anderen Systemen kommunizieren? Je mehr Schnittstellen, desto
weniger Medienbrüche. Achten Sie auf offene APIs und Unterstützung gängiger
Formate.
Schritt 5: Praxis-Check durchführen
Testen Sie die Lösung mit einem Musterfall: Stimmen die Ergebnisse? Werden
Fehler klar markiert? Gibt es verständliche Hilfen? Erst der Praxistest zeigt,
ob die Versprechen gehalten werden.
