KI im Qualitätsmanagement: Anwendungsfälle, Fallstricke und Erfolgsstrategien3 | 01 | 25
Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert auch das Qualitätsmanagement. Wenn ein Unternehmen hier künftig auf KI setzen will, stellt sich die Frage: Wie kann das sinnvoll und mit Mehrwert gelingen? Darum sollen verschiedene Anwendungsfälle, mögliche Fallstricke und die Faktoren, die den Erfolg einer KI-Integration sichern, im Fokus dieses Beitrags stehen.
KI im Qualitätsmanagement – viele sinnvolle Use Cases
KI ist im Qualitätsmanagement in unterschiedlichen Bereichen von großem Nutzen. Ein gutes Beispiel ist die Texterstellung: QM-Beauftragte bearbeiten oft große Mengen an Texten – von Berichten bis zu Handbüchern. Hier kann KI wertvolle Unterstützung bieten, indem sie Entwürfe liefert, die als Grundlage für die weitere Bearbeitung dienen. Das spart enorm viel Zeit, die QMler für den Feinschliff und andere wichtige Aufgaben nutzen können. Denken Sie nur an ein mehrstündiges Meeting! Statt stundenlang nachzuarbeiten, kann KI innerhalb von Sekunden eine prägnante Zusammenfassung erstellen.
Auch KI-gestützte Datenanalysen sind äußerst wertvoll. Sie helfen dabei, Informationen aus Audit-Prozessen effizient aufzubereiten, Muster zu erkennen und fundierte Berichte zu erstellen.
Ein weiteres Beispiel: KI kann dabei unterstützen, Risiken frühzeitig zu prognostizieren, indem sie potenzielle Qualitätsprobleme oder Lieferengpässe identifiziert. So bleiben Organisationen nicht in der Reaktion stecken, sondern sind in der Lage, rechtzeitig oder sogar proaktiv Gegenmaßnahmen einzuleiten.
Datenschutz, Fehleranfälligkeit und Ethik – Fallstricke vermeiden!
Doch die Rechnung, KI im Qualitätsmanagement einzusetzen, geht nur auf, wenn dabei bestimmte Spielregeln gelten:
Datenschutz:
Die geltenden Datenschutzbestimmungen wie die DSGVO sind unbedingt zu beachten. Es ist wichtig, sicherzustellen, dass möglichst wenig personenbezogene Daten im KI-System landen und dass diese Informationen gut geschützt sind. Der EU AI Act stellt zusätzliche Anforderungen, um Datenschutz und Datensicherheit bei KI-Systemen weiter zu stärken.
Fehleranfälligkeit:
Ein zentrales Problem beim Einsatz von KI ist, dass sie immer nur so gut funktioniert, wie die Daten, mit denen sie trainiert wurde. So beeindruckend es ist, dass ein System wie ChatGPT auf Fragen scheinbar passende Antworten liefert: Wenn die zugrundeliegenden Trainingsdaten veraltet oder fehlerhaft sind, können sie zu falschen Ergebnissen führen. Insbesondere in sicherheitsrelevanten oder entscheidungskritischen Bereichen sollten wir daher nicht blind auf die KI vertrauen, sondern die Ergebnisse stets durch menschliche Fachkräfte überprüfen lassen.
Transparenz und Vertrauen:
Mitarbeitende müssen die von der KI getroffenen Entscheidungen nachvollziehen können, um Vertrauen aufzubauen. Ansonsten führt der technologische Fortschritt eher zu Skepsis als zu Akzeptanz. Genau wie ich meine Kolleginnen und Kollegen frage: „Woher weißt du das?“, sollte auch ein KI-System nachvollziehbar sein. Nur so ist ein verantwortungsvoller Einsatz möglich, und Transparenz der Algorithmen-Entscheidungen ist dabei unabdingbar.
Ethik und Fairness:
Auch ethische Prinzipien spielen eine Rolle. Unter anderem sollten wir darauf achten, dass wir Diskriminierung und Vorurteile vermeiden. Stellen Sie sich vor, eine KI-basierte Qualitätskontrollsoftware bewertet bestimmte Produktionsstandorte strenger als andere, weil die Trainingsdaten überwiegend aus Fällen mit hoher Fehlerhäufigkeit von genau diesen Standorten stammen. Solche Ungerechtigkeiten müssen wir im Vorfeld erkennen und die KI anpassen, um eine faire und objektive Qualitätsbewertung sicherzustellen.
Erfolgsfaktoren für den KI-Einsatz im QM
Eine erfolgreiche KI-Integration erfordert Strategie und Planung.
KI-Strategie entwickeln
Zuallererst braucht es eine KI-Strategie. Sie definiert unter anderem, in welchen Bereichen der Einsatz künstlicher Intelligenz den größten Nutzen bringt. Dies beginnt mit einer Analyse der Prozesse und einer Priorisierung geeigneter Anwendungsfelder. Ebenso wichtig ist es, die Mitarbeitenden zu schulen, um Akzeptanz zu fördern, Vertrauen aufzubauen und die notwendige menschliche Kontrolle sicherzustellen. Gleichzeitig sollten wir darauf achten, uns nicht zu stark von KI abhängig zu machen, um Risiken bei einem Technikausfall zu minimieren. Darum ist es wichtig, dass in der KI-Strategie auch Überlegungen für die Business Continuity vorkommen.
Transparenz gewährleisten
Die Entscheidungen der KI müssen für alle nachvollziehbar sein. Dabei helfen:
- Protokolle, die aufzeigen, wie Algorithmen zu ihren Ergebnissen gekommen sind.
- Regelmäßige Tests und Überprüfungen der Anforderungen, um die Qualität und Richtigkeit der Informationen sicherzustellen.
- Hohe Anforderungen an die Datenqualität als Voraussetzung für korrekte und relevante Informationen. Selbst nach der Integration sind aktuelle Daten essenziell.
Nahtlose Integration ins QM-System
KI als separates System einzuführen, ist schwierig und kann die Effizienz sogar mindern. Deshalb bieten sich integrierte Lösungen an. Anbieter von QM-Software haben diesen Weg bereits eingeschlagen. Diese Lösung integrieren KI nahtlos in den Arbeitsalltag. Unter anderem erleichtern sie das Finden relevanter Inhalte, indem User ihre Fragen direkt stellen können, anstatt nur nach Schlüsselwörtern zu suchen. Solche Anwendungen wirken sich zudem positiv auf die Kosten-Nutzen-Bilanz aus, da sie die Informationssuche beschleunigen, Fehler und Korrekturen reduzieren sowie als virtuelle Assistenz dienen, besonders für neue Mitarbeitende, was Einarbeitung und Schulungsaufwand verringert.
Fazit
Von der Zielsetzung über konkrete Anwendungsfälle in der Organisation bis hin zu einem wachsamen Auge auf mögliche Fallstricke – es gibt einige Weichen, die wir vor dem erfolgreichen KI-Einsatz stellen müssen. Wer die Balance zwischen Offenheit für die Möglichkeiten der KI und einem gesunden Bewusstsein für deren Grenzen findet, kann KI als wertvollen Partner im Qualitätsmanagement nutzen. So wird künstliche Intelligenz zum Vorteil für das gesamte Unternehmen.
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Über die Autorin: Ines Lehrke
