--- title: "AI-Newsletter #15: Ist eure KI sicher? Falsche Frage." --- Frank Wolf erklärt, warum „fast richtig" bei KI einfach falsch ist und welche Rolle der AI Quality Layer dabei spielt. ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­   | Im Browser anzeigen Frank Wolf \| CSO und Mitgründer von Staffbase ... über den Unterschied zwischen misslungendem Kuchen und falschen Sicherheitseinweisungen. Liebe KI-Fans, letztes Jahr habe ich zum ersten Mal unseren eigenen KI-generierten Podcast gehört. Wir nennen ihn Staffbase On Air, eine personalisierte Sprachnachricht, den wir inzwischen für Kunden in einer Beta anbieten. Aber damals waren wir noch ganz am Anfang. Erste interne Tests. Ich habe auf Play gedrückt, einfach um zu hören, wo wir stehen. Und ich war ehrlich beeindruckt. Die Stimme klang gut. Die Inhalte waren auf mich zugeschnitten. Ich habe sofort gemerkt, wie stark man darauf reagiert, wenn etwas wirklich für einen persönlich gemacht ist. Das fängt schon beim eigenen Namen an. Man hört anders zu, wenn man direkt angesprochen wird. Und dann kam dieser eine Moment. Die Podcast-Stimme hat „Staffbase“ nicht als ein Wort gesprochen, sondern als zwei. „Staff … Base.“ So, als würde man zum ersten Mal auf einer Visitenkarte den Namen lesen und sich nicht ganz sicher sein. Es war ein winziges Detail. Aber es hat mich zusammenzucken lassen. Und obwohl danach alles andere gut war, ist mir diese eine Stelle im Kopf geblieben. Das ging nicht nur mir so. In unseren ersten Tests war es immer wieder dasselbe Muster: Die Leute waren begeistert von der Idee und der Personalisierung. Aber sobald ein wichtiger Moment nicht stimmte, blieb genau das hängen. Nicht alles, was gut funktioniert hat. Sondern der eine Moment, der nicht gepasst hat. Das war der Punkt, an dem wir angefangen haben, das Problem ernst zu nehmen. Und die Monate danach haben wir damit verbracht, genau das zu lösen. Heute klingt OnAir anders. Aber der Weg dahin hat uns etwas Grundsätzliches über KI im Unternehmenseinsatz beigebracht. Der blinde Fleck in der KI-Debatte Wenn Unternehmen heute über KI sprechen, geht es fast immer um dieselbe Frage: Ist es sicher? Governance. Zugriffsrechte. Datenschutz. Und das ist wichtig. Aber es gibt eine zweite Frage, die fast niemand stellt: Ist es eigentlich gut? Ist die Antwort, die die KI gibt, wirklich richtig? Passt sie zum Kontext? Klingt sie nach dem Unternehmen, oder klingt sie nach einem generischen Chatbot? Kann man sich darauf verlassen, nicht nur technisch, sondern so, dass Mitarbeitende sagen: Ja, dem vertraue ich? Die beiden Fragen werden ständig in einen Topf geworfen. Governance heißt für die meisten: Sicherheit. Wer darf was sehen, welche Daten fließen wohin. Aber Governance hat noch eine ganz andere Dimension, über die kaum jemand spricht: Qualität. Stimmt das, was hinten rauskommt? Und stimmt es so genau, dass Menschen es tatsächlich nutzen? Ich glaube, das ist gerade der eigentliche Blocker. Nicht die Frage, ob KI sicher genug ist. Sondern ob sie im Detail gut genug ist. Warum das so entscheidend ist Die Zahlen sind eigentlich verrückt. Fast 90 Prozent der Unternehmen nutzen KI inzwischen in irgendeiner Form. Aber nur ein Bruchteil davon schafft es, das wirklich in die Breite zu bringen. Die meisten bleiben im Pilotmodus stecken. Und wenn man fragt, warum, dann ist die Antwort fast nie: Wir durften nicht. Sondern: Die Leute haben aufgehört, es zu benutzen. Privat verzeiht man Fehler. Wenn ChatGPT ein Rezept vorschlägt und eine Zutat nicht ganz passt, egal. Aber bei der Arbeit gelten andere Regeln. Wenn neue Mitarbeitende am dritten Tag eine falsche Antwort zu Benefits bekommen. Wenn eine Sicherheitseinweisung nicht exakt stimmt. Dann ist „fast richtig" einfach falsch und hat im Zweifel ernstere Folgen als ein misslungener Kuchen. Die Sozialpsychologie kennt das Prinzip: Vertrauen beginnt mit einem Vorschuss, wächst aber nur durch konsistente, positive Erfahrungen. Ein schlechter Moment kann reichen, damit jemand ein Tool nicht wieder öffnet.  Was wir daraus gemacht haben Diese Erfahrung mit On Air war für uns ein Wendepunkt, weil wir verstanden haben, wie fundamental die Qualitätsfrage ist. Wir haben danach Monate damit verbracht, genau dieses Problem auseinanderzunehmen. Nicht die Frage, wie man KI sicher macht, das machen wir auch, und das machen viele gut. Sondern die Frage, was zwischen dem KI-Modell und dem Mitarbeitenden passieren muss, damit die Antwort wirklich stimmt. Richtiger Kontext. Richtige Quelle. Richtige Sprache. Richtiges Wissen darüber, wer diese Person ist und was sie gerade braucht. Wir nennen das Konzept den AI Quality Layer. Eine Validierungsschicht, die bei jedem KI-Anwendungsfall dafür sorgt, dass das Ergebnis nicht nur technisch funktioniert, sondern inhaltlich stimmt und zum Unternehmen passt. On Air war der Auslöser für diese Erkenntnis. Aber der AI Quality Layer wirkt nicht nur auf Podcasts. Er wirkt auf alles. Auf KI-generierte Antworten, auf personalisierte Inhalte, auf jeden Berührungspunkt, an dem KI mit Mitarbeitenden in Kontakt kommt. Ich werde hier im Newsletter nicht die ganze Produktgeschichte erzählen, dafür ist nächste Woche die VOICES in Berlin da, wo wir das offiziell vorstellen und launchen werden. Aber ich wollte euch das hier schon erzählen, weil ich glaube, dass genau hier die Diskussion hingeht. Nicht: Sollen wir KI einsetzen? Nicht: Ist es sicher genug? Sondern: Wie machen wir es gut genug, damit Menschen es wirklich nutzen und ihm vertrauen? Und mein ehrlicher Eindruck nach den letzten Monaten ist: Das ist lösbar. Aber man muss es richtig angehen. Klein starten. Exzellent umsetzen. Gezielt ausbauen. Und vor allem: einen ganz anderen Blick auf das entwickeln, was man unter KI-Governance versteht. Sicherheit ist die Basis. Qualität ist das, was entscheidet. Wenn ihr bei der VOICES dabei seid, dann sehen wir uns ja :-)  Wenn nicht, werde ich hier danach berichten, was wir vorgestellt haben und was die Reaktionen waren. Euer Über den Autor: Frank Wolf ist Mitgründer der Employee-Experience-Plattform Staffbase. Als Chief Strategy Officer widmet er sich Zukunftstrends in der Unternehmenskommunikation, hat kürzlich sein zweites Buch „The Narrative Age“  veröffentlicht und gilt als Vordenker beim Einsatz von künstlicher Intelligenz in der Kommunikation. 3 weitere KI-Trends: 📣 KI-Governance heißt jetzt auch Qualität: Sicherheit allein reicht nicht – Unternehmen müssen jetzt prüfen, ob KI-Ergebnisse inhaltlich stimmen, zur Marke passen und im Kontext korrekt sind. Warum? Siehe mein Text oben. 📣 95 % ohne ROI – KI bleibt im Pilotmodus stecken: Ein detaillierter Blick darauf, warum sogenannter Workslop zunehmend zum ernsthaften Problem wird. 📣 Von Ersteller\*innen zu Kurator\*innen: KI produziert Inhalte im Überfluss – Differenzierung entsteht nur durch menschliche Einordnung, Prüfung und Freigabe. Kommunikator\*innen werden zu den wichtigsten Qualitätssicherer\*innen. Staffbase SE, Annaberger Str. 73, 09111 Chemnitz, Sachsen, Deutschland Abmelden Einstellungen verwalten Impressum Datenschutzerklärung | | --- |