"Es braucht Menschen, um KI ins Laufen zu bringen"

Frau Fink, Unternehmen der Wohnungswirtschaft haben erkannt, dass KI sie produktiver machen kann. Viele aber haben Sorgen und Bedenken. Was raten Sie diesen Unternehmen?

Verena Fink: Das Erste, was es zu klären gilt, ist, wo heute im Unternehmen Wert entsteht, um dann Antworten auf Fragen wie die folgenden zu geben: Wo gibt es viele Routineaufgaben? Welche Prozesse sind zeitintensiv? Wo entstehen viele Anfragen oder viel Kommunikation?

In der Wohnungswirtschaft kommen wir schnell auf Themen wie Kundenservice, Schadensmeldungen und die Kommunikation mit Handwerkern oder Mieterinnen und Mietern. Dazu gehören auch Verwaltungsthemen wie Dokumentenmanagement, Vertrags- und Rechnungsprüfung sowie technische Bewirtschaftung – beispielsweise Instandhaltungsprognosen und Datenanalysen.

Sobald diese Felder klar sind, kann man über den Einsatz von KI diskutieren. Dabei prüfe ich den Reifegrad: Wie gut sind die Daten strukturiert? Welche Systeme werden genutzt? Wie digital sind die Prozesse? Und wie offen ist die Unternehmenskultur für Experimente? Auf dieser Grundlage kann man dann entscheiden, ob KI eher als Assistent, zur Automatisierung oder zur Entscheidungsunterstützung eingesetzt werden sollte.

Ich würde keine großen Programme starten, sondern mit zwei bis drei konkreten Use Cases beginnen, die klar messbaren Nutzen bringen und wenig Aufwand erfordern. Beispiele wären KI-gestützte Antworten auf Mieteranfragen, die Klassifizierung von Dokumenten oder die automatische Priorisierung von Schadensmeldungen.

Wichtig ist, nicht nur technisch zu denken, sondern auch zu klären, wer Verantwortung für KI-Entscheidungen übernimmt, wie Datenschutz sichergestellt wird und welche Kompetenzen die Mitarbeitenden benötigen.

Ist es sinnvoll, sich von Anfang an mit diesen Aspekten zu beschäftigen, oder kommen sie erst ins Spiel, wenn man beginnt, mit KI zu arbeiten?

Idealerweise sind diese Aspekte von Anfang an präsent. Oft aber ist ein Unternehmen noch nicht so weit. Es reicht deshalb zunächst, Leitplanken zu definieren: Wer trägt Verantwortung für KI-Ergebnisse? Welche Daten dürfen genutzt werden? Bleibt die Entscheidungshoheit beim Menschen? Detaillierte Regeln entwickeln sich meist im Verlauf von Pilotprojekten. Unternehmen müssen früh verstehen, dass KI nicht nur ein Technologieprojekt ist, sondern Entscheidungsprozesse und Verantwortlichkeiten verändert.

Datenqualität spielt entscheidende Rolle

Die Arbeit mit KI geht über das "einfache" Einführen einer neuen Software hinaus?

Genau. Aus diesem Grund ist es wichtig, das Problem zu beschreiben und nicht direkt über Tools zu sprechen. Projekte starten oft mit der Frage: "Welche KI können wir einsetzen?" Dabei ist die Frage "Welches Problem wollen wir lösen?" die richtige.

Zudem spielt die Datenqualität eine entscheidende Rolle. KI ist nur so gut wie die Daten, mit denen sie arbeitet. Unternehmen sollten sich fragen: Welche Daten haben wir? Sind sie strukturiert und zugänglich? Dürfen wir sie rechtlich nutzen? Genauso wichtig ist die Verantwortungslogik: Wo darf KI Vorschläge machen? Wo darf sie automatisiert handeln? Und wann entscheidet immer der Mensch?

Auch die Kompetenzen im Team sind entscheidend. Mitarbeitende müssen die Fähigkeit haben, KI-Ergebnisse kritisch zu prüfen, und offen für neue Arbeitsweisen sein. Kleine Experimente mit klar messbarem Nutzen schaffen Vertrauen und Lust auf mehr.

Sie haben den Reifegrad eines Unternehmens angesprochen, in technologischer und menschlicher Hinsicht. Gibt es ein Framework für die Bestimmung des Reifegrads?

Ja, ich arbeite mit einer zweidimensionalen Reifegrad-Matrix. Auf der einen Achse steht der technologische Reifegrad – also Integration, Transparenz und Stabilität der Systeme. Auf der anderen Achse der menschliche Reifegrad, den ich über drei Faktoren bestimme: Vertrauen in die Technologie, die Fähigkeit zur kritischen Einordnung von Ergebnissen und die Bereitschaft zur Veränderung. So wird schnell sichtbar, wo Organisationen stehen und wo sie gezielt ansetzen sollten.

Unternehmen, die KI anwenden, sind rechtlich verpflichtet, Mitarbeitende in KI zu schulen. Wie gehen Sie in Ihrer Beratungspraxis dabei vor?

Ich decke vier Aspekte ab: Erstens ein Grundverständnis von KI – wie sie funktioniert und dass sie Wahrscheinlichkeiten berechnet, keine absoluten Wahrheiten. Zweitens vermittle ich Chancen und Grenzen anhand von Beispielen, damit die Mitarbeitenden einschätzen können, wozu KI gut ist und wo sie kritisch geprüft werden muss. Drittens kläre ich Verantwortung und Kontrolle: KI macht Vorschläge, trifft aber keine Entscheidungen. Diese müssen geprüft und verantwortet werden, insbesondere wenn sie Auswirkungen auf Menschen haben. Viertens geht es um Datenschutz und Regeln: Welche Daten dürfen genutzt werden? Gibt es unternehmensweite Vorgaben? Meist starte ich mit einer Basisschulung von ein bis zwei Stunden und vertiefe das Wissen in Anwendungsschulungen für Teams, die KI aktiv nutzen.

Sollte eine solche Schulung alle Mitarbeitenden einschließen oder nur diejenigen, die direkt mit KI arbeiten?

Zunächst sollte man schauen, wer betroffen ist. Wenn es im Unternehmen jedoch große Unsicherheiten gibt, finde ich es wichtig, in der Managementkommunikation klar zu formulieren, warum KI eingeführt wird, welche Aufgaben sie übernimmt und was das konkret für die Arbeit der Mitarbeitenden bedeutet. Unsicherheit entsteht oft durch Informationslücken. Es ist wichtig, Menschen aktiv einzubeziehen und Projekte mit Teams zu gestalten.

Selbst wenn Unternehmen KI einführen wollten, um Personal abzubauen, habe ich bisher keines gesehen, das das direkt umsetzt. Denn zunächst braucht man Menschen, um die KI überhaupt ins Laufen zu bringen.

KI-Agenten als "Teammitglieder" sind eine Vision, die Unternehmen und Teams vor besondere Herausforderungen stellt. Wie realistisch ist die KI als Teammate, und welche Chancen sehen Sie darin?

Ich sehe große Chancen und kenne Unternehmen, die schon sehr nah dran sind. Aber natürlich verändert das die Arbeitsteilung und Rollen im Team. Man muss diskutieren: Welche Aufgaben übernimmt der KI-Kollege? Welche bleiben beim Menschen? Wer prüft die Ergebnisse? Rollen verschieben sich mehr in Richtung Steuern, Prüfen und Einordnen, das Ausführen übernimmt dann oft die KI.

Teams müssen lernen, KI-Vorschläge ernst zu nehmen, aber kritisch zu hinterfragen. Entscheidungsprozesse werden strukturierter, da mehr Transparenz erforderlich ist. Am Ende bleibt jedoch die Teamdynamik menschlich. Der KI-Kollege sitzt nicht beim Mittagessen dabei, sondern ist ein Analysetool, das Entwürfe liefert oder Muster erkennt. Es bleibt der Mensch, auf den ich mich freue, wenn ich morgens ins Büro komme.

Der Beitrag ist aus der Ausgabe DW 05 2026 des Fachmagazins "DW Die Wohnungswirtschaft". Das gesamte Heft gibt es auch in der DW-App.

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