Künstliche Intelligenz

Was genau ist Künstliche Intelligenz? Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet Technologien, mit denen Computersysteme aus Daten lernen, Muster erkennen und Aufgaben lösen können, die bislang menschliches Denken erforderten – vom Verstehen von Sprache über Bilderkennung bis zur Generierung von Texten. KI ist heute so wichtig, weil Datenmengen explodieren, Rechenleistung günstig verfügbar ist und moderne Modelle in vielen Szenarien sofort nutzbaren Mehrwert liefern. Richtig eingesetzt steigert KI Produktivität, unterstützt bessere Entscheidungen und eröffnet neue Möglichkeiten in Produkten und Prozessen. Von der Idee bis zur skalierbaren Umsetzung entscheidet die richtige Kombination aus Use Case, Datenbasis und Governance.

Im Qualitätsmanagement (QM) und in der Qualitätssicherung entfaltet KI ihren Nutzen dort, wo viele Daten, Varianten und Entscheidungen zusammenkommen. Typische Einsatzfelder sind die automatisierte Prüf- und Bilderauswertung (zum Beispiel Erkennung von Oberflächenfehlern), Anomalieerkennung in Prozess- und Messdaten, prädiktive Qualitätskennzahlen zur frühzeitigen Risikowarnung sowie die intelligente Analyse von Reklamationen, Auditfeststellungen und CAPA-Informationen. Auch im Prozessmanagement unterstützt KI, indem sie Ursachenmuster sichtbar macht, Verbesserungsmaßnahmen priorisiert und Dokumentation oder Berichte strukturiert vorbereitet. Genau hier setzen die Trainings der DGQ Weiterbildung an. Sie unterstützen Qualitätsverantwortliche dabei, ihre tägliche Arbeit mit Hilfe von gängigen KI-Tools effizienter und zielgerichteter durchzuführen. So bleibt mehr Zeit für relevante Aufgaben.

Damit KI tatsächlich Qualitätsziele stützt, muss sie in das bestehende Qualitätsmanagementsystem (QMS) integriert werden: mit klar definierten Anforderungen, Verantwortlichkeiten, Schnittstellen und Kennzahlen zur Wirksamkeitsbewertung. Voraussetzung ist jedoch „Quality in – Quality out“: Daten müssen verlässlich, eindeutig und aktuell sein; Modelle sind zu validieren, regelmäßig zu überwachen und bei Änderungen kontrolliert zu aktualisieren. Für auditierbare Ergebnisse sind Erklärbarkeit, Versionierung, Freigaberegeln („Human-in-the-Loop“) und Risikomanagement zentral – einschließlich regulatorischer und normativer Erwartungen (zum Beispiel EU AI Act, ISO/IEC 42001) sowie gezielter Qualifizierung über alle Rollen.

Was sind die Risiken durch künstliche Intelligenz? So groß das Potenzial ist: KI bringt auch neue Risiken mit sich. Ergebnisse können plausibel wirken und dennoch falsch sein („Halluzinationen“), Daten- und Modellverzerrungen können zu unfairen oder fehlerhaften Entscheidungen führen und mangelnde Transparenz erschwert Nachvollziehbarkeit. Hinzu kommen Datenschutz- und Informationssicherheitsfragen (zum Beispiel ungewollte Weitergabe sensibler Inhalte), Urheberrechts- und IP-Risiken sowie Haftungs- und Compliance-Anforderungen, insbesondere bei höherem Risiko. Operativ sind Modell-Drift, Abhängigkeit von Anbietern und „Overreliance“ (zu großes Vertrauen in KI-Ausgaben) typische Stolpersteine. Diese Risiken lassen sich jedoch durch klare Regeln, Kontrollen und verantwortliche Nutzung beherrschbar machen – und genau darin liegt der Schlüssel für nachhaltigen Nutzen.

Entscheidend ist das Management der Anforderungen rund um den Einsatz von KI. Die DGQ Weiterbildung bietet Organisationen daher sowohl Training als auch Beratung im fairen, effizienten und rechtskonformen Einsatz von KI.

• Eine grundlegende Orientierung bietet das Training „Künstliche Intelligenz (KI) im Qualitätsmanagement“. Es vermittelt Möglichkeiten und Einsatzgebiete von KI im QM inklusive Risikobetrachtung und Hinweise zur Einführung.
• Das Training „KI im Prozessmanagement“ vermittelt, wie Nutzer mit Hilfe von KI Muster in Prozessdaten erkennen können. Mögliche Anwendungen, Use Cases und Effizienzgewinne runden das Training ab.
• Den Fokus auf effektives Prompting legt das Training „ChatGPT im QM: generative KI als Unterstützung im QM-Alltag“. Es vermittelt Anwendungsfälle, Chancen und Risiken sowie Tipps für den verantwortungsvollen und sicheren Einsatz von KI.
• Einen Einstieg in eigens entwickelte KI-Assistenten vermittelt „Custom GPTs: Eigene GPTs für das Qualitätsmanagement erstellen“. Inhalt ist das Erstellen von Assistenten ohne Programmierkenntnisse, die dennoch zugeschnitten sind auf Aufgaben im QM.

• Mehr als ChatGPT: Was die verschiedenen Tools generativer KI leisten und wofür sie sich eignen, erfahren Interessierte in „KI-Tools: mit Claude, Perplexity, Gemini und Co. im QM“
• Wie KI sinnvoll die Vorbereitung, Durchführung und Auswertung von Audits unterstützt, vermittelt das „E-Training: ChatGPT im Audit: Generative KI in Audits nach ISO 19011 sinnvoll einsetzen“.
• Gedacht als Entscheidungshilfe für die Einführung von KI in der operativen QS ist das „E-Training: Effiziente Qualitätssicherung mit KI“. Hier geht es um Anwendungsfälle, Erfolgsfaktoren, Risiken und Einsparpotenziale.
• Für Governance und KI-Compliance bietet die DGQ außerdem „KI-Verordnung: Rechtliche Anforderungen in Unternehmen“ an.
• Der Lehrgang „ISO/IEC 42001 Implementer“ vermittelt Kompetenzen, um KI systematisch zu managen und ein KIManagementsystem im Sinne der ISO/IEC 42001 zu etablieren bzw. weiterzuentwickeln.