Die Vor- und Nachteile von AI im Qualitätsmanagement, ehrlich auf einen Blick
Acht von zehn Organisationen im QHSE-Bereich befinden sich beim Thema AI noch in der Experimentierphase. Nur ein Bruchteil spricht von einem integrierten Ansatz. (Quelle: Nationales QHSE-Forschungsprojekt).
Gleichzeitig steht AI auf nahezu jeder Agenda. Dieses Spannungsfeld zwischen Interesse und Zurückhaltung ist gut erklärbar. AI kann Qualitätsmanagern viel Zeit sparen, vor allem bei administrativen Aufgaben, doch die Nutzung birgt auch Risiken. Denken Sie an Datenschutz, Zuverlässigkeit und Abhängigkeit. In diesem Artikel stellen wir die Vor- und Nachteile für Sie zusammen.
Woher die Zurückhaltung kommt
In der Praxis wird AI häufig für relativ einfache Prozesse genutzt. Zum Beispiel zum Verfassen von Texten, Zusammenfassen von Dokumenten und/oder Ausarbeiten von Ideen mit Tools wie Microsoft Copilot, ChatGPT, Google Gemini oder Claude. Organisationen, die sich bereits trauen, AI umfassender in ihre QHSE-Prozesse zu integrieren, bilden derzeit noch die Ausnahme.
Eine vorsichtige Haltung ist gut nachvollziehbar. Qualitätsmanagement dreht sich um verlässliche Informationen, nachweisbare Prozesse und die Beherrschung von Risiken. Neue Technologien erhalten erst dann einen festen Platz, wenn Organisationen darauf vertrauen können, dass sie den Anforderungen des Qualitätsmanagements gerecht werden.
Weniger Verwaltung, mehr Inhalt
Zeitgewinn ist für Qualitätsmanager der größte Vorteil von AI. Ein Arbeitstag ist oft mit administrativen Aufgaben gefüllt. Denken Sie an das Erstellen von Dokumentationen, das Verarbeiten von Registrierungen und das Sammeln von Informationen. Das Nationaal Onderzoek QHSE zeigt, dass Organisationen Effizienzsteigerungen (82 %) als wichtigsten Vorteil von AI sehen, gefolgt von schnellerer Problemlösung (69 %) und höherer Produktivität (53 %). Qualitätsmanager geben zudem an, mehr Zeit für Tätigkeiten aufwenden zu wollen, die einen echten Mehrwert bieten.
QHSE-Manager beschreiben AI in der Studie selbst oft als Sparringspartner. Jemanden, der dabei hilft, Dokumentationen zu formulieren, Gesetze und Vorschriften zu recherchieren und Normvorgaben in verständliche Sprache zu übersetzen. Denken Sie an einen ersten Entwurf für ein Verfahren, eine Arbeitsanweisung oder einen Auditplan. AI übernimmt die Arbeit nicht, hilft Ihnen aber dabei, schneller zu einer brauchbaren ersten Version zu gelangen.
Der Zeitgewinn liegt auch in der Übertragung von Daten, die niemand gerne macht. Ein Satz Formulare in Word oder PDF, der automatisch in digitale Formulare umgewandelt wird. Screenshots oder Zeichnungen von Flussdiagrammen, die mit einem Klick zu interaktiven Prozessabläufen werden. Früher war das Handarbeit oder eine teure Schnittstelle, die man warten musste.
Routinetätigkeiten kosten weniger Zeit, wodurch mehr Raum für Aufgaben entsteht, bei denen der Qualitätsmanager den Unterschied machen kann. Zum Beispiel die Analyse von Risiken, die Begleitung von Verbesserungsprozessen, die Beratung von Kollegen und die Stärkung der Qualitätskultur. Hier liegt letztlich die Stärke des Berufs. AI bietet Unterstützung, aber die inhaltliche Bewertung und die Endverantwortung liegen beim Qualitätsmanager.
Was Sie ernst nehmen sollten
AI bietet viele Möglichkeiten, birgt aber auch Risiken, die Sie als Qualitätsmanager nicht ignorieren dürfen.
1. Datenschutz und geistiges Eigentum
Datenschutz und geistiges Eigentum stehen ganz oben auf der Sorgenliste von QHSE-Managern. Es entsteht ein Risiko, wenn ein Auditbericht, ein Beschwerdeprotokoll oder ein anderes Dokument mit betriebssensiblen Informationen versehentlich in einem öffentlichen Chatbot landet. Organisationen, die nach ISO 27001 arbeiten, müssen ohnehin genau wissen, wo Daten verarbeitet werden und wer Zugriff darauf hat. Ein verantwortungsbewusster AI-Einsatz erfordert klare Vereinbarungen darüber, welche Informationen geteilt werden dürfen und welche nicht.
2. Die Zuverlässigkeit des Outputs
AI liefert manchmal überzeugende Antworten, die faktisch falsch oder veraltet sind. Denken Sie an eine Fehlinterpretation einer Norm oder den Verweis auf veraltete Gesetzgebung. Verfahren und Arbeitsanweisungen bilden die Grundlage für Audits und die tägliche Arbeit. Solche Fehler können daher schwerwiegende Folgen haben. Eine Überprüfung durch einen Experten bleibt unerlässlich, bevor Informationen übernommen oder geteilt werden.
3. Abhängigkeit
Abhängigkeit ist das dritte Risiko. Mitarbeiter könnten sich zu sehr auf AI verlassen und dadurch selbst weniger kritisch denken. AI kann eine gute erste Antwort liefern, versteht aber den Kontext einer Organisation nicht so wie ein erfahrener Qualitätsmanager. Wenn Vorschläge ungeprüft übernommen werden, können Fehler unbemerkt in Prozesse oder Dokumentationen gelangen. AI ist ein Hilfsmittel, kein Ersatz für Fachwissen.
4. Nachhaltigkeit
Nachhaltigkeit erfordert eine bewusste Abwägung. AI benötigt viel Rechenleistung und damit auch viel Energie. Viele QHSE-Manager sind für die Nachhaltigkeitsziele innerhalb der Organisation verantwortlich, was eine bewusste Abwägung erfordert. Setzen Sie AI bewusst und zielgerichtet ein, um Effizienz und Nachhaltigkeit im Gleichgewicht zu halten.
5. Kosten
Die Kosten für selbst entwickelte Lösungen werden oft unterschätzt. Ein eigener „GPT“ oder eine interne App erfordert nicht nur Entwicklung, sondern auch Wartung, Verwaltung und Validierung. Gartner erwartet, dass bis einschließlich 2028 mindestens die Hälfte der AI-Projekte aufgrund falscher Entscheidungen und mangelnder operativer Kenntnisse das Budget überschreiten wird. Organisationen, die selbst eine AI-Lösung aufbauen, stellen diese Versuche oft aufgrund von Kosten, Komplexität und technischen Schulden wieder ein. (Quelle: Gartner, Hype Cycle for Generative AI 2026)
Wer ist verantwortlich, wenn die AI Fehler macht?
Diese Frage kommt früher oder später auf den Tisch, besonders bei zertifizierten Unternehmen. Die Antwort ist einfacher, als sie scheint: Die Verantwortung liegt bei demjenigen, der das Hilfsmittel nutzt. Wie Edward Niemeijer es im WebinarDer QHSE-Manager von morgen, AI in der Praxisformulierte: „Wenn jemand mit einer Säge einen Fehler macht, liegt das nicht an der Säge.“
Komplizierter wird es bei Systemen, die eigenständig Schlussfolgerungen mit Auswirkungen auf Menschen ziehen. Die niederländische Kindergeld-Affäre ist das bekannteste Beispiel dafür: Ein System lieferte Ergebnisse, die niemand mehr kritisch hinterfragte. Genau das ist die Situation, die Sie im Bereich QHSE vermeiden möchten. Das sagt Edward Niemeijer vom AI-Expertisezentrum.
In der Praxis bedeutet das, dass Sie selbst die Punkte in Ihren Prozessen definieren, an denen immer ein Mensch die Ergebnisse prüft, bevor sie weitergegeben werden. Zumindest dort, wo die Auswirkungen am größten sind – etwa bei allem, was an Kunden, Zertifizierungsstellen oder direkt in den Betrieb geht.
In vier Schritten zu verantwortungsvoller AI-Nutzung
Schritt 1. Bringen Sie zuerst Ihre Dokumentation in Ordnung.
AI funktioniert nur dann gut, wenn die Basis stimmt. Eine fragmentierte Informationslage mit verschiedenen Dokumentenversionen führt auch bei AI zu unzuverlässigen Antworten. Ein aktuelles Managementsystem mit validierten Prozessen, Verfahren und Dokumenten bildet das Fundament für eine verantwortungsvolle AI-Nutzung. Möchten Sie AI einsetzen? Dann beginnen Sie mit dem Aufräumen und der zentralen Verwaltung.
Schritt 2. Legen Sie fest, welche Daten wo verarbeitet werden dürfen.
Öffentliche AI-Tools sind für vertrauliche Unternehmensinformationen nicht geeignet. Legen Sie daher klar fest, welche Daten Mitarbeiter verwenden dürfen und welche nicht, und treffen Sie entsprechende Vereinbarungen. So begrenzen Sie Datenschutzrisiken und bleiben konform mit den Anforderungen der ISO 27001.
Schritt 3. Identifizieren Sie kritische Prozesse.
Bestimmen Sie für jeden Prozess, an welcher Stelle ein Experte den Output bewerten muss, bevor dieser verwendet oder geteilt wird. Betrachten Sie AI als digitalen Kollegen (die Arbeit eines Kollegen würden Sie schließlich auch nicht ungeprüft weiterleiten).
Schritt 4. Legen Sie Verantwortlichkeiten fest und evaluieren Sie.
Definieren Sie, wer für AI-generierten Output verantwortlich ist, und beziehen Sie die Nutzung in interne Audits und Management-Reviews ein. So wird AI zu einem echten Bestandteil Ihres Managementsystems, anstatt nur ein paralleler Prozess zu sein.
ISO 42001, die Norm, die die meisten QHSE-Manager noch nicht kennen
Auffällig ist übrigens, dass der QHSE-Fachkräfte noch nicht mit ISO 42001 vertraut sind. Das ist bemerkenswert, da diese Norm den Standard für Managementsysteme für AI darstellt und derselben Logik folgt wie ISO 9001 und ISO 27001.
Für die meisten Unternehmen ist eine Zertifizierung derzeit noch kein Thema. Die Struktur der Norm lässt sich jedoch auch ohne Zertifikat hervorragend als Leitfaden nutzen. Sie zwingt dazu, festzulegen, wo AI eingesetzt wird, welche Risiken damit verbunden sind und wer die Aufsicht führt.
Der geringe Bekanntheitsgrad von ISO 42001 korreliert direkt mit der begrenzten Zertifizierungsabsicht. In Kombination mit der niedrigen AI-Reife vieler Unternehmen deutet dies darauf hin, dass AI-Managementsysteme und die entsprechende Zertifizierung für die meisten Organisationen eher ein Thema der Zukunft als eine aktuelle Priorität sind.
Was bedeutet das für Ihr Unternehmen?
AI kann Unternehmen viel bringen, sofern die Grundlagen stimmen. Ein aktuelles Managementsystem, klare Prozesse und eine zuverlässige Dokumentation sind wichtige Voraussetzungen für einen verantwortungsvollen AI-Einsatz. Erst danach können Sie AI nutzen, um Arbeitsabläufe intelligenter und effizienter zu gestalten.
ISO2HANDLE unterstützt Unternehmen mit einer Plattform, auf der Dokumentationen, Formulare und Prozesse zentral verwaltet werden. Innerhalb dieser Umgebung stehen AI-Funktionen zur Verfügung, wie der AI Form Converter, der AI Processflow Converter und der AI Formularübersetzer. Auch Anbindungen an Microsoft Copilot, Claude und ChatGPT sind möglich, sodass Mitarbeiter in ihrer gewohnten Umgebung arbeiten können, ohne dass Unternehmensinformationen nach außen gelangen. Da ISO2HANDLE nach ISO 27001 zertifiziert ist, entspricht auch der Umgang mit Informationen den Anforderungen von Unternehmen, für die Datenschutz und Informationssicherheit einen hohen Stellenwert haben.
AI ist aus dem Qualitätsmanagement nicht mehr wegzudenken. Die Frage ist daher nicht, ob man sie einsetzt, sondern wie man verantwortungsvoll mit ihr arbeitet.
Fangen Sie daher klein an, binden Sie bei wichtigen Entscheidungen immer einen Menschen ein und stellen Sie sicher, dass die Grundlagen Ihres Managementsystems solide sind. Auf einer guten Basis kann sich AI zu einem wertvollen Werkzeug entwickeln, das den Qualitätsmanager unterstützt, ohne die Kontrolle zu übernehmen.
Möchten Sie QHSE-Manager ausprobieren?
