KI und Automatisierung für Forschung und Wissenschaft

Kapitel 01

Besonderheiten von Forschungseinrichtungen

Forschungseinrichtungen sind selten wie klassische Unternehmen organisiert. Es gibt Projektteams mit befristeten Stellen, Fachbereiche mit eigenen Gewohnheiten, Drittmittelgeber mit eigenen Berichtspflichten und eine Verwaltung, die all das zusammenhält. Dazu kommt eine Kultur, die Quellen und Belege ernst nimmt. Das ist eine gute Voraussetzung für verantwortungsvollen KI-Einsatz, stellt aber auch Anforderungen: Ein System, das nicht erklären kann, woher eine Aussage stammt, passt nicht in dieses Umfeld.

Zusätzlich spielt die Vielfalt der Beteiligten eine Rolle. Wissenschaftliche Mitarbeitende erwarten Genauigkeit und Transparenz, die Verwaltung wünscht sich verlässliche Abläufe, die IT achtet auf Sicherheit und Betrieb, die Leitung auf Verantwortung und Reputation. Eine Lösung, die nur eine dieser Gruppen überzeugt, wird im Haus selten angenommen. Wir binden deshalb möglichst früh Vertreterinnen und Vertreter der betroffenen Bereiche in den Pilot ein und halten Entscheidungen, Annahmen und offene Punkte schriftlich fest.

Hinzu kommt die Frage der Kontinuität. Projekte enden, Personen wechseln, Wissen verteilt sich. Gute Lösungen sind deshalb weniger spektakulär als robust: einfach zu bedienen, dokumentiert und mit geringem Pflegeaufwand.

Kapitel 02

Wissensmanagement: Vom Dokumentenberg zur Antwort

In jeder Einrichtung gibt es Dokumente, die Antworten enthalten: Dienstanweisungen, Förderrichtlinien, Methodenbeschreibungen, Laborhandbücher, Protokolle, Einarbeitungsunterlagen. Das Problem ist selten das Fehlen von Information, sondern ihr Auffinden. Ein RAG-System (Retrieval-Augmented Generation) verbindet eine Suche in Ihren Dokumenten mit einem Sprachmodell. Das Prinzip: Passende Textstellen werden gefunden, daraus wird eine verständliche Antwort formuliert, und die Quellen werden mit angegeben.

Damit das gut funktioniert, brauchen Sie keine perfekt geordnete Ablage, aber ein paar Entscheidungen:

• Welche Quellen sind freigegeben? Nur geprüfte, aktuelle Dokumente gehören hinein.
• Wer darf was sehen? Zugriffsrechte sollten übernommen werden, damit vertrauliche Unterlagen nicht über den Assistenten erreichbar sind.
• Wie bleibt der Bestand aktuell? Neue Fassungen ersetzen alte, und das System weiß, welche gilt.
• Wie wird Qualität geprüft? Eine Liste echter Fragen aus dem Alltag dient als Testset.

Ein solches System ersetzt keine Fachberatung. Es verkürzt den Weg zur richtigen Stelle im richtigen Dokument.

Kapitel 03

Verwaltung entlasten

In der Verwaltung stecken viele wiederkehrende Abläufe: Formulare prüfen, Anfragen weiterleiten, Unterlagen ablegen, Fristen im Blick behalten, Zwischenstände für Berichte zusammenstellen. Automatisierung mit Werkzeugen wie n8n, Make oder Power Automate verbindet dafür Postfach, Dateiablage, Kalender und Fachsysteme. KI kommt dort hinzu, wo unstrukturierte Inhalte im Spiel sind: eine Mail verstehen und dem passenden Vorgang zuordnen, ein PDF auslesen, einen Entwurf für eine Standardantwort erstellen.

Ein Beispiel aus einer anderen Branche: Für einen Finanzdienstleister haben wir ein Upload-Portal mit Backoffice gebaut. Endkunden reichen Unterlagen nach Checkliste über einen persönlichen Link ein, das Team prüft jede Datei an einer Stelle und fordert Fehlendes gezielt nach. Das Projekt ist im Test. Das Muster ist auf Einrichtungen übertragbar, in denen viele ähnliche Unterlagen eingehen.

Fachliche Entscheidungen, etwa über Förderfähigkeit oder Personalfragen, bleiben bei den zuständigen Personen. Die Automatisierung bereitet vor, sortiert und erinnert.

Kapitel 04

Krisenkommunikation: Wenn die eigene IT ausfällt

Ein Szenario, das häufig unterschätzt wird: Die interne IT ist nicht verfügbar, etwa durch eine Störung oder einen Cyberangriff. Mail, Intranet und Chat fallen aus, und genau dann müssen Mitarbeitende erfahren, was zu tun ist. Ein vorbereiteter Ersatzkanal schließt diese Lücke. Er sollte nach unserer Erfahrung einige Eigenschaften haben:

• Unabhängigkeit: Er läuft außerhalb der eigenen Infrastruktur, zum Beispiel auf einem Server in Deutschland, getrennt von der eigenen Infrastruktur, damit er nicht vom Ausfall betroffen ist.
• Einfacher Zugang: Wer ihn im Ernstfall erst kompliziert einrichten muss, nutzt ihn nicht.
• Klare Rollen: Ein separater Zugang für Krisenstab oder Moderation stellt sicher, dass offizielle Informationen erkennbar sind, etwa durch angeheftete und als offiziell markierte Nachrichten.
• Geringe Hürden: Die Anwendung funktioniert im Browser, auch auf privaten Geräten, ohne Installation.
• Regelmäßig geübt: Ein Kanal, den niemand kennt, hilft im Ernstfall nicht. Bekanntmachung und Übung gehören zur Einführung.

Genau so ist unser Projekt für ein Forschungsinstitut angelegt. Es ist seit November 2026 in Betrieb, eine erste Übung mit allen Mitarbeitenden steht noch aus.

Kapitel 05

Datenschutz, Hosting und Modellwahl

Wer in einer Forschungseinrichtung KI einsetzt, sollte vier Fragen früh klären:

1. Welche Daten werden verarbeitet? Personenbezogene Daten, Förderdaten, unveröffentlichte Ergebnisse?
2. Wo werden sie verarbeitet? Hosting in Deutschland oder der EU, EU-Inferenz für die Modelle, auf Wunsch eigene Instanz.
3. Welche Modelle kommen infrage? Gehostete Modelle von Anthropic, OpenAI, Google oder Mistral oder offene Modelle wie Llama im eigenen Betrieb.
4. Welche Verträge braucht es? Mindestens einen Auftragsverarbeitungsvertrag; je nach Einrichtung weitere interne Freigaben.

Wir bieten keine Rechtsberatung. Wir erklären Ihnen technisch, wie die Lösung aufgebaut ist, damit Ihre Datenschutzbeauftragten und die IT-Leitung eine fundierte Bewertung vornehmen können. Die Europäische KI-Verordnung verpflichtet zudem dazu, Maßnahmen zur KI-Kompetenz der Mitarbeitenden zu ergreifen. In einem Workshop können wir diese Leitplanken gemeinsam mit Ihrem Team erarbeiten.

Kapitel 06

Betrieb und Nachhaltigkeit von Lösungen

Gerade bei befristeten Projekten ist die Frage nach dem Betrieb entscheidend. Wir empfehlen drei Grundsätze: Erstens, dokumentieren Sie nicht nur das Ergebnis, sondern auch die Entscheidungen dahinter. Zweitens, wählen Sie Bausteine, die verbreitet sind und sich austauschen lassen, etwa n8n, PostgreSQL oder Standard-Webtechnik. Drittens, legen Sie fest, wer sich kümmert. Ein Betreuungspaket nach der Abnahme deckt Pflege, Anpassungen und Support ab, damit Lösungen nicht verwaisen.

Ebenso wichtig ist die Frage nach der Weiterentwicklung. Ein Assistent, der heute Fragen zur Reisekostenabrechnung beantwortet, kann morgen auch Beschaffungsfragen übernehmen, wenn die zugrunde liegenden Dokumente bereitstehen. Wir empfehlen, solche Erweiterungen nicht auf Vorrat zu planen, sondern erst anzugehen, wenn der erste Anwendungsfall im Alltag trägt. So bleibt das System überschaubar, und jede Erweiterung kann an echten Rückmeldungen ausgerichtet werden.

Kapitel 07

Typische Stolpersteine

• Zu viele Zielgruppen auf einmal. Forschende, Verwaltung und Leitung haben unterschiedliche Bedürfnisse. Ein erstes System sollte sich auf eine Gruppe konzentrieren.
• Ungeklärte Datenlage. Wenn unklar ist, welche Dokumente vertraulich sind, wird die Einführung blockiert. Eine kurze Klassifizierung vorab spart später Zeit.
• Zuständigkeiten offen. Wer pflegt Inhalte, wer beantwortet Rückfragen, wer entscheidet über Änderungen? Das sollte vor dem Start benannt sein.
• Ersatzkanäle nicht geübt. Eine Notfalllösung, die im Ernstfall zum ersten Mal geöffnet wird, erfüllt ihren Zweck nur eingeschränkt. Zugang, Rollen und Ablauf sollten bekannt sein.
• Abhängigkeit von Einzelpersonen. Wenn nur eine Person das System versteht, ist es bei deren Weggang gefährdet. Dokumentation und Betreuung beugen vor.

Kapitel 08

Erfolg messen, ohne zu übertreiben

Auch in der Forschung lässt sich der Nutzen nüchtern prüfen: Wie oft wird ein Assistent genutzt, und wie bewerten Anwenderinnen und Anwender die Antworten? Wie viele Anfragen laufen noch manuell, und warum? Wurde der Ersatzkanal in einer Übung tatsächlich erreicht? Wir empfehlen, vor dem Start ein paar Ausgangswerte zu erfassen und nach der Pilotphase gemeinsam zu bewerten. Ergebnisse aus unseren laufenden Projekten veröffentlichen wir erst, wenn sie belastbar sind.

Kapitel 09

In fünf Schritten zum ersten Anwendungsfall

1. Aufgabe wählen. Eine, die häufig vorkommt, klar abgrenzbar ist und bei der Fehler gut aufgefangen werden.
2. Daten und Beteiligte klären. Welche Unterlagen, welche Systeme, wer entscheidet?
3. Grenzen festlegen. Was darf das System, was nicht, und wer gibt frei?
4. Pilot testen. Mit realen Beispielen und Rückmeldungen aus dem Haus.
5. Einführen und betreuen. Einweisung, Abnahme und Betreuung.

Im Erstgespräch (30 Minuten, kostenlos) prüfen wir gemeinsam, welche Aufgabe sich eignet.