Christian Ullrich
Juni 2025
Die Organisation beabsichtigt, eine selbstbetriebene, generative KI-Chatbot-Lösung auf Basis marktverfügbarer Large Language Models (LLM) zu beschaffen und in das eigene Rechenzentrum zu integrieren. Ziel ist es, eine funktional leistungsfähige und datensouveräne Alternative zu cloudbasierten Systemen wie ChatGPT zu etablieren, um digitale Selbstbestimmung, IT-Sicherheit und technologische Anschlussfähigkeit zu gewährleisten. Die Lösung soll breit einsetzbar, skalierbar und alltagstauglich sein, ohne bestehende IT-Systeme tiefgreifend zu verändern. Der GenKI-Chatbot dient nicht als visionäres Experiment, sondern als produktiver Assistenzdienst, der Mitarbeiter in der täglichen Wissensarbeit unterstützt und Prozesse effizienter gestaltet. Mit einem klar umrissenen Zielbild, pragmatischer Architektur, realistischem Zeit- und Kostenrahmen sowie integrierter Schulungsstrategie verfolgt das Projekt eine zügige, eigenverantwortliche Umsetzung. Es adressiert eine deutlich erkennbare Fähigkeitslücke, ist strategisch notwendig und entspricht den Anforderungen an eine moderne, resiliente und lernfähige Organisation. Die Einführung erfolgt unter Berücksichtigung bestehender Sicherheits-, Datenschutz- und Standardisierungsanforderungen und stellt eine zentrale Weichenstellung für die digitale Zukunftsfähigkeit dar.
Die Organisation strebt den Aufbau einer selbstbetriebenen generativen KI-Chatbot-Lösung an, die auf modernen Large Language Models (LLM) basiert. Ziel ist es, eine Chatbot-Funktion bereitzustellen, die funktional mit marktführenden Lösungen wie ChatGPT vergleichbar ist, jedoch vollständig auf eigener Hardware und Software innerhalb des eigenen Rechenzentrums betrieben wird. Dies schließt die Nutzung von Public-Cloud-Diensten wie Microsoft Copilot oder OpenAI-Diensten explizit aus und gewährleistet die vollständige Datenhoheit sowie die Einhaltung interner IT- und Sicherheitsstandards.
Generative KI ist keine Modeerscheinung, sondern ein technologischer Wendepunkt. In kurzer Zeit hat sich ihr Nutzen im Alltag und in der Arbeitswelt millionenfach bewährt. Die Frage, ob eine Organisation in GenKI investiert, stellt sich nicht mehr, sondern entscheidend ist, mit welcher Geschwindigkeit sie es tut. Ein Verzicht auf diese Fähigkeit würde die Wettbewerbsfähigkeit gefährden und die Anschlussfähigkeit an die digitale Gesellschaft verlieren. Für eine öffentliche Organisation würde das bedeuten, die eigene Wirksamkeit und Bürgerorientierung zu schwächen.
Die geforderte Fähigkeit ist kein optionales Innovationsvorhaben, sondern ein struktureller Hebel zur Effizienz- und Qualitätssteigerung in nahezu allen Arbeitsbereichen. Auch ohne fortgeschrittene KI-Agenten ermöglichen bereits heute verfügbare GenKI-Chatbots signifikante Produktivitätsgewinne, etwa durch Textverständnis, Zusammenfassungen, kreative Textgenerierung, Übersetzung oder Analyse.
Im Unterschied zu bisherigen KI-Systemen zeichnet sich GenKI durch semantisches Sprachverständnis, Multimodalität und adaptives Lernverhalten aus. Klassische KI-Lösungen basieren oft auf eng definierten Regelwerken oder maschinellem Lernen mit statischem Modellverhalten. GenKI hingegen nutzt LLMs, die kontextsensitiv reagieren und über breite Wissensbereiche hinweg menschenähnlich kommunizieren können. Diese Leistungsfähigkeit erschließt neue Nutzungsfelder und verändert bestehende Prozesse grundlegend.
Die Verantwortung für den Umgang mit der neuen Technologie liegt bei der Organisation. Sie umfasst nicht nur die technische Beschaffung, sondern auch die Entwicklung organisatorischer und ethischer Leitlinien für die Nutzung. Die Fähigkeit wird nicht gegen die Belegschaft entwickelt, sondern für sie. Viele Beschäftigte kennen ChatGPT aus dem privaten Umfeld. Unsere Aufgabe ist es, diese Erfahrung systematisch zu nutzen und weiterzuentwickeln, um die Akzeptanz zu fördern und das Potenzial voll auszuschöpfen.
Die Lösung selbst wird technisch als hybrides System zwischen Monolith und modularer Architektur geplant. Aufgrund der zugrundeliegenden Hochleistungs-Hardware ist sie in ihrer physischen Infrastruktur monolithisch, gleichzeitig aber funktional erweiterbar. Die Skalierbarkeit der Anwendung stellt sicher, dass steigender Bedarf und neue Nutzungsformen abgedeckt werden können.
Ein Versagen dieser Fähigkeit ist kaum zu erwarten, wenn marktverfügbare Lösungen sorgfältig geprüft und verantwortungsvoll eingeführt werden. Die globale GenKI-Praxis zeigt, dass diese Systeme längst über den experimentellen Status hinaus sind. Sie stellen heute für Millionen Nutzer weltweit einen verlässlichen Bestandteil ihrer digitalen Arbeit dar. Unsere Organisation wird davon nicht ausgenommen bleiben, sie kann nur entscheiden, wann und wie professionell sie diesen Schritt geht.
Die Organisation fordert die Einführung einer generativen KI-Chatbot-Lösung, die vollständig im Eigenbetrieb auf eigener Hardware und Software im Rechenzentrum betrieben wird. Ziel ist es, eine Lösung zu realisieren, die funktional mit etablierten Systemen wie ChatGPT vergleichbar ist, aber nicht auf externen Cloud-Diensten basiert. Diese Fähigkeit umfasst den Aufbau eines leistungsfähigen Systems auf Basis von Large Language Models (LLM), das mittels marktüblicher Funktionen konfigurierbar, skalierbar und in einer sicheren IT-Infrastruktur betreibbar ist.
Der GenKI-Chatbot soll komplexe Anfragen in natürlicher Sprache verarbeiten, Kontexte über längere Dialogverläufe hinweg verstehen und verschiedene Medientypen wie Text, Bild und optional Audio integrieren können. Er muss in der Lage sein, externe Datenquellen abzufragen, Inhalte zusammenzufassen, neu zu formulieren oder zu analysieren sowie bei kreativen oder technischen Aufgaben zu unterstützen. Darüber hinaus soll die Lösung rollenbasiertes Verhalten ermöglichen, das sich flexibel an die Bedarfe der jeweiligen Anwendungsszenarien anpassen lässt. Steuerungsfunktionen für Stil, Tonalität oder Formalitätsgrad sind ebenso vorgesehen wie Datenschutzkonformität bei Logging und Auditing.
Das angestrebte Zielbild ist ambitioniert, aber notwendig. Es orientiert sich nicht an spekulativen Zukunftstechnologien, sondern an real erprobten Funktionen, die bereits heute in großem Umfang genutzt werden. Die Welt hat sich verändert, und die Organisation kann es sich nicht leisten, weiter zu warten. Eine Zurückhaltung aus Angst vor Veränderung oder aufgrund von Sicherheitsbedenken ohne konkrete Lösungsansätze würde bedeuten, digitale Anschlussfähigkeit zu verlieren. In einem Umfeld, in dem technologische Disruption zur Regel geworden ist, muss das Zielbild mehr sein als ein bürokratisches Dokument. Es muss zur Richtschnur für konsequentes Handeln werden.
Der selbstbetriebene GenKI-Chatbot ist als dedizierter IT-Service mit klaren Betriebsgrenzen geplant. Er wird für vier Jahre betrieben und kann während dieser Zeit technisch erweitert werden. Das Zielbild ist daher nicht als kontinuierlich dynamischer Innovationsprozess zu verstehen, sondern als konkrete, realisierbare Zielvorgabe im Rahmen eines klassischen Beschaffungsvorhabens. Nach dem Projektstart soll die Lösung zeitnah verfügbar gemacht und nach Einführung organisatorisch etabliert werden. Parallel dazu wird der Wissensstand innerhalb der Organisation wachsen, sodass zukünftige Ausbaustufen oder Nachfolgelösungen auf dieser Basis entwickelt werden können.
Die Definition dieser Fähigkeitsforderung folgt einem pragmatischen, nutzerorientierten Ansatz. Sie orientiert sich nicht an theoretischen Anforderungen, sondern an real existierenden, millionenfach erprobten GenKI-Funktionalitäten. Das Zielbild integriert marktverfügbare Technologie, ohne sich auf ein bestimmtes Modell oder einen Anbieter festzulegen. Die Lösung wird mit einer hohen Modellvielfalt (LLM) beschafft und betreibbar sein. Das reduziert Abhängigkeiten und ermöglicht Anpassungen an zukünftige Entwicklungen.
Vetternwirtschaft und politisch motivierte Einflussnahme in der Produktauswahl stellen wie bei vielen anderen Projekten ein Risiko dar. Diese Risiken müssen erkannt und durch ein robustes Ausschreibungs- und Bewertungsverfahren adressiert werden. Gleichzeitig ist es notwendig, die Anforderungen so zu gestalten, dass sie realistisch erfüllbar bleiben. Eine zu starke Orientierung an Wunschvorstellungen führt zu Ausschreibungen, an denen sich kaum Anbieter beteiligen. Das Zielbild muss deshalb technisch herausfordernd, aber marktkompatibel formuliert werden.
Die Akzeptanz der Lösung hängt von ihrer Alltagsrelevanz ab. Viele Beschäftigte nutzen GenKI bereits privat, häufig in Form von ChatGPT. Diese Erfahrung bildet ein wertvolles Fundament, das wir nutzen müssen. Die beschaffte Lösung wird nicht für Spezialisten entwickelt, sondern für alle Mitarbeiter, die in ihrer täglichen Arbeit von einem digitalen Assistenten profitieren können. Der Erfolg dieses Vorhabens wird nicht allein an der Technologie gemessen, sondern daran, ob sie im Arbeitsalltag tatsächlich genutzt wird.
Das Zielbild formuliert somit nicht nur eine technische Beschaffungsabsicht, sondern eine strategische Zielmarke. Es macht deutlich, dass generative KI für die Organisation keine Vision, sondern eine Notwendigkeit ist und dass die Fähigkeit, diese Technologie eigenständig zu betreiben, ein zentraler Bestandteil unserer digitalen Zukunftsfähigkeit sein wird.
Die Fähigkeit zum Betrieb eines generativen KI-Chatbots auf eigener Infrastruktur existiert bislang nicht im Fähigkeitsprofil der Organisation. Obwohl verschiedene Forschungsprojekte im Bereich künstlicher Intelligenz durchgeführt wurden, fehlt eine konkrete, praxisnahe Anwendung wie ein interner GenKI-Chatbot vollständig. Die operationelle Architektur ist derzeit primär auf klassische operative Tätigkeiten ausgerichtet und berücksichtigt moderne digitale Assistenzsysteme für Wissensarbeit kaum. Damit klafft zwischen der technologischen Realität im Markt und dem internen Fähigkeitsstand eine substanzielle Lücke.
Diese Lücke ist strukturell bedingt. Das Fähigkeitsprofil der Organisation richtet sich zwar nominell auf zukünftige Anforderungen, bleibt in seiner Umsetzung aber regelmäßig Jahre hinter aktuellen Entwicklungen zurück. In der Vergangenheit war das tolerierbar, weil technologische Innovationszyklen moderat verliefen. Inzwischen hat sich das Umfeld beschleunigt. Die Dynamik generativer KI-Technologie überholt etablierte Planungs- und Anpassungsprozesse. Deshalb kann die Organisation nicht länger warten, bis das Fähigkeitsprofil formal aktualisiert wurde. Stattdessen muss die Einführung der GenKI-Chatbot-Lösung vorgezogen werden, um technologisch nicht dauerhaft ins Hintertreffen zu geraten.
Die strategische Verantwortung für die Feststellung des Fähigkeitsdeltas liegt bei der Fachseite. Diese entscheidet, welche Fähigkeiten benötigt werden und welche Prioritäten zu setzen sind. In Bezug auf GenKI ist die Lage eindeutig. Die Notwendigkeit ergibt sich nicht aus spekulativen Annahmen, sondern aus dem offensichtlichen Rückstand gegenüber dem Stand der Technik und den Nutzungserfahrungen in anderen Organisationen. Die strategische Hypothese dahinter ist klar: GenKI wird die produktive Arbeit in nahezu allen Wissensdomänen dauerhaft verändern. Eine Organisation, die diese Fähigkeit ignoriert, läuft Gefahr, strukturell ineffizient und kulturell rückständig zu bleiben.
Aktuell fehlt eine belastbare strategische Verankerung. Das Thema ist weder in der strategischen Architektur noch in etablierten Programmen verankert. Diese Lücke darf jedoch nicht dazu führen, dass die Organisation zögert. Das Fähigkeitsdelta ist offensichtlich. Die Risiken der Einführung sind beherrschbar, die Risiken des Abwartens hingegen existenziell. Die Strategie der Organisation bekennt sich zu technologischer Erneuerung und modernen Arbeitsweisen. Die Einführung eines GenKI-Chatbots ist daher keine Abweichung, sondern eine konsequente Umsetzung strategischer Leitlinien.
Eine häufig diskutierte Frage ist, ob Prozessoptimierung eine Alternative zur Technologieeinführung darstellt. Diese Diskussion verkennt jedoch den Charakter generativer KI. GenKI ersetzt nicht Prozesse, sondern ergänzt sie mit bisher unerreichter Geschwindigkeit, Flexibilität und Qualität. Prozessoptimierung bleibt notwendig, aber sie greift zu kurz, um die Lücke zu schließen. Der notwendige Fortschritt entsteht durch das Zusammenspiel von Kultur, Prozess und Technologie - und GenKI ist der gegenwärtig leistungsstärkste technologische Enabler in diesem Dreiklang.
Die Struktur des Fähigkeitsprofils ist nicht grundsätzlich ungeeignet, mit disruptiven Technologien umzugehen. Sie ist lediglich veraltet und in ihrer Reaktionsgeschwindigkeit limitiert. Statt langwierige Strukturdebatten zu führen, bietet sich der pragmatische Weg an: die GenKI-Chatbot-Fähigkeit parallel zur bestehenden Architektur zu entwickeln und zu etablieren. Damit entsteht Raum für eine gelebte Anpassung, die künftige formale Integrationen vorbereitet und beschleunigt.
Die Einführung dieser Fähigkeit ist somit nicht nur eine technologische Maßnahme, sondern eine strategisch notwendige Weichenstellung. Sie reagiert auf eine erkennbare Entwicklung, adressiert ein klar definiertes Fähigkeitsdelta und leistet einen zentralen Beitrag zur digitalen Zukunftsfähigkeit der Organisation.
Die geplante Einführung einer selbstbetriebenen GenKI-Chatbot-Lösung stellt keine tiefgreifenden Anforderungen an die bestehende Systemarchitektur der Organisation. Die Lösung wird weitgehend autonom betrieben und lediglich über grundlegende Schnittstellen wie Netzwerkzugang und Benutzerauthentifizierung an die vorhandene Infrastruktur angebunden. Diese Form der losen Kopplung entspricht dem aktuellen Stand der Technik und ist im Markt weit verbreitet.
Die bestehende Architektur zwingt das Projekt nicht in ein unpassendes technisches Rahmenwerk. Vielmehr lässt sie ausreichend Spielraum, um neue Systeme wie die GenKI-Chatbot-Lösung ohne umfangreiche Umbauten zu integrieren. Die Lösung läuft weitgehend unabhängig und beeinträchtigt keine anderen IT-Systeme. Das reduziert sowohl die technische Komplexität als auch die Abhängigkeit von bestehenden Plattformen.
Das Risiko, dass Systemarchitekturvorgaben die Innovationskraft einschränken, ist in diesem Projekt gering. Die Entscheidungsgrundlagen für die Integration beruhen nicht auf politischen Erwägungen, sondern orientieren sich an erprobten Best Practices aus vergleichbaren Organisationen. Die Projektvorgaben entstehen aus einem pragmatischen Blick auf Marktstandards und organisatorische Notwendigkeiten.
Widersprüche zwischen Sicherheitsanforderungen und dem Wunsch nach Flexibilität bestehen nicht. Die Architektur ermöglicht stabile Betriebsbedingungen und lässt gleichzeitig Raum für funktionale Weiterentwicklungen. Die GenKI-Chatbot-Lösung wird sich über ihre Nutzungszeit weiterentwickeln, wobei die konkrete Entwicklung vom Angebot des Auftragnehmers abhängig ist. Für die Zeit nach dem Projektlauf wird angestrebt, die Systemarchitektur zunehmend auf offene Schnittstellen auszurichten, um zukünftige GenKI-Systeme besser zu integrieren.
Auch wenn keine architekturellen Anpassungen erforderlich sind, bietet das Projekt einen geeigneten Anlass, begleitend bestehende Systemarchitekturen weiterzuentwickeln. Dies erhöht die langfristige Anschlussfähigkeit der Organisation für zukünftige Technologien. Derzeit ist es sinnvoller, auf marktverfügbare Lösungen zu setzen, anstatt eigene komplexe Integrationsszenarien zu entwerfen, die eventuell vom Markt nicht unterstützt werden.
Die bestehenden Vorgaben wirken in diesem Fall weder als Innovationshemmnis noch als übermäßige Einschränkung. Vielmehr ermöglichen sie einen praxisorientierten Handlungsspielraum, der sowohl die zügige Umsetzung des Projekts als auch dessen zukünftige Skalierbarkeit unterstützt. Die Architektur gibt Schutz, sichert den Betrieb und verhindert unnötige Komplexität genau in dem Maß, das für ein innovationsgetriebenes Projekt notwendig ist.
Die geplante GenKI-Chatbot-Lösung fügt sich aus betrieblicher Sicht in die bestehende IT-Systemlandschaft der Organisation ein. Sie unterliegt den gleichen Standard-Anforderungen wie alle anderen selbst betriebenen Hard- und Software-Systeme. Diese Gleichbehandlung ermöglicht eine reibungslose Einbindung in vorhandene Betriebsprozesse und reduziert den Aufwand für spezielle Anpassungen.
Der Echtbetrieb wird vollständig von der Organisation verantwortet. Das interne Betriebspersonal übernimmt den laufenden technischen Betrieb, unterstützt durch den Auftragnehmer bei Bedarf. Die Betreuung der Lösung unterscheidet sich dabei nicht grundlegend von anderen IT-Services, die auf dedizierter Hardware betrieben werden. Durch gezielte Schulung des Personals und eine strukturierte Inbetriebnahme bleibt die Betriebsaufnahme beherrschbar und praxisnah.
Die Lösung verursacht keine nennenswerte Zusatzbelastung, weder ökonomisch noch kulturell. Als technisches System bleibt sie vergleichbar mit anderen serverbasierten Diensten. Gleichzeitig eröffnet sie einen Mehrwert, da sie nicht nur Anwender im Alltag unterstützt, sondern auch dem IT-Betrieb selbst hilft. Beispiele sind die automatisierte Erstellung technischer Dokumentation, das Generieren von Konfigurationsskripten oder die schnelle Analyse technischer Fragestellungen.
Der Einsatz generativer KI im internen IT-Betrieb schafft keinen unmittelbaren Personalabbau, kann aber mittel- und langfristig die Produktivität steigern. Bestehende Rollen bleiben erhalten, erfahren jedoch eine funktionale Erweiterung durch den Zugriff auf ein intelligentes Assistenzsystem. Langfristig ist damit zu rechnen, dass KI-Agenten die Arbeit im IT-Betrieb tiefgreifend verändern. Diese Entwicklung betrifft jedoch nicht das aktuelle Beschaffungsvorhaben, sondern künftige Folgebeschaffungen.
Die Lösung arbeitet autark und greift nicht in bestehende operative IT-Systeme ein. Auch deshalb ist sie aus Sicherheits- und Stabilitätssicht gut integrierbar. Betriebsstörungen oder Störungen angrenzender Systeme sind bei sachgemäßer Einführung und Verwaltung sehr unwahrscheinlich. Dennoch wird ein sorgfältiger Auswahlprozess bei der Beschaffung sicherstellen, dass nur Lösungen berücksichtigt werden, die stabil laufen und den Anforderungen des Betriebs genügen.
Für Worst-Case-Szenarien ist eine umfangreiche Szenarienplanung derzeit nicht erforderlich. Die GenKI-Chatbot-Lösung ist zunächst keine kritische Infrastruktur. Ihr temporärer Ausfall wäre ärgerlich, aber nicht organisationsgefährdend. Eine kontinuierliche Betriebsüberwachung sowie klar definierte Wartungsfenster sind dennoch sinnvoll, um die Verfügbarkeit auf einem akzeptablen Niveau zu halten.
Im Rahmen der Einführung wird die Organisation flankierende Bildungs- und Kommunikationsangebote bereitstellen. Diese sollen sicherstellen, dass sich keine Nutzer durch die GenKI-unterstützte Zusammenarbeit übergangen fühlen. Die Interaktion mit einem GenKI-System erfordert ein gewisses Maß an Gewöhnung und Vertrauen. Durch begleitende Formate stärken wir das Verständnis, die Akzeptanz und die Souveränität im Umgang mit der Technologie.
Die Entscheidung, den GenKI-Chatbot vollständig im Eigenbetrieb zu realisieren, entspricht einer verantwortungsvollen Haltung gegenüber Informationssicherheit und Datenhoheit. Der Verzicht auf Public-Cloud-Dienste reduziert Abhängigkeiten, erhöht die Kontrolle über sensible Inhalte und gewährleistet die Einhaltung organisationseigener Standards. Der selbstbestimmte Betrieb ist nicht nur möglich, sondern sinnvoll und nachhaltig umsetzbar.
Die Einführung der ersten selbstbetriebenen GenKI-Chatbot-Lösung in unserer Organisation erfordert nur einen geringen Grad an technischer Standardisierung. Da bislang keine vergleichbare Lösung existiert, bewegen wir uns in einem weitgehend offenen Rahmen. Der Fokus liegt auf der Einhaltung weniger, aber relevanter Standards, insbesondere bei Schnittstellen für Datensicherung, Netzwerk, Authentifizierung und grundlegender Infrastrukturkompatibilität. Diese Anforderungen lassen sich im Rahmen des Beschaffungsvorhabens gut umsetzen und stellen keine Hürde für die Funktionalität oder den Betrieb dar.
Die bestehenden IT-Standards dienen in diesem Kontext in erster Linie der Qualitätssicherung. Sie ermöglichen eine konsistente Nutzung innerhalb der Systemlandschaft und fördern die Akzeptanz durch gewohnte technische und organisatorische Rahmenbedingungen. Eine Einschränkung der Innovationskraft geht damit nicht einher. Im Gegenteil, sie schaffen die Basis für stabile, wartbare und zukunftssichere Lösungen, ohne neue Technologien unnötig auszubremsen.
Der Gestaltungsspielraum bleibt auch bei Einhaltung dieser Standards groß. Die GenKI-Chatbot-Lösung kann innerhalb der bestehenden Strukturen flexibel konzipiert und betrieben werden. Dabei ist nicht vorgesehen, sie in althergebrachte Strukturen zu pressen. Vielmehr orientieren wir uns an gängigen Best Practices und vermeiden technologische Sonderwege, die sich später schwer pflegen oder erweitern lassen.
Die Entscheidung über verbindliche Standards erfolgt wie üblich in den zuständigen Gremien und Arbeitsgruppen. Für das konkrete Beschaffungsprojekt hat dies nur geringe praktische Relevanz. Die Standardisierung in unserer Organisation verläuft oftmals langsam, was in diesem Fall sogar Vorteile bietet: Es bleibt ausreichend Raum, um marktverfügbare Lösungen zu berücksichtigen und sich an deren Schnittstellenlogik zu orientieren.
Auch für den Betrieb auf Spitzenniveau sind die aktuellen Standards ausreichend. Die tatsächliche Einschränkung besteht nicht in den formalen Vorgaben, sondern darin, dass auf den Einsatz von Public-Cloud-Lösungen verzichtet wird. Das ist eine bewusste Entscheidung zugunsten von Eigenbetrieb, Datenhoheit und Sicherheit. Innerhalb dieses Rahmens lassen sich dennoch leistungsfähige Lösungen umsetzen, die den funktionalen Vergleich mit Public-Cloud-Diensten nicht scheuen müssen.
Insgesamt entsteht kein Bedarf, bestehende IT-Standards regelmäßig auf GenKI-Kompatibilität zu überprüfen. Die Lösung wird ohnehin als Spezialfall eingestuft, auch wenn sich das mittelfristig ändern wird. Sobald GenKI-Chatbots zum Alltag gehören, werden sie nicht mehr als Sonderfall gelten, sondern als integraler Bestandteil digitaler Infrastruktur.
Ein gewisser Bedarf an neuen Standards besteht eher im Bereich der Nutzung. Themen wie rollenbasierte Konfiguration, Weiterbildungsformate, Nutzungsetikette oder organisatorische Verankerung werden künftig eine größere Rolle spielen. Im IT-Betrieb selbst müssen nur minimale neue Regelungen geschaffen werden. Die technische Infrastruktur lässt sich mit den vorhandenen Instrumenten zuverlässig unterstützen.
Standardisierung in diesem Projekt bedeutet deshalb nicht Einschränkung, sondern Orientierung. Sie schafft Verlässlichkeit, ohne die Entfaltung einer innovativen Technologie zu behindern. Das Zusammenspiel aus bewährten Rahmenbedingungen und neuen technischen Potenzialen bildet die Grundlage für eine zukunftsfähige GenKI-Integration in der Organisation.
Die geplante GenKI-Chatbot-Lösung erfüllt sämtliche Anforderungen an Informationssicherheit und Datenschutz. Die Organisation verfügt bereits über ein bewährtes Regelwerk, das sich auf vergleichbare IT-Systeme anwenden lässt. Neue Regelungen oder Sonderverfahren sind für dieses Projekt nicht erforderlich. Die bestehenden Sicherheits- und Datenschutzvorgaben gelten in vollem Umfang auch für die GenKI-Umgebung.
Durch den vollständigen Eigenbetrieb innerhalb des Rechenzentrums bleibt die Kontrolle über alle relevanten Datenströme und Verarbeitungsprozesse in der Organisation. Diese Betriebsform ermöglicht ein hohes Maß an Transparenz, ohne die Schutzziele der IT-Sicherheit zu gefährden. Die Systemarchitektur erlaubt eine präzise Konfiguration von Zugriffsrechten, Logging, Verschlüsselung und Auditing. Damit können auch alle erforderlichen Maßnahmen zur Einhaltung der Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) umgesetzt werden.
Das Risiko unbeabsichtigter Datenrekonstruktion durch das System wird durch die richtigen Softwareeinstellungen minimiert. Halluzinationen, also die Erzeugung nicht zutreffender Inhalte, lassen sich durch geeignete Prompt-Strategien, durch RAG-basierte Systemeinstellungen und durch gezielte Schulung der Anwender beherrschen. Technische Tests, durch die Fachabteilungen begleitet, bilden dabei eine zusätzliche Sicherheitsebene. Eine rein regulatorische Steuerung wäre an dieser Stelle nicht wirksam genug.
Die Haftung im Fall eines Datenlecks folgt dem etablierten Verfahren der Organisation. Die GenKI-Chatbot-Lösung stellt keine Ausnahme dar. Sie wird wie jede andere Anwendung behandelt und in das bestehende Risikomanagement eingebunden. Die bestehenden Rollen- und Berechtigungskonzepte lassen sich in das System integrieren. Vorhandene Identity-and-Access-Management-Lösungen bilden eine solide Grundlage für differenzierte Zugriffskontrollen.
Transparenz und Nachvollziehbarkeit sind auch in einer GenKI-Umgebung möglich, solange Systemgrenzen klar gezogen und Konfigurationsentscheidungen sauber dokumentiert werden. GenKI erfordert keine Abstriche bei grundlegenden Sicherheitsprinzipien. Vielmehr profitieren Informationssicherheitsprozesse von der Möglichkeit, Inhalte schnell analysieren, klassifizieren und dokumentieren zu lassen. Die Technologie kann damit zur Unterstützung von Sicherheit und Datenschutz beitragen.
Der Datenschutz innerhalb der Organisation wirkt weder als Innovationshemmnis noch als bloße Schutzmaßnahme. Er erfüllt seine Rolle als integraler Bestandteil digitaler Souveränität und muss auch im Kontext generativer KI nicht neu erfunden werden. Der Schutz sensibler Informationen bleibt gewährleistet, ohne dass der produktive Nutzen der GenKI-Lösung eingeschränkt wird.
Insgesamt lässt sich die GenKI-Chatbot-Lösung datenschutzkonform, sicher und mit vertretbarem Aufwand betreiben. Die Kombination aus Eigenbetrieb, etablierten Richtlinien und technischer Gestaltbarkeit sorgt für eine hohe Integrationsfähigkeit in das Sicherheitsverständnis der Organisation. Entscheidungen über konkrete Ausgestaltungen treffen die Fachbereiche im Rahmen der Leistungsbeschreibung und Implementierung.
Für die Einführung der selbstbetriebenen GenKI-Chatbot-Lösung existiert bislang keine übergeordnete Programmstruktur. Weder wurde ein eigenes GenKI-Programm etabliert, noch erfolgt die Einbindung in bestehende digitale oder technologische Vorhaben. Obwohl das Thema generative KI zunehmend diskutiert wird, findet die konkrete Realisierung derzeit ausschließlich in fachlich isolierten Einzelprojekten statt. Diese fragmentierte Vorgehensweise verhindert eine strategisch gebündelte Entwicklung, stellt in der aktuellen Projektphase jedoch kein unmittelbares Hindernis dar.
Ein eigenes Programm zur GenKI-Beschaffung und -Integration wäre grundsätzlich sinnvoll. Es würde der strategischen Steuerung dienen, Ressourcen konsolidieren und eine einheitliche Governance ermöglichen. Aktuell erfolgt die Projektumsetzung jedoch außerhalb eines solchen Rahmens. Diese Autonomie verschafft dem Projekt-Team Handlungsspielraum, reduziert Koordinationsaufwände und ermöglicht schnelle Entscheidungen. Gleichzeitig birgt sie das Risiko von Zielkonflikten, wenn mehrere Einzellösungen unabhängig voneinander vorangetrieben werden. Derzeit besteht dieses Risiko jedoch nicht, da keine parallelen GenKI-Vorhaben mit vergleichbarem Fokus erkennbar sind.
Die bestehenden Programme in der Organisation richten sich in erster Linie an klassische IT-Vorhaben und sind nicht auf die Dynamik generativer KI-Systeme ausgerichtet. Daher ist eine direkte Einordnung in vorhandene Strukturen nicht zielführend. Die Programmlogik bleibt hinter der technologischen Entwicklung zurück, was typische Folgeerscheinungen in der strategischen Einbindung verursacht: GenKI wird derzeit weder als Querschnittstechnologie noch als strategischer Innovationsstrang behandelt.
Trotzdem kann der aktuelle Projektansatz ohne Programmzuordnung erfolgreich umgesetzt werden. Die Beschaffung der GenKI-Chatbot-Lösung erfolgt marktgerecht, zielgerichtet und mit hoher Eigenverantwortung. Die strategische Steuerung findet projektintern statt. Das ermöglicht eine klare Ausrichtung und verhindert übermäßige Bürokratie. Die Steuerungslogik eines späteren Programms kann, sobald sinnvoll, nachgezogen werden.
Langfristig empfiehlt es sich jedoch, die Einführung generativer KI systematisch zu verankern. Ein eigenes Programm könnte helfen, verschiedene Projekte im Umfeld von GenKI zu koordinieren, Synergien zu erkennen und Redundanzen zu vermeiden. Es würde die technologische Entwicklung innerhalb der Organisation strukturieren und neue Anwendungsfälle gezielter entwickeln.
Bis dahin bleibt das aktuelle Projekt ein autonomer Impulsgeber. Es beweist, dass auch außerhalb etablierter Programmstrukturen innovationsgetriebene Technologieprojekte gelingen können, wenn das Projekt-Team über die notwendige Klarheit, Umsetzungsstärke und methodische Reife verfügt.
Die selbstbetriebene GenKI-Chatbot-Lösung soll funktional mit etablierten Public-Cloud-Angeboten wie ChatGPT oder Microsoft Copilot vergleichbar sein. Ziel ist es, eine leistungsfähige und alltagstaugliche Anwendung bereitzustellen, die zentrale Funktionen generativer KI zuverlässig abbildet. Die Lösung muss keine komplexen Integrationen in andere Fachanwendungen leisten. Vielmehr soll sie eine stabile, intuitiv nutzbare Schnittstelle für generative Textverarbeitung, Informationserschließung und kreative Aufgaben darstellen.
Im Mittelpunkt stehen grundlegende Funktionen wie die Generierung und Verarbeitung natürlicher Sprache, einfache multimodale Fähigkeiten mit Text und gegebenenfalls Audio, sowie eine erste Stufe von Retrieval-Augmented Generation (RAG). Weitere Funktionen wie die rollenbasierte Kommunikation, Textanalyse, Umschreibungen, Ideenentwicklung und strukturierte Dialogführung sind ebenfalls marktüblich. Der Schwerpunkt liegt bewusst auf dem, was in der Praxis funktioniert und sich bereits in anderen Kontexten bewährt hat.
Das Nutzungsprofil orientiert sich an real existierendem Verhalten. Viele Mitarbeiter kennen ChatGPT bereits aus dem privaten Umfeld und nutzen es regelmäßig. Diese Erfahrungswerte lassen sich auf den beruflichen Kontext übertragen. Der GenKI-Chatbot wird damit zu einem digitalen Werkzeug wie E-Mail oder Tabellenkalkulation. Er wird nicht für eine eng begrenzte Nutzergruppe entwickelt, sondern für die breite Organisation. Das bedeutet: Jeder soll ihn nutzen können, jeder soll davon profitieren.
Die funktionale Forderung bleibt bewusst pragmatisch. Die Lösung soll marktverfügbar sein und sich durch eine hohe Zuverlässigkeit und einfache Bedienbarkeit auszeichnen. Erweiterte Funktionen, die bei manchen Public-Cloud-Diensten eher als technologische Machbarkeitsstudien denn als produktive Features wirken, sind nicht erforderlich. Die Organisation verzichtet gezielt auf überzogene Sonderwünsche und konzentriert sich auf ein realistisches, gut wartbares Funktionsspektrum. In zwei Jahren nach Inbetriebnahme kann eine neue Marktanalyse erfolgen, um die nächste Lösung zu entwickeln.
Personalisierung spielt eine Rolle, muss sich jedoch im Rahmen des Marktangebots bewegen. Eine zu starke Individualisierung kann Nutzer überfordern und die Einheitlichkeit der Anwendung beeinträchtigen. Das Dialogverhalten der Lösung soll konfigurierbar sein, damit sich Tonalität, Länge oder Formalität der Antworten anpassen lassen. Nutzer sollen bei Bedarf eigene Einstellungen vornehmen können, ohne auf zentrale IT-Unterstützung angewiesen zu sein.
Das Nutzungsprofil ist weder visionär noch ideologisch. Es beruht auf realen Anforderungen, aktuellen Nutzungsmustern und erprobten Technologien. Die Lösung orientiert sich an dem, was funktioniert, und nicht an dem, was theoretisch möglich wäre. Sie ist bewusst so konzipiert, dass sie langfristig einsetzbar bleibt. Durch vertraglich geregelte Software-Aktualisierungen und modulare Erweiterungsmöglichkeiten kann die Lösung auf neue Anforderungen reagieren, ohne dass ein vollständiger Systemwechsel notwendig wird.
Der GenKI-Chatbot wird damit zu einem strategischen Werkzeug, das den Arbeitsalltag erleichtert, ohne bestehende Systeme zu ersetzen. Die Nutzer stehen im Mittelpunkt. Sie gestalten die Anwendung durch ihren Gebrauch mit und entwickeln damit schrittweise neue Formen der digitalen Zusammenarbeit. Die funktionale Forderung bildet die Grundlage für eine leistungsfähige, akzeptierte und skalierbare GenKI-Integration in der Organisation.
Die operationelle Architektur unserer Organisation enthält derzeit keine Elemente, die generative künstliche Intelligenz berücksichtigen. GenKI wird bislang nicht als eigenständige Fähigkeit geführt, da sie als unterstützende Technologie und nicht als operative Kernfunktion wahrgenommen wird. Diese Abwesenheit reflektiert weniger ein grundsätzliches Architekturproblem als vielmehr die Geschwindigkeit, mit der sich technologische Entwicklungen vollziehen und unsere Organisation ihnen hinterherläuft.
Mit der Einführung eines selbstbetriebenen GenKI-Chatbots betreten wir architektonisches Neuland. Die Lösung ist als eigenständiges System konzipiert, das sich außerhalb bestehender Abläufe positioniert. Das hat klare Vorteile. Es gibt keine Systembrüche, keine tiefgreifenden Eingriffe in bestehende Prozesse und keine Abhängigkeiten von bereits etablierten Anwendungsschichten. GenKI ergänzt die operationelle Realität als neue Schicht mit großem Wirkpotenzial, ohne dabei Altstrukturen zu gefährden.
Die Integration in die tägliche Arbeit erfolgt nicht auf technischer, sondern auf organisatorischer Ebene. Nach der Einführung beginnt ein kultureller Prozess der Etablierung, in dem die Mitarbeiter lernen, das System sinnvoll in ihre Arbeitsrealität einzubetten. Die technische Reife ist vorhanden, es fehlt allein die betriebliche Erfahrung im Umgang mit dieser neuen Klasse von Systemen. Sobald diese Erfahrungen gesammelt sind, wird sich der GenKI-Chatbot nahtlos in die operationelle Architektur einfügen.
Unsere bestehende Architektur ist ausreichend stabil, um mit den schnellen Aktualisierungszyklen generativer KI umzugehen. Die geplante Lösung wird sich während ihrer Nutzungsdauer weiterentwickeln. Diese Dynamik stellt keine Gefahr für die Architektur dar, sondern eine Chance, die organisationale Lernkurve deutlich zu beschleunigen. Die Technologie bringt Geschwindigkeit. Die Organisation muss lernen, mit dieser Geschwindigkeit Schritt zu halten.
Ob GenKI künftig als zusätzliche Schicht (Layer) oder als strategische Grundstruktur (Backbone) dient, hängt vom jeweiligen Anwendungsfall ab. Beide Entwicklungen sind möglich. Die jetzige Lösung wird zunächst als isolierte Schicht eingeführt, die bestehende Fähigkeiten unterstützt. Mittelfristig werden neue Fähigkeiten auf Basis generativer KI entstehen. In der langfristigen Perspektive wird sich GenKI zur Grundlage vieler organisatorischer Abläufe entwickeln.
Redundanzen in der Architektur entstehen derzeit nicht. Bisher existieren keine parallelen generischen GenKI-Lösungen innerhalb der Organisation. Spezialisierte Pilotprojekte arbeiten mit engerem Fokus und stellen keine Überschneidungen dar. Die geplante Lösung wird das erste zentrale GenKI-System auf Basis eines generischen LLM-Weltwissens sein und nimmt damit eine Sonderstellung ein.
Unsere Architektur ist grundsätzlich offen für Feedback-getriebenes Lernen. GenKI kann als Lern- und Entwicklungstool fungieren, insbesondere im Bereich des Wissensmanagements, der Weiterbildung und der Prozessdokumentation. Diese Offenheit für neue Formen der Interaktion mit Wissen stellt eine zentrale Stärke der Lösung dar.
Einen strukturierten Integrationspfad gibt es bewusst nicht. Die Lösung wird als separater IT-Service betrieben, der sich über die Infrastruktur an Netzwerk und Authentifizierung anbindet. Eine umfassende Integration in bestehende Fachsysteme ist nicht geplant und auch nicht notwendig. Die Komplexität bleibt dadurch gering, die Flexibilität hoch.
Langfristig wird GenKI unsere Definition von Systemgrenzen verändern. Der Übergang zwischen Anwendungen, Prozessen und unterstützenden Diensten wird fließender. GenKI wird zur Infrastruktur werden, die unter der Oberfläche viele andere Dienste mit neuen Fähigkeiten versorgt. In der aktuellen Phase ist es aber weder notwendig noch sinnvoll, die operationelle Architektur tiefgreifend zu reorganisieren. Für die nächsten Jahre genügt eine punktuelle Einbindung. Erst mit dem Aufkommen humanoider Robotik oder umfassender KI-Agenten-Ökosysteme in der nächsten Dekade wird eine grundlegende Neuordnung erforderlich sein. Bis dahin legen wir mit dem GenKI-Chatbot das Fundament.
Die Einführung eines selbstbetriebenen GenKI-Chatbots erfolgt im Rahmen eines eigenständigen IT-Services, der sich nahtlos in die bestehende IT-Service-Landschaft unserer Organisation einfügt. Der Service umfasst den vollständigen Eigenbetrieb der Lösung, einschließlich Hardware, Software und ergänzender externer Dienstleistungen. Dabei handelt es sich um einen typischen Betrieb auf Server-Infrastruktur, wie ihn unsere Organisation in zahlreichen anderen Fällen bereits erfolgreich praktiziert. Es besteht kein Bedarf, diesen Vorgang im Detail neu zu erklären oder gesondert zu behandeln.
Der GenKI-Service nutzt vorhandene technische Ressourcen wie Rechenzentrumsfläche, Rack-Einheiten, Stromversorgung, Netzwerkanschlüsse, Speicherlösungen und betriebliche Sicherheitsmechanismen. Zusätzlich werden Software-Komponenten installiert, betreut und durch externe Partner unterstützt, insbesondere bei Aktualisierungen, Modellerweiterungen oder Störfallanalysen. Diese Betriebsform entspricht der bekannten Struktur vergleichbarer IT-Services und nutzt bewährte Prozesse.
Die bestehenden IT-Services passen in vollem Umfang zu den Anforderungen eines dynamischen GenKI-Systems. Die Integration des neuen Dienstes erfordert keine grundlegenden Anpassungen. Es handelt sich um einen weiteren Standard-Service mit spezifischer fachlicher Ausprägung. Unsere Organisation hat bereits umfangreiche Erfahrung mit dem Betrieb komplexer Systeme im Eigenbetrieb. Diese Kompetenz stellt sicher, dass auch ein GenKI-Chatbot effizient und nachhaltig betrieben werden kann.
Es existieren keine Services oder Prozesse, die der Einführung der Lösung im Weg stehen würden. Der etablierte Service-Katalog bietet die notwendige Struktur, um sowohl Standardanfragen als auch besondere Anforderungen, beispielsweise von Super-Anwendern oder Fachabteilungen, effizient zu bearbeiten. Die Einbindung in den Service-Katalog stellt eine sinnvolle Brücke zwischen technischer Infrastruktur und nutzerorientierter Unterstützung dar.
Die Bewertung der Kompatibilität bestehender IT-Services mit der GenKI-Lösung erfolgt im Rahmen der regulären Abläufe des IT-Managements. Der Prozess ist definiert, bekannt und erprobt. Auch die Frage nach der Skalierbarkeit vorhandener Services lässt sich innerhalb dieser Strukturen zuverlässig klären. Wir gehen davon aus, dass eine ausreichende Skalierbarkeit gegeben ist, prüfen dies aber im Detail im Zuge der Beschaffung und Inbetriebnahme.
Zusätzliche Service-Schnittstellen sind nicht erforderlich. Die bestehende Infrastruktur deckt alle notwendigen Voraussetzungen ab. Auch neue Prozesse müssen nicht geschaffen werden. Das Projekt kann auf vorhandene Strukturen aufsetzen und dadurch Zeit und Ressourcen sparen. Der Betrieb erfolgt ohne organisatorische Sonderregelungen und bleibt im Rahmen bekannter Verfahren.
ITIL-Prozesse stellen keine Bremse, sondern eine tragfähige Grundlage für die Etablierung des neuen Services dar. Der GenKI-Chatbot lässt sich problemlos in operative IT-Service-Management-Prozesse integrieren. Darüber hinaus wird er mittelfristig selbst zur Unterstützung des IT-Service-Managements beitragen können, etwa bei der Priorisierung von Tickets, der Analyse von Störungen oder der Erarbeitung von Lösungsvorschlägen.
Die GenKI-Chatbot-Lösung ersetzt keine bestehenden Dienste, sondern ergänzt sie. Die Entwicklung in Richtung KI-Agenten und maschinengetriebener Automatisierung ist langfristig denkbar, aber nicht Bestandteil dieses Projekts.
Die bestehenden Service Level Agreements gelten auch für den neuen Service. Anpassungen sind nicht notwendig. Die Verfügbarkeit, Reaktionszeiten und Betriebsparameter lassen sich auf Basis bewährter Regelungen sicherstellen. Damit wird der GenKI-Chatbot von Beginn an als vollwertiger IT-Service betrieben.
Die initiale Planung für die Einführung einer selbstbetriebenen GenKI-Chatbot-Lösung sieht einen Bedarfsumfang von 25.000 Nutzern vor. Diese Zahl basiert auf einer realistischen Einschätzung der zu erwartenden Nutzung in den ersten Betriebsjahren und bildet eine solide Grundlage für einen skalierbaren Betrieb. Ziel ist es, eine Antwortgeschwindigkeit zu ermöglichen, die der Nutzererfahrung bei marktführenden Cloud-Diensten wie ChatGPT möglichst nahekommt. Als Modellgrundlage ist derzeit DeepSeek vorgesehen, wobei die konkrete Auswahl der zu unterstützenden Modelle final im Rahmen der Leistungsbeschreibung und Marktsichtung getroffen wird.
Die Skalierbarkeit des Systems stellt einen zentralen Aspekt der Beschaffung dar. Die geplante Rahmenvereinbarung anstelle einer einmaligen Einzelbeschaffung ermöglicht es, die benötigte Hardware-Kapazität sowie mögliche Software-Lizenzen stufenweise zu erweitern. Damit wird sichergestellt, dass bei wachsendem Nutzungsinteresse keine technischen oder organisatorischen Engpässe entstehen. Die Lösung muss in der Lage sein, sowohl Nutzeranzahl als auch Rechenintensität dynamisch zu bewältigen.
Die vorgesehene Nutzungsdauer beträgt vier Jahre. Diese Dauer ergibt sich aus den üblichen Zyklen vergleichbarer IT-Vorhaben und wurde mit Blick auf technologische Entwicklung, wirtschaftliche Planung und betrieblichen Aufwand als sinnvoll bewertet. Die Planung für eine Nachfolgelösung beginnt spätestens zwei Jahre nach Inbetriebnahme, sodass ein gleitender Übergang möglich ist. Dieser Ansatz entspricht dem in der Organisation etablierten Vorgehen, bei dem alte und neue Lösungen für eine Übergangszeit parallel betrieben werden.
Der GenKI-Chatbot richtet sich an alle Beschäftigten der Organisation. Eine Einschränkung des Nutzerkreises ist nicht vorgesehen. Die Lösung soll als grundlegendes Werkzeug im Arbeitsalltag dienen, vergleichbar mit E-Mail, Textverarbeitung oder Suchmaschinen. Nur in speziellen Kontexten, etwa bei Prüfungen oder formellen Bewertungen, kann die Nutzung temporär eingeschränkt werden. Solche Vorgaben sind nicht Gegenstand dieses Konzepts, sondern Teil späterer Umsetzungs- und Etablierungsschritte.
Der erwartete Bedarf wird mittel- bis langfristig stark ansteigen. Das liegt nicht an kurzfristigen technologischen Trends, sondern an der grundlegenden Veränderung von Wissensarbeit durch generative KI. In diesem Umfeld wächst die Nutzung typischerweise exponentiell mit zunehmender Bekanntheit und Vertrauen in das System. Die flexible Struktur des Beschaffungsvorhabens stellt sicher, dass dieses Wachstum bedarfsgerecht begleitet werden kann. Die Vertragsgestaltung wird gezielt auf Erweiterungsoptionen, modulare Erweiterbarkeit und flexible Lizenzierung achten.
Eine faire Ressourcennutzung ist bei wachsender Auslastung sicherzustellen. Erste Maßnahmen zur Lastverteilung und Priorisierung werden abhängig von den konkreten Eigenschaften der beschafften Lösung definiert. Denkbar sind Nutzungsprofile, zeitliche Begrenzungen für aufwändige Rechenoperationen oder rollenbasierte Differenzierungen. Derartige Maßnahmen werden vorbereitet, aber nur dann aktiviert, wenn sich eine tatsächliche Knappheit abzeichnet.
Die geplante Nutzungsdauer von vier Jahren gilt unter der Voraussetzung, dass regelmäßige technische Weiterentwicklungen sowohl auf der Hardware- als auch auf der Software-Seite vertraglich abgesichert werden. Sollte sich die technologische Entwicklung deutlich beschleunigen oder eine innovative Nachfolgegeneration verfügbar werden, lässt sich die Strategie flexibel anpassen. Finanzielle Ressourcen stehen voraussichtlich zur Verfügung, entscheidend wird vielmehr die organisatorische Reaktionsgeschwindigkeit sein.
Die Entscheidung über eine spätere Außerbetriebnahme basiert auf der technologischen Entwicklung und der strategischen Weiterentwicklung der Organisation. Die Bewertung erfolgt kontinuierlich während der Nutzungszeit und wird nicht allein durch Laufzeitende, sondern durch Relevanz und Effizienz bestimmt. Wichtig ist, dass die Organisation lernfähig bleibt und in der Lage ist, einen Wechsel zügig und fundiert umzusetzen.
Die Skalierbarkeit des Nutzerkreises ist grundsätzlich gegeben. Technisch gesehen lässt sich die Lösung bei richtiger Architektur massiv erweitern, ohne die Qualität der Nutzererfahrung zu beeinträchtigen. Voraussetzung dafür ist eine geeignete Initialauswahl der Lösung und ein vorausschauend gestalteter Vertrag, der Flexibilität, Leistung und Verfügbarkeit langfristig sicherstellt.
Die Verfügbarkeit des selbstbetriebenen GenKI-Chatbots orientiert sich an den etablierten Standards unserer Organisation für Web-Office- und Kollaborationssoftware. Es besteht keine Notwendigkeit, ein eigenes Verfügbarkeitsregime für diesen Dienst zu entwickeln. Vielmehr greifen wir auf bewährte Rahmenbedingungen zurück, die sich in zahlreichen vergleichbaren IT-Services als tragfähig erwiesen haben. Die Lösung wird in einem gewohnten Betriebsumfeld eingeführt und unterliegt denselben Grundanforderungen an Stabilität, Wartungsplanung und Reaktionsfähigkeit wie andere nicht-organisationskritische Systeme.
Eine Rund-um-die-Uhr-Verfügbarkeit ist für die erste Ausbaustufe des GenKI-Chatbots nicht erforderlich. Regelmäßige Wartungsfenster, insbesondere an Wochenenden oder in den Abendstunden, sind zulässig, sofern sie mit ausreichender Vorlaufzeit kommuniziert werden. Der Bedarf einzelner Nutzer, auch außerhalb klassischer Arbeitszeiten mit dem System zu arbeiten, ist anerkannt und wird bei der Betriebsplanung berücksichtigt. Dennoch steht die Betriebsstabilität während der regulären Arbeitszeiten im Vordergrund. Längere oder ungeplante Ausfälle an Werktagen führen zu Frustration und Produktivitätseinbußen, wie es aus dem Nutzerverhalten im Umgang mit ChatGPT bekannt ist.
Ein unerwarteter Ausfall des Systems wird analog zu anderen IT-Diensten behandelt. Der Betrieb wird analysieren, Ursachen identifizieren und notwendige Verbesserungen umsetzen. Dabei ist zu beachten, dass es sich um eine neue Service-Kategorie mit teilweise unbekannter Hardware- und Software-Konfiguration handelt. Die enge Zusammenarbeit mit dem externen Auftragnehmer wird helfen, typische Kinderkrankheiten zügig zu überwinden. Die daraus entstehende Lernkurve stellt keinen Mangel, sondern einen erwartbaren Teil des Betriebs dar.
Abstriche bei der Verfügbarkeit sind grundsätzlich akzeptabel, solange der Gesamtnutzen des Systems überwiegt. In der aktuellen Projektphase steht die grundlegende Etablierung der Fähigkeit im Vordergrund. Erst in einem möglichen Folgeprojekt, mit tieferer Einbettung in operative Prozesse und stärkerer Interdependenz zu anderen IT-Systemen, wird die Verfügbarkeit neu zu bewerten sein. Diese Entwicklung sollte frühzeitig beobachtet und strukturiert begleitet werden, um mittel- und langfristig tragfähige Betriebsmodelle zu entwickeln.
Die Priorisierung von Nutzergruppen im Falle von Verfügbarkeitsengpässen wird in der späteren Betriebsplanung definiert. Grundlage dafür sind die konkreten Steuerungsmöglichkeiten der beschafften Lösung. Sollte eine Differenzierung nach Nutzerrollen oder -gruppen erforderlich werden, lässt sich dies vertraglich oder organisatorisch regeln. Gleichwohl liegt der Fokus auf einer gleichberechtigten und stabilen Versorgung aller Beschäftigten mit dieser zentralen digitalen Ressource.
Unsere bestehende IT-Infrastruktur kann die angestrebte Verfügbarkeit gewährleisten. Sie bietet ausreichend Kapazität und Redundanz, um den Betrieb auch bei gesteigerter Nachfrage sicherzustellen. Engpässe sind derzeit nicht zu erwarten. Sollte es in Zukunft zu veränderten Anforderungen kommen, lassen sich Anpassungen im Rahmen der gewählten Betriebsform und der operativen Vereinbarungen vornehmen.
Ausfallzeiten werden nicht nur technisch, sondern auch emotional wahrgenommen. Die Erfahrungen aus der Nutzung von ChatGPT zeigen, dass viele Nutzer Ausfälle als produktivitätshemmend und frustrierend empfinden. Dieses Phänomen lässt sich auch auf den internen GenKI-Chatbot übertragen. Die Organisation sollte das ernst nehmen, da der Chatbot mit zunehmender Nutzung eine Schlüsselrolle im digitalen Arbeitsalltag einnehmen wird.
Die aktuell geltenden Service Level Agreements (SLAs) sind für die erste Betriebsphase ausreichend. Sie bilden eine verlässliche Grundlage für die Einführung und Etablierung des Systems. Bei Entwicklung und Einführung einer Nachfolgelösung mit tieferer Integration, werden neue Anforderungen entstehen. Diese sind frühzeitig zu evaluieren, um rechtzeitig ein SLA-Modell zu entwickeln, das den zukünftigen Stellenwert der Technologie im organisatorischen Gefüge angemessen widerspiegelt.
Die Einführung einer selbstbetriebenen GenKI-Chatbot-Lösung erfolgt unter einem klar definierten Zeit- und Kostenrahmen, der sich am gesamten Lebenszyklus der Fähigkeit orientiert. Das Projekt beginnt mit einer Beschaffungsphase von etwa eineinhalb Jahren, die Planung, Vergabe, Lieferung, Inbetriebnahme und Systemeinführung umfasst. Daran schließt sich eine Nutzungsdauer von vier Jahren an. Nach zwei Jahren beginnt die Vorbereitung auf die Nachfolgelösung, die voraussichtlich parallel betrieben wird, um einen bruchfreien Übergang sicherzustellen.
Der Kostenrahmen wird anfänglich auf 5 Millionen Euro festgelegt. Diese Summe deckt die erste Ausbaustufe der Hardware, die Inbetriebnahme der Software sowie initiale Dienstleistungen. Um Spielraum für zukünftige Erweiterungen zu schaffen, wird eine Rahmenvereinbarung mit einer Obergrenze von 24,9 Millionen Euro geschlossen. Diese Struktur ermöglicht es, auf wachsende Bedarfe flexibel zu reagieren und notwendige Nachbeschaffungen ohne erneutes Ausschreibungsverfahren umzusetzen.
Die Aufgliederung der Projektkosten erfolgt entlang von vier Hauptkategorien:
Den mit Abstand größten Kostenblock bildet die Hardware. GPUs, Speicherlösungen, Energieversorgung und Kühlung erzeugen erhebliche Anfangsinvestitionen. Hinzu kommen Software-Komponenten, die teilweise Open Source sein werden, jedoch fortlaufend Wartung, Sicherheitsaktualisierungen und technische Unterstützung benötigen. Auch die Integration und Konfiguration der Lösung erfordert initial externe Expertise.
Die Dienstleistungskosten für den Startbetrieb bleiben im Vergleich moderat. Der eigentliche Aufwand für die organisatorische Einführung der GenKI-Chatbot-Lösung, etwa durch Schulungen, Kommunikationsmaßnahmen oder interne Transformationsunterstützung, ist nicht Teil dieser Beschaffung. Diese Maßnahmen sind separat zu planen, möglicherweise im Rahmen eines späteren Programms. Der Beschaffungsfokus liegt auf dem System selbst, nicht auf seinem kulturellen oder organisatorischen Transfer.
Logistik- und Transportkosten entstehen, sind aber in die vertraglich zu erbringenden Dienstleistungen integriert. Dazu zählen der Versand der Hardware, die Anreise von Support-Personal und eventuelle Austauschmaßnahmen. Diese Kosten bleiben im üblichen Rahmen vergleichbarer Beschaffungsprojekte.
Die Betriebskosten fallen innerhalb der bestehenden internen IT-Infrastruktur an oder werden über den internen IT-Dienstleister abgedeckt. Die eigentliche Infrastrukturbereitstellung ist nicht Bestandteil dieser Ausschreibung. Sollte ein Vertrag mit dem internen Dienstleister erforderlich werden, erfolgt dieser außer Konkurrenz. Die Organisation ist auf dessen Preisforderungen angewiesen und besitzt keine Verhandlungsmacht. Das ist strategisch so gewollt und als Teil der internen Struktur akzeptiert.
Die planbare Natur der Projektkosten steht und fällt mit der Qualität der Vertragsgestaltung. Die bisherige Erfahrung zeigt, dass schlecht vorbereitete oder unklare Vergaben zu chaotischen Verläufen führen können. Ein professioneller Beschaffungsprozess, der Marktkenntnis, technische Kompetenz und vertragliche Weitsicht vereint, ist entscheidend.
Der Lebenszyklus der Lösung ist technisch planbar. Was sich nicht exakt voraussagen lässt, ist die inhaltliche und funktionale Entwicklung der Software, die sich in einem hochdynamischen Innovationsfeld bewegt. Dennoch bleibt ein strukturierter Lebenszyklusansatz sinnvoll und notwendig.
Fehlentscheidungen in der Einführungsphase sind zwar ärgerlich, können aber zumindest teilweise korrigiert werden. Der Verzicht auf eine Einführung hingegen hätte schwerwiegende Konsequenzen: den Verlust an Innovationsfähigkeit, die Entkopplung von gesellschaftlichen und wirtschaftlichen Entwicklungen und mittelfristig das Abkoppeln großer Teile der Organisation vom digitalen Fortschritt.
Niedrig angesetzte Budgets bieten keinen strategischen Vorteil. Sie schränken die Handlungsfähigkeit unnötig ein, verhindern Wettbewerb und führen zu Mängeln in der Umsetzung. Eine ehrliche, realistische Einschätzung schützt das Projekt und stärkt die Glaubwürdigkeit gegenüber Stakeholdern.
Die strukturellen Rahmenbedingungen unserer Organisation sind wenig flexibel. Entscheidungsprozesse sind langsam, von Absicherungslogik geprägt und nur schwer an externe Dynamiken anpassbar. Der Einsatz eines GenKI-Chatbots kann dabei helfen, Prozesse zu analysieren, Entscheidungen vorzubereiten und mit höherer Geschwindigkeit auf neue Anforderungen zu reagieren. Die Einführung dieser Lösung ist somit auch ein Werkzeug zur eigenen Modernisierung.
GenKI ist teuer, aber sein Nutzen ist immens. Die entstehenden Kosten sind transparent, sofern der Vertrag gut entworfen ist und die Vertragspartner offen kommunizieren. Entscheidend ist nicht der Versuch, kurzfristig zu sparen, sondern langfristige Abhängigkeiten und Fehlentwicklungen durch sorgfältige Planung und vertragliche Sicherheiten zu vermeiden.
Ein übermäßiger Fokus auf Kosten existiert nicht. Vielmehr zeigt sich, dass ausreichend Budget vorhanden ist, jedoch die Fähigkeit zur pragmatischen Umsetzung oft fehlt. Die größte Herausforderung wird darin liegen, verfügbare Mittel zügig, kompetent und wirkungsorientiert einzusetzen. Diese Hürde ist nicht technischer, sondern organisatorischer Natur.
Die Einführung einer selbstbetriebenen GenKI-Chatbot-Lösung unterliegt denselben Prinzipien des organisatorischen Geheimschutzes wie andere IT-Services innerhalb unserer Organisation. Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit bleiben dabei die maßgeblichen Schutzziele. Das Projekt verlässt nicht den Rahmen bestehender Sicherheitsvorgaben. Es bedarf aber einer bewussten und aktiven Umsetzung dieser Vorgaben im Kontext einer neuartigen Technologie.
Ein GenKI-Chatbot kann mit geheimschutzrelevanten Informationen umgehen, sofern technische und organisatorische Maßnahmen dies ermöglichen. Die Fähigkeit zur Konfiguration der Systeme, zum Beispiel durch rollenbasierte Zugriffskontrolle, Logging oder Kontextfilterung, bietet hinreichende Steuerungsmöglichkeiten. Entscheidend ist die Bereitschaft, Entscheidungen zu treffen und diese konsequent umzusetzen. Eine Lähmung durch Sicherheitsdiskussionen ohne Ergebnis würde das Projekt gefährden. Informationssicherheit darf nicht zur Ausrede für Untätigkeit werden.
Die Fähigkeit generativer KI, Inhalte zu erzeugen und rekombinieren, stellt ein neues Element im Geheimschutz dar. Diese Funktionalität (RAG: Retrieval-Augmented Generation) eröffnet potenziell neue Risikoflächen. In der jetzt zu beschaffenden Lösung wird sie nur in begrenztem Umfang enthalten sein. Die Frage, welche internen Quellen in welcher Form genutzt werden dürfen, ist daher ein nachgelagertes Thema der Betriebsaufnahme. Die Beschaffung selbst schafft die technischen Voraussetzungen. Über den operativen Einsatz wird später entschieden.
Die eingesetzte GenKI-Chatbot-Lösung muss nicht in einer Blackbox betrieben werden. Transparenz und Schutz lassen sich sehr wohl vereinbaren. Je nach Architektur ist eine Open-Source-, eine Closed-Source- oder eine hybride Variante denkbar. Die Leistungsbeschreibung formuliert diese Anforderungen. Bewertungsmechanismen sollen sicherstellen, dass Transparenz, Auditierbarkeit und Nachvollziehbarkeit in einem ausgewogenen Verhältnis zur Sicherheit stehen.
Ein sprechender Chatbot eröffnet keine grundlegend neuen Angriffspunkte. Die Diskussion um akustisch interaktive Systeme ist seit vielen Jahren bekannt und technisch adressiert. Die Risiken sind beherrschbar, wenn klare betriebliche Rahmenbedingungen gelten. Die Multimodalität (Text, Audio, Bild) bleibt optional. Organisationen können steuern, welche Modalitäten in welcher Tiefe aktiviert werden.
Organisatorischer Geheimschutz muss nicht zur Innovationsbremse werden. Im Gegenteil: Er kann zur Voraussetzung intelligenter Systeme werden, wenn er praxisnah und lösungsorientiert ausgestaltet wird. Ein selbstbetriebener GenKI-Chatbot bietet im Unterschied zu Public-Cloud-Lösungen genau die Kontrollmöglichkeiten, die sensible Organisationen benötigen. Der interne Betrieb über die eigene Infrastruktur schafft das notwendige Vertrauen.
Ob ein GenKI-Chatbot auf Inhalte reagiert oder nicht, lässt sich durch seine Konfiguration gezielt steuern. In der Grundausstattung basiert das System auf dem Weltwissen der eingesetzten Sprachmodelle. Die Frage, ob zusätzliche Wissensquellen (wie interne Dokumente) eingebunden werden, entscheidet der Betrieb später auf Grundlage realer Anforderungen.
Die Steuerung, was der GenKI-Chatbot wissen darf und was nicht, ist Aufgabe der operativen Regelsetzung. Dazu gehören Rollenmodelle, Datenklassifikation, Zugriffskontrollen und technische Schutzmaßnahmen. Die Organisation wird über geeignete Richtlinien, Genehmigungsverfahren und Überwachungsprozesse sicherstellen, dass keine Informationen durch unbeabsichtigte Rückmeldungen nach außen dringen.
Ein GenKI-Chatbot stellt, wie jede Software, sowohl ein Risiko als auch eine Schutzkomponente dar. Durch passende Nutzung kann er die Bearbeitung sicherheitsrelevanter Vorgänge verbessern, beispielsweise durch strukturierte Informationsaufbereitung oder Hilfe bei komplexen Fragestellungen. Entscheidend ist, dass die Organisation die Einführung aktiv begleitet, mit einem klaren Verständnis für Nutzen und Risiko. Die Herausforderung liegt nicht in der Technologie selbst, sondern in der Bereitschaft, mit ihr verantwortungsvoll umzugehen.
Die Einführung eines selbstbetriebenen GenKI-Chatbots stellt keine fundamentale Neuerung im Sicherheitsmanagement unserer Organisation dar. Er ist ein IT-Service wie viele andere, mit spezifischen Merkmalen, die sich jedoch in der Bandbreite der typischen Sicherheitsanforderungen bewegen. Viele Erkenntnisse aus der bisherigen IT-Sicherheitsarbeit lassen sich direkt übertragen. Gleichzeitig bietet der Chatbot neue Potenziale, insbesondere in der aktiven Unterstützung sicherheitsrelevanter Prozesse.
Die generative KI eröffnet neue Angriffsflächen, zum Beispiel durch manipulierte Eingaben, gezielte Prompts oder übermäßige Anfragen. Solche Vektoren sind bereits aus anderen interaktiven Systemen bekannt und lassen sich mit etablierten Schutzmaßnahmen absichern. Da in der Grundfunktion keine tiefe Integration in interne Datenbanken erfolgt, bleiben potenzielle Angriffspunkte auf die Anwendung selbst beschränkt. Eine organisationsweite Retrieval-Funktionalität wird im Rahmen eines separaten Projekts adressiert.
Die bestehende IT-Infrastruktur unserer Organisation ist in der Lage, auch adaptive, generative Systeme zu schützen. Standardmaßnahmen wie Zugangskontrolle, Verschlüsselung, Monitoring und regelmäßige Penetrationstests bleiben wirksam. Zusätzlich berücksichtigen wir die Besonderheiten des Chatbot-Verhaltens, etwa durch Prompt-Monitoring, Schutz vor Jailbreaking und Absicherung gegen automatisierte Ausnutzung durch externe Systeme.
Manipulationsversuche durch gezielte Prompts oder adversarial Inputs stellen eine reale Herausforderung dar. Diese lassen sich durch Schulungen, redaktionelle Tests, kontextabhängige Prompt-Filter und die laufende Beobachtung der Antwortqualität eindämmen. Während der Beschaffung legen wir fest, welche Schutzmaßnahmen verpflichtend sind. In der Einführungs- und Betriebsphase erfolgt eine laufende Nachsteuerung.
Frühere Sicherheitsvorfälle zeigen, dass Mensch, Monitoring-Systeme und externe Dienstleister gemeinsam am effektivsten Schwachstellen identifizieren. Eine GenKI-Lösung wird sich nicht selbst überwachen. Ihre Rolle liegt nicht in der eigenständigen Cyber-Abwehr, sondern in der Unterstützung durch Hinweise, Dokumentationshilfe, Bedrohungsanalyse und Awareness-Schulungen.
Die GenKI-Chatbot-Lösung stellt damit kein unkontrollierbares Sicherheitsrisiko dar. Im Gegenteil: Wenn wir sie klug einsetzen, ist sie ein Instrument zur Stärkung der Sicherheitsarchitektur. Entscheidend wird sein, dass wir den Betrieb sicher gestalten, realistische Erwartungen formulieren und den Chatbot im sicherheitskritischen Kontext mit der gleichen Sorgfalt behandeln wie alle anderen produktiven IT-Systeme.
Unsere Organisation beschafft eine selbstbetriebene GenKI-Chatbot-Lösung. Diese wird funktional einem System wie ChatGPT ähneln, basiert jedoch vollständig auf durch uns kontrollierter Hardware und Software. Der Betrieb erfolgt intern, unterstützt durch einen Auftragnehmer, der im Bedarfsfall Unterstützung bietet, Erweiterungen liefert und notwendige Aktualisierungen bereitstellt. Die Verantwortung für Betrieb, Kontrolle und Datenhoheit liegt bei unserer Organisation.
Die vorgeschlagene Lösung entspricht klar dem identifizierten Bedarf. Weltweit nutzen hunderte Millionen Menschen generative KI-Systeme täglich in verschiedensten Kontexten. Diese weitverbreitete Nutzung spiegelt den praktischen Nutzen und die Alltagstauglichkeit solcher Systeme wider. Für unsere Organisation ergibt sich ein dringlicher Bedarf nicht aus einer politischen Agenda, sondern aus realen technologischen Entwicklungen und gesellschaftlichen Umbrüchen. Die nächste Generation der Mitarbeiter wächst mit GenKI auf und wird selbstverständlich auch in der Arbeitswelt entsprechende Werkzeuge voraussetzen.
Unsere Lösung setzt bewusst auf vorhandene Marktprodukte. Wir definieren keine überambitionierten Wunschlösungen, sondern beschaffen marktverfügbare, robuste Systeme. Eine sorgfältige Marktanalyse sowie eine strukturierte Markterkundung sichern ab, dass wir kein veraltetes oder überteuertes Produkt erwerben, sondern eine moderne und funktionale Lösung.
Die GenKI-Lösung verfolgt das Ziel konkreter Problemlösung. Sie soll die Produktivität steigern, Prozesse vereinfachen und die Nutzerfreundlichkeit erhöhen. Es geht nicht um eine technologische Machtdemonstration, sondern um einen praxisnahen Werkzeugkasten, der vielfältige Anwendungsfälle unterstützt. Die einfache Bedienung, vergleichbar mit der ChatGPT-Oberfläche, sorgt für eine geringe Einstiegshürde und eine schnelle Verbreitung im Arbeitsalltag.
Wir setzen auf Selbstbetrieb. Das bedeutet, dass wir die Infrastruktur kontrollieren, die Daten in unserer Hand behalten und keine sensiblen Inhalte über externe Cloud-Plattformen verarbeiten. Zwar ist der Auftragnehmer ein technischer Partner, jedoch bleibt der operative Zugriff bei uns. Diese Architektur stärkt unsere Unabhängigkeit und reduziert datenschutzrechtliche Risiken.
Alternative Optionen wie Public-Cloud-Angebote haben wir bewusst ausgeschlossen. Auch wenn diese wirtschaftlich günstiger erscheinen, widersprechen sie den strategischen Vorgaben unserer Organisation. Die Entscheidung für Eigenbetrieb ist politisch getroffen und steht nicht zur Diskussion.
Für den Fall eines schnellen Nutzerzuwachses sichern wir uns durch eine Rahmenvereinbarung ab. Diese erlaubt es uns, die Lösung flexibel auszubauen, zusätzliche Hardware zu integrieren und skalierende Lizenzmodelle zu nutzen. Gleichzeitig sind wir uns bewusst, dass sich nach Einführung neue Bedarfe ergeben können, die heute noch nicht absehbar sind. Diese adressieren wir durch kontinuierliche Anpassungen unserer organisatorischen Strukturen.
Die Lösung bleibt flexibel in Bezug auf sich wandelnde Nutzungsziele. Auch wenn nicht alle Entwicklungen von Systemen wie ChatGPT eins zu eins übernommen werden können, deckt unsere Lösung den Großteil der erwarteten Funktionalitäten zuverlässig ab. Die fortlaufende Bewertung des tatsächlichen Nutzens erfolgt durch den Betreiber sowie durch die zuständige Fachabteilung. Auf dieser Grundlage können wir die Lösung weiterentwickeln und optimieren.
Mit der geplanten Lösung beschreiten wir einen realistischen, pragmatischen und strategisch sinnvollen Weg zur Einführung generativer KI. Wir vermeiden Überforderung durch Komplexität und sichern gleichzeitig einen zukunftsorientierten Technologieeinsatz in unserer Organisation.
Die Realisierung der selbstbetriebenen GenKI-Chatbot-Lösung ist auf einen Zeitraum von eineinhalb Jahren angelegt, gerechnet ab der initialen Beschaffungsinitiative bis zum Beginn der Inbetriebnahme. Innerhalb dieses Zeitrahmens sollen alle erforderlichen Schritte von der Bedarfsanalyse über die Ausschreibung bis hin zur technischen Bereitstellung abgeschlossen werden.
Obwohl dieser Zeitraum auf dem Papier realistisch erscheint, müssen wir konstatieren, dass er in unserer Organisation nur unter günstigen Bedingungen eingehalten werden kann. Verzögerungen sind sehr wahrscheinlich, da interne Prozesse häufig durch Trägheit, übermäßige Abstimmungen und unklare Prioritätensetzungen verlangsamt werden. Viele Beteiligte werden ihre Überlastung betonen, obwohl gerade dieses Projekt aufgrund seiner strategischen Bedeutung höchste Aufmerksamkeit und Ressourcenbindung verdient. Das Thema GenKI erfordert keine zähen Endlosdiskussionen, sondern mutige Entscheidungen und schnelles Handeln. Unser Anspruch muss lauten, zügig und effizient voranzukommen.
Ein gestreckter Realisierungszeitraum nützt niemandem. Im Gegenteil: Jede Verzögerung vergrößert die Fähigkeitslücke, verlängert den Zustand der Abhängigkeit von externen Systemen und schwächt unsere Innovationskraft. Gerade im Hinblick auf die rasanten Fortschritte im Bereich der generativen KI dürfen wir den Anschluss an die technologische Entwicklung nicht verlieren. Technologische Sprünge während der Realisierungszeit sind keine abstrakte Möglichkeit, sondern eine wahrscheinliche Realität. Wir begegnen dieser Dynamik, indem wir marktverfügbare Lösungen mit einem vertraglich abgesicherten Aktualisierungsmechanismus beschaffen.
Unsere Projektstruktur folgt einer linearen Logik, weil es die rechtlichen Rahmenbedingungen und die organisatorische Kultur nicht anders zulassen. Die Beschaffung ist formal, sequenziell und reguliert. Die Einführung orientiert sich ebenfalls an einem linearen Ablauf, um klar definierte Etappen abzuschließen. Erst mit Beginn der Etablierungsphase nutzen wir iterative, agile Methoden. Dort können wir flexibel auf organisatorische Entwicklungen, Nutzungsmuster und Feedback reagieren.
Ein nennenswerter Zeitpuffer ist im Realisierungsplan nicht vorgesehen. Die knappe Zeitplanung erfordert ein fokussiertes Projektmanagement und eine konsequente Priorisierung durch die verantwortliche Fachabteilung. Diese trifft auch die Entscheidungen über mögliche Verlängerungen oder Straffungen des Zeitplans.
Ein Minimal Viable Product (MVP) parallel aufzusetzen wäre denkbar, etwa in Form eines internen Testsystems oder als Forschungsplattform. Ob dieses Vorgehen jedoch zu einem signifikanten Zeitgewinn führt, bleibt fraglich, da auch diese Variante intern koordiniert und formal begleitet werden müsste.
Die Synchronisation von Entwicklungs-, Test- und Inbetriebnahmephasen erfolgt nach den etablierten Standards unseres IT-Betriebs. Die organisatorische Erfahrung in solchen Projekten ist vorhanden. Es ist daher kein methodisches Problem, sondern eine Frage der Haltung und des Engagements, diesen Realisierungszeitraum tatsächlich einzuhalten.
Was die technische Fertigstellung betrifft, ist “fertig” ein sinnvoller Zustand. Die Lösung wird eingeführt, in Betrieb genommen und technisch abgeschlossen. Die Nutzung und insbesondere die organisatorische Etablierung bleiben hingegen dynamisch, kontinuierlich lernend und entwicklungsfähig.
Der vorgegebene Zeitraum ist ambitioniert, aber machbar. Er erfordert jedoch konsequente Führung, mutige Entscheidungen und ein hohes Maß an operativer Geschwindigkeit. Nur dann lässt sich dieses strategisch bedeutsame Vorhaben innerhalb der angestrebten Frist realisieren.
Die Produktauswahl für die selbstbetriebene GenKI-Chatbot-Lösung erfolgt im Rahmen eines formalen Auswahlverfahrens, dessen Abschluss die verbindliche Entscheidung markiert. Marktanalyse und Markterkundung bilden dabei vorbereitende Maßnahmen, um ein realistisches und marktgängiges Anforderungsprofil zu erarbeiten. Diese vorbereitenden Schritte dienen der fundierten Leistungsbeschreibung, ersetzen aber nicht die eigentliche Auswahlentscheidung, die am Ende der Ausschreibung im Rahmen des standardisierten Vergabeverfahrens getroffen wird.
Wir entscheiden uns bewusst für ein Produkt, das nicht exklusiv für unsere Organisation entwickelt wird. Stattdessen profitieren wir von kontinuierlicher Weiterentwicklung, die auf einem breiteren Kundenkreis des Auftragnehmers basiert.
Die dominierenden Auswahlkriterien sind Verfügbarkeit und technische Leistungsfähigkeit. In einer dynamischen Technologielandschaft wie der der generativen KI stellt die sofortige Einsatzfähigkeit einen klaren Wettbewerbsvorteil dar. Technische Merkmale und die funktionale Ausgestaltung bilden das Rückgrat der Bewertung. Politische Einflussfaktoren sind zwar in unserer Organisation nicht auszuschließen, insbesondere aufgrund gewachsener informeller Netzwerke und machtvoller Einzelpersonen. Dennoch legen wir Wert darauf, dass die Beschaffungsentscheidung auf nachvollziehbaren und sachlichen Grundlagen beruht. Wenn Verfügbarkeit und Technik stimmen, lässt sich auch eine gewisse politische Einfärbung der Entscheidung tolerieren, ohne dass die Qualität der Lösung leidet.
Der Auswahlprozess beginnt mit einem strukturierten Verfahren. Die finale Entscheidung fällt erst nach Vorlage und Bewertung der Angebote. Auch wenn informelle Kräfte erfahrungsgemäß ihre Rolle spielen werden, halten wir am formalen Prozess fest. Eine echte Auswahl ist möglich und notwendig.
Die interne Akkreditierung der gewählten Lösung erfolgt gemäß unserer etablierten IT-Governance. Für jeden neuen IT-Service, insbesondere im sensiblen Umfeld von GenKI, ist eine Freigabe durch definierte Prozesse unerlässlich. Diese Prozeduren sind bekannt, durchführbar und stellen keine übermäßige Hürde dar. Sie dienen weniger der inhaltlichen Prüfung als der formalen Absicherung.
Die Produktauswahl wird auch unter dem Gesichtspunkt der Offenheit bewertet. Anbieter bringen derzeit sowohl offene als auch proprietäre oder teiloffene Systeme auf den Markt. Unsere Anforderungen an Offenheit definieren wir zielgerichtet in der Leistungsbeschreibung. Volle Open-Source-Verpflichtungen sind rechtlich schwer durchsetzbar und in der Umsetzung häufig komplex. Wichtiger ist die technische Interoperabilität, insbesondere durch offene Schnittstellen und dokumentierte APIs. Damit sichern wir die Anbindung an bestehende Systeme und zukünftige Erweiterungen.
Vendor-Lock-in spielt aktuell eine untergeordnete Rolle, da die technologische Basis vieler GenKI-Systeme noch relativ standardisiert ist. Sollte sich der Markt in Richtung proprietärer Abhängigkeiten entwickeln, bewerten wir diese Risiken neu. Für die jetzt geplante Lösung bleibt das Risiko beherrschbar. Bei einem späteren Systemwechsel wird es voraussichtlich erforderlich sein, Datenbanken, Schnittstellen und Integrationen anzupassen. Das stellt jedoch keine fundamentale Hürde dar.
Die Kriterien für Zulassung und Akkreditierung sind organisatorisch eindeutig geregelt. In der Praxis zeigt sich, dass diese Anforderungen zwar formell anspruchsvoll, inhaltlich aber meist unproblematisch sind. Unsere bisherigen Erfahrungen lassen erwarten, dass wir auch diese Hürde für die GenKI-Chatbot-Lösung problemlos nehmen.
Insgesamt basiert die Produktauswahl auf einem pragmatischen, marktbezogenen Vorgehen, das sowohl technische Qualität als auch organisatorische Realisierbarkeit berücksichtigt. Akkreditierung und Zulassung sind Teil des standardisierten Ablaufes und tragen zur formellen Absicherung des Projekts bei, ohne den Fortschritt zu behindern.
Die Nutzung der selbstbetriebenen GenKI-Chatbot-Lösung erfordert ein Zusammenspiel aus logistischen Maßnahmen, personeller Organisation und tragfähiger IT-Infrastruktur. Alle drei Aspekte greifen ineinander und sichern den stabilen Betrieb des neuen IT-Services.
Die logistischen Anforderungen bleiben im Vergleich zu anderen IT-Projekten überschaubar. Der Auftragnehmer übernimmt die Lieferung und Integration der Hardware-Komponenten sowie gegebenenfalls erforderliche Transportleistungen. Da es sich um ein kompaktes, abgeschlossenes System handelt, bleibt der logistische Aufwand begrenzt und ist weitgehend in die Vertragsstruktur eingebettet.
Für den laufenden Betrieb setzen wir auf unsere eigenen Kapazitäten. Die Systempflege, Administration und Störfallanalyse erfolgen durch unsere Organisation beziehungsweise unseren internen IT-Dienstleister. Der Auftragnehmer stellt ergänzend Support, Software-Aktualisierungen und Erweiterungen bereit. Diese Struktur gewährleistet sowohl Unabhängigkeit als auch Zugang zu externem Spezialwissen, wenn erforderlich. Die Anforderungen an die Infrastruktur unterscheiden sich dabei nur punktuell von bestehenden IT-Services. GPU-basierte Server werden erforderlich sein, was zusätzliche technische Spezifika in der Beschaffung mit sich bringt, aber keine strukturellen Hürden für Betrieb oder Unterbringung erzeugt. Klassische Virtualisierungslösungen reichen nicht aus, daher betreiben wir die Lösung auf dedizierter Hardware wie vom Auftragnehmer vorgesehen.
Die größte Herausforderung liegt in der Schulung und Befähigung der Mitarbeiter. Die Einführung eines GenKI-Chatbots bringt weitreichende Veränderungen in der Arbeitsweise mit sich. Deshalb müssen wir ein effizientes, skalierbares Schulungskonzept entwickeln, das Selbstlernformate, digitale Lernumgebungen und nutzerzentrierte Materialien umfasst. Präsenzformate sind dafür wenig geeignet. Wir verzichten bewusst auf externe Beratungsfirmen und bauen stattdessen auf interne Expertise. Einige Mitarbeiter verfügen bereits über umfangreiche GenKI-Erfahrung, die sie nun in die Breite der Organisation tragen können. Entscheidend ist, dass wir Aus- und Weiterbildung nicht als Nebenaufgabe behandeln, sondern als zentrale Voraussetzung für die erfolgreiche Nutzung begreifen.
Der GenKI-Chatbot wird sowohl Personalprozesse als auch Support-Modelle langfristig verändern. Erste Auswirkungen auf Rollen, Aufgabenprofile und Arbeitsweisen werden sich bereits während der Etablierung zeigen. Perspektivisch wird der GenKI-Chatbot nicht nur bestehende Tätigkeiten ergänzen, sondern auch vereinfachen und teilweise ersetzen. Diese Entwicklung ist unausweichlich und muss aktiv begleitet werden. Unsere Organisation reagiert in der Regel träge auf externe Veränderungen. Die Einführung eines internen GenKI-Chatbots bietet die Chance, diesen Rhythmus zu durchbrechen und eine zukunftsfähige interne Transformation einzuleiten.
Die Verantwortung für Pflege und Weiterentwicklung der Lösung bleibt bei unseren internen Einheiten. Die Grundlage dafür schaffen wir durch eine robuste technische Architektur und klare vertragliche Regelungen mit dem Auftragnehmer. Die hier zu beschaffende Lösung bildet somit das Fundament für eine langfristige organisatorische und kulturelle Weiterentwicklung.
Die GenKI-Chatbot-Lösung wird nicht als statisches System verstanden, sondern als dynamischer IT-Service, der sich kontinuierlich weiterentwickelt. Grundlage für diese Entwicklung bildet eine Rahmenvereinbarung, die flexible Nachbeschaffungen von Hardware und Software-Lizenzen ermöglicht. Wenn der Bedarf steigt, können wir die Lösung schrittweise ausbauen, ohne ein neues Beschaffungsverfahren starten zu müssen.
Software-Regenerationen erfolgen fortlaufend. Der Auftragnehmer liefert regelmäßig Aktualisierungen, die sowohl sicherheitsrelevant als auch funktional notwendig sind. Diese Aktualisierungen stellen sicher, dass der GenKI-Chatbot mit dem technologischen Fortschritt Schritt hält und gleichzeitig die Erwartungen der Nutzenden erfüllt. Technische Wartung und funktionale Regeneration sind dabei klar zu unterscheiden: Während Wartung die Betriebssicherheit erhält, erweitert Regeneration aktiv den Leistungsumfang.
Auch die inhaltliche Weiterentwicklung liegt im Fokus. Die GenKI-Chatbot-Lösung wird mit offenen oder teiloffenen Large Language Models (LLM) betrieben. Diese Modelle aktualisieren wir im Betrieb. Anpassungen erfolgen an Modellen, Daten, Antwortverhalten und Nutzungskontexten. Funktionen wie RAGs werden nicht zentral, sondern durch fachlich versierte Super-Anwender gepflegt und weiterentwickelt. Der Chatbot wächst damit schrittweise in die Organisation hinein.
Ein geplanter Meilenstein im Regenerationskonzept ist der Austausch der aktuellen Lösung nach vier Jahren. Die dann veraltete GenKI-Chatbot-Lösung wird übergangsweise im Parallelbetrieb mit einer neuen Nachfolgelösung betrieben. Diese Planung berücksichtigt typische Lebenszyklen von Hardware und Lizenzen. Die Entscheidung zur Ablösung basiert auf technischer Notwendigkeit, ökonomischen Rahmenbedingungen und dem Ziel, nachhaltig leistungsfähig zu bleiben.
Die Regenerationsfähigkeit beschränkt sich dabei nicht auf Technik. Auch kulturell und organisatorisch müssen wir uns auf neue Arbeitsweisen einstellen. Software alleine löst keine Herausforderungen, wenn die Organisation ihr Veränderungspotenzial nicht annimmt. In diesem Sinne sind Regenerationen auch Ausdruck einer lernenden Organisation.
Die Sicherheitsfreigaben für regenerierte Komponenten unterliegen den bekannten Abläufen unserer Organisation. Es gibt keinen Anlass zur Annahme, dass der GenKI-Chatbot in dieser Hinsicht anders zu behandeln wäre als andere IT-Services. Neue Software-Stände oder erweiterte Hardware durchlaufen die üblichen Prüfungen. Das Vorgehen ist etabliert und robust.
Technologische Disruptionen lassen sich nicht planen, wohl aber antizipieren. Unser Regenerationskonzept ist nicht visionär, aber pragmatisch. Es entspricht marktüblichen Standards und lässt genügend Raum für technische, organisatorische und inhaltliche Weiterentwicklung. Ambitionen, eine revolutionäre Vorzeigelösung mit allen Zukunftsfunktionen zu entwickeln, würden das Projekt überfordern. Stattdessen setzen wir auf Stabilität, Nachvollziehbarkeit und Anschlussfähigkeit.
Die prognostizierten Life Cycle Costs (LCC) der geplanten GenKI-Chatbot-Lösung orientieren sich an den Eckdaten der Rahmenvereinbarung. Diese umfasst ein Gesamtvolumen von 24,9 Millionen Euro. Innerhalb dieses Rahmens erfolgt die Beschaffung von Hardware, Software-Lizenzen und ergänzenden Dienstleistungen schrittweise. Die initialen Aufwände belaufen sich auf rund 5 Millionen Euro, die für die Hardware-Grundausstattung, erste Lizenzpakete und unterstützende Dienstleistungen eingeplant sind.
Die Kostenaufteilung über die vorgesehene Nutzungsdauer stellt sicher, dass wir einen planbaren Mitteleinsatz gewährleisten. Die Regenerationen, etwa durch Hardware-Erweiterungen oder Software-Aktualisierungen, fließen dabei in den laufenden Abrufprozess ein. Diese Vorgehensweise erlaubt uns ein systematisches, aber nicht starr lineares Vorgehen. Prognostizierbarkeit entsteht hier nicht durch vollständige Kenntnis aller künftigen Entwicklungen, sondern durch vertragliche Begrenzung und gestufte Flexibilität.
Wir kalkulieren LCC nicht im Sinne einer millimetergenauen Vorausschau, sondern als strukturierte Schätzung innerhalb eines belastbaren vertraglichen Rahmens. Die Unwägbarkeiten der Technologieentwicklung gleichen wir durch marktübliche Vertragsgestaltung und Budgetgrenzen aus. Das erlaubt uns, auch bei Unsicherheiten über technische Details wirtschaftlich handlungsfähig zu bleiben.
Nicht in das LCC-Modell integriert sind operative Aufwände für organisatorisches Lernen, Datenpflege oder den kulturellen Wandel innerhalb der Organisation. Diese Folgekosten existieren, lassen sich aber nur schwer zuordnen und fallen außerhalb des engen Rahmens dieses Beschaffungsprojekts an. Ein exakter Kostenansatz für Lernprozesse, Anpassung der Arbeitsweisen oder Ausbau des internen Wissensmanagements ist methodisch wie organisatorisch nicht vorgesehen. Andere Organisationen gehen hier ähnlich vor.
Auch zukünftige regulatorische Anforderungen können zusätzlichen Aufwand verursachen. Solche Auswirkungen betreffen vorrangig interne Prozesse, vor allem beim Betrieb durch unseren internen IT-Dienstleister. Im Falle veränderter Rahmenbedingungen kann es zu Anpassungen im bestehenden Betriebsvertrag kommen. Die mit dem Auftragnehmer dieses Beschaffungsprojekts verbundenen Zusatzaufwände lassen sich über optional abrufbare Leistungen abdecken.
Langfristig wird GenKI als strategischer Enabler unserer Organisation wirken. Bereits in der ersten Phase sind Produktivitätsgewinne zu erwarten, insbesondere durch schnelleren Informationszugriff, effizientere Textverarbeitung und automatisierte Assistenzfunktionen. Diese Effekte fließen nicht in die LCC-Berechnung ein, wirken sich aber mittel- und langfristig stark auf die Gesamtwirtschaftlichkeit aus. Wir beobachten bei anderen Organisationen einen signifikanten Wandel, der durch GenKI getrieben ist. Diese Entwicklung wird sich auch bei uns einstellen.
Ein Verzicht auf GenKI hätte gravierende Folgen. Die Opportunitätskosten wären hoch. Wir riskieren, sowohl technologisch als auch organisatorisch ins Hintertreffen zu geraten. Die kulturelle und wirtschaftliche Kluft zwischen unserer Organisation und dem Rest der Gesellschaft würde sich weiter vergrößern. GenKI entwickelt sich bereits heute zu einem Infrastrukturprinzip moderner Wissensarbeit. Die Nichtnutzung ist nicht nur ineffizient, sondern in absehbarer Zeit riskant.
Die Infrastrukturkosten im weiteren Lebenszyklus trägt weiterhin unsere Organisation. Die Zuständigkeiten für IT-Investitionen, Betrieb, Erneuerung und Abschreibung bleiben unverändert geregelt. GenKI wird auch als Basisdienst nicht zum Sonderfall. Wir bedienen uns der gleichen Prozesse, wie sie für andere IT-Services gelten.
Die geplante selbstbetriebene GenKI-Chatbot-Lösung weist ein herausragendes wirtschaftliches Potenzial auf. Ihr zentraler Nutzen besteht in der massiven Zeiteinsparung für Mitarbeiter, die durch schnellere Informationsverarbeitung, automatische Textgenerierung und dialogbasierte Aufgabenunterstützung entsteht. Diese Effekte sind längst keine theoretischen Annahmen mehr, sondern werden durch zahlreiche Erfahrungsberichte von ChatGPT-Nutzern weltweit sowie durch belastbare Studien zur Produktivitätssteigerung gestützt. Die erwarteten Effizienzgewinne lassen sich daher als gesichert annehmen.
Im Kontext der gesamten Organisation entfaltet die Lösung ihre Wirtschaftlichkeit durch Skalierung: Je weiter der GenKI-Chatbot etabliert wird, desto mehr Bereiche profitieren vom Nutzen. Eine einfache und zugleich wirksame Bewertungsmethode ist die Gegenüberstellung von eingesparter Zeit und durchschnittlichem Kostenverrechnungssatz pro Mitarbeiter. Damit lassen sich auch grobe Wirtschaftlichkeitsabschätzungen realistisch und nachvollziehbar durchführen.
Politische Einflussnahmen auf Wirtschaftlichkeitsberechnungen lassen sich nicht vollständig vermeiden, insbesondere in großen Organisationen. Entscheidend ist jedoch, dass die Projektverantwortlichen eine fachlich fundierte, realitätsnahe und nachvollziehbare Wirtschaftlichkeitsdarstellung erarbeiten, die klare Trennung zwischen Daten, Annahmen und Interpretationen wahrt. Diese Transparenz stärkt das Projekt gegenüber kritischen Stimmen.
Die indirekten Effekte wie Reputationsgewinn, organisatorische Innovationsimpulse oder technologische Anschlussfähigkeit sind schwer zu quantifizieren, aber dennoch bedeutsam. Für die vorliegende Betrachtung genügt jedoch bereits der quantifizierbare Zeiteffekt, da dieser in vielen Bereichen der Organisation signifikant ausfallen wird. In einem dynamischen technologischen Umfeld ist die Fähigkeit zur schnellen Anpassung ein zentraler Erfolgsfaktor. GenKI schafft hier einen wichtigen Hebel.
Eine häufig diskutierte Sorge betrifft die potenzielle technologische Abhängigkeit. Diese ist jedoch kein Spezifikum von GenKI, sondern ein genereller Bestandteil jeder IT-basierten Lösung. Wichtig ist daher nicht die Vermeidung von Abhängigkeit, sondern der bewusste Umgang damit, etwa durch Betrieb auf eigener Infrastruktur, durch Datenhoheit und durch Austauschbarkeit von Komponenten. Auf diese Weise baut die Organisation nicht nur Autonomie auf, sondern auch Resilienz gegenüber externen Störungen.
Ein Arbeitsplatzabbau durch GenKI ist in unserer Organisation nicht zu erwarten. Vielmehr wird GenKI menschliche Arbeit ergänzen, vereinfachen und beschleunigen. Die ökonomischen Vorteile fließen somit der gesamten Organisation zu - in Form gesteigerter Leistungsfähigkeit, verbesserter Servicequalität und höherer Anpassungsgeschwindigkeit. Kosten durch Umorganisationen entstehen nicht, da keine strukturellen Veränderungen notwendig sind. GenKI wird als digitaler Dienst eingebettet in bestehende Arbeitsprozesse eingeführt.
Insgesamt stellt die GenKI-Chatbot-Lösung eine wirtschaftlich sinnvolle Investition dar, die sich sowohl kurzfristig durch Effizienzgewinne als auch langfristig durch strategische Anschlussfähigkeit auszahlt. Der Verzicht auf diese Technologie würde die bestehende Fähigkeitslücke nicht nur aufrechterhalten, sondern vertiefen und den Abstand zu digital führenden Organisationen weiter vergrößern.
Dieses Beschaffungsprojekt ist keinem bestehenden Leistungsverbund zugeordnet. In der Vorbereitung wurden keine standardisierten Frühwarnindikatoren identifiziert. Dennoch zeigen sich bereits mehrere strukturelle und organisationale Risiken, die sich auf den weiteren Verlauf des Projekts auswirken können. Insbesondere besteht die Gefahr, dass unsere Organisation erneut technologisch zurückfällt, während führende Akteure längst produktiv mit generativer künstlicher Intelligenz arbeiten. Obwohl dies ein offensichtlicher Indikator wäre, löst er intern erfahrungsgemäß keine Warnmechanismen aus und hat damit faktisch keine Funktion als Frühwarnsystem.
Das größte Risiko besteht aktuell im Nicht-Handeln oder im verspäteten Handeln. Ein weiteres strukturelles Risiko ergibt sich aus der Beschaffungskultur unserer Organisation. Einflussnahmen durch persönliche Netzwerke, die regelmäßig unterhalb der Schwelle formeller Vorteilsnahme stattfinden, können die sachgerechte Auswahl der besten marktverfügbaren Lösung gefährden. Diese systemimmanente Vetternwirtschaft ist bei fast allen größeren IT-Beschaffungsprojekten zu beobachten und stellt auch hier ein mögliches Hemmnis dar.
Ein zusätzliches Risiko liegt in der Neigung, unrealistisch umfassende Anforderungen zu formulieren. Die Forderung nach einer sogenannten “eierlegenden Wollmilchsau mit Goldrand” führt oft dazu, dass der Markt keine passende Lösung mehr bieten kann. In solchen Fällen werden Projekte künstlich verlängert oder scheitern ganz. Auch eine übermäßige Bürokratisierung, etwa wie bei der Beschaffung einfacher Gegenstände wie Vorhängeschlösser, bedroht das Vorhaben. Eine schlanke, an der Praxis orientierte Projektstruktur ist daher essenziell.
Die meisten Risiken sind bereits vor Beginn der Betriebsphase identifizierbar und lassen sich durch ein intelligentes Beschaffungsmanagement begrenzen. Entscheidend wird sein, frühzeitig ein professionelles Risikomanagement zu etablieren, das technische, rechtliche und organisatorische Aspekte integriert. Marktverfügbare Produkte zu beschaffen und auf unnötige Spezialanforderungen zu verzichten, reduziert Komplexität und Abhängigkeiten. Diese Vorgehensweise verhindert, dass sich Projektrisiken durch fehlerhaftes Anforderungsmanagement potenzieren.
Die Verantwortung für die laufende Bewertung der Risiken liegt beim Projektteam und den verantwortlichen Fachstellen. Neben der technischen Risikobewertung ist auch die soziale Dimension relevant. Vor allem nach der Einführung müssen kulturelle Hürden berücksichtigt werden. Die Etablierung des GenKI-Chatbots wird in der Belegschaft Akzeptanzprozesse auslösen, die strategisch begleitet werden müssen. Zwar fällt dies nicht in den Rahmen des Beschaffungsprojekts, es ist jedoch wichtig, diese Herausforderung frühzeitig zu erkennen und methodisch vorzubereiten.
Langfristig eröffnet der GenKI-Chatbot selbst neue Möglichkeiten zur Risikobewältigung. Nach der Einführung kann er das Risikomanagement bei künftigen Beschaffungsprojekten unterstützen, etwa durch automatisierte Auswertung von Vertragsrisiken, strukturelle Schwächen in Projektplänen oder durch Analyse vergangener Fehler. Damit entsteht perspektivisch eine neue Qualität in der präventiven Steuerung komplexer IT-Vorhaben.
Die geplante Nutzungsdauer der selbstbetriebenen GenKI-Chatbot-Lösung beträgt vier Jahre ab dem Zeitpunkt ihrer Inbetriebnahme. Diese Begrenzung orientiert sich in erster Linie an der Lebensdauer der Hardwarekomponenten, insbesondere der GPU-Server, die im Rahmen der Lösung zum Einsatz kommen. Eine klare zeitliche Begrenzung ist aus organisatorischen, technischen und betriebswirtschaftlichen Gründen notwendig und in unserer Organisation ein bewährtes Verfahren.
Parallel zur Nutzung der Lösung beginnt nach spätestens zwei Jahren die Vorbereitung für eine Nachfolgebeschaffung. Diese Phase wird durch interne Analysen, Studien und konzeptionelle Arbeiten begleitet. Dabei geht es nicht nur um technische Evaluationen, sondern auch um das Verständnis der sich abzeichnenden Weiterentwicklungen im Bereich generativer KI. Ein besonderer Fokus wird auf künftige KI-Funktionalitäten liegen, etwa im Kontext von KI-Agenten, die über bloße Dialogfähigkeit hinausgehen. Auch wenn diese Studien nicht beschaffungsrelevant im engeren Sinne sind, bilden sie eine wichtige Grundlage für die Anforderungen an die Nachfolgelösung.
GenKI entwickelt sich dynamisch weiter. Deshalb genügt es nicht, den Lebenszyklus der Lösung ausschließlich am Hardware-Verschleiß zu bemessen. Die Software und insbesondere die zugrundeliegenden LLMs werden fortlaufend aktualisiert. Vertraglich sichert der Auftragnehmer die kontinuierliche Software-Pflege sowie regelmäßige Aktualisierungen zu. Die Lösung basiert idealerweise auf Komponenten, die auch andere Organisationen nutzen, sodass der Auftragnehmer intrinsisch motiviert ist, seine Produkte marktgerecht weiterzuentwickeln. Dadurch bleiben wir flexibel und können auf technologische Veränderungen reagieren, ohne jedes Detail im Voraus vertraglich fixieren zu müssen.
Der Übergang zur Nachfolgelösung erfolgt geordnet. Hardware und Software werden wie bei anderen IT-Services außer Betrieb genommen. Die spezifischen Inhalte wie RAG-Dokumente und Chatverläufe müssen vor dem Systemwechsel dokumentiert werden. Für die spätere Wiederverwendung oder Übernahme in ein neues System rechnen wir mit einem vollständigen Neuaufbau der Inhalte. Ein verlustfreier Wissenstransfer setzt voraus, dass wir während der aktuellen Betriebszeit strukturiert arbeiten und die Nutzer ihre internen Datenpfade nachvollziehbar gestalten.
Eine Verlängerung der Nutzungsdauer über die vorgesehenen vier Jahre hinaus ist nicht vorgesehen. Eine Übergangsphase zur Nachfolgelösung wird stattfinden, in der die bestehende GenKI-Lösung im Parallelbetrieb weiterläuft, bis die neue Lösung vollständig etabliert ist. Eine Nutzung über diesen Punkt hinaus ist weder aus Sicherheits- noch aus Effizienzgründen sinnvoll. Veraltete Hardware, auslaufende Software-Pflege und fehlende Weiterentwicklungen gefährden die Verlässlichkeit des Systems.
Auch wenn die strategische Relevanz von GenKI in den kommenden Jahren massiv steigen wird, dürfen wir daraus nicht ableiten, dass eine einmal eingeführte Lösung ewig Bestand haben sollte. Die heute zu beschaffende GenKI-Chatbot-Lösung bildet den Auftakt, nicht das Ende unserer organisatorischen Transformation durch generative KI. Ihr zeitlich begrenzter Einsatz schafft die notwendige Flexibilität, um zukünftige technologische Entwicklungen aktiv mitgestalten zu können.
Die selbstbetriebene GenKI-Chatbot-Lösung wird als technisch weitgehend isolierter IT-Service eingeführt. Sie steht nicht im Kontext eines bestehenden Leistungsverbunds und weist nur minimale Einbindungen in die bestehende Systemarchitektur auf. Die zentralen Abhängigkeiten betreffen grundlegende IT-Infrastrukturdienste wie Rechenzentrumsbetrieb, Netzwerk, Authentifizierung und Sicherheitsmechanismen. Diese Schnittstellen sind etabliert und stellen für den Betrieb der GenKI-Chatbot-Lösung keine Herausforderung dar.
Wirtschaftliche Abhängigkeiten innerhalb der Organisation bestehen kaum. Die Abhängigkeit zum Auftragnehmer hingegen ist erheblich, aber für einen komplexen IT-Service mit Hardware, Software und begleitenden Dienstleistungen marktüblich. Durch die flexible Ausgestaltung als Rahmenvereinbarung mit sukzessiv abrufbaren Leistungspaketen sichern wir uns eine hohe operative Flexibilität über den gesamten Lebenszyklus hinweg.
Einzelne GenKI-Anwendungen bestehen bereits, insbesondere im Bereich Retrieval-Augmented Generation (RAG) mit Anbindung an interne Datenbanken. Diese Lösungen sind jedoch punktuell und spezialisiert konzipiert und unterscheiden sich grundlegend im technischen Aufbau und im Zweck. Sie stehen nicht in Konkurrenz zur jetzt zu beschaffenden generischen GenKI-Chatbot-Lösung. Daher entstehen keine Redundanzen und keine organisatorischen oder technischen Abhängigkeiten.
Wir planen, die GenKI-Chatbot-Lösung in ihrer ersten Betriebsphase bewusst als isolierten Satelliten zu betreiben. Eine tiefgreifende Integration in bestehende Subsysteme ist nicht vorgesehen und technisch auch nicht notwendig. Das erlaubt uns, unabhängig und schnell zu lernen, welche Mehrwerte ein solcher Dienst bietet, ohne bestehende Systeme oder Projekte zu beeinflussen. Weitere GenKI-Dienste für spezifische Fachanwendungen sind denkbar, werden jedoch separat betrachtet und realisiert.
Die organisatorischen und technischen Standards unserer Organisation lassen sich mit der geplanten Lösung gut vereinbaren. Eine Abkehr von bestehenden Richtlinien ist weder erforderlich noch beabsichtigt. Regulatorische Anforderungen, wie sie für IT-Services unserer Organisation gelten, betreffen auch dieses Projekt. Sie sind bekannt und beherrschbar. Ihre Einhaltung wird wie bei vergleichbaren Beschaffungen gewährleistet.
Diese klare Abgrenzung schafft die notwendige Robustheit. Sollte die Lösung einmal ausfallen, betrifft dies nicht andere zentrale Systeme. Das Risiko bleibt lokal und kontrollierbar. Gleichzeitig profitieren zahlreiche Projekte und Organisationseinheiten durch die Nutzung des GenKI-Chatbots. Er steht allen Anwendern offen und entfaltet seine Wirkung in der gesamten Organisation unabhängig von einer tiefen Systemintegration. Damit ist die Lösung ein strategisch isolierter, aber organisatorisch wirkmächtiger Beitrag zur Modernisierung unserer Arbeitsprozesse.
Die geplante Nutzungsdauer der GenKI-Chatbot-Lösung beträgt vier Jahre nach Inbetriebnahme. Um eine nahtlose Ablösung durch eine Nachfolgelösung sicherzustellen, muss unsere Organisation spätestens zwei Jahre nach Inbetriebnahme mit dem Beschaffungsprojekt für die Folgebeschaffung beginnen. Dies ergibt sich aus der typischen Laufzeit vergleichbarer IT-Beschaffungsverfahren in unserer Organisation.
Die Entscheidung über den Beginn der Folgebeschaffung orientiert sich in erster Linie am Lebenszyklus der zugrunde liegenden Hardware. Sobald dieser Zyklus absehbar an sein Ende gelangt, muss der Beschaffungsprozess für die Nachfolgelösung eingeleitet werden. Da der technische Fortschritt im Bereich generativer KI rasant verläuft, darf die Organisation nicht auf Signale aus dem Betrieb warten, sondern muss durch kontinuierliche Marktbeobachtung vorbereitet sein. Die Feststellung, dass die bestehende Lösung funktional oder strategisch an ihre Grenzen stößt, ist heute nicht sicher vorhersehbar, kann aber durch Analyse internationaler Entwicklungen und der unternehmensinternen Nutzungsmuster erfolgen.
Um die Innovationsfähigkeit nicht zu blockieren, fordern wir während der Laufzeit der aktuellen Lösung gezielt Rückmeldungen und Anforderungen der Anwender ein. Diese Rückmeldungen fließen in die Vorbereitung der Folgebeschaffung ein. Parallel dazu beobachtet die Organisation technologische Entwicklungen und dokumentiert eigene Nutzungserfahrungen. Beides schafft die Grundlage für ein verbessertes, marktgerechtes Nachfolgeprodukt.
Ob die Folgebeschaffung eine evolutionäre Weiterentwicklung oder ein kompletter Neustart wird, lässt sich heute nicht sicher sagen. Angesichts der Dynamik in der Entwicklung generativer KI ist eine grundlegende Veränderung durchaus wahrscheinlich. Unsere Organisation muss in jedem Fall offen für eine neue Lösung sein, ohne sich zu stark an der bestehenden festzuhalten. Die Gefahr, dass sich die aktuelle Lösung organisatorisch “festsetzt”, ist vorhanden, aber derzeit nicht konkret vermeidbar. Künftige offene Standards könnten dazu beitragen, Wechselwirkungen zwischen alten und neuen Systemen besser zu gestalten.
Die Entscheidung für eine Folgebeschaffung darf weder zu früh noch zu spät erfolgen. Deshalb müssen wir klare Auslösefaktoren identifizieren, etwa die technische Überalterung der Hardware, das Auslaufen vertraglicher Laufzeiten oder die Entstehung funktionaler Lücken. Die Markttrends spielen eine untergeordnete Rolle im Vergleich zur harten Tatsache der physischen Abnutzung. Auch wenn politische Einflussfaktoren eine Rolle spielen werden, muss der Kern der Entscheidung datenbasiert, nachvollziehbar und strategisch begründet erfolgen.
Eine strukturierte Beobachtung des Marktes, das frühzeitige Einholen von Nutzer-Feedback und das Einhalten des Hardware-Lebenszyklus sichern den idealen Zeitpunkt für die Entscheidung über die Folgebeschaffung. Nur so kann die Organisation die technologische Anschlussfähigkeit wahren und gleichzeitig operative Kontinuität sicherstellen.
Dieses Beschaffungsprojekt einer selbstbetriebenen GenKI-Chatbot-Lösung berührt keine wesentlichen nationalen Sicherheitsinteressen im Sinne des Artikels 346 AEUV. Die geplante Lösung basiert auf marktüblichen Komponenten, sowohl hinsichtlich der Software als auch der Hardware. Der Betrieb erfolgt gemäß gängigen IT-Service-Management-Standards. Die zugehörigen Ausschreibungsunterlagen und technischen Beschreibungen enthalten keine klassifizierten oder geheimschutzbedürftigen Inhalte.
Die Lösung wird nicht als strategische Schlüsseltechnologie im Sinne nationaler Sicherheitsinteressen beschafft. Im Rahmen des Betriebs und der Nutzung wird sich die GenKI-Chatbot-Lösung jedoch perspektivisch zu einer strategischen Schlüsselressource entwickeln, die produktive Prozesse unserer Organisation tiefgreifend unterstützt. Diese Entwicklung ist kein Spezifikum unserer Organisation, sondern ein global beobachtbarer Trend: Generative künstliche Intelligenz wird in den kommenden 15 Jahren in nahezu allen Organisationen weltweit zu einer tragenden Technologie.
Nationale Sicherheit spielt in diesem konkreten Projekt keine Rolle, weder als rechtlicher Anknüpfungspunkt noch als Argument für exklusive Zugänge oder restriktive Anforderungen. Auch geopolitische oder strategische Überlegungen zum globalen KI-Wettbewerb sind nicht Gegenstand dieser Betrachtung. Zwar ist bekannt, dass Europa und insbesondere Deutschland beim Aufbau von GenKI-Grundlagentechnologien den Anschluss an andere Weltregionen verloren haben, doch kann diese Realität im Rahmen dieses Projekts weder beeinflusst noch durch politische Rhetorik relativiert werden.
Die Entscheidung für eine selbstbetriebene Lösung stellt eine begrenzte Form digitaler Souveränität sicher. Dabei steht die Fähigkeit zur eigenständigen Verwaltung, Konfiguration und Kontrolle des Systems im Vordergrund, nicht jedoch der Anspruch auf vollständige technologische Autarkie. Die eingesetzten Modelle (LLM), Software-Bestandteile und technischen Abhängigkeiten werden weltweit entwickelt und gepflegt. Eine nationale Kontrolle der zugrunde liegenden Technologien ist damit faktisch ausgeschlossen.
Geheimschutz, Informationssicherheit und Datenschutz unterliegen den bestehenden Vorgaben und werden durch etablierte Prozesse in unserer Organisation gewährleistet. Die geplante GenKI-Chatbot-Lösung wird nicht in bestehende kritische Infrastrukturen eingebunden. Entsprechend entfällt eine sicherheitsrelevante Bewertung im Kontext von KRITIS-Anforderungen.
Die sicherheitspolitischen und strategischen Potenziale generativer KI sind grundsätzlich erheblich. Eine vertiefte Analyse dieser Aspekte wäre jedoch nur im Rahmen übergeordneter strategischer Programme zielführend, nicht aber innerhalb eines einzelnen, operativ ausgerichteten IT-Beschaffungsprojekts.