KI ist eingeführt.Jetzt zählt die Wirkung.
Wir führen KI menschzentriert nach ISO 9241 ein und messen, was sie im Arbeitsalltag verändert.
Das Modell ist selten das Problem
KI-Einführungen scheitern fast nie an der Technologie. Sie scheitern an vier Stellen, die alle im Arbeitskontext liegen und die alle gestaltbar sind. Aber nur, wenn man vorher versteht, wie tatsächlich gearbeitet wird.
Werkzeuge sind ausgerollt, die Nutzung stagniert bei einer engagierten Minderheit. Niemand hat erhoben, welche Aufgabe das Werkzeug eigentlich lösen soll. Die Kosten laufen, die Wirkung nicht.
Alle haben teilgenommen, die Arbeitspraxis ist unverändert. Generische Formate vermitteln Werkzeugbedienung statt Urteilsfähigkeit im eigenen Anwendungsfall.
Die Menge steigt schneller als die Prüfkapazität. Reviews werden zum Engpass, Verantwortlichkeiten verschwimmen, Qualitätsrisiken wandern nach hinten in den Prozess.
Assistenzsysteme antworten auf einer unstrukturierten Dokumentenhalde. Was herauskommt, klingt gut und ist nicht überprüfbar. Vertrauen sinkt genau dann, wenn es zählt.
Was ungenutzte KI kostet, rechnen Sie selbst nach.
Baseline-Gespräch vereinbarenMenschzentrierte KI: ergänzen, nicht ersetzen
Human-centered AI heißt: KI wird an ihrer Wirkung auf Menschen gemessen und so gestaltet, dass sie deren Fähigkeiten erweitert, statt sie zu ersetzen.
Gute KI-Systeme verbinden ein hohes Maß an Automatisierung mit einem hohen Maß an menschlicher Kontrolle. Das ist kein Zielkonflikt, sondern eine Gestaltungsaufgabe. Für die Praxis heißt das zweierlei.
Erstens die Interaktion. Steuerbarkeit, Erwartungskonformität und Transparenz nach ISO 9241-110 entscheiden darüber, ob ein KI-System im Alltag angenommen wird. Ein System, das man nicht korrigieren kann, wird umgangen.
Zweitens die Wirkung. Ob KI die Arbeit verbessert, ist keine Überzeugungsfrage, sondern eine empirische. Effektivität, Effizienz und Zufriedenstellung nach ISO 9241-11, vor und nach der Einführung gemessen.
Was jetzt tatsächlich giltund was nicht.
- 01Verbot inakzeptabler KI-Praktiken (Art. 5) und Pflicht zur KI-Kompetenz (Art. 4)2. Februar 2025
- 02Pflichten für GPAI-Modelle, Governance-Struktur, Bußgeldvorschriften2. August 2025
- 03Digital Omnibus, Verordnung (EU) 2026/1744: Art. 4 neu gefasst, Hochrisiko-Fristen verschoben27. Juli 2026
- 04Transparenzpflichten nach Art. 50, Beginn der nationalen Marktüberwachung2. August 2026
- 05Pflichten für eigenständige Hochrisiko-Systeme nach Anhang III, verschoben2. Dezember 2027
- 06Hochrisiko-KI in regulierten Produkten nach Anhang I, verschoben2. August 2028
Wir ordnen den Standnüchtern ein.
- Entschärft
Was sich geändert hat
Verordnung (EU) 2026/1744 verschiebt die Hochrisiko-Pflichten aus Anhang III auf den 2. Dezember 2027, eingebettete Systeme nach Anhang I auf den 2. August 2028. Artikel 4 wurde sprachlich abgeschwächt: aus „sicherstellen“ wurde „Maßnahmen ergreifen, um zu unterstützen“. Sie schulden die Organisation der Maßnahme, nicht den Lernerfolg jedes Einzelnen.
- Unverändert
Was weiterhin gilt
Die Pflicht selbst bleibt bestehen und richtet sich an Anbieter und an Betreiber, also auch an Organisationen, die KI ausschließlich einsetzen. Seit dem 2. August 2026 sind die nationalen Marktüberwachungsbehörden zuständig, die Kennzeichnungspflichten aus Art. 50 gelten, und ein KI-Fehler, der auf fehlende Schulung zurückführbar ist, bleibt ein Haftungsrisiko.
- Folge
Was daraus folgt
Mehr Zeit ist kein Freibrief, aber auch kein Grund für Panikkäufe. Artikel 4 ist keine Zertifikatspflicht und verlangt weder eine feste Stundenzahl noch ein vorgeschriebenes Format. Er verlangt ein Kompetenzniveau, das zum technischen Wissen, zur Erfahrung und zum Nutzungskontext passt: je risikoreicher der Einsatz, desto höher die Anforderung.
- Hinweis
Keine Rechtsberatung
Diese Übersicht ordnet den Stand vom 9. September 2026 ein und ersetzt keine Rechtsberatung. Wir arbeiten bei Bedarf mit Ihrer Rechtsabteilung oder externen Kanzleien zusammen und aktualisieren den Abschnitt quartalsweise.
Einzeln buchbar. Gemeinsam wirksam.
Welcher Baustein zu Ihnen passt, hängt davon ab, wo Sie stehen. Zu jedem finden Sie direkt darunter Ausgangslage, Leistung und Ergebnis sowie die Anzeichen, an denen Sie den eigenen Fall erkennen.
Kompetenz, dieArbeit verändert.
Ausgangslage. Artikel 4 des EU AI Act verpflichtet Anbieter und Betreiber seit Februar 2025 dazu, Maßnahmen für die KI-Kompetenz ihres Personals zu ergreifen, seit Juli 2026 in entschärfter Formulierung, aber weiterhin verbindlich. Generische Schulungen erfüllen diese Pflicht formal. Sie verändern aber selten die Arbeitspraxis, weil sie Werkzeugbedienung vermitteln statt Urteilsfähigkeit im eigenen Anwendungsfall.
Leistung. Kompetenzentwicklung je Rolle und Kontext. Wir erheben Aufgaben und Vorwissen, leiten Lernziele ab und entwickeln Formate vom Grundlagen-Workshop bis zum Coaching am eigenen Anwendungsfall. Kein Standardcurriculum: Was ein Vertriebsteam über KI wissen muss, hat mit dem Bedarf der Konstruktion wenig gemeinsam.
Ergebnis. Kompetenzmatrix je Rolle mit Verantwortungsgrenzen, Curriculum mit Formaten und Zielgruppen, Durchführung oder Train-the-Trainer, Messkonzept und Wirksamkeitsbericht sowie eine Dokumentationsmappe für die Compliance-Ablage. Die Wirksamkeit wird vor und nach der Maßnahme gemessen, nicht nur die Teilnahme.
Kennzahlen. Aktive Nutzungsquote je Rolle, Anteil selbstständig gelöster Anwendungsfälle, Selbstwirksamkeit und Vertrauen über eine validierte Skala, Zeit bis zum ersten produktiven Einsatz.
Woran Sie es erkennenDie Teilnahmequote ist hoch, die Nutzungsquote ist es nicht. Es gibt kein Rollenmodell dafür, wer welche KI-Aufgabe verantworten darf. Auf die Frage, welche Maßnahmen dokumentiert sind, gibt es keine schnelle Antwort. Führungskräfte können nicht beurteilen, ob ein KI-Ergebnis prüfungswürdig ist. Die Schulung war ein Termin, kein Prozess.
Mehr Output,ohne Kontrollverlust.
Ausgangslage. KI-gestützte Entwicklungswerkzeuge steigern den Output. Ohne Prozessgestaltung entstehen daraus Qualitätsrisiken, Review-Engpässe und unklare Verantwortlichkeiten. Der Engpass verschiebt sich, er verschwindet nicht.
Leistung. Einführung von KI in Engineering-Workflows: Analyse von Prozess und Teamrollen, Definition von Einsatzgrenzen und Qualitätskriterien, Human-in-the-Loop-Schritte wie Prompting-Standards und Review-Gates, Baseline-Messung und ein Pilot mit einem Team.
Ergebnis. Ist-Prozessaufnahme mit Rollen- und Verantwortungsmodell, Einsatzgrenzen-Matrix je Aufgabentyp, Prompting- und Dokumentationsstandard, Review-Gate-Design mit Abbruchkriterien, Evaluationsbericht mit Kennzahlen wie Durchlaufzeit und Fehlerrate im Vergleich zur Baseline sowie eine Skalierungsempfehlung.
Kennzahlen. Durchlaufzeit von der Idee bis zum Release, Änderungsfehlerrate, Review-Wartezeit, Anteil nachgearbeiteter Änderungen, Zufriedenheit der Entwickelnden.
Woran Sie es erkennenDas Volumen der Pull Requests steigt, die Review-Durchlaufzeit steigt mit. Niemand kann sagen, welcher Code KI-generiert ist. Es gibt keine dokumentierte Grenze, wofür KI eingesetzt werden darf und wofür nicht. Die Prompting-Praxis unterscheidet sich stark zwischen Teams und Einzelpersonen. Bei einem Vorfall wäre die Verantwortungskette unklar.
Wissen, daswiedergefunden wird.
Ausgangslage. Unternehmens- und Forschungswissen liegt verteilt in Dokumenten, Systemen und Köpfen. Es wird projektweise erhoben und selten wiedergefunden. Antworten von Sprachmodellen ohne strukturierte Wissensbasis sind unzuverlässig, und die Unzuverlässigkeit fällt genau dann auf, wenn die Antwort wichtig ist.
Leistung. Aufbau eines Wissensgraphen, der von den Informationsbedarfen der Nutzenden ausgeht: Informationsbedarfsanalyse mit den späteren Nutzenden, Domänenmodell aus Nutzungsanforderungen, KI-gestützte Extraktion und Verknüpfung auf Ihrem Bestand, nachvollziehbare Zugänge mit Quellenbezug. Als Research Repository verknüpft er Befunde mit Nutzungskontexten und Produktentscheidungen. Die Interpretation bleibt bei den Forschenden.
Ergebnis. Domänen- und Research-Taxonomie, gepflegter Graph, Zugangskonzept mit Suche, Navigation und Assistenz, Usability-Evaluation nach ISO 9241-11 sowie ein Betriebs-, Pflege- und Governance-Konzept einschließlich Datenschutzbetrachtung.
Kennzahlen. Trefferquote bei realen Informationsbedarfen, Zeit bis zur belegten Antwort, Anteil wiederverwendeter Befunde, Anteil beantworteter Fragen mit Quellenbezug.
Woran Sie es erkennenDieselbe Nutzerfrage wurde in drei Projekten unabhängig voneinander untersucht. Ihr Assistenzsystem antwortet plausibel, aber ohne belegbare Quelle. Research-Ergebnisse leben in Dokumenten, die niemand mehr öffnet. Produktentscheidungen lassen sich nicht auf Befunde zurückführen. Das Onboarding neuer Mitarbeitender dauert vor allem deshalb lange, weil Kontext fehlt.
Vier Aktivitäten, immer dieselben.
Jeder Baustein durchläuft die vier Aktivitäten des menschzentrierten Gestaltungsprozesses und wird nach ISO 9241-220 in Ihrer Organisation verankert. Nicht die Einführung ist das Ergebnis, sondern die gemessene Wirkung.
Nutzungskontext verstehen
Interviews, Contextual Inquiry und Aufgabenanalyse zeigen, wo KI im Arbeitsalltag ansetzt und wo nicht.
Nutzungsanforderungen spezifizieren
Anforderungen, Erfolgskriterien und Risiken, einschließlich der Pflichten aus dem EU AI Act.
Gestaltungslösungen erarbeiten
Iterativ, mit Prototypen und Pilotgruppen. Interaktion nach den Grundsätzen der ISO 9241-110: aufgabenangemessen, erwartungskonform, steuerbar, fehlertolerant.
Evaluieren
Nutzerbasiert, gegen zuvor definierte Kennzahlen. Nicht die Einführung ist das Ergebnis, sondern die gemessene Wirkung.
Drei Einstiege,ein Weg.
Wir starten grundsätzlich mit einem Assessment. Es ist bewusst klein gehalten und endet mit einer Entscheidungsvorlage, die auch dann etwas wert ist, wenn Sie sich gegen eine Fortsetzung entscheiden. Den Investitionsrahmen stimmen wir im Erstgespräch ab, den Festpreis nach dem Assessment.
- 01Kompass
Assessment
Nutzungskontextanalyse, Nutzungsanforderungen, Baseline und priorisierte Roadmap. Für Organisationen, die wissen, dass etwas nicht wirkt, aber nicht genau was.
- Dauer
- 2 bis 4 Wochen
- Ihr Aufwand
- rund 6 bis 10 Personenstunden für Interviews und Zugänge
- Sie gehen daraus mit
- einer Entscheidungsvorlage, auch wenn Sie danach nicht weitermachen
- 02Pilot
Gestaltung und Evaluation
Ein Baustein, ein Team, vollständiger Durchlauf des Gestaltungsprozesses einschließlich Evaluationsbericht gegen die Baseline. Für Organisationen, die eine belegte Wirkungsaussage brauchen, bevor sie skalieren.
- Dauer
- 8 bis 12 Wochen
- Ihr Aufwand
- ein Pilotteam, rund 2 Stunden je Woche und Person
- Sie gehen daraus mit
- einer belegten Wirkungsaussage
- 03Partnerschaft
Skalierung und Verankerung
Mehrere Bausteine, Verankerung nach ISO 9241-220, Reifegradmessung und Coaching interner Rollen. Für Organisationen, die KI-Einführung zur eigenen Fähigkeit machen wollen.
- Dauer
- ab 6 Monate, quartalsweise Zyklen
- Ihr Aufwand
- Rollenbesetzung und Reviewzyklen
- Sie gehen daraus mit
- einer Organisation, die es selbst kann
Wir haben menschzentriertes Gestalten nicht wegen KI gelernt.
Human-centered AI ist kein neues Geschäftsfeld, sondern die Anwendung einer normierten Disziplin auf ein neues Werkzeug. Nutzungskontextanalyse, Anforderungsspezifikation und nutzerbasierte Evaluation sind unsere Arbeit, seit es leefs gibt. Neu ist nur das Objekt.
Norm statt Meinung. ISO 9241-110, -11 und -220 sind unsere Arbeitsgrundlage, nicht unser Marketing. Das bedeutet definierte Kriterien, definierte Messverfahren und überprüfbare Aussagen.
Werkzeugneutral. Wir verkaufen keine Lizenzen, keine Plattform und kein Modell und erhalten keine Provisionen. Wir haben kein Interesse daran, dass Ihre Antwort „mehr Werkzeug“ lautet.
Wirkung wird gemessen. Baseline vor dem Start, Evaluation danach. Die Rechenwege weiter oben liefern wir nicht als Schätzung, sondern als Baseline aus Ihren Daten, vor dem Projekt statt danach. Ein Projekt ohne Kennzahlen nehmen wir nicht an.
Wir bauen uns ab. Verankerung nach ISO 9241-220 heißt: Rollen, Prozesse und Fähigkeiten bleiben bei Ihnen. Der Erfolgsmaßstab ist, dass Sie uns beim nächsten Mal nicht brauchen.
Wir sagen auch, wann KI nicht die Antwort ist. In Assessments finden wir regelmäßig Stellen, an denen ein besserer Prozess mehr bringt als ein Modell. Das sagen wir Ihnen, auch wenn es gegen den Projektumfang spricht.
- Verankert
- Mitglied der German UPA, UXQB-zertifizierte Expertise, Arbeitsgrundlage ISO 9241.
- Reichweite
- Projekte im gesamten DACH-Raum, auf Deutsch und auf Englisch.
Die Ironien der Automatisierung, neu gestellt
Lisanne Bainbridge beschrieb 1983 in „Ironies of Automation“, wie Automatisierung die Arbeit derer verändert, die überwachen und im Ernstfall eingreifen. Wer selten eingreift, verliert Übung. Wer nur überwacht, erkennt Abweichungen später.
Bei KI-Systemen stellen sich dieselben Fragen erneut, jetzt für Entscheidungen statt für Regelkreise. Der Beitrag ordnet ein, was daraus für die Gestaltung folgt.
Wann Sie mit uns sprechen sollten und wann nicht
Ausschlusskriterien sparen beiden Seiten Zeit. Deshalb stehen sie hier und nicht erst im Gespräch.
Sie sollten mit uns sprechen
Sie setzen KI bereits ein und können nicht sagen, was sie verändert hat. Sie brauchen eine belegbare Aussage, bevor Sie skalieren. Sie benötigen eine Dokumentation, die einer Prüfung standhält. Wissensarbeit und Engineering machen einen relevanten Teil Ihrer Wertschöpfung aus. Und Sie sind bereit, Menschen aus dem Arbeitsalltag für Interviews freizustellen.
Sprechen Sie besser mit anderen
Sie wollen ein Modell trainieren oder eine KI-Anwendung entwickeln lassen. Dafür gibt es bessere Partner, und wir nennen Ihnen gern welche. Sie suchen ein Zertifikat für die Ablage, ohne die Arbeitspraxis zu verändern. Die Entscheidung ist gefallen und es wird nur noch Bestätigung gebraucht. Oder niemand aus dem Fachbereich hat Zeit für Interviews, dann fehlt uns die Grundlage.
Was Sie vor dem Gespräch wissen wollen
Eine Strategie beantwortet, wo KI eingesetzt werden soll. Wir beantworten, ob sie im Arbeitsalltag ankommt, und belegen es mit Zahlen. Beides ergänzt sich. Wir arbeiten regelmäßig auf bestehenden Strategien auf.
Beides zum Teil. Die Hochrisiko-Pflichten sind verschoben. Die Kompetenzpflicht nach Art. 4 gilt seit Februar 2025 weiter, seit Juli 2026 in entschärfter Formulierung, und die Marktüberwachung läuft seit August 2026. Was bleibt: Ohne dokumentierte Maßnahme haben Sie im Prüf- oder Haftungsfall nichts vorzulegen. Die Einordnung finden Sie im Abschnitt zum rechtlichen Rahmen.
Nein. Artikel 4 verlangt keine Zertifikate, keine Prüfungen und kein bestimmtes Format. Er verlangt Maßnahmen, die zum Risiko und zum Kontext der Nutzung passen. Anbieter, die eine gesetzliche Zertifikatspflicht behaupten, verkaufen Ihnen etwas, das im Gesetzestext nicht steht.
Können Sie, und wir unterstützen Sie gern genau dabei. Zwei Dinge sind intern schwierig: eine unabhängige Baseline und eine Evaluation, die auch unbequeme Ergebnisse liefert. Beides braucht Distanz zur eigenen Entscheidung.
Im Assessment etwa 6 bis 10 Personenstunden für Interviews und Zugänge. Im Pilot rund zwei Stunden pro Woche und Person im Pilotteam. Wir arbeiten am laufenden Betrieb, nicht daneben.
Interviews und Beobachtungen laufen freiwillig und werden anonymisiert ausgewertet. Wir beziehen Mitbestimmungsgremien früh ein, das beschleunigt Projekte erfahrungsgemäß, statt sie zu bremsen. Für den Wissensgraphen gehört ein Datenschutzkonzept zum Standardumfang.
Sprechen wir über Ihren Anwendungsfall
30 Minuten, unverbindlich, mit einer Person aus der Projektarbeit statt mit dem Vertrieb.
Sie schildern Ausgangslage und Auslöser. Wir ordnen ein, welcher Baustein und welches Format passen, oder ob gerade keines passt. Danach erhalten Sie eine schriftliche Kurzeinschätzung mit Vorgehensvorschlag und Größenordnung.
Was nicht passiert: kein Pitch-Deck, keine Nachfassschleife, kein Kontakt ohne Ihren Wunsch. Lieber schreiben? hello@leefs.digital oder +49 221 98655743.