KI im Qualitätsmanagement: 45% Fehlerquote vermeiden - Praxisguide 2025

„Also Chatty hat gesagt …“ – kommt Ihnen das bekannt vor? Aussagen wie diese häufen sich. Künstliche Intelligenz im QM ist in vielen QM-Abteilungen angekommen – leider oft unreflektiert. Dabei zeigt eine aktuelle Studie der EBU und BBC, dass fast die Hälfte aller Antworten von KI-Tools wie ChatGPT, Perplexity & Co. kritische Fehler enthalten.

Trotzdem gilt: KI im Qualitätsmanagement ist kein Risiko, wenn man weiß, was man tut. In dieser Folge von QM mit Sinn und Verstand geht es um Fehler, Chancen – und was Sie konkret tun können, um KI sicher und sinnvoll in Ihrer täglichen QM-Arbeit einzusetzen.

In diesem Artikel erfahren Sie:

• Wie hoch die tatsächliche Fehlerquote bei verschiedenen KI-Tools ist
• Warum KI halluziniert und wie Sie das vermeiden
• Die 3-Stufen-Recherche-Methode für sicheren KI-Einsatz
• Konkrete Anwendungsfälle: Was funktioniert, was nicht
• 4 bewährte Lösungen für den professionellen KI-Einsatz im QM

Am Ende wartet: Eine kostenlose Arbeitshilfe mit 12 Prompt-Sicherheitsbausteinen gegen Halluzinationen. ⏬

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1. KI-Fehlerquote im Test: Was die EBU-Studie wirklich zeigt

Die aktuelle Untersuchung der Europäischen Rundfunkunion (EBU) in Zusammenarbeit mit der BBC hat es in sich: Rund 45 % der geprüften KI-Antworten wiesen mindestens ein kritisches Problem auf. 

Die häufigsten KI-Fehler im Qualitätsmanagement:

• Falsche Fakten oder Quellen
• Vermischung von Meinung und Information
• fehlender Kontext
• ungefragte Wertungen („Editorialisierung“)
• veraltete oder erfundene Details

💡 Wichtig zu wissen: Die Fehlerquote unterscheidet sich stark je nach KI-Tool:

Was bedeutet das für QM-Beauftragte? Bei jedem zweiten Einsatz von KI-Tools wie ChatGPT müssen Sie mit fehlerhaften Informationen rechnen. Besonders kritisch: Bei normativen Anfragen (ISO 9001, AZAV) oder rechtlichen Fragestellungen.

🔗 NI_AI_2025.pdf

🎧 Und hier erst mal der Podcast zur Folge!

2. KI-Halluzinationen verstehen: Die vier Hauptgründe

Künstliche Intelligenz „lügt“ nicht mit Absicht – aber sie halluziniert, wenn sie keine passenden Daten findet oder falsche Informationen gelernt hat. 

Die vier Hauptursachen für KI-Fehler:

1. Datenlücken im Training:
   Wenn die KI keine passende Information findet, „erfindet" sie plausibel klingende Inhalte. Im Qualitätsmanagement kann das bedeuten: erfundene ISO-Anforderungen oder nicht existierende Normenkapitel.
2. Veraltete oder fehlerhafte Quellen:
   KI-Systeme können ihre Trainingsdaten nicht kritisch bewerten. Fehlerhafte Quellen werden genauso verarbeitet wie korrekte.
3. Statistische Sprachverarbeitung statt echtem Verständnis:
   Sprachmodelle generieren wahrscheinlich klingende Wortfolgen – Sinn und Logik? Nicht garantiert.
4. Keine Trennung von Fakt & Meinung:
   Meinungen werden als Fakten dargestellt – besonders gefährlich im QM-Kontext.

📉 Nur 0,5 % der Anfragen an KI werden abgelehnt. Vertrauen Sie also nicht auf Schweigen – sondern auf Ihren prüfenden Blick.

Praxis-Tipp für QMB: Vertrauen Sie nie auf das Schweigen der KI als Qualitätssignal. Prüfen Sie immer aktiv!

3. So nutzen Sie KI im QM sicher – mit der 3-Stufen-Recherche

Wie setzen Sie ChatGPT und andere KI-Tools im Qualitätsmanagement ein, ohne in die Fehler-Falle zu tappen?

Praxisbeispiel: Benchmarks zu Reklamationsquoten 
Sie suchen Benchmarks zu Reklamationsquoten in Werkstätten. Der richtige Weg:

Stufe 1: KI als Ausgangspunkt nutzen

Optimierter Prompt:

"Bitte nutze bevorzugt seriöse Quellen wie Fachzeitschriften, Branchenverbände oder statistische Ämter. Wenn keine verlässliche Quelle vorhanden ist, sag es explizit. Gib immer die vollständige Quellenangabe an." 

Stufe 2: Quellen prüfen (Human in the Loop)

• Existiert die Quelle?
• Enthält sie wirklich die genannte Information?
• Ist sie aktuell und seriös?

Praxis-Tipp: Öffnen Sie die genannte URL oder suchen Sie nach dem Dokument. In 30% der Fälle werden Sie Diskrepanzen finden.

Stufe 3: Zweitquelle zur Absicherung

Follow-up-Prompt:

"Finde eine zweite, unabhängige Quelle, die diese Information bestätigt oder widerlegt."

⚠️ Wichtig: Verlassen Sie sich nie auf nur eine Antwort – auch nicht bei Tools mit geringer Fehlerquote.

Faustregel für QM-Beauftragte: Je kritischer die Information für Ihr QM-System, desto mehr Prüfebenen brauchen Sie.

4. KI-Anwendungsfälle im QM: Was funktioniert, was nicht ​

Nicht jeder Einsatz von KI ist gleich gut geeignet. Entscheidend sind:

• Aufgabenstellung
• Promptqualität
• Modellwahl

❌ Kritische Anwendungsfälle (hohe Halluzinationsgefahr):

Diese Aufgaben sollten Sie NICHT unreflektiert an ChatGPT & Co. delegieren:

•  Normänderungen abfragen
  "Was hat sich in der ISO 9001:2025 geändert?" → Hohes Risiko für erfundene Änderungen
• QM-Handbücher komplett erstellen lassen
  Ohne Ihre Dokumente als Basis entstehen generische, nicht-konforme Handbücher
• Fehler- oder Risikoanalysen ohne Kontext
  Allgemeine Analysen ohne Ihre spezifischen Prozesse sind wertlos

✅ So vermeiden Sie hier Halluzinationen bei kritischen Aufgaben:

1. RAG-Ansatz nutzen (Retrieval-Augmented Generation)

Hinterlegen Sie eigene Normen und Dokumente als Datenbasis. Die KI arbeitet nur mit diesen Informationen.

2. Immer Quellen einfordern

"Gib immer Kapitel, Absatz und Fundstelle an."

3. Nur abschnittsweise arbeiten

Nicht das komplette Handbuch auf einmal, sondern Abschnitt für Abschnitt.

4. Vier-Augen-Prinzip etablieren

Jede KI-Ausgabe wird von einem QM-Experten geprüft

✅ Empfohlene Anwendungsfälle: Hier brilliert KI im QM

1. Brainstorming zu Verbesserungsmaßnahmen

"Generiere 15 Ideen zur Reduzierung der Durchlaufzeit im Prozess X."

2. Auditsimulationen

"Was würde ein kritischer Auditor an diesem Prozess bemängeln?" → Extrem hilfreicher Perspektivwechsel!

3. Szenarienanalysen

"Was wäre der Worst Case, wenn Prozess Y ausfällt? Welche Notfallmaßnahmen kämen infrage?"

4. Reflexionsdialoge

"Ich erkläre dir unseren Reklamationsprozess. Stelle mir dann kritische Fragen dazu."

5. Schulungsunterlagen aufbereiten

"Fasse dieses 40-seitige Prozessdokument in 2 Seiten für neue Mitarbeitende zusammen."

5. Halluzination als Stärke: Kreative KI-Nutzung im QM

Nicht alles ist schlecht – manchmal ist KI gerade wegen ihrer „Erfindungskraft" nützlich. Bei kreativen Aufgaben im Qualitätsmanagement ist Halluzination sogar erwünscht!

💡 Top-Anwendungsfälle für kreative KI-Nutzung:

Brainstorming zu KVP-Maßnahmen

"Entwickle 20 unkonventionelle Ideen zur Fehlerreduktion in der Produktion – auch verrückte Ansätze sind willkommen."

Auditsimulationen

"Du bist ein sehr kritischer ISO-9001-Auditor. Ich beschreibe dir unseren Beschaffungsprozess. Was würdest du bemängeln?"

Szenarienanalyse: Best Case vs. Worst Case

"Entwickle drei Szenarien für die Einführung von KI in unserer QM-Abteilung: Best Case, Realistic Case, Worst Case."

Reflexionsdialoge zur Selbstkontrolle

"Ich erkläre dir, wie wir Managementbewertungen durchführen. Stelle mir dann 10 kritische Fragen aus QM-Sicht."

🧠 Praxis-Beispiel:

"KI, was würde ein strenger Auditor an diesem Prozess kritisieren?"

→ Ein extrem hilfreicher Perspektivwechsel, den Sie sofort für die Prozessverbesserung nutzen können!

Wichtig: Kennzeichnen Sie kreative Outputs immer als "KI-generierte Ideen" und bewerten Sie sie mit Ihrem QM-Fachwissen.

6. Die 4 wichtigsten Lösungen für den sicheren KI-Einsatz im QM

So etablieren Sie KI im Qualitätsmanagement professionell und sicher:

🔍 1. RAG – Retrieval-Augmented Generation

Was ist das?

Die KI antwortet nicht aus dem "Gedächtnis", sondern ausschließlich basierend auf von Ihnen hinterlegten Dokumenten.

Ideal für:

• Arbeit mit ISO 9001, AZAV oder anderen Normen
• QM-Handbücher und Verfahrensanweisungen
• Prozessbeschreibungen

So funktioniert's:

Sie laden Ihre Norm-Dokumente hoch und zwingen die KI per Prompt, nur aus diesen Quellen zu antworten.

Beispiel-Prompt:

"Antworte NUR mit Informationen aus den hochgeladenen ISO-9001-Dokumenten. Wenn du keine passende Information findest, sage es explizit."

👁️ 2. Human in the Loop etablieren

Das Prinzip:

Jede KI-Ausgabe wird von Menschen überprüft – je nach Kritikalität stichprobenhaft oder vollständig.

Praxis-Umsetzung im QM:

• Kritische Dokumente (Normen-Interpretationen, Auditberichte): 100% Prüfung
• Mittlere Kritikalität (Schulungsunterlagen): Stichproben 20-30%
• Niedrige Kritikalität (Brainstorming-Ideen): Plausibilitätsprüfung

Checkliste für die Prüfung:

• ✅ Sind alle Fakten korrekt?
• ✅ Stimmen Quellenangaben?
• ✅ Passt der Kontext zu unserer Organisation?
• ✅ Fehlen wichtige Aspekte?

🧠 3. Präzise Prompts mit Struktur und Methode

Die Regel:

Je klarer und strukturierter Ihr Prompt, desto verlässlicher die KI-Antwort.

Schlechter Prompt:

"Analysiere diesen Fehler."

Guter Prompt mit Methode:

"Analysiere diesen Fehler mit der 8D-Methode. Gehe alle 8 Schritte durch: D1 bis D8. Fordere für jeden Schritt die notwendigen Informationen an. Gib am Ende konkrete Handlungsempfehlungen."

Prompt-Komponenten für QM:

1. Rolle definieren: "Du bist QM-Experte mit 15 Jahren Erfahrung"
2. Methode vorgeben: "Nutze die Ishikawa-Methode"
3. Quellenanforderung: "Gib immer Quellen an"
4. Format festlegen: "Strukturiere als Tabelle"
5. Prüfaufforderung: "Prüfe deine Antwort auf Plausibilität"

🧾 4. Nutzungsregeln und Monitoring etablieren

Definieren Sie im QM-Team:

Wer darf was?

• Wer darf welche KI-Tools nutzen?
• Für welche Aufgaben sind sie freigegeben?
• Welche Daten dürfen eingegeben werden?

Wie wird kontrolliert?

• Stichproben-Rhythmus festlegen
• Feedback-Schleifen etablieren
• Fehler dokumentieren (Lessons Learned)

Welche Tools sind erlaubt?

• Liste freigegebener KI-Tools führen
• Datenschutz-Konformität prüfen (siehe auch: [Link zu KI & Datenschutz-Artikel])
• Regelmäßige Evaluierung der Tools

Monitoring-Praxis:

• Monatliches Review: Welche KI-Fehler sind aufgetreten?
• Quartalsweise: Tool-Performance vergleichen
• Jährlich: KI-Nutzungsrichtlinie aktualisieren

📋 Eine detaillierte Checkliste für Nutzungsregeln finden Sie in der kostenlosen Arbeitshilfe am Ende dieses Artikels.

📝 Fazit: KI im Qualitätsmanagement – Ja, aber mit Methode

Die EBU-Studie mit 45% Fehlerquote ist keine Warnung vor KI – sondern ein Aufruf zu professionellem Einsatz. ChatGPT, Claude und Co. sind wertvolle Werkzeuge für QM-Beauftragte – wenn Sie diese Regeln befolgen:

✅ Nutzen Sie die 3-Stufen-Recherche für faktenbasierte Aufgaben

✅ Setzen Sie auf RAG bei normativen Fragestellungen

✅ Etablieren Sie Human in the Loop als Standard

✅ Formulieren Sie präzise Prompts mit Methode und Struktur

✅ Definieren Sie klare Nutzungsregeln im Team

👉 Mein persönlicher Rat 

Ich arbeite täglich mit KI im Qualitätsmanagement – und liebe die Effizienzgewinne. Aber ich prüfe immer. Jede Norm-Interpretation. Jede Prozessbeschreibung. Jeden Auditbericht.

KI ist ein Assistent, kein Ersatz für QM-Kompetenz.

🎧 Hören Sie jetzt den vollständigen Podcast! Da gibt es noch sehr viel mehr spannende Informationen.

Hätten Sie gerne Unterstützung - gerne begleite ich Sie in Form von Coachings, Trainings oder Workshops. Einfach mail an mail@mq-koeln.de.

❓Häufig gestellte Fragen zum Thema KI im QM und KI + Halluzinationen

1. Wie hoch ist die Fehlerquote bei KI-Antworten – und was bedeutet das für meine QM-Arbeit?

Die Fehlerquote variiert je nach Tool und Fragestellung stark. Laut der aktuellen EBU-Studie liegt sie bei:

• 46 % bei Perplexity
• 40 % bei ChatGPT
• 10 % bei Claude

Das heißt: Fast jede zweite Antwort kann kritisch falsch sein – z. B. durch ungenaue Fakten, erfundene Quellen oder falsche Zusammenhänge. Für Ihre QM-Praxis bedeutet das: KI-Ergebnisse sollten niemals ungeprüft übernommen werden. Besonders in normativen oder rechtlich sensiblen Kontexten (z. B. ISO 9001, AZAV) ist eine manuelle Prüfung unverzichtbar.

2. Kann ich ChatGPT & Co. im QM überhaupt sinnvoll nutzen – oder ist das zu riskant?

Ja, der Einsatz lohnt sich – wenn Sie die Risiken kennen und Maßnahmen ergreifen, um sie zu steuern. KI kann Sie z. B. bei folgenden Aufgaben hervorragend unterstützen:

• Brainstorming zu Verbesserungsmaßnahmen
• Aufbereitung von Schulungsunterlagen
• Simulation von Auditfragen
• Strukturierte Ideensammlungen oder Szenarienanalysen

Aber: Für Normen-Interpretationen, Prozessbeschreibungen oder Rechtsfragen sollten Sie auf fundierte Quellen zugreifen oder eigene Dokumente hinterlegen (RAG-Ansatz). In diesen Fällen ist die Fehleranfälligkeit besonders hoch.

3. Was bedeutet RAG – und wie hilft mir das konkret im QM?

RAG steht für „Retrieval-Augmented Generation“ – ein Verfahren, bei dem die KI nicht auf ihr internes Wissen zugreift, sondern ausschließlich mit von Ihnen bereitgestellten Dokumenten arbeitet. Im QM ist das besonders hilfreich, wenn Sie z. B.:

• konkret mit der ISO 9001 arbeiten möchten
• Ihre Prozesslandschaft dokumentieren wollen
• richtige Kapitel- oder Quellenangaben erwarten

Beispiel: Statt die KI zu fragen „Was steht in Kapitel 6.1 der ISO 9001?“, hinterlegen Sie die Norm selbst – und zwingen die KI durch gezielte Prompts, nur daraus zu zitieren.

So vermeiden Sie erfundene Inhalte und stärken die Relevanz und Verlässlichkeit der KI-Ausgaben.

4. Für welche Aufgaben ist KI im QM besonders gut geeignet – und für welche eher nicht?

Gut geeignet sind:

• Kreative Prozesse (Ideensammlung, Verbesserungsvorschläge)
• Reflexion und Auditsimulation („Was könnte ein externer Auditor bemängeln?“)
• Szenarienanalysen („Was wäre der Worst Case bei Prozessausfall?“)
• Texterstellung mit Vorlage (z. B. Schulungsmaterial auf Basis Ihrer Inhalte)

Nicht geeignet ohne Kontrolle sind:

• Interpretation von Normtexten
• Erstellung von QM-Handbüchern „aus dem Nichts“
• Faktenbasierte Recherchen ohne Quellenprüfung
• Rechtlich sensible Dokumente oder Verträge

💡 Faustregel: Je faktenbasierter und sicherheitsrelevanter die Aufgabe, desto wichtiger ist die Prüfung durch den Menschen („Human in the Loop“).

5. Wie kann ich als QM-Beauftragte KI verantwortungsvoll und sicher einsetzen – trotz der Risiken?

Die wichtigste Voraussetzung ist: Sie behalten die Kontrolle über den Prozess.

Das gelingt mit diesen 5 Bausteinen:

1. Präzise Prompts:
   Je genauer Ihre Anfrage, desto besser das Ergebnis. Fordern Sie konkrete Quellen, Strukturen oder Methoden explizit an.
2. RAG einsetzen:
   Arbeiten Sie mit hinterlegten Dokumenten (z. B. ISO-Norm, QM-Prozesse), um die Halluzinationsquote zu minimieren.
3. „Human in the Loop“ etablieren:
   Ergebnisse immer prüfen – stichprobenartig oder vollständig, je nach Risiko.
4. Nutzungsregeln definieren:
   Wer darf was mit KI tun? Wie wird kontrolliert? Welche Tools sind erlaubt?
5. Monitoring & Lessons Learned:
   Behalten Sie den Überblick über Fehler, Fortschritte und Anwendungsfälle im Team – damit Ihre KI-Nutzung mitwächst.

🎯 Fazit:

KI ersetzt kein Fachwissen, aber sie ist ein wertvoller Assistent – wenn Sie sie strukturiert, kritisch und bewusst einsetzen.