Sieben Fragen, die in jeder Vorstandssitzung liegen

KI ist in den Gremien der Genossenschaftsbanken angekommen, als Tagesordnungspunkt mit vielen offenen Fragen. KI-Einführung ist in der Genossenschaftsbank eine Steuerungsaufgabe, kein Technikprojekt.

Die folgenden sieben Fragen hören wir in dieser oder ähnlicher Form in fast jedem Gespräch mit Vorständen und Bereichsleitern. Hier sind die Antworten, so knapp, wie es die Sache erlaubt.

Wie verbreitet ist KI in den Unternehmen wirklich?

KI-Nutzung ist im Mittelstand die Regel geworden. Nach einer Bitkom-Befragung von 603 Unternehmen ab 20 Beschäftigten vom September 2026 setzen 57 Prozent der Unternehmen KI bereits ein, nach 36 Prozent im Jahr 2025 und 20 Prozent im Jahr 2024. Für eine Genossenschaftsbank heißt das: Die eigenen Firmenkunden arbeiten mehrheitlich mit KI, die eigenen Mitarbeitenden privat ebenso. Ein Institut ohne eigenen Kurs läuft der Erwartung beider Gruppen hinterher.

Die Zahl taugt dabei nicht als Beruhigung nach dem Motto, die Mehrheit fängt ja auch erst an. Der Abstand zwischen Einsteigern und produktiven Nutzern wächst schnell, weil Erfahrung im Umgang mit den Werkzeugen selbst der größte Produktivitätsfaktor ist. Wer zwei Jahre später startet, startet nicht zwei Jahre später, sondern gegen Wettbewerber mit zwei Jahren Lernvorsprung.

Was liefert Atruvia mit GenoGPT, und was nicht?

GenoGPT ist der Assistent von Atruvia für die Mitarbeitenden der Genossenschaftsbanken. Er beantwortet Fragen aus dem Bankalltag und kann bankinternes Wissen einbeziehen, betrieben in einer privaten Cloud in einem Frankfurter Rechenzentrum, wie Atruvia Anfang 2025 zum Start der Pilotphase erläutert hat. Das löst die Infrastrukturfrage und die Datenschutzfrage auf Verbundebene, und genau dafür ist der Verbund da.

Was das Werkzeug nicht liefert, ist die Einführung: Welche Prozesse zuerst, welche Regeln gelten, wer befähigt die Teams, woran wird Fortschritt gemessen. Diese Arbeit bleibt im Institut, und sie entscheidet darüber, ob aus dem Werkzeug Entlastung wird.

Dürfen Mitarbeitende frei verfügbare KI-Werkzeuge im Bankalltag nutzen?

Ohne Regelung passiert es längst, nur eben unkontrolliert, mit privaten Konten und ohne Blick auf Bankgeheimnis und Datenschutz. Die Antwort ist deshalb keine Verbotsliste, sondern eine klare Nutzungsregel: welche Werkzeuge für welche Daten, was ausdrücklich untersagt ist, und ein freigegebener Weg, der die Schatten-Nutzung überflüssig macht. Wer den freigegebenen Weg bequem macht, trocknet den grauen aus.

Die Nutzungsregel gehört auf eine Seite, nicht in ein Handbuch. Sie beantwortet drei Fragen: Was darf ich mit welchen Daten tun, was ist tabu, und an wen wende ich mich im Zweifel. Alles Weitere leistet die Befähigung, nicht das Regelwerk.

Was verlangt der AI Act von einer Genossenschaftsbank?

Zwei Dinge vor allem. Erstens die KI-Kompetenzpflicht aus Artikel 4, die seit Februar 2025 gilt: Wer KI einsetzt, muss sicherstellen, dass die Beteiligten über ausreichende Kompetenz im Umgang damit verfügen. Zweitens die Hochrisiko-Einstufung bestimmter Anwendungen, insbesondere der Kreditwürdigkeitsprüfung natürlicher Personen, mit Pflichten zu Risikomanagement, Dokumentation und menschlicher Aufsicht. Was daraus konkret folgt, haben wir im Beitrag zur KI-Kompetenz nach Artikel 4 ausgeführt. Wichtig für die Praxis: Der Großteil der heute sinnvollen Anwendungen, von der Posteingangssortierung bis zur Gesprächsvorbereitung, fällt nicht in die Hochrisikoklasse.

Womit fängt ein Institut sinnvoll an?

Mit Prozessen, die drei Eigenschaften teilen: hohes Volumen, klare Regeln, geringe Fallhöhe. Das sind typischerweise der Posteingang, die Zuarbeit in der Marktfolge, etwa Vollständigkeitsprüfung und Datenübernahme aus Dokumenten, und die Gesprächsvorbereitung im Vertrieb. Nicht sinnvoll ist der Einstieg über die spektakulärste Anwendung, die dann an Datenlage, Regulatorik oder Betriebsrat scheitert und das Thema im Institut verbrennt.

Ebenso wichtig wie die Auswahl ist der Zuschnitt: lieber ein Prozess vollständig, von der Eingangsbearbeitung bis zur Ablage, als fünf Prozesse zu je einem Fünftel. Ein vollständig umgestellter Prozess liefert messbare Entlastung und ein wiederverwendbares Vorgehen. Fünf angefangene Piloten liefern fünf Statusberichte.

Wie misst der Vorstand Fortschritt?

Nicht an Schulungsquoten und nicht an der Zahl der Piloten, sondern am Nutzungsgrad je Prozess: Wie viele Vorgänge eines Prozesses laufen tatsächlich mit KI-Unterstützung, und was hat sich an Durchlaufzeit und Qualität verändert? Zwei oder drei Prozesse mit messbarem Nutzungsgrad sagen mehr über den Stand des Instituts als jede Projektlandkarte. Dazu gehört ein ehrlicher Nullpunkt: Wer die heutige Durchlaufzeit und den heutigen Aufwand nicht gemessen hat, kann in einem Jahr keine Verbesserung belegen, und das Thema bleibt im Gremium angreifbar. Diese Messlogik unterscheidet Institute, die einführen, von Instituten, die ausprobieren. Einen Vergleich der strategischen Ansätze in der Verbundwelt zeigt unser Beitrag zur KI-Strategie von Genossenschaftsbanken und Sparkassen.

Wann lohnt externe Begleitung?

Wenn eine dieser drei Situationen eintritt: Das Institut hat mehrere Piloten, aber keinen messbaren Nutzungsgrad. Die Gremien diskutieren seit Monaten über Regeln, ohne dass ein Prozess produktiv läuft. Oder die Priorisierung ist strittig, weil jeder Bereich seinen eigenen Anwendungsfall zuerst will. In allen drei Fällen fehlt nicht Technik, sondern Struktur und Entscheidung. Der Wert externer Begleitung liegt dann weniger im zusätzlichen Wissen als in der Verbindlichkeit: Eine Priorisierung, die mit dem Vorstand erarbeitet und beschlossen wurde, überlebt auch die nächste Budgetrunde. Ein Impuls-Workshop ordnet das Thema im Führungskreis an einem halben Tag, eine Potenzialanalyse vor Ort priorisiert die Hebel über die Bereiche hinweg.