Lars Moll, CEO und Mitgründer von NENNA.AI, spricht mit Norman Müller darüber, wie Unternehmen KI einsetzen und dabei vertrauliches Wissen schützen können. Er erklärt, wie Datenmaskierung funktioniert, wo sie an Grenzen stößt und weshalb eine KI-Lizenz noch keine geregelte Einführung ersetzt. Das Gespräch führt von Schatten-KI und Zugriffsrechten zur größeren Frage: Wie verändert KI die Zusammenarbeit und Wertschöpfung eines Unternehmens? Lars bringt dabei auch seine Erfahrung aus dem digitalen Mediengeschäft und dem Wechsel vom Konzern in ein junges Technologieunternehmen ein.
Kapitel
00:00 Einstieg: KI nutzen und vertrauliches Wissen schützen
01:10 Lars Moll: Vom Mediengeschäft zum KI-Unternehmer
03:44 Warum der Wechsel vom Konzern ins Startup reizt
05:24 Motivation, Bildung und das Wachsen eines Teams
07:13 NENNA.AI: Eine KI-Plattform vom Datenschutz her gedacht
09:55 Wer verantwortet die KI-Einführung im Unternehmen?
15:35 Datensilos, Anbieterabhängigkeit und die Kontrolle über Wissen
19:32 So erklärt Lars die Maskierung sensibler Daten
25:29 Wo Datenmaskierung an ihre Grenzen stößt
28:38 Schatten-KI: Was Unternehmen im Alltag übersehen
34:11 Warum Verbote allein nicht weiterhelfen
35:59 Gute Werkzeuge und der Nutzen für das ganze Unternehmen
41:41 Kanada, politische Prioritäten und das Tempo der Umsetzung
46:37 KI gemeinsam entwickeln: Vom Projekt zum laufenden Prozess
48:58 Ausblick auf eine Fortsetzung und die persönliche Schlussfrage
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Shownotes
Lars Moll auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/larsmoll/
NENNA.AI: https://www.nenna.ai/
NENNA Watch: Browsererweiterung gegen Schatten-KI: https://www.nenna.ai/watch
Sicherheit und Datenschutz: Informationen des Anbieters: https://www.nenna.ai/sicherheit
NENNA.AI auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/nenna-ai
Wer KI einführt, muss wissen, wohin die Daten gehen
Eine E-Mail soll schneller fertig werden. Ein Vertrag braucht eine Zusammenfassung. Für die nächste Präsentation fehlen noch ein paar Argumente. Beschäftigte greifen zu KI, weil sie ihre Arbeit erledigen wollen. Ob die Geschäftsführung den verwendeten Dienst freigegeben hat, ist damit noch nicht geklärt. Ebenso wenig, welche Informationen gerade das Unternehmen verlassen.
Über diesen Widerspruch spreche ich mit Lars Moll im VENTURE AI PODCAST. Lars hat viele Jahre im digitalen Mediengeschäft gearbeitet und ist heute CEO und Mitgründer von NENNA.AI. Er entwickelt und verkauft also selbst eine Lösung für das Problem, über das wir sprechen. Seine Produktbeschreibungen sind die Perspektive eines Anbieters. Interessant wird unser Gespräch dort, wo er erklärt, welche Entscheidungen Unternehmen trotzdem selbst treffen müssen.
Die Geschäftsführung muss den Einsatz organisieren
Wer KI-Lizenzen kauft, schafft zunächst Zugang. Danach beginnt die Arbeit: Welche Aufgaben sollen die Beschäftigten damit erledigen? Welche Informationen dürfen sie dafür verwenden? Wer prüft einen Anwendungsfall, bevor eine ganze Abteilung ihn übernimmt?
Lars beschreibt Unternehmen, in denen Verantwortliche solche Fragen zusammenführen. Sie betrachten einen Ablauf vom Anfang bis zum Ende, entwickeln einen passenden Einsatz und stellen ihn den Menschen zur Verfügung, die ihn brauchen. Das unterscheidet sich erheblich davon, ein Werkzeug freizuschalten und jede Abteilung ihre eigene Lösung suchen zu lassen.
Mich erinnert die entstehende Vielfalt an frühere Digitalisierungsphasen. Einzelne Teams bauen etwas, das ihnen hilft. Nach einiger Zeit muss die Organisation herausfinden, wie die Anwendungen zusammenpassen und wer für welche Daten zuständig ist. Mit KI kommt die Frage hinzu, welche Informationen die angebundenen Modelle überhaupt sehen dürfen.
Die Geschäftsführung braucht dafür Menschen mit Fachwissen und klaren Zuständigkeiten. Sie muss aber selbst festlegen, welchen Nutzen das Unternehmen erreichen will und welche Voraussetzungen dafür gelten. Diese Entscheidung lässt sich nicht mit dem Lizenzkauf erledigen.
Eine Maskierung schützt nicht jeden vertraulichen Zusammenhang
Lars erklärt das Prinzip anhand einer Postkarte. Auf ihr kann eine harmlose Urlaubsnachricht stehen, aber auch etwas, das niemand offen verschicken würde. Sein Vergleich soll verdeutlichen, weshalb es einen Unterschied macht, welche Inhalte ein Unternehmen einem KI-Dienst übermittelt.
Bei der von ihm beschriebenen Maskierung ersetzt NENNA sensible Angaben wie Namen oder Kontodaten durch Platzhalter. Das Modell soll den Text bearbeiten können, ohne die ursprünglichen Werte zu erhalten. Anschließend ordnet die Plattform die Angaben wieder zu, damit der Nutzer mit einem verständlichen Ergebnis weiterarbeiten kann. So beschreibt Lars die Funktionsweise; einen unabhängigen Wirksamkeitstest führen wir im Gespräch nicht durch.
Auf meine Frage nach schwierigen Fällen benennt er eine wesentliche Grenze: Vertrauliches Wissen kann im Zusammenhang stecken. Eine technische Idee verliert ihren Wert nicht dadurch, dass jemand den Namen des Erfinders entfernt. Wer einen geheimen Prozess beschreibt, kann ihn auch ohne persönliche Angaben offenlegen.
Deshalb reicht die Frage nach der Erkennung einzelner Datenfelder nicht aus. Unternehmen müssen entscheiden, welche Inhalte sie extern verarbeiten lassen und welche in einer kontrollierten lokalen Umgebung bleiben sollen. Dazu gehören auch Zugriffsrechte. Wenn ein Assistent auf Dokumente zugreift, muss geklärt sein, welche davon der jeweilige Nutzer sehen darf. Lars betont im Gespräch, dass ein bewusst eingerichteter Zugriff zum Schutzkonzept gehört.
Beschäftigte brauchen eine brauchbare Alternative zum Privataccount
Beim Thema Schatten-KI treffen zwei Anforderungen aufeinander. Unternehmen wollen ihre Informationen schützen. Beschäftigte wollen Werkzeuge nutzen, die ihre Arbeit erleichtern. Ein pauschales Verbot löst diesen Konflikt kaum, wenn der Bedarf im Alltag bestehen bleibt.
Lars beschreibt Möglichkeiten, die Nutzung im Browser zu steuern. Ich halte dagegen: Wer privat mit aktuellen Modellen arbeitet, wird eine schlechte interne Alternative kaum bereitwillig nutzen. Gerade die experimentierfreudigen Beschäftigten erkennen, was technisch möglich ist. Sie können eine Einführung voranbringen, wenn das Unternehmen ihnen geeignete Werkzeuge und nachvollziehbare Regeln anbietet.
Damit stellt sich auch die Frage nach der Abhängigkeit. Kann das Unternehmen das verwendete Modell wechseln? Bleiben Dokumente, Arbeitsabläufe und aufgebautes Wissen dabei zugänglich? Lars versteht Souveränität als Fähigkeit, solche Entscheidungen treffen zu können. Für die Auswahl einer Infrastruktur ist das ein konkreter Prüfauftrag. Ein Versprechen von Flexibilität muss sich am tatsächlichen Aufbau zeigen.
Der Nutzen muss über die einzelne Präsentation hinausgehen
Im letzten Teil verschiebt sich unser Gespräch. Wenn KI eine Präsentation schneller erstellt, spart ein Mensch Zeit. Die größere Frage lautet, ob das Unternehmen dadurch bessere Entscheidungen trifft oder bessere Produkte entwickelt.
Ich beschreibe den Unterschied am Unternehmenswissen. Eine Präsentation kann auf den Notizen ihres Verfassers beruhen. Sie könnte aber auch relevante Erkenntnisse der Research-Abteilung und frühere Entscheidungen berücksichtigen, sofern der Zugriff dafür vorgesehen ist. Für diese Zusammenarbeit braucht es eine gemeinsame Vorstellung davon, wie die Organisation Wissen nutzen möchte.
Lars fragt entsprechend, ob eine bestehende Aufgabe überhaupt noch in derselben Form notwendig ist. Wer jeden bisherigen Arbeitsschritt lediglich beschleunigt, prüft den Ablauf selbst noch nicht. Der mögliche Gewinn liegt auch darin, Produkte, Prozesse und die Zusammenarbeit neu zu gestalten.
Dafür plädiere ich für eine längerfristige Zusammenarbeit zwischen Unternehmen und Technologieanbietern. Gemeinsam einen Anwendungsfall entwickeln, Erfahrungen sammeln und den nächsten Schritt daraus ableiten. Lars berichtet, dass er mit einigen Unternehmen bereits so arbeitet. Wissen und Erfahrung entstehen während der Umsetzung; den wirtschaftlichen Nutzen muss das Unternehmen an seinen eigenen Zielen beurteilen.
Für eine Fortsetzung bleiben genügend Fragen: Wie beginnt eine solche Einführung konkret? Wie schnell lässt sie sich umsetzen? Und woran erkennt ein Unternehmen, dass es produktiver arbeitet und seine Informationen zugleich besser beherrscht?
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