Aus Grafiken wird Klartext mit KI: Schriftliche Berichte für eine erfolgreiche GBU Psyche

Der Schwerpunkt liegt bei KI-gestützten Berichten: aus aggregierten Daten und strukturierten Freitexten entstehen gut lesbare Auswertungstexte für Teams, Führung und Dokumentation. KI-Helfer in der Administration ergänzen den Prozess.

KI in den Berichten – für alle Kunden

Egal ob Sie die Software selbst nutzen oder wir die Erhebung für Sie durchführen: KI erzeugt schriftliche Auswertungsteile in Berichten. Das betrifft SaaS und Full-Service. Die KI schreibt narrative Texte für den KI-Einzelbericht und übergreifende Berichtsteile auf Basis aggregierter Kategorien-, Aspekt- und Item-Daten über mehrere Kapitel. Überblick zu den Formaten: Berichte · Ergebnisse · Full-Service.

Die drei KI-Berichtsarten

BASA-KI-Einzelbericht (pro Auswertungsgruppe)

Für einzelne Auswertungsgruppen (z.B. eine Abteilung) erzeugt die KI einen narrativen Text. Er deckt die Inhalte des BASA-Posters ab: zuerst eine Zusammenfassung der Ergebnisse, danach die einzelnen Kategorien.

Zum Schluss folgen Maßnahmen als Anregung — abgeleitet aus den Ergebnissen dieser Gruppe, zur Vorbereitung von Workshops und der Maßnahmenplanung, nicht als verbindliche Festlegung. Bewertung und Festlegung von Maßnahmen obliegen dem Arbeitgeber und den beteiligten Fachkräften. Der Bericht hat meist fünf bis sieben Seiten. Sie erhalten ein PDF und ein bearbeitbares Word-Dokument.

Mehr dazu auf der Seite BASA-KI-Einzelbericht.

Beispielseite aus einem BASA-KI-Einzelbericht

BASA-KI-Vergleichsbericht (über mehrere Gruppen)

Der KI-Vergleichsbericht fasst die Ergebnisse der ganzen Organisation schriftlich zusammen. Der Text konzentriert sich auf den Überblick und auf die Besonderheiten der Auswertungsgruppen.

Die KI verdichtet die Daten auf die wichtigsten Bereiche und ergänzt Tabellen. Das Dokument hat rund 15 Seiten. Ausgabe wieder als PDF und als bearbeitbares Word.

Details: BASA-KI-Vergleichsbericht. Kontext: BASA · Auswertungsgruppen. Ankündigung: Blog zum KI-Vergleichsbericht.

Beispiel BASA-KI-Vergleichsbericht – Kategorien und BASA-Scores

Text-Item-KI-Auswertung (qualitativ)

Der Bericht wertet schriftliche Antworten auf offene Fragen aus. Die BASA-IV-Vorlage bringt dafür drei Standard-Text-Items mit:

  • „Was läuft an Ihrem Arbeitsplatz besonders gut?"

    Ressourcen und Stärken — was die GBU bewahren sollte.

  • „Was läuft an Ihrem Arbeitsplatz nicht gut?"

    Konkrete Probleme in den Worten der Beschäftigten.

  • „Was könnte man an Ihrem Arbeitsplatz verbessern?"

    Verbesserungsideen als Rohstoff für die Maßnahmen-Workshops.

Die Daten durchlaufen mehrere Schritte, bis die KI sie sicher nutzen kann. Dabei entstehen Themen, die anschließend über alle Antworten hinweg vereinheitlicht werden.

Sie sehen Häufigkeiten der Themen und eine Einteilung in positive, neutrale und negative Erwähnungen. Pro Item fasst der Bericht alle Antworten knapp zusammen. Am Ende stehen die Originalantworten – auf Wunsch auch in einer geschwärzten Fassung.

Im SaaS-Modell wird je ausgefüllter Text-Antwort abgerechnet — Konditionen auf der Preisseite. Details: Text-Item-KI-Auswertung. Ankündigung: Blog zu den Freitext-Items.

Beispiel einer Text-Item-KI-Auswertung mit Themen und Zusammenfassung

Vom Input zum KI-Bericht

Der Ablauf bleibt nachvollziehbar: erst strukturierte Eingaben, dann KI-Verarbeitung, dann lesbarer Berichtstext. So wird aus Daten eine klare Arbeitsgrundlage.

Schritt 1

Datenbasis

Aggregierte Kategorien-, Aspekt- und Itemdaten bilden die Grundlage. Bei Freitext werden Antworten vor der KI-Auswertung bereinigt.

Standard-Bericht: Datenaggregation → Eingabe für die KI (Prompt-Payload) → strukturierter Text.

Schritt 2

KI-Verarbeitung

KI erzeugt narrative Auswertungstexte. In der qualitativen Pipeline werden Themen extrahiert, zu übergreifenden Labels zusammengeführt und für Berichte nutzbar gemacht.

Übergreifender Bericht: mehrstufige Erzeugung (Kernaussagen, Gesamtbild, Kapitel) und anschließende Zusammenführung.

Schritt 3

Berichtsausgabe

Ergebnis sind klare Berichtsteile für Einzelgruppen, qualitative Freitextauswertungen und übergreifende Vergleiche – als PDF oder Word.

Text-Item-Bericht: geschwärzte Antworten und Themen/Stimmung → qualitative Abschnitte.

Vertiefung: Alle Berichtsformate im Detail

KI-Helfer in der Administration (ergänzend)

Zusätzlich zu den KI-Berichten unterstützt KI in der Administration die tägliche Arbeit von SaaS-Nutzern. Diese Funktionen sind hilfreich, stehen aber hinter dem Berichtsnutzen.

Freitext-Pipeline: von Antworten zu Themen

Offene Textantworten werden für die Auswertung strukturiert aufbereitet. Ziel ist, aus vielen Einzelantworten wiederverwendbare Themenstrukturen zu gewinnen, die in Berichten und Abläufen zur Themenmarkierung genutzt werden können. Siehe auch Funktionen und Handbuch.

Hilfe-Bot im Tool

Der Hilfe-Bot antwortet mit KI und greift auf eingepflegte Hilfedokumente zu (Retrieval). Die Texte werden für die Suche indiziert (Embeddings), damit Antworten auf Produktdokumente gestützt sind.

Übersetzung und Strukturierung

Übersetzung: KI unterstützt Übersetzungen in Server-Abläufen (Backend, z. B. Texte in Oberfläche und Editor) sowie die Übersetzung von Schlagwörtern bei der Themenzuordnung, inkl. Stapelübersetzung.

Auswertungsgruppen und Auswertungshierarchien: KI unterstützt bei Generierung oder Übersetzung von Bezeichnungen, z. B. Namen für Auswertungsgruppen und Titeln von Hierarchie-Items in Zielsprachen.

Quellen und Einordnung

Wir richten die Umsetzung an geltenden Anforderungen für Arbeitsschutz, Datenschutz und KI aus. Die Punkte unten sind die zentralen Referenzen für die fachliche Einordnung dieser Seite.

Referenzen

Stand der inhaltlichen Einordnung: 12.6.2026. Ausführliche Antworten zu Daten, OpenAI und EU-KI-VO: Häufige Fragen zu KI. Details zur praktischen Umsetzung: Sicherheit und Datenschutz.

Wie Inhalte erstellt, fachlich geprüft und aktualisiert werden: Fachredaktion und Quellenprinzip.

Compliance: KI und Datenschutz

KI-Berichte basieren auf aggregierten Auswertungsdaten. In der qualitativen Auswertung werden Freitexte vor der KI-Verarbeitung bereinigt. So bleibt die Berichtserstellung nachvollziehbar und auf den Auswertungszweck ausgerichtet.

Häufige Fragen zu KI · Sicherheit und Compliance

ACOMERA unterstützt Sie bei der GBU psychischer Belastung mit dem BASA-Verfahren. An einigen Stellen kommt Künstliche Intelligenz zum Einsatz — bewusst begrenzt und mit klaren Regeln.

Kurz zusammengefasst

Thema So ist es bei ACOMERA
Teilnehmerbefragung ohne KI
BASA-Berichte nur aggregierte Kennzahlen, Gruppenschwelle typisch ≥ 5
Freitexte Schwärzung → menschliche Prüfung → dann KI
Erhebungsanlage KI v. a. für Übersetzung eigener Inhalte
Maßnahmen im KI-Bericht Anregungen aus Gruppenergebnissen, keine automatischen Einzelentscheidungen
Entscheidungen über Personen keine automatisierten arbeitsrechtlichen Einzelentscheidungen
EU-KI-VO (Einordnung) sonstiges GPAI-System (Art. 56), kein Hochrisiko im Kernprozess

Dieser Text beschreibt den Produkt- und Technikstand. Er ersetzt keine individuelle Rechtsberatung.

Häufige Fragen zu KI bei ACOMERA

Antworten für Einkauf, Datenschutz und Fachseite. Sie ersetzen keine Rechtsberatung. Verbindliche Einordnungen und vertragliche Details (AVV, Unterauftragsverarbeiter, ggf. Drittlandtransfer) entnehmen Sie Ihren Vertragsunterlagen mit ACOMERA.

Sie finden keine passende Antwort? Kontakt aufnehmen

Ja, aber nicht überall. Die Teilnehmerbefragung läuft ohne KI: Beschäftigte füllen anonym die Erhebung aus, wie eine klassische Online-Befragung. KI nutzen Sie vor allem in der Auswertung (Berichte, qualitative Texte) und bei der Vorbereitung der Erhebung (z. B. Übersetzung eigener Texte). Technisch laufen diese Funktionen in unserer Cloud. Für sprachliche Aufgaben binden wir die API von OpenAI ein. Freitexte können zuvor auf unserem eigenen Worker vorbehandelt werden — ohne Einsatz eines Sprachmodells.

Es geht um arbeitsplatzbezogene Erhebungs- und Auswertungsdaten im Rahmen der GBU psychischer Belastung. ACOMERA ist nicht für die Verarbeitung von Gesundheitsdaten im Sinne von Art. 9 DSGVO ausgelegt (z. B. ärztliche Befunde oder genetische Daten). Je nach Funktion sieht die KI unterschiedliche Inhalte — nie mehr als für den jeweiligen Schritt nötig.

Bei schriftlichen KI-Berichten zu BASA-Ergebnissen erhält das Modell nur aggregierte Kennzahlen — etwa Werte auf Kategorie-, Abschnitts- oder Item-Ebene. Es sieht keine Einzelantworten zu den geschlossenen Skalenfragen. Untergruppen (z. B. Abteilungen) fließen nur ein, wenn genügend Teilnehmer in der Gruppe sind. Standard ist eine Mindestzahl von fünf Personen; auf Wunsch kann die Schwelle höher gesetzt werden. So erschweren wir Rückschlüsse auf Einzelpersonen.

Offene Antworten bearbeiten wir in einer mehrstufigen Pipeline. Der Ablauf ist kein Automatismus. Zuerst schwärzt das System die Texte automatisch — mit eigener Software auf unserem Worker, ohne KI. Anschließend prüft ein berechtigter Nutzer jeden Text. Er kann nachschwärzen oder Anpassungen vornehmen. Erst wenn die Schwärzung passt, startet er die KI-Schritte (z. B. Themenfindung oder Zusammenfassungen). An die KI gehen damit nur Texte, die vorbehandelt und freigegeben wurden.

In der Administration unterstützt KI Sie an ausgewählten Stellen — vor allem bei der Übersetzung von Texten, die Sie selbst pflegen (Begrüßung, eigene Items, Hinweise). Die BASA-Vorlage bringt bereits sorgfältig übersetzte Standarditems mit. Diese werden nicht per KI übersetzt. Optional können angepasste Fragen methodisch geprüft werden. Dabei werden nur die bearbeiteten Frage-Texte übermittelt, keine Antworten der Teilnehmer.

Die KI sitzt in der Anwendungsschicht unserer SaaS-Lösung. Der Worker übernimmt optional die Vorverarbeitung (Schwärzung). OpenAI wird nur aus der Anwendung angesprochen — Teilnehmer und Verantwortliche in der Administration sprechen die Modelle nicht direkt an. Details zu Hosting, Auftragsverarbeitung und Unterauftragsverarbeitern finden Sie in unseren Vertrags- und Datenschutzunterlagen (Datenschutz, Sicherheit).

Nein. ACOMERA unterstützt Erhebung, Auswertung und Dokumentation. Die fachliche GBU, die Bewertung im Betrieb und die Festlegung von Maßnahmen obliegen dem Arbeitgeber und den beteiligten Fachkräften. Die KI formuliert Auswertungstexte und kann Maßnahmen als Anregung im Bericht nennen — abgeleitet aus den Gruppenergebnissen. Sie trifft keine arbeitsrechtlichen Einzelentscheidungen, weder über Einstellung, Kündigung noch über Leistung oder Aufgabenzuweisung.

Wir stufen die beschriebenen Funktionen als sonstiges KI-System auf Basis eines Modells mit allgemeinem Verwendungszweck (Art. 56 EU-KI-VO) ein. Ein Hochrisiko-System nach Anhang III sehen wir für den GBU-Kernprozess nicht: Die KI unterstützt Auswertung und Erhebungsanlage, ohne die genannten arbeitsrechtlichen Entscheidungswirkungen. Transparenzpflichten nach Art. 50 betreffen den Kernprozess nicht, weil Teilnehmer die Befragung ohne KI-Interaktion durchlaufen. Für die Maßnahmenverfolgung, die wir derzeit ausbauen, ist noch offen, ob und wie dort KI eingesetzt wird. Sobald das feststeht, prüfen wir die Einordnung erneut.

Nein — nach unserer Einordnung nicht. Eine Konformitätserklärung nach Art. 47 EU-KI-VO ist für Hochrisiko-KI-Systeme vorgesehen. Davon gehen wir für den oben beschriebenen Leistungsumfang nicht aus.

Mehr zur ursprünglichen Einführung der KI-Integration: Blog-Artikel vom November 2024. Anbieter im Markt vergleichen: Anbietervergleich mit Belegen.

Sie wollen die Software mit KI live sehen?

Plattform-Demo vereinbaren

Inhaltsangaben

  • Autor und fachliche Einordnung: Dr. Jens Hühn , Geschäftsführer ACOMERA
  • Zuletzt aktualisiert: 12.6.2026