KI für Unternehmen: Ein umfassender Starter Guide

Künstliche Intelligenz – großes Erfolgsversprechen oder besorgniserregendes Mysterium? Die Wahrheit dürfte irgendwo in der Mitte liegen. Fest steht aber, dass Unternehmen bereits jetzt an zahlreichen Stellen von KI profitieren können. Es lohnt sich daher, sich schnellstens mit dem Thema auseinanderzusetzen. In diesem Beitrag finden Sie alle Informationen, die Sie für den Start mit KI im Unternehmen benötigen – von den Vorteilen bis zum kompakten 3-Schritte-Plan.

Inhalt:

• KI für Unternehmen: Alltagshilfe oder Superintelligenz?
• So profitieren Unternehmen von Künstlicher Intelligenz
• KI im Unternehmen implementieren: 3-Schritte-Plan
• Starten Sie jetzt mit KI im Unternehmen!

KI für Unternehmen: Alltagshilfe oder Superintelligenz?

Schon seit Jahrhunderten ist die Menschheit von der Vorstellung einer Künstlichen Intelligenz (KI) fasziniert. Ein riesiger Roboter aus Bronze in der griechischen Mythologie, der die Insel Kreta beschützte, indem er Steine nach Schiffen warf. Der erste „Chatbot“ im Jahr 1966, der im Gespräch die Rolle eines Psychotherapeuten simulierte. Welche Dimensionen die KI heute annimmt, hätte damals wohl niemand für möglich gehalten.

Doch was steckt hinter dem Begriff? Vereinfacht gesagt beschreibt KI Maschinen und Systeme, die menschenähnliche Intelligenz imitieren. Auf der Basis von Algorithmen und Modellen lösen sie eigenständig Aufgaben, treffen Entscheidungen und lernen aus ihren Erfahrungen. Dabei gibt es verschiedene Teilbereiche und Methoden wie Machine Learning, Natural Language Processing (NLP), Deep Learning und neuronale Netze. Außerdem erfolgt eine Unterteilung in starke und schwache KI, was uns der in der Überschrift gestellten Frage etwas näherbringt.

Die schwache KI (weak AI) beruht auf Lernalgorithmen und Trainingsdaten, die von Menschenhand eingegeben werden müssen. Sie ist nur auf klar abgegrenzte Aufgaben ausgelegt, zum Beispiel das Beantworten von Fragen (Siri, Alexa und Co.) oder das Erkennen von Spam im E-Mail-Postfach. Die starke KI (strong AI) dagegen entwickelt (in der Theorie) eine Intelligenz, die der des Menschen gleichkommt oder sie sogar übertrifft. Sie handelt aus eigener Motivation, erfüllt eine Vielzahl an Funktionen, entwickelt sich weiter und reagiert flexibel auf Veränderungen.

So profitieren Unternehmen von Künstlicher Intelligenz

Künstliche Intelligenz als massentaugliches Produkt ist ein recht neues Phänomen. Vor diesem Hintergrund ist es verständlich, dass nach wie vor Unsicherheiten bestehen oder schlichtweg das Wissen darüber fehlt, wie KI im Unternehmen effektiv eingesetzt werden kann. Fakt ist: Durch eine clevere Anwendung können Sie an zahlreichen Stellen profitieren. Hier sind einige Beispiele für KI-Vorteile:

• KI ist ein Innovationstreiber. Sinnvoll eingesetzt kann sie Zukunftspotenziale aufdecken und den Wissenstransfer im Unternehmen fördern. Es gelingt, innovative Produkte und Prozesse zu kreieren, um dem Wettbewerb immer einen Schritt voraus zu sein. 
• Die Marktbedingungen sind heutzutage sehr schnelllebig. Da KI in der Lage ist, große Mengen an Daten (Big Data) auszuwerten, lassen sich Trends und Risiken schneller erkennen. Sie bleiben flexibel und können schnell auf die neuen Anforderungen des Marktes reagieren.
• KI bedeutet für Unternehmen eine erhebliche Steigerung der Effizienz. Wiederkehrende, alltägliche Aufgaben können automatisiert ablaufen. Auch hochkomplexe Aufgaben, wie das Erkennen von Unstimmigkeiten in riesigen Datenmengen, erledigt die KI zuverlässig und in einem Bruchteil der Zeit. Sie arbeiten zeit- und kosteneffizienter und haben eine fundierte Grundlage, um präzise Entscheidungen zu treffen.
• Kundendaten bilden die Grundlage, um die eigene Zielgruppe besser zu verstehen. Mithilfe von KI gelingt Ihnen das umso besser. Sie können Ihre Produkte datenbasiert optimieren und personalisieren. Auch im Kundenservice verbessert KI die Qualität der Beratung, indem sie beispielsweise passende Produktempfehlungen vorschlägt. Insgesamt kann durch den Einsatz von KI im Unternehmen eine erhebliche Steigerung der Kundenzufriedenheit und Kundenbindung erreicht werden.

Schritt 1: Vertrauenslücke überwinden

Die KI-Nutzung in einem Unternehmen startet immer mit Vertrauen. Künstliche Intelligenz kann enorm viel leisten: Texte, Bilder, Musik, Code und so weiter. Dennoch gibt es vor allem bei Mitarbeitenden nach wie vor eine Vertrauenslücke. Wenn Sie KI im Unternehmen erfolgreich umsetzen wollen, muss diese Hürde zunächst überwunden werden. Sowohl ethische als auch sicherheitsbezogene Risiken sind zu berücksichtigen, um Vertrauen in die Nutzung von KI aufzubauen.

Das sind die größten Ängste

Einerseits hält sich die Angst, dass KI auf lange Sicht eine Gefahr für die Arbeitsplätze sein könnte. Nehmen Sie diese Sorgen Ihrer Mitarbeitenden ernst! Es geht vor allem darum, Transparenz darüber zu schaffen, dass KI kein Ersatz, sondern eine Ergänzung ist. Sie ist, und wird auch in der nahen Zukunft nicht in der Lage sein, eine menschliche Arbeitskraft zu ersetzen. Vielmehr dient sie als Unterstützung, die den Arbeitsalltag erleichtern soll.

Auf der anderen Seite stehen Fragen rund um Vertrauenswürdigkeit und Sicherheit. Welche Risiken birgt KI in Bezug auf Datenschutz und Datensicherheit? Ist die Verarbeitung von personenbezogenen Daten gesetzeskonform? Wer haftet, wenn etwas schiefgeht? Dazu kommen ethische Bedenken. Hintergrund ist, dass die Ergebnisse einer Künstlichen Intelligenz im Unternehmen immer mit den Trainingsdaten korrelieren. Es kann vorkommen, dass unbeabsichtigt gesellschaftliche Vorurteile, zum Beispiel diskriminierender Natur, in die KI-Ergebnisse einfließen („Unconscious Bias“).

Guidelines für den Umgang mit Künstlicher Intelligenz im Unternehmen

Um die Vertrauenslücke zwischen Mitarbeitenden und KI zu schließen, müssen die Risiken in Bezug auf Sicherheit, Vertrauenswürdigkeit und Bias minimiert werden. Stellen Sie Richtlinien für den ethisch verantwortungsvollen, rechtskonformen und sicheren Umgang mit KI im Unternehmen auf. Mit klaren Leitplanken, die zum Beispiel von einem Ethik-Komitee erarbeitet werden, reduzieren Sie die Risiken und bauen Vertrauen auf. 

Hier sind einige Grundsätze, die Sie bei der Etablierung einer „Responsible AI“ beachten sollten:

• Stellen Sie sicher, dass Ihre KI-Modelle mit vertrauensvollen und hochwertigen Daten trainiert werden, sodass die Ergebnisse nachprüfbar sind.
• Nehmen Sie regelmäßig Prüfungen in Bezug auf Verzerrungen (Bias) und Erklärbarkeit vor.
• Der Schutz von personenbezogenen Daten hat immer oberste Priorität. Das gilt insbesondere, wenn Sie diese zum Training der KI nutzen. Außerdem benötigen Sie eine rechtskonforme Einwilligung von Nutzer:innen, um deren Daten verarbeiten zu dürfen.
• Kommunizieren Sie transparent, wenn Sie KI-generierte Ergebnisse liefern.
• Künstliche Intelligenz ist nicht perfekt und kann den menschlichen Verstand nicht ersetzen. Lassen Sie daher die KI-Ergebnisse von Mitarbeitenden prüfen und deren Input einfließen.
• Bereiten Sie Notfallpläne vor, die festlegen, wer im Falle von Problemen die Verantwortung für KI-Entscheidungen übernimmt.
• Informieren Sie sich über KI-Regularien wie den EU AI Act.

Tipp: Ebenso wichtig ist es, dass Sie Ihre Mitarbeitenden für den Umgang mit KI befähigen. Durch Weiterbildungsangebote vermitteln Sie, wie Künstliche Intelligenz im Berufsalltag effektiv genutzt werden kann. Je mehr Berührungspunkte und Übung die Kolleg:innen haben, desto kleiner werden die Ängste.

Schritt 2: Wichtige Use Cases identifizieren

Direkt ins kalte Wasser springen oder den Einsatz der Künstlichen Intelligenz im Unternehmen sorgfältig planen? Zweiteres ist die bessere Option. Prüfen Sie zuerst abteilungsübergreifend die Abläufe in Ihrem Unternehmen: Wo gibt es Prozesse und Aufgaben, die von generativer KI oder prädiktiver KI profitieren können? Wo kann KI verwertbare Erkenntnisse liefern, das Kundenerlebnis verbessern, bei der Entscheidungsfindung helfen oder Kosten einsparen? Setzen Sie sich basierend auf diesen Informationen konkrete Ziele für die KI-Nutzung.

Gerade am Anfang ist es gar nicht so leicht, sinnvolle Einsatzmöglichkeiten für KI zu identifizieren. Deshalb stellen wir Ihnen im Folgenden typische Use Cases aus den wichtigsten Abteilungen vor. Behalten Sie bei allen Punkten allerdings im Hinterkopf, dass eine KI Fehler machen kann. Die Prüfung der Ergebnisse durch Ihre Mitarbeitenden ist in jedem Fall anzuraten.

Anwendungsfälle für KI im Marketing:

• Nutzen Sie KI-Tools wie ChatGPT im Marketing, um sich bei der Erstellung von Texten und Bildern unterstützen zu lassen; zum Beispiel bei suchmaschinenoptimierten Landing Pages für Ihre Website, ansprechenden Social-Media-Beiträgen oder kreativen Texten für Werbeanzeigen.
• Auf der Basis von Datenanalysen kann die KI Ihre Kund:innen präzise segmentieren, zum Beispiel nach ihrem Kaufverhalten oder ihren Präferenzen. So erstellen Sie personalisierte und zielgerichtete Marketingkampagnen, Werbeanzeigen und Co.
• Im E-Mail-Marketing hilft KI bei der Individualisierung Ihrer Newsletter. Die Angebote werden speziell auf die Interessen der Empfänger:innen angepasst. Verrät der Warenkorb beispielsweise, dass jemand sich kürzlich über Lektüre zur Gartenarbeit informiert hat, können im nächsten Newsletter passende Angebote oder Rabatte gemacht werden.
• Prädiktive Analysen ermöglichen Prognosen zum künftigen Kaufverhalten und Trends. Mit diesen Informationen können Sie Ihre Marketingbudgets möglichst effizient einsetzen und die Zielgruppe an den richtigen Stellen erreichen.

Anwendungsfälle für KI im Vertrieb:

• Die Automatisierung von Routineaufgaben spart Ihren Vertriebsmitarbeiter:innen jede Menge Zeit. Viele wiederkehrende Aufgaben bei der Dateneingabe oder Auftragsverwaltung kann die KI problemlos übernehmen.
• KI ist für Unternehmen eine große Hilfe, um Leads zu bewerten und zu priorisieren. Das Lead Scoring erfolgt datenbasiert und die Künstliche Intelligenz ist sogar in der Lage, Vorhersagen zu erfolgsversprechenden Leads zu treffen – und Sie setzen Ihre Ressourcen optimal ein.
• Nutzen Sie KI-gestützte Analysen, um das Verhalten Ihrer Kund:innen vorherzusagen. So lassen sich zum Beispiel Signale für eine mögliche Abwanderung frühzeitig erkennen und Sie können geeignete Gegenmaßnahmen einleiten.
• Eine Künstliche Intelligenz im Unternehmen ist optimal geeignet, um Cross- und Upselling-Potenziale auszuschöpfen. Durch Analyse des Kaufverhaltens und der Kundenpräferenzen gibt die KI personalisierte und relevante Produktempfehlungen.

Anwendungsfälle für KI im Kundenservice: 

• Ein typischer Use Case sind KI-Chatbots, die häufige und leicht zu beantwortende Fragen der Kund:innen beantworten. Durch den technologischen Fortschritt bei generativer KI geben Chatbots intelligente und individuelle Antworten. Sind die Anliegen zu komplex, werden die Kund:innen direkt an Service-Mitarbeitende weitergeleitet – eine enorme Zeitersparnis.
• Optimieren Sie die Analyse von Kundenfeedback mithilfe von Künstlicher Intelligenz. Sie wertet große Datenmengen in kürzester Zeit aus, erkennt Stimmungsbilder und clustert nach positiven wie negativen Kernthemen. So können Sie schnell reagieren und auf das Feedback Ihrer Kund:innen eingehen.
• Ein KI-gestützter Voice Assistant kann für Ihre Service-Teams eine große Unterstützung sein. Er übernimmt während eines Telefonats die Dateneingabe in Formulare, sucht wichtige Kundeninformationen heraus oder transkribiert das Kundengespräch in Echtzeit.

Anwendungsfälle für KI im E-Commerce:

• KI macht für Unternehmen einen hohen Grad der Personalisierung möglich. Sie analysiert Daten in Echtzeit und nimmt kundenspezifische Anpassungen vor. Dynamische Preise und Produktbeschreibungen sind nur einige Beispiele.
• Ein weiteres Einsatzgebiet ist die Betrugserkennung. KI-Algorithmen und Methoden des maschinellen Lernens werden genutzt, um betrügerische Aktivitäten zu identifizieren und Online-Transaktionen sicherer zu machen. Ein entscheidender Vorteil ist hier die schnelle und effiziente Datenverarbeitungsfähigkeit der KI.
• Auch nach dem Kauf schafft KI im Unternehmen zahlreiche Optimierungspotenziale. Sie identifiziert Kund:innen mit hoher Retourenquote, sodass Sie spezifische Gegenmaßnahmen treffen können. Denkbar ist auch, dass Sie mit der KI nachhaltige Routen für Ihre Liefertouren ausarbeiten.

Anwendungsfälle für KI in anderen Bereichen:

• In der IT-Abteilung kommt KI-bei der automatisierten Code-Generierung zum Einsatz.
• Im Personalwesen wird Künstliche Intelligenz zum Beispiel für das Screening von großen Mengen an Bewerbungen genutzt.
• Im Controlling analysiert die KI komplexe Datensätze und erlaubt so einen tiefen Einblick in die Geschäftsprozesse. Auf dieser Datenbasis können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen.

Schritt 3: Hochwertige Datenbasis schaffen

Jedes KI-Projekt beginnt als Datenprojekt. Denn ohne eine hochwertige Datenbasis kann keine KI im Unternehmen zuverlässig funktionieren. Was das für Sie bedeutet: Silo-Strukturen gehören der Vergangenheit an. Vielmehr müssen Sie Ihre Daten verknüpfen, organisieren und harmonisieren.

Für diesen Schritt ist eine zuverlässige technische Basis unverzichtbar. Auf einer zentralen Plattform müssen große Datenmengen aus beliebigen Quellen zusammengeführt, Formate standardisiert und deren Integrität sichergestellt werden. Auch Themen rund um Datenfreigaben und Governance spielen eine wesentliche Rolle. Um den technischen Grundstein zu legen, stehen Sie an diesem Punkt vor einer wichtigen Entscheidung: selbst entwickeln oder kaufen?

On-Premise-Lösungen zeichnen sich dadurch aus, dass sie von Ihrem Unternehmen selbst gehostet werden. Zwar haben Sie hier die volle Kontrolle über Ihre Datenplattform, dennoch stehen dem einige Nachteile gegenüber: großer Implementierungsaufwand, hoher Anspruch an IT-Know-how, zeitintensive Wartung, schwierige Skalierbarkeit und so weiter.

SaaS-Lösungen (Software as a Service) sind für die meisten Unternehmen – unabhängig von deren Größe oder Branche – die bessere Lösung. Hier erfolgen Hosting, Wartung, Updates und Co. durch einen Drittanbieter. Sie können in kürzester Zeit starten und benötigen keine IT-Fachkenntnisse. Außerdem bietet die cloudbasierte SaaS-Software ein hohes Maß an Skalierbarkeit und Flexibilität. So können Sie zum Beispiel Funktionen ergänzen oder weitere Kanäle anbinden, ohne dabei viel Zeit zu verlieren – ein entscheidendes Kriterium, um schnell auf Marktveränderungen zu reagieren.

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