Warum ist Unternehmens-KI so populär geworden?

Ähnlich wie bei der Entwicklung des Internets in den 1990er Jahren und des Cloud Computing in den 2010er Jahren sind viele Unternehmen mit Vorsicht an KI herangegangen: Würde sie den hohen Erwartungen gerecht werden? Oder würde sie sich als Modeerscheinung entpuppen, die Unternehmen und der Branche keinen echten Mehrwert bringt?

Bei vielen Früheinsteigern haben die Ergebnisse gezeigt, dass KI einen greifbaren Wettbewerbsvorteil schafft. Diese Unternehmen haben in einer Vielzahl von KI-Anwendungsfällen erhebliche Verbesserungen und Effizienzsteigerungen erzielt, von der Datenanalyse, Prognose und Entscheidungsfindung bis hin zur Prozessautomatisierung, Produktivitätssteigerung am Arbeitsplatz und Produktentwicklung. Hier einige Beispiele:

Neben den Vorteilen müssen Unternehmen auch wissen, welche Herausforderungen die Einführung von KI birgt, wie sie KI auf ihre eigenen Anwendungsfälle und Systeme anwenden können, welche technischen und Schulungsanforderungen bestehen und mit welchen Kosten sie rechnen müssen. In diesem Artikel werden wir uns mit folgenden Themen befassen:

• Arten von Unternehmens-KI
• Vorteile und Herausforderungen
• Generative KI in CRM und ERP
• Branchenspezifische Anwendungsfälle
• Implementierungsstrategien und ‑planung
• Was Sie bei der Auswahl einer Unternehmens-KI-Plattform beachten sollten

Arten von Unternehmens-KI

Einer der interessantesten Aspekte von Unternehmens-KI ist, dass sie sowohl für Routineaufgaben als auch für transformative Aufgaben eingesetzt werden kann. Beispiele:

• Routinemäßig: Ein Beschäftigter spart einige Minuten (und etwas Frust), indem er mithilfe eines KI-Copiloten ein Dokument findet, das am falschen Ort gespeichert wurde. Routinemäßige Anwendungsfälle mögen unbedeutend erscheinen, können jedoch die Produktivität erheblich steigern.
• Transformativ: Ein Hersteller spart Millionen von Euro, indem er mithilfe von Deep Learning vorhersagt, wann Teile seiner Maschinen ausgetauscht werden müssen – bevor sie ausfallen.

Diese extreme Vielfalt der Anwendungsfälle für KI ist beeindruckend, kann jedoch auch die Entscheidung erschweren, wo mit der Einführung von KI begonnen werden soll. Ein guter Ausgangspunkt ist es, sich zunächst mit den wichtigsten Arten von Unternehmens-KI und ihren gängigen Anwendungsbereichen vertraut zu machen.

Die wichtigsten Arten von Unternehmens-KI

Vorteile von Unternehmens-KI

Da KI-Tools für Unternehmen wie Copiloten, Chatbots und generative KI immer ausgereifter und verbreiteter werden, entdecken Unternehmen, die diese Technologien einsetzen, ständig neue innovative Einsatzmöglichkeiten. Bevor wir uns mit konkreteren KI-Anwendungsfällen befassen, sollten wir uns einige der allgemeinen Vorteile von KI für Unternehmen ansehen.

Erlebnis am Arbeitsplatz

KI spielt eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung der Arbeitsumgebung. Sie unterstützt und erweitert die Fähigkeiten der Beschäftigten auf folgende Weise:

• Tools für die Mitarbeiterproduktivität: KI-Copiloten ermöglichen es den Beschäftigten, sich auf höherwertige Aufgaben zu konzentrieren, indem sie sie bei der Verwaltung von E-Mails, der Planung von Besprechungen und der Priorisierung von Aufgaben unterstützen.
• Anpassungsfähige Lernsysteme: KI-gestützte Lernplattformen bieten eine personalisierte Schulung und Entwicklung, die sich an die Lernpräferenzen und das Lerntempo der einzelnen Beschäftigten anpasst und so die berufliche Entwicklung motivierender und effektiver gestaltet.
• Arbeitsplatzanalysen: KI-Tools ermöglichen es Teams, die Zufriedenheit und Leistung ihrer Beschäftigten zu steigern, indem sie Arbeitsmuster analysieren und Vorschläge zur Optimierung von Workflows machen.

Strategische Entscheidungsfindung

Die Integration von KI in Entscheidungsprozesse hilft Unternehmen, die Genauigkeit und Aktualität zu verbessern:

• Datengestützte Erkenntnisse: KI-Copiloten und andere unternehmensweite Machine-Learning-Tools helfen Teams, durch die Analyse umfangreicher Datensätze und die Bereitstellung strategischer Empfehlungen schnell fundierte Entscheidungen zu treffen.
• Verbesserte Prognosen: Tools für generative Unternehmens-KI ermöglichen es Unternehmen, die Marktnachfrage und das Verbraucherverhalten besser zu antizipieren, indem sie ältere Daten zur Vorhersage künftiger Trends nutzen.
• Szenarioanalyse: Hochentwickelte Simulationsmodelle helfen Unternehmen bei der Untersuchung verschiedener strategischer Szenarien und ermöglichen eine effektive Umsetzung von Risikomanagement und Planung.

Customer Experience

KI verändert die Art und Weise, wie Unternehmen mit ihren Kunden interagieren, indem sie personalisierte und reaktionsschnelle Services bereitstellt:

• Umfassende Personalisierung: KI analysiert Kundendaten, um maßgeschneiderte Marketingbotschaften und Produktempfehlungen zu generieren.
• Kundensupport rund um die Uhr: Chatbots bieten jederzeit und sofort Antworten auf Kundenanfragen und verbessern so die Serviceverfügbarkeit und Kundenzufriedenheit.
• Kundeneinblicke: Durch das Sammeln und Analysieren von Kundenfeedback und ‑verhalten hilft KI Unternehmen, Kundenbedürfnisse zu verstehen und zu antizipieren, was sich mit besseren Service- und Produktangeboten bezahlt macht.

Herausforderungen für Unternehmens-KI

Neben den Vorteilen gibt es auch Herausforderungen, auf die sich Unternehmen, die KI-Unternehmen werden möchten, einstellen sollten. Dabei handelt es sich in erster Linie um kulturelle Widerstände, ethische Bedenken und technische Hindernisse. Die wirksame Bewältigung dieser Probleme ist entscheidend für den langfristigen Erfolg der Einführung von Unternehmens-KI.

Kulturelle und organisatorische Hürden

• Herausforderung: Während manche Beschäftigte von der Einführung künstlicher Intelligenz begeistert sind, weil sie darin ein Tool zur Verbesserung ihrer Arbeit sehen, empfinden andere sie möglicherweise als Bedrohung für ihren Arbeitsplatz.
• Best Practices: Eine transparente Diskussion über die Vorteile von KI und ihre Rolle im Unternehmen kann dazu beitragen, die Perspektiven der Beschäftigten mit den strategischen Zielen in Einklang zu bringen. Seien Sie verständnisvoll und mitfühlend, wenn Beschäftigte Bedenken äußern. Auch das Anbieten von Schulungsprogrammen kann den Beschäftigten helfen, Vertrauen in neue KI-Tools zu gewinnen.

Ethische und Sicherheitsüberlegungen

• Herausforderung: KI bringt ethische und sicherheitsrelevante Überlegungen mit sich, die besondere Richtlinien und Sicherheitsprotokolle erfordern.
• Best Practices: Die Entwicklung von Richtlinien für verantwortungsvolle KI trägt dazu bei, dass jeder im Unternehmen KI sicher und fair nutzt. Außerdem hilft die Implementierung erweiterter Sicherheitsmaßnahmen beim Schutz sensibler Daten.

Komplexität der Integration

• Herausforderung: Die erfolgreiche Integration von KI in bestehende Systeme erfordert strategische Planung und sorgfältige Umsetzung.
• Best Practices: Der Einstieg mit Pilotprojekten ermöglicht eine schrittweise Integration und hilft dabei, potenzielle Herausforderungen in einer kontrollierten Umgebung zu identifizieren und anzugehen.

Generative KI: Unternehmens-KI für ERP und CRM

Eine der spannendsten und am weitesten verbreiteten Arten von Unternehmens-KI sind Copiloten für ERP-Systeme, die auf generativer KI basieren. KI-Copiloten erweitern die bestehenden ERP- und CRM-Systeme von Unternehmen um KI-Funktionen für natürliche Sprache, die die Arbeitsweise und die Innovationsfähigkeit der Beschäftigten erheblich verbessern können, indem sie die Prozesse anpassungsfähiger, intelligenter und besser machen – in der Regel ohne eine umfassende Überarbeitung der bestehenden Systeme.

Innovative Anwendungen und strategische Auswirkungen

Verbesserte Benutzererfahrung und Produktivität

Generative KI ermöglicht die Interaktionen mit ERP-Systemen in natürlicher Sprache, was Prozesse rationalisiert und die Produktivität steigert. So können beispielsweise große Sprachmodelle die Compliance vereinfachen, indem sie Rechtstexte interpretieren und relevante Kriterien ermitteln. Dies gilt auch für CRM, wo KI die Interaktionen in Vertrieb und Service verbessert, indem sie die Antworten automatisiert und die Kommunikation auf der Grundlage von Kundendaten personalisiert.

Automatisierung von manuellen Aufgaben

Neben Chat-Anwendungen können Tools für generative KI in Unternehmen eingesetzt werden, um manuelle Arbeit in Prozessen wie der Lieferkettenlogistik und dem Kundendatenmanagement zu reduzieren. So kann KI beispielsweise die Digitalisierung von Lieferscheinen und Kundeninteraktionsaufzeichnungen automatisieren und damit Kosten und Bearbeitungszeiten drastisch senken.

Geschäftsprozessoptimierung

Durch die Analyse von Daten, die von Geschäftssystemen generiert werden, identifizieren Tools für generative Unternehmens-KI Muster zur Optimierung von Prozessen in ERP- und CRM-Systemen. Sie können sofort einsatzbereite Prozessmodelle und Erkenntnisse generieren und Unternehmen dabei unterstützen, Best Practices umzusetzen.

Analyse und Entscheidungsfindung

KI demokratisiert datengestützte Entscheidungsfindung, indem sie Führungskräften und Teams gleichermaßen die Arbeit mit komplexen Analysen erleichtert.

ERP- und CRM-Cloud-Integration

KI-Funktionen für ERP- und CRM-Systeme sind in der Regel cloudbasiert. Unternehmen, die auf lokale oder private Cloud-Infrastrukturen angewiesen sind, müssen möglicherweise eine Public Cloud einführen, um KI-Lösungen zu implementieren. Wenn Unternehmen ihre IT weiterhin vor Ort betreiben möchten, können sie eine hybride Cloud-Umgebung schaffen, indem sie ihre bestehende Infrastruktur um eine Public Cloud erweitern. Hybride Clouds ermöglichen es Unternehmen, die Kontrolle über kritische Daten zu behalten und gleichzeitig von modernsten KI-, Cybersicherheit- und Skalierbarkeitslösungen der Cloud-Anbieter zu profitieren.

Beispiele für Unternehmens-KI in verschiedenen Branchen

Über allgemeine Geschäftslösungen hinaus umfasst Unternehmens-KI auch branchenspezifische Lösungen.

Automobilindustrie

Automobilunternehmen nutzen KI, um die Qualitätskontrolle zu verbessern und Technologien für sicheres autonomes Fahren zu entwickeln.

Energieversorgung

Durch die präzise Prognose des Bedarfs und die Anpassung des Angebots trägt KI dazu bei, die Integration und den Wert erneuerbarer Energiequellen zu steigern.

Musik und Unterhaltung

Streaming-Services nutzen KI, um Empfehlungen für Zuschauer und Hörer zu personalisieren, und Spieleentwickler und ‑plattformen schaffen reaktionsschnellere, realistischere Umgebungen.

Finanzwesen

Moderne Betrugserkennungssysteme und Robo-Advisor, die auf KI basieren, verbessern die Effizienz und Sicherheit im Finanzsektor erheblich.

Gesundheitswesen

KI hat drastische Auswirkungen auf das Gesundheitswesen, indem sie die Genauigkeit der Diagnostik verbessert, Gesundheitsdienstleistern eine personalisierte Medizin ermöglicht und die Behandlungsergebnisse durch kognitive Analyse klinischer Daten verbessert.

Life Sciences

Unternehmen in den Bereichen Arzneimittelforschung und Genomforschung konnten dank KI ihre Kosten senken und die Markteinführungszeit verkürzen, und Ärztinnen und Ärzte sind nun in der Lage, medizinische Behandlungen auf individuelle genetische Profile zuzuschneiden.

Fertigung

Viele Hersteller nutzen Unternehmens-KI, um die Produktionseffizienz zu steigern, Ausfallzeiten durch vorausschauende Instandhaltung zu minimieren und die Nachhaltigkeit zu verbessern.

Öffentlicher Sektor

KI ermöglicht es Organisationen, Verwaltungsprozesse zu automatisieren, städtische Managementsysteme für Verkehr und Rettungsdienste zu optimieren und das zivilgesellschaftliche Engagement zu stärken.

Softwareentwicklung

Tools für generative Unternehmens-KI optimieren Codierungs- und Testprozesse, um Entwicklungszyklen zu beschleunigen, Sicherheitslücken zu identifizieren und das Erlernen neuer Sprachen und Frameworks in kürzerer Zeit zu ermöglichen.

Telekommunikation

In der Telekommunikationsbranche verbessern KI-gestützte vorausschauende Analysen die Servicebereitstellung und das Netzwerkmanagement, tragen zur Vermeidung von Ausfällen bei und bieten personalisierte Kundenerlebnisse.

Strategie und Planung für Unternehmens-KI

Um ein KI-Unternehmen zu werden, reicht es nicht aus, lediglich die richtige Plattform oder das richtige Produkt auszuwählen – es sind auch eine explizite KI-Strategie, intelligente Planung und Teamarbeit erforderlich. Unternehmen ziehen den größten Nutzen aus ihren KI-Investitionen, wenn sie klare Ziele festlegen, die teamübergreifende Zusammenarbeit fördern und sich zu kontinuierlichem Lernen verpflichten. Hier sind einige wichtige Überlegungen für den Einstieg:

Interne Implementierung oder Partnerimplementierung

Ein wichtiger erster Schritt ist die Entscheidung, ob die Planung und Implementierung einer KI-Plattform oder ‑Lösung für Unternehmen mit internen Ressourcen erfolgen soll oder ob ein kompetenter Partner hinzugezogen werden sollte.

Interne Implementierung

Die Implementierung von Unternehmens-KI-Lösungen ohne die Unterstützung eines externen Partners kann kosteneffizient sein, wenn das Unternehmen über das erforderliche technische Fachwissen, die Ressourcen und die Bandbreite verfügt. Dieser Ansatz bietet auch Vorteile wie vollständige Kontrolle über die Projektdurchführung und Vertraulichkeit sensibler Informationen. Allerdings können interne Implementierungen für einige Unternehmen Herausforderungen mit sich bringen, darunter eine steile Lernkurve und einen erheblichen Zeitaufwand für die Beschäftigten.

Partnerimplementierung

Die Beauftragung eines Unternehmens-KI-Partners ist zwar zunächst mit Kosten verbunden, bietet Unternehmen jedoch Fachwissen, Ressourcen und Erfahrung. So können Unternehmen ihre Lösung sicher implementieren, da sie wissen, dass sie die Best Practices der Branche befolgen. Die Zusammenarbeit mit einem Partner kann auch dazu beitragen, Qualifikationslücken zu schließen und den Prozess insgesamt zu beschleunigen. Partnergeführte Implementierungen erfordern eine sorgfältige Auswahl von Anbietern, die mit den Zielen und der Kultur des Unternehmens im Einklang stehen.

Bewertung und Zielsetzung

Es ist von entscheidender Bedeutung, die vorhandenen Fähigkeiten zu bewerten und klare Ziele zu setzen:

• Zielausrichtung: Definieren Sie konkrete, messbare Ziele, die die KI-Lösung erfüllen soll. Diese sollten mit den übergeordneten Unternehmenszielen in Einklang stehen und klare Kennzahlen für den Erfolg einschließen. Wenn beispielsweise die Senkung der Betriebskosten Priorität hat, halten Sie als Ziel für Ihre KI-Initiativen fest, um wie viel Prozent Sie die Kosten reduzieren möchten.
• Datenprüfung: Führen Sie eine gründliche Prüfung der Daten durch, um deren Qualität, Verfügbarkeit und Sicherheit zu bewerten. Diese Bewertung ist entscheidend, um Hindernisse und verbesserungswürdige Bereiche zu identifizieren, bevor die technische Umsetzung beginnt.

Ressourcenzuordnung

Die Bewertung der finanziellen und personellen Ressourcen ist entscheidend für den Erfolg:

• Budgetierung: Stellen Sie ausreichende finanzielle Mittel bereit, nicht nur für die Anschaffung von Unternehmens-KI-Technologie, sondern auch für laufende Ausgaben wie Software-Updates, Cloud-Speicher und Maßnahmen zur Cybersicherheit.
• Talentgewinnung: Die Einstellung von qualifiziertem Personal oder die Schulung bestehender Beschäftigter im Umgang mit neuen KI-Tools ist unerlässlich. Die technologischen Investitionen werden nur dann wie geplant funktionieren, wenn die Menschen, die sie nutzen, über die richtigen Fähigkeiten verfügen.

Zusammenarbeit

KI-Projekte in Unternehmen sind am erfolgreichsten, wenn alle davon profitierenden Personen daran beteiligt sind:

• Funktionsübergreifende Teams: Bilden Sie Teams, die Mitglieder aus den Bereichen IT, Datenanalyse, Führung und Endbenutzer umfassen. Diese integrative Strategie trägt dazu bei, dass alle potenziellen Auswirkungen und Vorteile von Anfang an berücksichtigt werden.
• Regelmäßige Überprüfungen: Führen Sie regelmäßige Projektbesprechungen durch, um den Fortschritt der KI-Integration anhand der Projektziele zu bewerten. Diese Überprüfungen können dazu beitragen, die Bemühungen wieder an den Geschäftszielen auszurichten und sich an neue Herausforderungen oder Chancen anzupassen.

Anpassung und Lernen

Da sich Unternehmens-KI kontinuierlich weiterentwickelt, müssen Unternehmen davon ausgehen, dass auch ihre Strategien und Praktiken im Umgang mit KI weiterentwickelt werden müssen:

• Kontinuierliche Schulungen: Entwickeln Sie fortlaufende Schulungsprogramme für Ihre Beschäftigten, um mit den Fortschritten im Bereich KI Schritt zu halten. So bleiben Ihre Mitarbeitenden auf dem neuesten Stand und haben Vertrauen in ihre Fähigkeiten.
• Feedback-Mechanismus: Richten Sie Mechanismen ein, um von allen Beteiligten Feedback zur Umsetzung von KI zu sammeln. Dieses Feedback ist von unschätzbarem Wert für die Weiterentwicklung von KI-Strategien und ‑Tools und trägt dazu bei, dass diese langfristig effektiv bleiben und mit den Bedürfnissen der Benutzer im Einklang stehen.

Fazit: Wie Unternehmens-KI Unternehmen neu definiert

Unternehmens-KI – darunter etablierte Formen wie Machine Learning und neuere Formen wie Copiloten und generative KI – transformiert Unternehmen, indem sie ihre Produktivität, Entscheidungsfindung und Innovationskraft verbessert. Die positiven Ergebnisse der ersten Anwender von Unternehmens-KI zeigen, dass KI-Tools für Unternehmen nicht nur ein vorübergehender Trend sind, sondern geradezu eine Notwendigkeit, um in der digitalen Welt wettbewerbsfähig zu bleiben.

Um jedoch als KI-Unternehmen erfolgreich zu sein, reicht es nicht aus, nur die richtige Plattform auszuwählen. Es ist auch notwendig, eine Arbeitskultur zu fördern, die von KI profitiert. Dies umfasst Schulungen, Investitionen in Datensicherheit und den verantwortungsvollen Einsatz von KI.

Mehr erfahren