Einsatzgebiete von KI im Unternehmen

Wie Unternehmen Künstliche Intelligenz produktiv nutzen

KI-Technologien wie Machine Learning, Chatbots, generative KI und autonome KI-Agenten haben sich im Unternehmensumfeld als zentrale Werkzeuge in zahlreichen Bereichen etabliert. Die Entwicklung von Machine Learning-Algorithmen ermöglichte die Analyse großer Datenmengen, während Chatbots die Interaktion zwischen Unternehmen und Kunden automatisierten. Neuere Fortschritte generativer KI öffneten neue Möglichkeiten im kreativen Bereich und in der automatisierten Content-Erstellung. Gleichzeitig schaffen autonome KI-Systeme Potenziale, um komplexe Entscheidungen zu treffen und Prozesse zu steuern. Diese Fortschritte führten zu einer beschleunigten Digitalisierung, welche nicht nur Effizienzsteigerungen, sondern auch vollkommen neue Geschäftsmodelle ermöglicht.

Die durchdringende Einführung von Künstliche Intelligenz in die Unternehmenswelt verlief dabei in mehreren Phasen:

Während anfangs datengetriebene Modelle für spezifische Aufgaben wie Vorhersagen oder Klassifikationen entwickelt wurden, konnten mit der Weiterentwicklung von Deep Learning KI-Modelle komplexere Probleme bewältigen. Diesem Gebiet ist etwa die Verarbeitung natürlicher Sprache oder die Interpretation von Bildern zuzuordnen. Generative KI ermöglichte es, Inhalte wie Texte, Bilder oder Musik zu erstellen, was besonders in den Bereichen Marketing und Unterhaltung neue Horizonte eröffnete. Durch das Geschäftsfeld von autonomen KI-Agenten können heute zunehmend komplexe Entscheidungsprozesse automatisiert werden, wie in der Logistik oder im Finanzwesen.

KI-Anwendungen in Unternehmen

Die Einsatzgebiete von Künstlicher Intelligenz erstrecken sich über nahezu alle Unternehmensbranchen und Abteilungen innerhalb eines Unternehmens. KI ermöglicht eine Vielzahl von Anwendungen, die Effizienzsteigerungen, Kostensenkungen und eine bessere Entscheidungsfindung fördern. Während KI in einigen Unternehmensbereichen eine unterstützende Rolle einnimmt, führt sie in anderen Bereichen zur Schaffung neuer Geschäftsbereiche.

• Produktion & Fertigung: In der Industrie optimieren KI-Systeme Fertigungsprozesse durch prädiktive Wartung und Anomalieerkennung. Sensoren und Algorithmen überwachen Maschinen in Echtzeit, erkennen potenzielle Ausfälle und können so teure Stillstandzeiten minimieren. Auch die Robotik profitiert von dieser Technologie, beispielsweise durch intelligente Steuerungssysteme, welche sich an variable Produktionsbedingungen anpassen können.
• Logistik & Supply Chain: Künstliche Intelligenz ermöglicht in der Logistik eine präzise Planung und Steuerung von Lieferketten. Mit prädiktiver Analyse können Unternehmen Lagerbestände optimieren und Lieferzeiten verkürzen. KI-Systeme nutzen Verkehrsdaten in Echtzeit, um optimale Routen für die Lieferung zu berechnen und somit Kosten zu senken.
• Versicherungen & Banken: In der Finanzbranche wird KI für zahlreiche Anwendungen genutzt, darunter die Betrugsbekämpfung, die Risikobewertung von Krediten und die Automatisierung von Compliance-Prozessen. KI-basierte Systeme analysieren große Datenmengen, um Anomalien und potenzielle Risiken zu erkennen. Sogenannte Robo-Advisors sind ein weiteres Beispiel, bei dem KI individuelle Anlageempfehlungen auf Basis von Kundenprofilen erstellt. Zudem wird versucht, Algorithmen zur Marktanalyse einzusetzen, um Investitionen in Echtzeit zu optimieren und Handelsstrategien zu verbessern.
• Medizin & Gesundheitswesen: Im Gesundheitswesen verbessert KI die Diagnostik und Behandlung. Algorithmen analysieren medizinische Aufnahmen, um Anzeichen von Krankheiten zu erkennen. Ebenso kann KI bei der Entwicklung neuer Medikamente durch die Simulation von Molekülreaktionen helfen. Wearables, die Gesundheitsdaten in Echtzeit sammeln, nutzen KI, um personalisierte Empfehlungen zu geben und die Gesundheitsüberwachung zu verbessern.
• Softwareentwicklung: KI-basierte Tools unterstützen Softwareentwickler bei der Fehleranalyse, Codegenerierung und Projektplanung. Beispielsweise helfen Systeme wie Copilot bei der automatischen Vervollständigung von Programmcode und sparen dadurch Zeit und Ressourcen. Ferner werden KI-Modelle zur Optimierung von Entwicklungszyklen eingesetzt, indem sie Engpässe vorhersagen und Lösungen vorschlagen.
• Personalwesen: Im Bereich Human Resources werden Tools zur Analyse von Bewerbungsunterlagen und zur Optimierung von Rekrutierungsprozessen eingesetzt. Algorithmen können dabei helfen, die geeignetsten Kandidaten zu identifizieren und hochwertige Entscheidungen zu fördern. Überdies können KI-gestützte Chatbots Fragen von Mitarbeitern beantworten und so HR-Teams entlasten.
• Handel & E-Commerce: Im Onlinehandel spielt KI eine zentrale Rolle bei der Verbesserung des Kundenerlebnisses. Empfehlungsalgorithmen analysieren das Kaufverhalten von Kunden, um personalisierte Produktempfehlungen zu generieren. Gleichzeitig helfen KI-Modelle bei der Preisoptimierung und der prädiktiven Bedarfsplanung zur Optimierung von Bestellmengen und Lagerhaltung. Chatbots und virtuelle Assistenten unterstützen wiederum den Kundenservice und beantworten einfache Anfragen in Echtzeit. Mit fortgeschrittenen Analysetools können Unternehmen zudem Kaufabbrüche reduzieren, indem sie gezielte Anreize oder Unterstützungen anbieten.
• Marketing & Vertrieb: Marketingabteilungen profitieren von Künstliche Intelligenz durch die Automatisierung und Personalisierung von Werbekampagnen. Tools zur Datenanalyse identifizieren Zielgruppen und optimieren Inhalte basierend auf Kundenpräferenzen. Durch Programmatic Advertising, einem Geschäftsgebiet, bei welchem Online-Anzeigen automatisch an die relevantesten Zielgruppen platziert werden, sind Unternehmen in der Lage, sehr zielgruppenorientiert zu werben. Zusätzlich ermöglicht KI die Analyse von Stimmungsdaten aus sozialen Medien, um Markenstrategien anzupassen und Trends frühzeitig zu erkennen.

Beispiele für KI im Unternehmen

Die nachfolgende Übersicht zeigt unterschiedliche relevante Anwendungsbeispielen von KI innerhalb eines Unternehmens, welche sich im Optimalfall miteinander verknüpfen lassen und dadurch einen weiteren Mehrwert schaffen:

Prozessautomatisierung

Robotic Process Automation (RPA) mit Unterstützung durch KI ist der Beschleuniger für jegliche Geschäftsprozesse. In vielen Bereichen eines Unternehmens werden sich wiederholende Prozesse und Aufgaben fällig. Durch RPA können diese mittels „Software-Robotern“ automatisiert werden, und es bleibt mehr Zeit für die wirklich wichtigen Aufgaben. Durch intelligente Prozessautomatisierung eröffnen sich so neue Geschäfts- und Umsatzmöglichkeiten und forcierte Prozessexzellenz.

Predictive Analytics

Durch die Analyse historischer Daten können Unternehmen zukünftige Trends vorhersagen und strategische Entscheidungen datenbasiert treffen. Diese Technologie kann helfen, um saisonale Trends zu identifizieren, Verkaufsprognosen zu erstellen und die Lagerbestände effizient zu verwalten.

Qualitätsprüfung in der Produktion

Bildverarbeitungsalgorithmen identifizieren Fehler in der Herstellung von Produkten. Dies senkt die Ausschussquote und verbessert die Produktqualität. Ein weiteres Problem sind sich langsam verändernde Produktionsprozesse. Die KI „gewöhnt“ sich anders als der Mensch nicht an solche langsame Veränderung, sondern kann diese zuverlässig erkennen.

Intelligente Logistiksysteme

Die Optimierung von Lieferketten wird durch Echtzeit-Datenanalyse und präzise Routenplanung möglich. KI-Systeme analysieren Verkehrsdaten, Wetterbedingungen und Lagerbestände, um optimale Routen und Lieferzeiten zu berechnen. Durch die Verknüpfung von Lager, Lieferanten und Produktionsdaten kann eine KI-überwachte Lieferkette kürzere Lieferzeiten einhalten, Vertragsstrafen vermeiden und die Effizienz optimieren.

Finanzierung und Forecasting

Die datengestützte und automatisierte Planung zukünftiger Einkünfte, Ausgaben und weitere Business-Parameter ist für Unternehmen mittlerweile Standard. Mithilfe künstlicher Intelligenz lassen sich KPIs genauer vorhersagen und analysieren. KI-basierte Softwaretools können in Echtzeit Compliance-Verstöße entdecken, Marktanalysen durchführen sowie wichtige Kennzahlen berechnen und darstellen.

Automatisierte Buchhaltung

Finanzabteilungen profitieren von KI durch die Automatisierung routinemäßiger Aufgaben wie der Kategorisierung von Transaktionen, der Erstellung von Berichten und der Überwachung von Budgetabweichungen. Diese Systeme können Anomalien und potenziellen Betrug frühzeitig erkennen, was sowohl Effizienz als auch Sicherheit erhöht.

Betrugserkennung

Betrug ist ein großes Problem bei sämtlichen Transaktionen im Finanzdienstleistungsbereich. Allein 2020 wurden durch Zahlungsbetrug, etwa durch Überweisungsbetrug, Kartenbetrug und Kreditbetrug, global insgesamt 32,39 Milliarden US-Dollar verloren – Tendenz steigend. KI-Modelle können in Echtzeit betrügerische Transaktionen erkennen und blockieren.

Automatisierte Kundenservice-Lösungen

KI-gestützte Chatbots und virtuelle Assistenten bieten Kunden rund um die Uhr Unterstützung. Sie können häufig gestellte Fragen beantworten, einfache Probleme lösen und Kunden auf spezifische Ressourcen verweisen. Zudem können sie in der mehrsprachigen Kommunikation assistieren.

Personalisierung von Kundenansprachen

Kunden durch ein auf sie zugeschnittenes Produkt zur Kaufentscheidung zu verhelfen, ist für jedes Unternehmen eine Top-Priorität. 75 Prozent der Inhalte, die Netflix-Kunden konsumieren sowie 35 Prozent der Produkte, die auf Amazon gekauft werden, sind vorgeschlagene Inhalte beziehungsweise Produkte, wie ein McKinsey Report zeigt. KI bietet hier Möglichkeiten, für eine dynamische Kundenerfahrung zu sorgen.

Content-Erstellung

Generative KI erzeugt Texte, Bilder und Videos für Marketing und interne Zwecke. Ein populäres Beispiel ist die automatisierte Erstellung von Produktbeschreibungen für Online-Shops.

Aktuelle Grenzen beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz

Trotz ihrer Vielseitigkeit und Fortschritte stößt die Künstliche Intelligenz in der Praxis auf technische und organisatorische Grenzen. Viele KI-Systeme sind auf große Datenmengen angewiesen, deren Erfassung, Speicherung und Verarbeitung erhebliche Infrastrukturkosten mit sich bringt. Weiterhin sind die Ergebnisse von KI-Modellen oft schwer nachvollziehbar, was die Akzeptanz und das Vertrauen in die Technologie beeinträchtigen kann. Diese Barriere der Nachvollziehbarkeit wird oftmals unter dem Stichwort „Blackbox“ genannt. 

Ferner sind KI-Systeme nicht fehlerfrei, das heißt, sie können Biases aus Trainingsdaten übernehmen und ungewollte Diskriminierungen verstärken. Um dies zu verhindern, bleibt die Rolle von Fachkräften entscheidend. Spezialisten müssen sicherstellen, dass Daten sauber aufbereitet, Modelle korrekt trainiert und Ergebnisse kontinuierlich überprüft werden. Auch in kreativen und emotional-intelligenten Tätigkeiten bleibt die KI begrenzt. Die menschliche Fähigkeit, komplexe Zusammenhänge zu erkennen, zwischenmenschliche Beziehungen zu pflegen und ethische Entscheidungen zu treffen, kann durch KI keineswegs ersetzt werden. 

Eine weitere Herausforderung besteht in der rechtlichen und ethischen Regulierung von KI-Anwendungen. Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre KI-Systeme im Einklang mit Datenschutzbestimmungen und ethischen Richtlinien eingesetzt werden. Die Infrastruktur stellt ebenfalls eine Grenze dar. Rechenleistung, Energieverbrauch und Netzwerkkapazitäten müssen den wachsenden Anforderungen standhalten. Gleichzeitig fehlen aktuell in vielen Bereichen ausreichend qualifizierte Fachkräfte, um KI-Systeme effektiv zu entwickeln und zu betreiben. 

Die Zukunft des KI-Einsatzes wird von einer verstärkten Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine geprägt sein. Unternehmen müssen sicherstellen, dass KI-Systeme nicht als Ersatz für Mitarbeiter, sondern als Werkzeuge zur Verbesserung der Produktivität und Qualität der Arbeit eingesetzt werden. Herausforderungen wie die Integration in bestehende Arbeitsprozesse und die Schaffung von Vertrauen in die Technologie bleiben dabei zentrale Themen.