11. März 2025 | Digitale Transformation
KI im Unternehmen: Potenziale und Umsetzung
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Künstliche Intelligenz (KI) ist zu einem zentralen Thema in vielen Unternehmen geworden und die Art, wie Unternehmen zukünftig operieren wird sich durch KI tiefgreifend verändern. Eine aktuelle Studie von KPMG zeigt, dass sich im Jahr 2024 bereits 80 % der Unternehmen aktiv mit einer Strategie für generative Künstliche Intelligenz beschäftigen. Und 55 % der Unternehmen gehen davon aus, dass die Mitarbeitenden ihre Arbeitsweise im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz anpassen müssen*.
In diesem Blogartikel werfen wir einen detaillierten Blick auf die Künstliche Intelligenz im Unternehmenskontext. Wir erklären, was KI ist, wo sie in verschiedenen Abteilungen eingesetzt werden kann, wie ein KI-Projekt praktisch angegangen werden sollte und welche gesetzlichen Rahmenbedingungen beachtet werden müssen.
*Wie nutzen deutsche Unternehmen generative KI? - KPMG in Deutschland
Was ist künstliche Intelligenz?
Künstliche Intelligenz – kurz KI – bezeichnet Technologien, die darauf abzielen, kognitive Fähigkeiten nachzubilden. Bislang waren diese Fähigkeiten ausschließlich dem Menschen vorbehalten. Dazu zählen strategisches Denken, Problemlösung oder sprachliche Fertigkeiten. KI versetzt Maschinen genauso wie Software in die Lage, menschliches Verhalten nachzuahmen und Aufgaben auszuführen, die traditionell menschliche Intelligenz erforderten.
KI lässt sich in verschiedene Bereiche einteilen. Ein zentraler Teilbereich ist das Maschinelle Lernen (ML), das oft synonym mit KI gebraucht wird. Beim Maschinellen Lernen werden Algorithmen entwickelt, mit denen Systeme aus Daten lernen. Auch erkennen sie selbstständig Muster, ohne explizit dafür programmiert worden zu sein.
Deep Learning ist ein weiterer wichtiger Bereich der KI, in dem künstliche neuronale Netze genutzt werden. Diese orientieren sich an der Funktionsweise des menschlichen Gehirns. Besonders für die Verarbeitung großer Datenmengen eignet sich Deep Learning. Außerdem wird es für komplexe Aufgaben wie Bild- oder Spracherkennung genutzt. In den letzten Jahren hat dieser Bereich enorme Fortschritte gemacht. Viele Innovationen, wie selbstfahrende Autos oder Sprachassistenten, entstanden aus diesem Bereich.
Wie funktioniert Künstliche Intelligenz?
KI-Systeme müssen als sogenannte Software-Agenten betrachtet werden, die, ähnlich wie Menschen, die Umwelt wahrnehmen, darauf reagieren und sich auf diese auswirken. Der entscheidende Unterschied zwischen Mensch und Maschine liegt in der Art, wie diese Wahrnehmungen gewonnen werden: KI-Systeme werden mit Daten aus verschiedenen Quellen gespeist – von Maschinen und Geräten über ERP-Systeme, CRM-Systeme bis hin zu Internet-Daten.
Mittels mathematischer und informatischer Methoden kann das KI-System dann folgende Funktionen erfüllen:
- Beurteilung von Wahrnehmungen: KI wertet die erhaltenen Daten aus und erkennt relevante Muster.
- Ableitung von Schlussfolgerungen: Basierend auf den Daten zieht die KI logische Schlussfolgerungen, die ihr helfen, Entscheidungen zu treffen.
- Ausführung von Aktionen: Die KI führt anschließend Handlungen aus, die auf den gezogenen Schlussfolgerungen basieren.
Diese Funktionsweise ermöglicht es Unternehmen, KI in einer Vielzahl von Bereichen einzusetzen, von der Automatisierung von Arbeitsabläufen bis hin zur Optimierung von Entscheidungsprozessen.
Umfragen zu KI im Unternehmen
Wir haben den Teilnehmern unseres Live-Webinars „KI im Unternehmen: Poteniale, Umsetzung und Rahmenbedingungen“ zwei kurze Fragen zur Nutzung und Umsetzung von KI in ihrem Unternehmen gestellt. Die Ergebnisse sind recht eindeutig, 80% stehen KI positiv gegenüber und 45% evaluieren Möglichkeiten zum Einsatz von KI in Ihrem Unternehmen.
Wo kann KI eingesetzt werden?
KI lässt sich in sehr vielen Abteilungen und Geschäftsbereichen eines Unternehmens einsetzen. Sie optimiert Prozesse, steigert die Effizienz oder treibt Innovationen voran. Die Anwendungsfelder sind vielseitig und reichen von Produktion oder Qualitätssicherung bis zu Einkauf, Marketing und Vertrieb. KI verändert die Geschäftsprozesse im Unternehmen, indem sie Routineaufgaben automatisiert, große Datenmengen analysiert oder strategische Entscheidungen unterstützt.
Im Folgenden stellen wir Beispiele für den Einsatz von KI in verschiedenen Unternehmensbereichen vor.
In der Produktion spielt KI eine wichtige Rolle. Sie überwacht wie auch optimiert Prozesse – vor allem in der Produktentwicklung. Im Bereich der Forschung und Entwicklung (F&E) trägt KI dazu bei, Entwicklungszyklen zu verkürzen oder die Produktqualität zu verbessern.
Einige Beispiele für den Einsatz:
- KI-basierte optische Sicherheitssysteme überwachen Produktionslinien, ebenso Anlagen. Dadurch lassen sich Sicherheitslücken identifizieren und verhindern.
- KI erkennt Anomalien in Echtzeit. Das führt zu schnellen Reaktionen bei Problemen - und vermeidet Ausfälle.
- Durch die Analyse von Maschinendaten sagt KI voraus, wann Maschinen Wartung benötigen. Das hilft, potenzielle Ausfälle vorherzusagen - teure Reparaturen sowie Stillstandszeiten lassen sich so vermeiden.
- KI prognostiziert die Produktqualität. Sie analysiert Produktionsdaten und erkennt frühzeitig mögliche Qualitätsprobleme.
- Autonome Robotersysteme übernehmen repetitive Aufgaben in der Produktion. Sie steigern die Effizienz- außerdem reduzieren sie Fehler.
- KI-basierte Systeme analysieren die Produktionsdaten. Sie optimieren die Steuerung und Planung in Echtzeit. Dadurch lassen sich Engpässe vermeiden.
- KI-gesteuerte fahrerlose Transportsysteme transportieren Materialien innerhalb der Produktionsstätten und verbessern so die Logistik.
Eine kontinuierliche KI-Überwachung sowie Analyse der Produktionsdaten gewährleistet die Produktqualität. Fehlproduktionen lassen sich so frühzeitig erkennen.
KI-Modelle analysieren historische Verkaufsdaten, Echtzeitdaten sowie externe Faktoren. So entstehen genauere Prognosen für zukünftige Verkaufszahlen. Das unterstützt die bessere Überwachung der Lagerbestände und deren Verwaltung. Die Steuerung der Lieferketten gelingt besser, genauso wie die Beschaffungsplanung.
Auch die Bedarfsprognose verbessert sich durch die Analyse von Echtzeitdaten und historischen Informationen. Unternehmen passen Produktion sowie Lagerhaltung besser an die tatsächliche Nachfrage an.
Im Marketing kommt KI besonders bei der Kundensegmentierung wie auch Personalisierung zum Einsatz. Algorithmen analysieren Kundenverhalten und Interaktionen, um maßgeschneiderte Marketingkampagnen zu entwickeln. Kundenbezogene Prozesse lassen sich mit KI automatisieren, wodurch die Kundeninteraktion profitiert.
Einige Beispiele für den Einsatz:
- KI schlägt auf Basis von Marktanalysen sowie Vergangenheitsdaten den besten Preis für neue Aufträge vor.
- Predictive Analytics mit KI-Unterstützung hilft Firmen, bevorstehende Kaufentscheidungen der Kunden vorauszusagen. Entsprechend können dann ihre Werbemaßnahmen ausgerichtet werden.
- Chatbots und virtuelle Assistenten sind im Kundenservice und im Marketing inzwischen gängige KI-Technologien. Chatbots antworten unmittelbar auf eingegangene Kundenanfragen. Sie beantworten automatisiert einfache Anliegen, etwa zu Bestellungen, Retouren oder Produktverfügbarkeit. Auf diese Weise wird der Support entlastet - Mitarbeitende konzentrieren sich auf komplexere Anfragen. Die Kundeninteraktion wird skalierbarer gestaltet oder die Zufriedenheit der Kunden erhöht.
Robotic Process Automation (RPA) kommt in vielen Bereichen zum Einsatz. Dort automatisiert es wiederholende, manuelle Aufgaben. Das betrifft zum Beispiel die Rechnungsstellung, Dateneingabe oder die Bearbeitung von Kundenanfragen.
KI hört sich immer so einfach an, aber so einfach ist es nicht immer. Die erfolgreiche Umsetzung eines KI-Projekts erfordert ein gutes Datenverständnis und deren Aufbereitung, damit man den Antworten auch vertrauen kann.
Axel Höltken, Division Manager Product Development bei edoc
Wie kann ein KI-Projekt angegangen werden
Die Einführung Künstlicher Intelligenz im Unternehmen verlangt mehr als nur den Einsatz von Technologie. Sie erfordert eine strategische Planung sowie strukturierte Umsetzung. Ein KI-Projekt ist kein einmaliges Vorhaben. Es ist ein fortlaufender Prozess. Dieser setzt ein tiefes Verständnis für Geschäftsprozesse, Daten sowie Technik voraus.
Der Erfolg hängt stark davon ab, wie gut Unternehmen die richtigen Schritte einleiten und diese kontinuierlich optimieren. Hier erfahren Sie, wie Sie systematisch sowie methodisch an KI-Projekte herangehen:
1. Geschäftsverständnis und Zieldefinition
Bei jedem KI-Projekt steht das Geschäftsverständnis an erster Stelle. Zuerst klären Sie die Projektziele. Welche geschäftlichen Herausforderungen sollen mithilfe von KI gelöst sein? Entscheidend ist eine klare Definition des Ergebnisses. Außerdem sollten Sie die Geschäftsprozesse identifizieren, die KI unterstützt.
Ebenso wichtig: Regulatorische Anforderungen identifizieren, die Sie berücksichtigen müssen. Ohne dieses solide Geschäftsverständnis und klare Zielsetzungen lässt sich der Nutzen der KI nicht präzise bestimmen.
2. Datenverständnis
KI ist nur so gut wie die Daten, die ihr zugrunde liegen. Ein tiefes Datenverständnis ist also der nächste Schritt. Welche Daten sind für den Geschäftsprozess erforderlich? Welche Daten sind nötig, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen? Prüfen Sie die verfügbaren Daten auf Qualität sowie Relevanz.
Fehlen Daten? Dann muss man diese entweder generieren oder durch externe Quellen ergänzen. Überprüfen Sie auch, ob die Daten in einer Form vorliegen, die ein effektives Modelltraining gestattet. Oft müssen Daten aufbereitet sowie strukturiert sein, damit sie für das Training eines KI-Modells nutzbar sind.
3. Datenvorbereitung
Datenbereinigung und -vorbereitung beanspruchen oft am meisten Zeit bei einem KI-Projekt. Eine klare Strategie zur Datensammlung, -verarbeitung und -validierung ist daher unerlässlich, damit die KI später präzise und verlässliche Ergebnisse liefert.
4. Modellierung
Sobald die relevanten Daten vorliegen, beginnt die Modellierung. Besonders bei Prozessen mit strukturierten Daten vereinfacht sich der Vorgang. KI-Modelle lernen aus der Vielzahl der Daten und liefern immer exaktere Ergebnisse. Je mehr relevante Daten zur Verfügung stehen, desto genauer und stabiler wird das Modell. In dieser Phase trainiert man das Modell darauf, die gewünschten Ergebnisse zu liefern – etwa Prognosen, Automatisierungen oder Klassifizierungen.
5. Auswertung und kontinuierliche Verbesserung
Nach der Modellierung folgt die Auswertung. In dieser Phase wird das Modell getestet. Ziel ist es, sicherzustellen, dass es die erwarteten Antworten gibt. Entspricht das Modell den festgelegten Zielen? Sind die Ergebnisse zuverlässig? Das Modell muss ständig überprüft sowie angepasst werden. Möglicherweise müssen neue Daten hinzugefügt werden, um das Modell zu verfeinern. Das ständige Lernen und Anpassen ist von zentraler Bedeutung für das KI-Modell.
6. Bereitstellung im Unternehmen
Sobald ausreichend Daten vorliegen und das Modell stabile Ergebnisse liefert, erfolgt die Bereitstellung im Unternehmen. Jetzt wird es in den Unternehmensprozess integriert. Ob es sich um eine Automatisierung, eine Verbesserung der Vorhersagen oder eine neue Datenanalyse handelt – das Modell wird jetzt im laufenden Betrieb eingesetzt.
Ein KI-Projekt muss nahtlos in die bestehenden Unternehmensprozesse und -systeme integriert werden. Dies bedeutet, dass KI-Modelle in die bestehende IT-Infrastruktur eingebunden werden müssen, zum Beispiel in ERP-Systeme, CRM-Systeme oder in Workflow-Automatisierungssysteme. Die Integration muss so gestaltet sein, dass KI die bestehenden Prozesse ergänzt, ohne dass es zu Störungen im laufenden Betrieb kommt.
7. Datensammlung und -aufbereitung
Die Datensammlung ist eine fortlaufende Aufgabe, die nie endet. Während das Modell trainiert, überprüft man laufend die gesammelten Daten. Auch sollte das Modell regelmäßig validiert werden, damit es nicht von neuen oder veränderten Daten abweicht. Die kontinuierliche Sammlung und Aufbereitung der Daten hilft, das Modell stetig zu verbessern.
8. Wartung und Anpassung
Ein KI-Modell ist ein fortlaufendes Projekt. Nach der Bereitstellung braucht es regelmäßige Pflege sowie Beobachtung. Neue Daten sind wichtig - sie sollten laufend gesammelt sowie analysiert werden. Nur so lässt sich sicherstellen, dass das Modell weiterhin gute Ergebnisse liefert. Fehleranalysen, Leistungsmessungen und moderne Trainingsmethoden helfen bei der Optimierung.
Ein kontinuierlicher Feedback-Kreislauf sorgt dafür, dass das KI-System immer aktuell und leistungsfähig bleibt.
Gesetzliche Rahmenbedingungen - KI-Verordnung (Artificial Intelligence Act)
Ab dem 02. Februar 2025 gelten die zentralen Bestimmungen der KI-Verordnung. Unternehmen wie Organisationen müssen sich dann intensiv mit den rechtlichen Vorgaben beim Einsatz Künstlicher Intelligenz beschäftigen. Die Verordnung gehört zu einer EU-Initiative. Sie soll einen verantwortungsvollen, transparenten sowie sicheren Einsatz von KI-Technologien in der EU sicherstellen.
Unternehmen müssen dann nicht nur die technischen Anforderungen erfüllen, sondern tragen auch die Verantwortung für ethische, datenschutzrechtliche sowie sicherheitsrelevante Aspekte der KI. Alle Mitarbeitenden, die mit KI-Systemen arbeiten, müssen über ein ausreichendes Maß an KI-Kompetenz verfügen. Diese Kompetenz umfasst das Verständnis, wie KI-Systeme funktionieren – einschließlich des Bewusstseins für Chancen und Risiken, aber auch für potenzielle Schäden durch unsachgemäße Nutzung. Ein wichtiger Bestandteil ist die Einführung von KI-Beauftragten im Unternehmen. Diese Person oder Abteilung koordiniert die Einhaltung aller Gesetze. Sie ist Ansprechpartner für Fragen zum KI-Einsatz.
Anbieter und Betreiber: Wer ist betroffen?
In der KI-Verordnung wird zwischen Anbietern und Betreibern von KI-Systemen unterschieden:
- Anbieter: Unternehmen, die KI-Modelle entwickeln oder bestehende KI-Modelle in ihre Produkte integrieren und diese auf dem Markt anbieten. Sie müssen transparent darlegen, wie ihre Systeme funktionieren, welche Daten verwendet werden und wie diese verarbeitet werden.
- Betreiber: Unternehmen, die KI-Systeme intern einsetzen, aber nicht weiterentwickeln oder verkaufen. Sie müssen sicherstellen, dass ihre Mitarbeitenden in der Nutzung der Systeme geschult sind und klare interne Richtlinien zum Einsatz von KI aufstellen.
Für beide Gruppen gelten umfassende Anforderungen an die Dokumentation und Transparenz der eingesetzten KI-Technologien, um den rechtlichen Anforderungen gerecht zu werden.
Fazit
KI bietet Firmen fast grenzenlose Möglichkeiten. Sie reicht von der Automatisierung administrativer Aufgaben bis zu besserem Kundenservice. Auch Produktion, Lieferketten, Marketing und IT-Sicherheit lassen sich damit optimieren.
Doch KI ist mehr als nur eine Technologie, die man einfach aktiviert. Ihre Einführung braucht ein solides Verständnis der Geschäftsprozesse. Eine genaue Datenaufbereitung ist nötig - ebenso die stetige Anpassung.
Sie wollen mehr erfahren? Wir sind persönlich für Sie da!
Alexandra Skroblin
Content Marketing Managerin
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