Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt sich schnell. Es ist noch nicht lange her, dass generative KI aufgrund ihrer Fähigkeit, Gespräche zu führen, Fragen zu beantworten und Inhalte zu erstellen, im Mittelpunkt des Interesses stand. Jetzt sorgt agentische KI für Schlagzeilen, da sie in der Lage ist, Entscheidungen zu treffen, Probleme zu lösen und Ziele zu erreichen – und das mit nur begrenzter menschlicher Aufsicht.
KI wird in einem immer breiteren Spektrum von geschäftlichen Herausforderungen und Anwendungsfällen eingesetzt. Über alle Unternehmensbereiche und Branchen hinweg nutzen Teams KI, um die Customer Experience zu verbessern, die Produktivität zu steigern, Betriebsprozesse zu steuern und die Entscheidungsfindung zu optimieren. Während sich frühe KI-Initiativen häufig auf die Automatisierung von Routineaufgaben konzentrierten, helfen die heutigen Anwendungen Unternehmen dabei, komplexere Herausforderungen zu bewältigen und neue Wachstumschancen zu erschließen.
Die erfolgreichsten KI-Initiativen sind an konkrete Geschäftsziele und messbare Ergebnisse geknüpft. Mit der Weiterentwicklung der Technologien wird sich das Spektrum der praktischen KI-Anwendungen in der Wirtschaft erweitern. Die folgenden Beispiele veranschaulichen, wie Unternehmen KI auf wertvolle Weise einsetzen, um ihre Ergebnisse zu verbessern.
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KI verbessert die Customer Experience, indem sie nahtlosere und personalisierte Interaktionen entlang der gesamten Customer Journey ermöglicht. KI-Systeme analysieren große Mengen an Kundendaten, um Unternehmen dabei zu unterstützen, Kundenpräferenzen besser zu verstehen, Bedürfnisse zu antizipieren und Erlebnisse in Echtzeit individuell anzupassen.
KI ermöglicht personalisierte Empfehlungen, die Unternehmen dabei unterstützen, relevante Produkte, Dienstleistungen und Inhalte anzubieten. Durch die Integration von Daten aus Online-, Mobil-, stationären und sozialen Kanälen bieten Unternehmen eine einheitlichere Omnichannel-Customer Experience. Diese Vernetzung ermöglicht es den Kunden, nahtlos zwischen den verschiedenen Kontaktpunkten zu wechseln.
Die Stimmungsanalyse wertet Kundenfeedback aus und identifiziert Möglichkeiten zur Steigerung der Zufriedenheit und Kundenbindung. Viele Unternehmen integrieren zudem KI in ihre Systeme des Kundenbeziehungsmanagements (CRM), um Routineaufgaben zu automatisieren, die Entscheidungsfindung zu verbessern und die Kundenbindung zu stärken.
Der Kundenservice gehört nach wie vor zu den gängigsten und wertvollsten Anwendungsbereichen der KI. Unternehmen nutzen KI, um Kundenfragen zu beantworten, häufig auftretende Probleme zu lösen und Unterstützung über digitale Kanäle wie Websites, mobile Apps, Messaging-Plattformen und Contact Center zu leisten. Tatsächlich meldeten erfahrene KI-Anwender (Unternehmen, die KI optimieren oder sie in ihren Kundenservicefunktionen einsetzen) eine um 17 % höhere Kundenzufriedenheit.1
Moderne KI-Systeme sind in der Lage, natürliche Sprache zu verstehen, auf Wissensdatenbanken zuzugreifen und Kunden bei Aufgaben zu unterstützen, für die früher menschliche Hilfe erforderlich war. Viele Unternehmen nutzen KI-gestützte Kundenservice-Chatbots, virtuelle Agenten und dialogorientierte KI-Systeme, die auf Large Language Models (LLMs) basieren, um einen Support rund um die Uhr anzubieten.
Die Automatisierung von Contact Centern und entsprechende Tools helfen Teams des Kundenservice, effizienter zu arbeiten. Menschliche Agenten nutzen KI-gestützte Tools als virtuelle Assistenten, um Gespräche zusammenzufassen, relevante Informationen abzurufen, Antwortvorschläge zu erhalten und die Dokumentation nach dem Gespräch zu automatisieren. Diese Funktionen reduzieren den Verwaltungsaufwand und ermöglichen es den Mitarbeitern, mehr Zeit für die Bearbeitung komplexer Kundenbedürfnisse aufzuwenden.
Bei effektiver Bereitstellung hilft KI Unternehmen dabei, Reaktionszeiten zu verkürzen, Supportkosten zu senken und eine einheitlichere Customer Experience über alle Kanäle hinweg zu schaffen.
Kundendaten fließen schon seit langem in geschäftliche Entscheidungen ein. Mithilfe von KI können Unternehmen die Personalisierung deutlich vorantreiben, indem sie Interaktionen, Empfehlungen und Inhalte in Echtzeit auf einzelne Nutzer zuschneiden.
Unternehmen nutzen KI-gestützte Personalisierung, um relevantere Empfehlungen und Nutzererlebnisse zu bieten. Empfehlungsengines analysieren die Kaufhistorie, das Surfverhalten, die Produktnutzung und weitere Signale, um relevante Produkte, Dienstleistungen und Angebote zu ermitteln.
Personalisierungsplattformen können Inhalte, Empfehlungen und Angebote während der Kundeninteraktion anpassen, anstatt sich ausschließlich auf vordefinierte Zielgruppensegmente zu stützen. KI kann Vertriebsteams zudem dabei unterstützen, Cross-Selling- und Upselling-Möglichkeiten zu identifizieren, indem sie Produkte oder Dienstleistungen hervorhebt, die die bestehenden Käufe der Kunden ergänzen.
Einzelhändler, Streaming-Plattformen, Finanzinstitute und Gesundheitsdienstleister sind nur einige der Unternehmen, die KI-gestützte Personalisierung nutzen, um die Bedürfnisse ihrer Kunden besser zu verstehen und ihnen relevantere Erlebnisse zu bieten. Eine effektive Personalisierung kann die Kundenzufriedenheit steigern und gleichzeitig das Kundenengagement, die Kundenbindung sowie die Konversionsraten erhöhen.
KI wird zunehmend in die Geräte integriert, die Menschen täglich nutzen. Smartphones, smarte Lautsprecher, Wearables, vernetzte Fahrzeuge und Hausautomationssysteme nutzen alle künstliche Intelligenz, um ihre Funktionen zu verbessern und eine intuitivere Benutzererfahrung zu schaffen.
Produktfunktionen wie Sprachinteraktion, Sprach- und Übersetzungsdienste, Bilderkennung, Navigation, Gesundheitsüberwachung und personalisierte Empfehlungen basieren auf künstlicher Intelligenz. Viele Artikel verfügen über integrierte KI, wodurch sie Informationen lokal verarbeiten können, anstatt vollständig auf Cloud-Services angewiesen zu sein.
Für Unternehmen ermöglicht KI die Entwicklung intelligenterer Produkte und Dienstleistungen. Hersteller können KI nutzen, um die Geräteleistung zu verbessern, Funktionen an einzelne Nutzer anzupassen und den Kunden einen Mehrwert zu bieten.
KI-Agenten sind KI-Systeme, die mit einem gewissen Maß an Autonomie oder Handlungsfähigkeit agieren können. Aus diesem Grund verändern KI-Agenten derzeit in rasantem Tempo die Art und Weise, wie Unternehmen Informationen erfassen, analysieren und darauf reagieren. Sie können darauf trainiert werden, Informationen zu analysieren, Schlussfolgerungen daraus zu ziehen und entsprechend dem Kontext und den Zielen zu handeln. Laut Prognosen von Gartner werden bis 2028 33 % der Unternehmenssoftwareanwendungen über agentische KI verfügen, im Vergleich zu weniger als 1 % im Jahr 2024.2
Agentische KI-Systeme kombinieren LLMs, maschinelles Lernen und andere KI-Technologien, um komplexe Aufgaben auszuführen. Im Gegensatz zu in sich geschlossenen LLMs, die hauptsächlich Antworten generieren, können KI-Agenten eine Verbindung zu externen Tools und Datenquellen herstellen, Informationen in Echtzeit abrufen und Aktionen ausführen. Sie können mehrstufige Workflows planen, sich an veränderte Bedingungen anpassen und aus früheren Interaktionen lernen.
Unternehmen beginnen damit, KI-Agenten in einer Vielzahl von Geschäftsbereichen bereitzustellen:
Unternehmen setzen KI-Agenten für komplexe Workflows ein, die zuvor einen erheblichen menschlichen Aufwand erforderten. Ihre Fähigkeit, logisches Denken, Automatisierung und Echtzeit-Zugriff auf Informationen zu kombinieren, macht sie zu einem der am schnellsten wachsenden Bereiche beim Einsatz von KI.
KI-gestützte Assistenten helfen Menschen dabei, Aufgaben zu bewältigen, auf Informationen zuzugreifen und effizienter zu arbeiten. Was als einfache Sprachassistenten begann, hat sich zu einer breiten Kategorie von KI-Tools entwickelt, die sowohl Verbraucher als auch Mitarbeiter unterstützen.
Verbraucher nutzen KI-Assistenten zur Verwaltung von Kalendern, zur Steuerung vernetzter Geräte und zum Abruf von Inhalten. Unternehmen setzen sie ein, um Mitarbeiter bei der Zusammenfassung von Dokumenten, der Erstellung von Korrespondenz, der Planung von Besprechungen, der Beantwortung von Fragen und der Suche nach Informationen zu unterstützen. Lösungen wie Microsoft und ChatGPT Enterprise lassen sich in Kundenbeziehungsmanagement-Systeme (CRM) sowie in Produktivitäts- und Kollaborationsplattformen integrieren. Viele dieser Assistenten kombinieren LLMs mit unternehmensinternen Suchsystemen, sodass Mitarbeiter über eine einzige Schnittstelle auf Informationen aus internen Dokumenten, Wissensdatenbanken und Geschäftsanwendungen zugreifen können.
KI-Assistenten unterstützen Routing, die Informationsbeschaffung und andere zeitaufwändige Aufgaben. Anstatt durch mehrere Anwendungen zu navigieren oder große Informationsmengen zu durchsuchen, können Nutzer schnell Antworten von Systemen erhalten, die Abfragen in natürlicher Sprache verarbeiten.
Projektteams nutzen KI-Assistenten zur Unterstützung des Projektmanagements. KI kann Meetings zusammenfassen, Maßnahmen nachverfolgen, den Projektstatus überwachen und potenzielle Probleme erkennen. Einige KI-Plattformen können Führungskräften zudem dabei helfen, Aufgaben zu priorisieren, Ressourcen zuzuweisen und automatisch Projektberichte zu erstellen.
Viele Softwareplattformen verfügen mittlerweile über integrierte KI-Assistenten, die den Nutzern helfen, Aufgaben zu erledigen, ohne die von ihnen verwendete Anwendung verlassen zu müssen. Sie haben sich zu einem Produktivitäts-Tool in einer Vielzahl von Branchen und Funktionsbereichen entwickelt.
Computer Vision ermöglicht es KI-Systemen, Bilder, Videos und andere visuelle Informationen zu interpretieren und zu analysieren. Damit lassen sich große Mengen visueller Informationen schnell und konsistent verarbeiten. Aufgaben, die unter Umständen eine umfangreiche manuelle Überprüfung erfordern würden, lassen sich oft in Echtzeit erledigen. Die Automatisierung dieser Aufgaben hilft Unternehmen, ihre Effizienz zu steigern, die Genauigkeit zu erhöhen und in größerem Maßstab zu agieren. Computer Vision bietet vielfältige Anwendungsmöglichkeiten branchen- und funktionsübergreifend:
Unternehmen erfassen mehr Daten als je zuvor. Dennoch stellt die Gewinnung aussagekräftiger Erkenntnisse eine Herausforderung dar. KI hilft Unternehmen dabei, Muster, Zusammenhänge und Chancen zu erkennen, die andernfalls möglicherweise unbemerkt blieben, und ermöglicht so fundiertere Entscheidungen.
KI-Analysen sind häufig auf eine effektive Datenaufnahme und -integration angewiesen, um Informationen aus CRM-Systemen, Enterprise-Resource-Planning-Plattformen (ERP), operativen Datenbanken und anderen Quellen zusammenzuführen. Diese Integration trägt dazu bei, ein umfassenderes Bild des Unternehmens zu schaffen.
KI kann sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten analysieren, darunter E-Mails, Dokumente, Kundenfeedback, Bilder und andere Informationsquellen, deren Analyse in großem Umfang bislang schwierig war. Herkömmliche Analysen konzentrieren sich oft darauf, zu berichten, was geschehen ist; KI kann dabei helfen, die Gründe dafür zu erklären, Vorhersagen über mögliche zukünftige Entwicklungen zu treffen und Maßnahmen zu empfehlen. Unternehmen nutzen diese Funktionen für Prognosen, die Erkennung von Anomalien, Kundenanalysen, die Bedarfsplanung, Metriken und die Risikobewertung.
Unternehmen erstellen und verwalten große Mengen an Dokumenten und Unterlagen. KI unterstützt die Automatisierung der Extraktion, Analyse und Weiterleitung von Informationen aus strukturierten wie auch unstrukturierten Dokumenten und hilft Unternehmen so, wichtige Geschäftsprozesse zu optimieren.
Moderne Dokumentenverarbeitungssysteme kombinieren Technologien wie optische Zeichenerkennung (OCR), Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und generative KI, um Verträge, Rechnungen, Bestellungen, Schadensmeldungen und andere Geschäftsdokumente zu verstehen. KI kann wichtige Informationen extrahieren, Dokumente klassifizieren, Ausnahmen identifizieren und Aufgaben an die zuständigen Mitarbeiter oder Systeme weiterleiten.
Unternehmen nutzen KI zudem zur Automatisierung von Workflows, die bisher einen erheblichen manuellen Prüfungsaufwand erforderten. Zu den gängigen Anwendungsbereichen zählen die Rechnungsbearbeitung, die Vertragsanalyse, Beschaffungsworkflows, die Einarbeitung neuer Mitarbeiter, die Dokumentation zur Einhaltung von Vorschriften sowie die Bearbeitung von Versicherungsansprüchen. KI-Agenten und intelligente Automatisierung können diese Prozesse weiter optimieren, indem sie Maßnahmen systemübergreifend koordinieren und den Mitarbeitern helfen, Aufgaben effizienter zu erledigen.
Generative KI hat sich zu einer der gängigsten geschäftlichen Anwendungen künstlicher Intelligenz entwickelt. Im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Systemen, die in erster Linie Daten analysieren oder Vorhersagen treffen, kann generative KI neue Inhalte erstellen, darunter Texte, Bilder, Videos, Audiodateien und Softwarecode.
Die Möglichkeit, anhand einfacher Prompts originelle Inhalte zu erstellen, eröffnet Unternehmen neue Chancen, wirft jedoch auch Fragen hinsichtlich des Urheberrechts, der Authentizität und der verantwortungsvollen Nutzung auf.
Die meisten generativen KI-Anwendungen basieren auf Foundation Modellen wie LLMs, die Inhalte auf der Grundlage von Prompts in natürlicher Sprache generieren und analysieren können.
Viele Unternehmen haben generative KI zunächst eingeführt, um die Produktivität und die Erstellung von Inhalten zu verbessern. Marketingteams nutzen sie, um Artikel, Werbetexte und Kampagnenmaterialien zu entwerfen. Designer nutzen sie, um Konzepte, Illustrationen und visuelle Assets zu erstellen. Videoproduktionsteams nutzen KI, um Inhalte schneller zu erstellen oder zu bearbeiten, während Softwareentwickler sie zum Schreiben von Code, zum Erstellen von Dokumentation und zur Unterstützung von Testaktivitäten einsetzen.
Generative KI wird eingesetzt, um Berichte zusammenzufassen, Dokumente zu analysieren, bei der Recherche zu unterstützen und Mitarbeitern zu helfen, effizienter mit großen Informationsmengen umzugehen. Viele Softwareplattformen integrieren generative KI mittlerweile direkt in alltägliche Workflows. Diese Integration ermöglicht es den Nutzern, über natürliche Sprache mit Anwendungen zu interagieren und Routineaufgaben zu automatisieren.
Personalabteilungen nutzen KI, um die Personalbeschaffung und Talentakquise, die Mitarbeiterbetreuung, die Personalplanung und die Talentförderung zu verbessern. Durch die Automatisierung administrativer Aufgaben können sich Personalverantwortliche stärker auf strategische Aufgaben und die Mitarbeiterbindung konzentrieren.
Recruiting ist ein weit verbreiteter Anwendungsfall für KI. KI kann die Dauer des Einstellungsprozesses verkürzen und Unternehmen dabei unterstützen, große Bewerberpools zu verwalten. Sie kann dabei helfen, qualifizierte Kandidaten zu identifizieren, Bewerbungen zu prüfen und Kompetenzen mit den Stellenanforderungen abzugleichen. HR-orientierte Chatbots verbessern die Kommunikation während des gesamten Einstellungsprozesses. Dennoch behalten viele Unternehmen die menschliche Aufsicht bei, um Bedenken hinsichtlich Fairness, Transparenz und Compliance auszuräumen.
Für die Mitarbeiterentwicklung und die Personalplanung kann KI Qualifikationslücken erkennen, maßgeschneiderte Weiterbildungsangebote bereitstellen und Mitarbeitern dabei helfen, sich im Angebot an Karrieremöglichkeiten zurechtzufinden. Personalabteilungen können mithilfe von Personalanalysen den Personalbedarf, Risiken der Mitarbeiterfluktuation sowie Trends innerhalb des Unternehmens besser einschätzen.
Für das Change Management kann KI das Feedback der Mitarbeiter analysieren, Herausforderungen bei der Akzeptanz identifizieren und im Zuge von Unternehmensumstellungen Schulungsmaßnahmen empfehlen. Diese Erkenntnisse helfen Führungskräften dabei, die Bereitschaft der Belegschaft einzuschätzen und die Mitarbeiter bei der Einführung neuer Technologien und Prozesse zu unterstützen.
KI verbessert die betriebliche Transparenz, Produktivität und Kosteneffizienz. Sie analysiert Betriebsdaten in Echtzeit, um Engpässe zu erkennen und Unternehmen dabei zu unterstützen, Personal, Ausrüstung und Ressourcen effektiver einzusetzen.
KI wird zunehmend eingesetzt, um routinemäßige betriebliche Aufgaben zu automatisieren, die Leistung zu überwachen und die Planung zu optimieren. Unternehmen können mithilfe von vorausschauenden Analysen den Bedarf vorhersagen, Ressourcen effektiv zuweisen und schnell auf sich ändernde Bedingungen reagieren. KI-gestützte Assistenten und Agenten helfen den Mitarbeitern zudem dabei, Workflows zu verwalten, Aktivitäten zu koordinieren und betriebliche Aufgaben effizienter zu erledigen.
Unternehmen nutzen KI, um die Transparenz und Effizienz entlang der gesamten Lieferkette zu verbessern. KI-Systeme analysieren Daten von Lieferanten, Logistikdienstleistern, Lagern und Betriebssystemen, um Unternehmen dabei zu unterstützen, Störungen besser vorherzusehen und schnell auf sich ändernde Bedingungen zu reagieren.
KI unterstützt die Nachfrageprognose, die Bestandsoptimierung und die Logistikplanung. Unternehmen können mithilfe der vorausschauenden Analyse potenzielle Engpässe erkennen und Transportwege optimieren. Computer Vision, Robotik und KI-Agenten werden in Lagern und Distributionszentren eingesetzt, um die Bestandsverfolgung und die Auftragsabwicklung zu automatisieren.
KI unterstützt Beschaffungsteams zudem dabei, die Leistung von Lieferanten, Preistrends und Einkaufsdaten zu analysieren, um Beschaffungsentscheidungen zu untermauern und die Effizienz zu steigern.
Moderne AIOps-Plattformen (künstliche Intelligenz für den IT-Betrieb) nutzen maschinelles Lernen, vorausschauende Analysen und generative KI, um den IT-Betrieb von einer reaktiven Fehlerbehebung hin zu einem proaktiven Management zu verlagern.
AIOps-Plattformen überwachen kontinuierlich komplexe IT-Umgebungen, einschließlich der Hybrid Cloud-Infrastruktur. Anstatt sich auf manuell festgelegte Schwellenwerte zu stützen, nutzt AIOps die Anomalieerkennung in Echtzeit, um Leistungsprobleme schnell zu lokalisieren.
KI-Assistenten – oder „Copiloten“ – für den IT-Betrieb ermöglichen es den Technikteams, mithilfe natürlicher Sprache mit komplexen Systemdaten zu interagieren. Dies beschleunigt die Ursachenanalyse und kann Teile der Workflows zur Behebung von Störungen sowie zur Softwarebereitstellung automatisieren. Diese Funktionen können Unternehmen dabei helfen, den Nutzen ihrer Investitionen in die digitale Transformation zu steigern.
KI unterstützt Unternehmen dabei, die Anwendungsleistung zu optimieren, indem sie Workloads, die Ressourcennutzung und das Systemverhalten kontinuierlich überwacht. In komplexen Umgebungen fehlt es IT-Teams häufig an der Zeit, Rechen-, Speicher- und Datenbankressourcen kontinuierlich an sich ändernde Anforderungen anzupassen.
KI kann die Ressourcenzuweisung automatisch an den Echtzeitbedarf anpassen. Dies hilft sicherzustellen, dass Unternehmensanwendungen unter schwankenden Auslastungsbedingungen eine gleichbleibende und zuverlässige Leistung erbringen.
Teams aus den Bereichen Cybersicherheit und Security Operations Center (SOC) nutzen KI, um verdächtige Aktivitäten zu erkennen, Anomalien zu identifizieren, Betrugsfälle aufzudecken und nahezu in Echtzeit auf Bedrohungen zu reagieren. Da moderne Unternehmensnetzwerke riesige Mengen an Netzwerkprotokollen, Anwendungsdaten und Aufzeichnungen über Benutzeraktivitäten erzeugen, ist eine manuelle Überprüfung nicht mehr skalierbar.
Eine aktuelle Studie des IBM Institute for Business Value (IBV) ergab, dass 58 % der führenden CEOs davon ausgehen, dass KI einen transformativen Einfluss auf die Verbesserung der Sicherheit und des Risikomanagements haben wird.4 KI-Lösungen unterstützen Sicherheitsteams dabei, Bedrohungen effizient zu erkennen, Phishing-Versuche zu identifizieren und Sicherheitslücken zu verwalten. Durch die proaktive Risikominderung hilft KI den Sicherheitsteams, Bedrohungen frühzeitig einzudämmen und die Auswirkungen von Sicherheitsvorfällen zu verringern.
KI unterstützt Unternehmen dabei, die Geschäftskontinuität aufrechtzuerhalten, indem sie Failover-Prozesse automatisiert, die Notfallwiederherstellung unterstützt und Risiken erkennt, bevor diese zu Ausfällen führen.
KI-gestützte Resilienzplattformen bündeln Daten aus der gesamten IT-Umgebung und bieten so einen einheitlichen Überblick über den Systemzustand. Durch die Kombination der vorausschauenden Überwachung von Softwaresystemen mit automatisierten Backup- und Wiederherstellungsmaßnahmen können Unternehmen potenzielle Ausfälle erkennen und beheben, bevor diese Auswirkungen auf die Nutzer haben.
Vorausschauende Wartung ist nach wie vor ein besonders wertvoller Anwendungsfall für KI in der Industrie, der sich von der terminbasierten Wartung hin zur Analyse des Zustands von Anlagen weiterentwickelt. KI-Modelle auf Basis des maschinellen Lernens können subtile Muster erkennen, die auf drohende mechanische Probleme hindeuten, indem sie kontinuierlich Echtzeit-Datenströme von IoT-Sensoren und Anlagenprotokollen analysieren.
Durch die Vorhersage von Anlagenausfällen, bevor diese eintreten, können Unternehmen feste Pläne für die Wartung vermeiden und Wartungsarbeiten erst dann durchführen, wenn sie tatsächlich erforderlich sind. Einige Unternehmen setzen zudem KI-gestützte digitale Zwillinge ein – virtuelle Abbilder physischer Assets oder Systeme –, um Betriebsbedingungen zu simulieren, Ausfälle vorherzusagen und Wartungsstrategien zu bewerten, bevor Änderungen in der realen Welt vorgenommen werden.
KI ermöglicht es Robotern, Aufgaben auszuführen, die Wahrnehmung, Navigation und Entscheidungsfindung erfordern. In der Fertigung und in industriellen Umgebungen stellen Unternehmen zunehmend kollaborative Roboter – sogenannte „Cobots“ – bereit, die sicher an der Seite menschlicher Mitarbeiter arbeiten, um Montageprozesse, Qualitätsprüfungen und das Materialhandling zu optimieren.
Ebenso setzen Distributionszentren auf autonome mobile Roboter (AMRs), um die Lagerautomatisierung zu optimieren, sich mithilfe von Computer Vision in den Grundrissen zu orientieren und die Auftragsabwicklung zu beschleunigen. KI-gestützte Robotik findet zudem in vielen Branchen Anwendung: Landwirtschaftliche Roboter nutzen KI für das autonome Beschneiden, die Aussaat und das gezielte Besprühen von Kulturpflanzen. Chirurgische Robotik kann Ärzten dabei helfen, bestimmte Eingriffe mit größerer Präzision und Kontrolle durchzuführen.
Generative KI und KI-gestützte Programmierassistenten haben die Entwicklung von Unternehmenssoftware grundlegend verändert. Diese Tools lassen sich direkt in den Workflow der Entwickler integrieren und unterstützen Entwicklungsaktivitäten über den gesamten Lebenszyklus hinweg. Sie können Code anhand von Prompts in natürlicher Sprache generieren, automatisierte Code-Reviews durchführen, Tests erstellen, Dokumentation erstellen und Fehler identifizieren.
Diese Funktionen sind besonders wertvoll für die Modernisierung von Legacy-Anwendungen in großem Maßstab. Entwickler können generative KI nutzen, um Legacy-Codebasen effizient auf moderne Architekturen, Programmiersprachen und Frameworks zu migrieren. Eine erfolgreiche Migration verbessert die Konsistenz des Codes, reduziert manuelle Fehler und beschleunigt die Markteinführung von cloudnativen Anwendungen.
KI verändert nahezu jede Branche, indem sie Unternehmen dabei unterstützt, Prozesse zu automatisieren, die Entscheidungsfindung zu verbessern und neue Wachstumschancen zu erschließen. Die Anwendungsbereiche variieren je nach Branche, doch die meisten Unternehmen nutzen KI, um die Effizienz zu steigern, Betriebskosten zu senken, Daten effektiver zu nutzen und die Customer Experience zu verbessern.
Automobilhersteller setzen KI über den gesamten Produktlebenszyklus hinweg ein, von der Konstruktion und Entwicklung bis hin zur Produktion, zum Vertrieb und zum Kundendienst. KI hilft den Herstellern dabei, die Nachfrage zu prognostizieren, Lieferketten zu optimieren und die Produktionsplanung zu verbessern. Computer Vision-Systeme prüfen Fahrzeuge und Komponenten auf Mängel, während Robotersysteme Aufgaben wie die Montage und den Materialtransport automatisieren. Diese Technologien tragen zu einer effizienteren und gleichbleibenderen Produktion hochwertiger Fahrzeuge bei.
KI spielt auch bei Technologien für vernetzte und autonome Fahrzeuge eine zentrale Rolle. Die Hersteller nutzen KI zur Unterstützung fortschrittlicher Fahrerassistenzsysteme, zur Verbesserung der Fahrzeugdiagnose sowie zur Analyse der von vernetzten Fahrzeugen gesammelten Daten, um Sicherheit, Leistung und Wartung zu optimieren.
Banken, Finanzinstitute und Fintech-Unternehmen nutzen KI, um den Kundenservice zu verbessern, die Betrugserkennung zu optimieren und eine schnellere Entscheidungsfindung zu ermöglichen.
Generative KI im Finanzdienstleistungssektor bildet die Grundlage für Chatbots und virtuelle Assistenten, die Kunden eine individuellere Betreuung und Finanzinformationen bieten. Sie kann wichtige Informationen extrahieren und große Dokumentenmengen zusammenfassen. KI-Systeme analysieren zudem Transaktionsdaten, um verdächtige Aktivitäten zu identifizieren, Anomalien zu erkennen und zur Verhinderung von Finanzkriminalität beizutragen. Manchmal werden sie eingesetzt, um Code für handelsorientierte KI-Algorithmen zu schreiben und zu optimieren.
Neben generativer KI nutzen Banken und Fintech-Anbieter KI zur Optimierung ihrer Abläufe, zur Automatisierung von Compliance-Aufgaben und zur Steigerung der Effizienz in Backoffice-Prozessen.
Bildungseinrichtungen nutzen KI, um individuellere Lernerfahrungen zu schaffen und die administrative Effizienz zu steigern. KI-gestützte Lernplattformen können Inhalte und Lerntempo an den Fortschritt der Lernenden anpassen, was Pädagogen dabei hilft, gezieltere Unterstützung zu leisten.
Lehrkräfte und Verwaltungsangestellte nutzen KI, um die Leistungen der Schüler zu analysieren und Lernlücken zu erkennen. Für eine vielfältige Schülerschaft tragen KI-gestützte Übersetzungs-, Transkriptions- und Barrierefreiheits-Tools dazu bei, Bildungsinhalte zugänglicher zu machen.
Energieunternehmen nutzen KI, um die Stromerzeugung zu optimieren, die Nachfrageprognosen zu verbessern und ein effizienteres Stromnetzmanagement zu ermöglichen. Versorgungsunternehmen können Daten von intelligenten Zählern, Sensoren und vernetzter Infrastruktur analysieren, um Verbrauchsmuster besser zu verstehen und Angebot und Nachfrage in Einklang zu bringen.
KI hilft Unternehmen zudem dabei, erneuerbare Energiequellen zu integrieren, Anlagen zu überwachen und Probleme der Wartung vorherzusagen. In kundenorientierten Anwendungen können KI-Assistenten den Verbrauchern helfen, ihren Energieverbrauch besser zu verstehen, und Möglichkeiten zur Verbrauchsreduzierung aufzeigen.
Regierungen setzen sich mit KI auseinander, um öffentliche Dienstleistungen zu verbessern, Erkenntnisse aus großen Datenmengen zu gewinnen, die betriebliche Effizienz zu steigern und die wirtschaftliche Wettbewerbsfähigkeit zu stärken. Da KI zunehmend zu einer strategischen Technologie wird, investieren Regierungen weltweit in die Forschung, schaffen Frameworks und arbeiten mit der Privatwirtschaft, der Wissenschaft und internationalen Unternehmen zusammen, um eine verantwortungsvolle Entwicklung und die verantwortungsvolle Bereitstellung dieser Technologie sicherzustellen.
Behörden setzen KI in einer Vielzahl von Bereichen ein. Beispiele hierfür sind Bürgerdienste, Cybersicherheit, Gesundheitswesen, Katastrophenvorsorge, Strafverfolgung, Beschaffung und die Modernisierung veralteter IT-Systeme. KI-Technologien helfen Behörden dabei, sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren, Entscheidungsprozesse zu verbessern und komplexe Datensätze zu analysieren. KI-gestützte virtuelle Assistenten können den Bürgern schnellere und individuellere Dienstleistungen bieten, während eine vorausschauende Analyse die Notfallhilfe unterstützen kann.
Beim Einsatz von KI müssen Regierungen Risiken in Bezug auf Verzerrung, Diskriminierung, Datenschutz, Cybersicherheit, Datensicherheit und den gerechten Zugang zu Dienstleistungen angehen. Die Schaffung klarer Steuerungsmechanismen, die Unterstützung der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, die Förderung von Transparenz und die Einführung vertrauenswürdiger KI-Verfahren sind unerlässlich, um ein Gleichgewicht zwischen Innovation und öffentlichem Vertrauen herzustellen.
KI trägt zur Verbesserung des Gesundheitswesens und der Medizin bei, indem sie die klinische Entscheidungsfindung unterstützt, Verwaltungsaufgaben rationalisiert und die Patientenversorgung verbessert. Unternehmen des Gesundheitswesens nutzen KI-gestützte Tools, um die Dokumentation zu automatisieren, klinische Notizen zusammenzufassen, Patientenakten zu verwalten und die Terminplanung zu unterstützen. Diese Effizienzsteigerungen tragen dazu bei, dass medizinisches Fachpersonal mehr Zeit mit den Patienten verbringen kann. KI kann zudem bei der Fernüberwachung von Patienten, der virtuellen Pflege und der personalisierten Behandlung helfen.
In der Medizin spielt KI eine wichtige Rolle in der Diagnostik und Forschung. Technologien der Computer Vision helfen bei der Analyse medizinischer Bilder wie Röntgenaufnahmen und CT-Scans, um mögliche Anomalien zu erkennen. KI-gestützte Systeme können dazu beitragen, Medikationsfehler zu reduzieren und sicherere, weniger invasive chirurgische Eingriffe zu ermöglichen.
KI beschleunigt auch die medizinische Forschung und die Arzneimittelentwicklung. KI hilft Forschern dabei, große Mengen wissenschaftlicher, klinischer und genetischer Daten zu analysieren, um potenzielle Behandlungsmethoden zu identifizieren, klinische Studien zu verbessern und die Präzisionsmedizin voranzubringen.
Mithilfe von KI können Versicherungsanbieter die Schadenbearbeitung automatisieren, das Risikoprüfungsverfahren verbessern und die Betrugserkennung optimieren. KI-Systeme können Dokumente prüfen, Schadenfalldaten analysieren und potenzielle Risiken schneller identifizieren als manuelle Verfahren.
Viele Versicherer setzen zudem KI-gestützte Chatbots und virtuelle Assistenten ein, um den Kundenservice zu verbessern. Mithilfe der vorausschauenden Analyse können Versicherer Risiken besser einschätzen, Prämien festlegen und aufkommende Trends erkennen, die sich auf künftige Schadensfälle auswirken könnten.
Hersteller nutzen KI, um die Effizienz, die Produktqualität und die Leistungsfähigkeit der Lieferkette zu verbessern. Computer Vision-Systeme prüfen Produkte auf Mängel, während Lösungen für die vorausschauende Wartung die Sensoren der Anlagen überwachen und Daten analysieren, um potenzielle Ausfälle zu erkennen, bevor diese auftreten.
Generative KI wird auch eingesetzt, um das Produktdesign und die Produktentwicklung zu beschleunigen, indem sie Teams dabei unterstützt, schnell verschiedene Designideen zu prüfen. In der Fertigung unterstützt KI die Produktionsoptimierung, die Bestandsverwaltung und die Prozessautomatisierung, um Abfall zu reduzieren und die betriebliche Effizienz zu steigern.
Marketingagenturen und -teams nutzen KI, um Inhalte zu erstellen, das Kundenverhalten zu analysieren und die Leistung von Marketingkampagnen zu verbessern. Generative KI erleichtert Marketingfachleuten die effiziente Erstellung von Artikeln, E-Mails, Anzeigen, Social-Media-Inhalten und Creatives. Tools helfen dabei, Trends bei der Zielgruppe zu erkennen und das Engagement zu messen.
KI unterstützt zudem die Kundensegmentierung, Personalisierung und Kampagnenoptimierung. Marketingteams können KI nutzen, um Zielgruppen zu identifizieren, Botschaften zu empfehlen und die Kanäle zu ermitteln, die am ehesten das Engagement fördern. Vorausschauende Analyse hilft bei der Prognose der Kampagnenleistung, während KI-gestützte Tools Marketingaktivitäten über mehrere Kanäle hinweg verwalten und optimieren können.
Da Unternehmen immer mehr Kundendaten erfassen, entwickelt sich die KI zu einem wichtigen Tool, um die Marketingeffektivität zu steigern, die Konversionsraten zu erhöhen und relevantere Customer Experiences zu bieten.
In der Einzelhandelsbranche verbessert KI die Customer Experience, personalisiert das Marketing und optimiert Abläufe. Empfehlungssysteme analysieren das Kundenverhalten, um relevante Produkte, Angebote und Preisaktionen vorzuschlagen. KI-gestützte Assistenten helfen Kunden dabei, Informationen zu finden und Unterstützung zu erhalten.
Einzelhändler nutzen KI zudem für die Nachfrageprognose, die Bestandsoptimierung und das Lieferkettenmanagement. Generative KI wird zur Erstellung von Produktbeschreibungen, Kundenkommunikation und Marketinginhalten eingesetzt. Diese Funktionen helfen Einzelhändlern, ihre Effizienz zu steigern und personalisiertere Einkaufserlebnisse zu bieten.
KI im E-Commerce verbessert die Konversionsraten und die betriebliche Effizienz. Die E-Commerce-Automatisierung zielt auf die Bereiche Merchandising, Produktempfehlungen und Kundensupport ab. Unternehmen nutzen KI, um Suchergebnisse zu optimieren, Produktangebote zu personalisieren, Produktbeschreibungen zu erstellen und abgebrochene Warenkörbe wiederherzustellen. KI kann zudem Preisentscheidungen, Bestandsaktualisierungen und Werbekampagnen automatisieren.
KI im Vertrieb automatisiert Routineaufgaben und liefert umsetzbare Erkenntnisse, wodurch Vertriebsmitarbeiter mehr Zeit haben, Beziehungen aufzubauen und Angebote abzuschließen.
KI verbessert die Akquise von Verkaufskontakten, indem sie Teams dabei unterstützt, hochwertige Leads zu identifizieren und zu priorisieren, die Kundenansprache zu personalisieren und potenzielle Kunden effektiver anzusprechen. KI-gestützte Assistenten können das Kundenverhalten analysieren, Leads qualifizieren und Vertriebsmitarbeitern vor Besprechungen relevante Erkenntnisse liefern.
KI optimiert zudem die Vertriebskommunikation, indem sie auf der Grundlage früherer Interaktionen Empfehlungen zu Botschaften, Zeitpunkten und Zielgruppen ausspricht. Darüber hinaus unterstützt sie Unternehmen bei der Verbesserung der Konversionsraten, indem sie ermittelt, an welcher Stelle potenzielle Kunden aus dem Funnel ausscheiden, und entsprechende Korrekturmaßnahmen empfiehlt. Vorausschauende Vorhersagen ermöglichen es den Teams, ihre Ressourcen auf die Verkaufschancen zu konzentrieren, die am ehesten Umsatz verursachen. Im Durchschnitt prognostizieren Vertriebsleiter, die KI zur Lead-Generierung und zum Lead-Scoring einsetzen, ein um 25 % höheres Umsatzwachstum.5
KI verbessert zudem die Vertriebsunterstützung, indem sie zeitnahe Empfehlungen, Inhalte und Erkenntnisse liefert, die auf die jeweilige Branche, die Prioritäten und die Phase im Kaufprozess jedes einzelnen Käufers zugeschnitten sind. Vertriebsteams nutzen KI-Assistenten, um Besprechungen zusammenzufassen, Folgekommunikation zu entwerfen, Kundenanalysen vorzubereiten und CRM-Systeme automatisch zu aktualisieren. Vorausschauende Analysen helfen dabei, die Leistung der Pipeline zu prognostizieren, die Planung zu verbessern und potenzielle Risiken zu identifizieren.
KI unterstützt Telekommunikationsunternehmen dabei, die Netzwerkleistung zu verbessern, Abläufe zu optimieren und eine bessere Customer Experience zu bieten. KI kann riesige Mengen an Kunden- und Netzwerkdaten analysieren, um Nutzungsmuster zu erkennen und potenzielle Probleme vorherzusagen. Diese Funktionen helfen den Betreibern, die Zuverlässigkeit zu verbessern und das Kundenverhalten besser zu verstehen, einschließlich der Identifizierung von Kunden, die einen Anbieterwechsel in Erwägung ziehen.
KI spielt eine entscheidende Rolle beim Netzwerkmanagement und bei der Netzwerkwartung. Sie wird eingesetzt, um den Netzwerkbetrieb in Echtzeit zu überwachen, Anomalien zu erkennen und Aufgaben wie die Datenverkehrsweiterleitung und die Kapazitätsplanung zu automatisieren. Tools zur vorausschauenden Wartung erkennen potenzielle Hardware- oder Softwareausfälle, bevor diese zu Störungen führen, was dazu beiträgt, die betriebliche Effizienz zu steigern, Kosten zu senken und die Netzwerkleistung zu verbessern.
Im Vertrieb, Marketing und Kundenservice der Telekommunikationsbranche analysiert KI Kundenpräferenzen und Interaktionsmuster. Sie kann dazu beitragen, personalisiertere Angebote bereitzustellen und die Customer Journey zu optimieren. KI-gestützte virtuelle Assistenten und Chatbots bieten zudem schnellere Unterstützung, lösen häufig auftretende Probleme und unterstützen Servicemitarbeiter bei der Kundenbetreuung.
Transport- und Logistikunternehmen nutzen KI zur Optimierung von Routen, zur Flottenverwaltung und zur Überwachung von Lieferketten. KI-Systeme analysieren Verkehrsmuster, Wetterbedingungen und Betriebsdaten, um die Terminplanung zu verbessern und Verzögerungen zu reduzieren.
KI unterstützt die Lagerautomatisierung, die Bestandsverfolgung und Fahrzeugsicherheitssysteme. Logistikdienstleister nutzen zudem vorausschauende Analysen, um die Nachfrage zu prognostizieren, die Kapazitätsplanung zu verbessern und potenzielle Störungen zu erkennen. Es wird außerdem erwartet, dass KI-gestützte autonome Fahrzeuge eine größere Rolle in Transportsystemen spielen werden.
Die erfolgreichsten KI-Initiativen konzentrieren sich in der Regel auf die Lösung spezifischer geschäftlicher Probleme, anstatt KI ohne ein klares Geschäftsziel einzusetzen. Ganz gleich, ob das Ziel darin besteht, den Kundenservice zu verbessern, die Softwareentwicklung zu beschleunigen, Lieferketten zu optimieren oder Mitarbeiter mit KI-Assistenten zu unterstützen – Unternehmen finden praktische Wege, um messbaren geschäftlichen Mehrwert und ROI (Return on Investment) zu schaffen.
Die KI-Fähigkeiten werden sich weiterentwickeln, und in nahezu allen Unternehmensbereichen und Branchen werden sich neue Chancen ergeben. Unternehmen, die sich die Zeit nehmen, besonders wertvolle Anwendungsfälle zu identifizieren, die richtigen Grundlagen zu schaffen und KI verantwortungsbewusst einzusetzen, werden am besten aufgestellt sein, um deren langfristige Vorteile zu nutzen.
1. AI Impact in Customer Service, IBM Institute for Business Value (IBV), 23. März 2025
2. Top Strategic Technology Trends for 2025: Agentic AI, Gartner, Oktober 2024
3. The CEO’s Guide to Generative AI / Customer Service, IBM Institute for Business Value (IBV), bearbeitet am 7. Januar 2025
4. 5 mindshifts to supercharge business growth: Move from productivity to performance with agentic AI. IBM Institute for Business Value (IBV), 2025
5. AI-powered productivity: Sales, IBM Institute for Business Value (IBV) data story, 2025