KI-Use-Cases: 33 Anwendungsfälle von Künstlicher Intelligenz

KI-Use-Cases: Wie Künstliche Intelligenz Unternehmen transformiert

Künstliche Intelligenz ist allgegenwärtig. Vor allem in der modernen Geschäftswelt ist sie zu einem wertvollen Werkzeug geworden. KI unterstützt Unternehmen nicht nur bei der Automatisierung von Routineaufgaben, sondern überzeugt auch bei der Optimierung komplexer Prozesse, der Erkennung von Mustern und der Vorhersage von Trends. Der Einsatz von KI verspricht in vielen Branchen erhebliche Effizienz- und Qualitätssteigerungen und hilft, völlig neue Geschäftsmöglichkeiten zu erschließen. 

Einige Unternehmen machen sich diese Vorteile bereits zugute: Laut einer Umfrage des Statistischen Bundesamtes aus dem Jahr 2023 nutzt in Deutschland etwa jedes achte Unternehmen Künstliche Intelligenz. Auffällig dabei ist, dass große Unternehmen (ab 250 Beschäftigte) deutlich häufiger auf KI-Technologien zurückgreifen als kleine und mittlere Unternehmen. Die Umfrage liefert außerdem einen Einblick in die häufigsten Anwendungsbereiche Künstlicher Intelligenz in Unternehmen. Grafisch dargestellt in der folgenden Infografik:

Von Vertrieb bis Forschung – Ein Überblick über die Einsatzgebiete von KI

Die Anwendungsgebiete von KI sind nahezu grenzenlos. Im Folgenden stellen wir Ihnen 33 aktuelle Use-Cases von Künstlicher Intelligenz aus unterschiedlichen Branchen und Unternehmensbereichen vor. 

KI-Use-Cases im Vertrieb und Marketing

Künstliche Intelligenz revolutioniert Vertrieb und Marketing, indem sie Unternehmen hilft, Kunden besser zu verstehen und gezielt anzusprechen. Durch den Einsatz von KI können Sie Ihre Effizienz steigern und gleichzeitig die Kundenansprache optimieren. Konkrete KI-Anwendungsbeispiele im Vertrieb und Marketing sind:

1. AI Personalities (Personas)

Mit KI können Sie detaillierte und realistische Kundenprofile, sogenannte Personas, erstellen und so tiefere Einblicke in Ihre Zielgruppe gewinnen. KI analysiert große Datenmengen, um typische Verhaltensweisen, Vorlieben und demografische Merkmale Ihrer Kunden zu identifizieren und fasst die Ergebnisse in Form eines übergreifenden Nutzer- oder Käuferprofils zusammen. Diese fiktiven Personen dienen als Grundlage für eine präzise Ausrichtung von Marketingstrategien. 

2. Hyperpersonalisierung

Durch den Einsatz von KI und Echtzeitdaten können Unternehmen die individuellen Vorlieben und Verhaltensweisen ihrer Kunden genau analysieren und maßgeschneiderte Angebote erstellen, wie zum Beispiel personalisierte Newsletter, individuelle Produktempfehlungen und exklusive Rabatte. Das schafft nicht nur ein einzigartiges Einkaufserlebnis, sondern fördert auch die Kundenbindung und steigert die Konversionsraten. 

3. Content-Produktion

Mittlerweile gibt es zahlreiche KI-basierte Tools und Technologien, mit denen Inhalte wie Bilder, Videos, Audios oder Texte erstellt werden können. In den meisten Fällen müssen Sie lediglich beschreiben, wie das gewünschte Ergebnis aussehen soll, und die KI erstellt anhand dieser Vorgaben die entsprechenden Inhalte. Diese Automatisierung spart Zeit und Ressourcen und ermöglicht es, ansprechende und qualitativ hochwertige Inhalte in großem Umfang zu produzieren. 

KI-Use-Cases im Kundenservice

Durch den Einsatz spezialisierter KI-Anwendungen im Kundenservice können Unternehmen proaktiv auf Kundenbedürfnisse eingehen, indem sie sowohl automatisierte als auch personalisierte Lösungen anbieten. Zu den Einsatzgebieten von KI im Kundenservice gehören unter anderem:

4. Chatbots

KI-basierte Chatbots werden eingesetzt, um Kundenanfragen schnell und effizient zu bearbeiten und sind häufig auf Websites, in mobilen Apps oder über Messaging-Plattformen im Einsatz. Durch Natural Language Processing (NLP) verstehen sie die Anfragen und können passende Antworten liefern, Kunden durch den Bestellprozess führen oder diese, bei komplexeren Anliegen, an menschliche Mitarbeiter weiterleiten.  

5. Digitale Assistenz

Digitale Assistenten unterstützen Kundendienstmitarbeiter, indem sie Daten in Echtzeit bereitstellen und spezifische Aufgaben übernehmen. Beispielsweise können sie Kundenprofile automatisch analysieren und den Mitarbeitern während des Kundengesprächs relevante Informationen wie frühere Käufe oder Anfragen zur Verfügung stellen. Sie können auch personalisierte Produktempfehlungen generieren, die die Mitarbeiter direkt im Gespräch an den Kunden weitergeben. 

6. Operations Support Bot

Diese KI-gestützten Bots automatisieren die Verwaltung und Bearbeitung interner Prozesse. Sie können Echtzeit-Überwachungen durchführen, Anomalien erkennen, automatisch auf Probleme reagieren und repetitive Aufgaben eigenständig übernehmen. So werden beispielsweise Kundenanfragen automatisch den richtigen Abteilungen zugewiesen, der Status von Tickets kontinuierlich überwacht und Anfragen priorisiert. 

KI-Use-Cases in der Produktion

Der Einsatz von KI in der Produktion und KI in der Industrie bietet enormes Potenzial für Fertigungsunternehmen. Ein großer Profiteur ist insbesondere die Automobilindustrie. Hier optimieren KI-Systeme Produktionsprozesse, verbessern die Qualitätskontrolle und steigern die Effizienz durch vorausschauende Wartung und Automatisierung. 

7. Predictive Maintenance

Mit Hilfe von Predictive Maintenance (dt. vorausschauende Wartung) können Sie Wartungsarbeiten gezielt planen, ungeplante Stillstände vermeiden und die Lebensdauer von Maschinen verlängern. In der Praxis werden hierfür Sensoren an Maschinen angebracht, die Daten wie Vibrationen, Temperatur oder Umdrehungen erfassen. Durch Predictive Maintenance werden beispielsweise im Tunnelbau bereits heute jegliche Opportunitätskosten vermieden. Hier werden Sensoren eingesetzt, um Anomalien frühzeitig zu erkennen, die auf eine notwendige Reparatur oder einen Austausch von Bauteilen wie z. B. Bohrköpfen hinweisen. 

Durch Machine Learning Verfahren wird Predictive Maintenance kontinuierlich verbessert, so dass wiederkehrende Muster in den Maschinendaten erkannt und so die exakte Restlebensdauer von Bauteilen berechnet werden kann. Um Ausfallzeiten gänzlich zu vermeiden, werden auf Basis der errechneten Lebensdauer automatisch Ersatzteilbestellungen ausgelöst, so dass die Ersatzteile vor Ort eintreffen, bevor das Bauteil verschlissen oder abgenutzt ist. 

8. Predictive Monitoring

Predictive Monitoring (dt. vorausschauende Überwachung) ermöglicht die proaktive Überwachung von Produktionsanalgen. Hierbei wird KI und maschinelles Lernen eingesetzt, um Daten aus IoT-Sensoren zu analysieren und kleinste Veränderungen in Produktionsanlagen frühzeitig zu erkennen. Predictive Monitoring kann beispielsweise eingesetzt werden, um rechtzeitig auf ungewöhnliche Muster in der CPU-Auslastung von Servern und Steuerungssystemen hinzuweisen. Diese Muster können ein Indikator für mögliche Engpässe, Fehlfunktionen oder ineffiziente Prozesse sein. Dies hilft, Ausfälle zu vermeiden und die Effizienz von Produktionsprozessen zu steigern, indem rechtzeitig Maßnahmen ergriffen werden können, bevor ernsthafte Probleme auftreten. 

9. Predictive Quality

Predictive Quality (dt. prädiktive Qualitätssicherung) nutzt datengestützte Prognosen und Künstliche Intelligenz, um die Qualität von Prozessen und Produkten in der Produktion kontinuierlich zu verbessern. Durch die Analyse von Produktionsdaten können unbekannte Muster aufgedeckt und Vorhersagen über die zukünftige Qualität gemacht werden. Dies ermöglicht es Ihnen, frühzeitig Maßnahmen zu ergreifen, um Ausschuss zu reduzieren und die Produktqualität zu erhöhen. 

Predicitive Quality kommt beispielsweise in der der Automobilindustrie zum Einsatz. Hier werden Daten aus den Produktionsprozessen, wie Schweißparameter und Materialeigenschaften analysiert und darauf basierend Prognosen über die Qualität des Endproduktes erstellt. So können Qualitätsschwankungen frühzeitig erkannt und entsprechende Anpassungen im Produktionsprozess vorgenommen werden. 

10. Demand Forecasting

Demand Forecasting (dt. Nachfrageprognose) ist eine wesentliche Methode im Supply Chain Management, die Ihnen hilft, zukünftige Kundenbedarfe präzise vorherzusagen und Markttrends frühzeitig zu erkennen. In der Textilindustrie analysieren Modehäuser historische Verkaufsdaten, Markt- und Preisentwicklungen sowie saisonale Trends, um die Nachfrage für kommende Kollektionen zu prognostizieren. Mithilfe von Machine Learning-Algorithmen werden diese Daten verarbeitet, um präzise Vorhersagen über die künftige Nachfrage zu treffen. So können Einkaufsabteilungen die Bestellmengen optimal anpassen und die Lagerbestände optimieren. 

KI-Use-Cases in der Logistik

Die folgenden Anwendungsfälle zeigen, wie KI-Technologien die Logistik optimieren und Unternehmen wettbewerbsfähiger machen: 

11. Intelligente Routenplanung

KI-Systeme optimieren Lieferrouten, indem sie eine Vielzahl von Datenquellen nutzen, darunter Informationen über die zu transportierenden Güter, die verfügbaren Fahrzeuge und Fahrer sowie Echtzeitdaten zur Verkehrslage. Sie analysieren historische Daten und vergangene Touren, um Ressourcenverbrauch, Emissionen und Lieferzeiten für zukünftige Fahrten zu minimieren, und passen die Routen in Echtzeit an unvorhergesehene Ereignisse an. Eine solche Planung ist insbesondere für Flotten mit Elektrofahrzeugen von Vorteil, da sie Ladezeiten und Reichweiten berücksichtigt und so die Routenplanung nicht nur ökonomischer, sondern auch ökologischer gestaltet. 

12. Effizientes Bestandsmanagement

Künstliche Intelligenz optimiert das Bestandsmanagement, indem sie den Bestand in Echtzeit überwacht und vielfältige Datenquellen wie Verkaufszahlen, Lieferketteninformationen sowie saisonale und regionale Entwicklungen analysiert. Auch Marktschwankungen und Trends auf Social-Media-Plattformen oder in Google-Suchen werden berücksichtigt. Generative KI-Modelle verarbeiten diese unstrukturierten Daten, um Muster zu erkennen und präzise Nachfrageprognosen zu erstellen. Dies ermöglicht es Unternehmen, plötzliche Nachfragespitzen frühzeitig zu identifizieren und automatisierte Bestellvorschläge zu generieren, wodurch Engpässe vermieden werden.  

Zudem verbessert KI die Lagerplatzverteilung, indem sie Daten zu Nachfragehäufigkeit und Lagerbewegungen analysiert. Auf Basis dieser Informationen positioniert sie häufig nachgefragte Artikel an leicht zugänglichen Stellen. So werden Kommissionierungszeiten verkürzt und die Effizienz gesteigert. 

13. Autonomes Fahren und Robotik

Künstliche Intelligenz ermöglicht den Einsatz autonomer Fahrzeuge und Roboter in der Logistik. So können mit Deep Learning ausgestattete Roboter selbstständig Waren identifizieren, analysieren und zählen, sowie den Transport von Gütern übernehmen. Auch fahrerlose Transportsysteme (FTS) navigieren automatisch durch Lagerhallen und Betriebsgelände, um Leer- und Falschfahrten zu minimieren und den Arbeitsablauf zu verbessern. 

KI-Use-Cases im Finanzwesen und Buchhaltung

Im Finanzwesen und der Buchhaltung eröffnet Künstliche Intelligenz (KI) neue Möglichkeiten, um Effizienz und Präzision zu steigern. Diese Technologien helfen, komplexe Datenstrukturen besser zu verstehen und bieten innovative Lösungen für die Herausforderungen in diesen Bereichen. 

14. Risikoanalysen

Künstliche Intelligenz kann eingesetzt werden, um Risiken im Zusammenhang mit Finanztransaktionen wie Krediten und Investitionen zu bewerten. Durch die Analyse großer Datenmengen erkennt KI Muster und Trends, die auf das Risiko eines Zahlungsausfalls hinweisen. Dies ermöglicht es Finanzinstituten, die Kreditwürdigkeit von Antragstellern präzise einzuschätzen und fundiertere Entscheidungen zu treffen. 

15. Betrugserkennung

Durch die Analyse großer Datensätze kann KI ungewöhnliche Muster in Finanztransaktionen identifizieren, die auf Betrug hinweisen. Maschinelle Lernalgorithmen lernen aus früheren Betrugsfällen und sind dadurch in der Lage, auch neue und bisher unbekannte Betrugsmuster zu erkennen. Dies ermöglicht es Finanzinstituten, in Echtzeit auf verdächtige Aktivitäten zu reagieren, sei es bei Kreditkartentransaktionen, doppelten Zahlungen oder Geldwäsche. 

16. Automatisierte Berichterstattung

KI-gestützte Systeme erleichtern die Erstellung von Finanzberichten, indem sie Belege automatisch verarbeiten und kategorisieren. Durch den Einsatz von Technologien wie Optical Character Recognition (OCR) und Natural Language Processing (NLP) werden Daten wie Rechnungsnummern, Lieferanten und Beträge präzise extrahiert, schnell und fehlerfrei erfasst und den richtigen Kategorien zugeordnet. So können Sie umfangreiche Berichte über Ausgaben, Steuerabzüge und Budgetüberschreitungen im Handumdrehen erstellen. 

KI-Use-Cases im Gesundheits- und Versicherungswesen

Die Anwendungsfälle von KI im Gesundheits- und Versicherungswesen zeigen, wie technologiegetriebene Innovationen die Qualität der Patientenversorgung verbessern und die Effizienz von Versicherungsprozessen steigern können. Gerade in sensiblen Bereichen wie der Medizin sollten Sie sich allerdings (noch) nicht vollständig auf das Urteil von KI verlassen, sondern Künstliche Intelligenz eher als unterstützendes Werkzeug betrachten. 

17. Diagnostik und Prävention

KI-Algorithmen werden in der Radiologie, Dermatologie und anderen Bereichen eingesetzt, um medizinische Bilder zu analysieren und Krankheiten wie Krebs oder Herzerkrankungen frühzeitig zu erkennen. KI kann außerdem genutzt werden, um genetische Marker und andere Gesundheitsdaten zu analysieren, um das Risiko zukünftiger Erkrankungen wie Diabetes, Herzkrankheiten oder Demenz vorherzusagen. 

18. Personalisierte Therapieauswahl

Künstliche Intelligenz revolutioniert die Präzisionsmedizin, indem sie medizinische Daten wie zum Beispiel biologische Marker analysiert und darauf basierend hilft, individuell abgestimmte Behandlungspläne für Patienten zu entwickeln. Dies ist besonders in der Onkologie nützlich, wo verschiedene genetische Mutationen unterschiedliche Therapieansätze erfordern. 

19. Automatisierte Schadenermittlung

KI kann verwendet werden, um im Versicherungswesen Schadensfälle schneller und präziser zu bewerten. Durch die Analyse von Fotos und Berichten mit Bildforensik und NLP-Techniken kann die KI den Schadenumfang bestimmen und mögliche Betrugsversuche identifizieren. 

20. Personalisierte Risikobewertung

Versicherungen nutzen KI, um personalisierte Verträge und Prämien anzubieten, die auf einer Vielzahl von Faktoren wie Gesundheitsdaten, Lebensstil und Kreditwürdigkeit basieren. Prädiktive Modelle helfen dabei, die Versicherungskosten für vorsichtige Kunden zu senken und das Risiko für die Versicherer zu minimieren. 

KI-Use-Cases im Personalwesen (HR)

Im Personalwesen eröffnet der Einsatz von KI spannende neue Möglichkeiten und bringt frischen Wind in die Verwaltung und Bewertung von Talenten. Mögliche Anwendungsbereiche von Künstlicher Intelligenz sind hierbei: 

21. Textgenerierung

KI-basierte Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT können im Personalwesen eingesetzt werden, um Stellenanzeigen, E-Mails und andere HR-Dokumente zu erstellen und zu optimieren. Auch bestehende Texte können dank KI schnell und einfach bearbeitet werden, z. B. wenn die Bewerberansprache von Sie auf Du geändert werden soll. 

22. Bewerber-Screening

Im Recruiting-Prozess spielt die Klassifizierung von Bewerbungsunterlagen eine wichtige Rolle. KI-gestützte Systeme analysieren Lebensläufe und Anschreiben, um relevante Qualifikationen und Erfahrungen zu identifizieren und die Kandidaten entsprechend einzuordnen. Diese Systeme können automatisch ähnliche Bewerberprofile gruppieren oder ungeeignete Kandidaten aussortieren und so den Auswahlprozess effizienter gestalten. 

23. Mitarbeiterbewertung

KI hilft, objektive und datenbasierte Bewertungen zu erstellen, indem sie verschiedene Metriken wie Projektabschlüsse, Teamzusammenarbeit und Zielerreichung analysiert. Die daraus gewonnen Erkenntnisse dienen als Grundlage für Feedbackgespräche, Beurteilungen und zum Beispiel auch Gehaltsverhandlungen. 

KI-Use-Cases in der Energiewirtschaft

Auch in der Energiewirtschaft sind zahlreiche vielversprechende Anwendungsfelder von KI zu finden. 

24. Optimierung von Smart Grids

KI-basierte Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT können im Personalwesen eingesetzt werden, um Stellenanzeigen, E-Mails und andere HR-Dokumente zu erstellen und zu optimieren. Auch bestehende Texte können dank KI schnell und einfach bearbeitet werden, z. B. wenn die Bewerberansprache von Sie auf Du geändert werden soll. 

25. Intelligentes Energiemanagement

In Haushalten und Gewerbegebäuden optimiert KI den Energieverbrauch durch Smart-Home-Technologien und intelligente Thermostate. Diese Systeme analysieren den Energieverbrauch anhand von Daten wie Temperatur, Belegungszeiten und den Präferenzen der Nutzer. Basierend auf diesen Daten können beispielsweise Heiz- und Kühlsysteme intelligent gesteuert werden, was den Energieverbrauch senkt und Kosten spart. Zusätzlich ermöglicht KI eine detaillierte Überwachung des Energieverbrauchs. So können Unternehmen ineffiziente Verbrauchsmuster erkennen und gezielt Maßnahmen zur Verbesserung der Energieeffizienz ergreifen. 

26. Cybersicherheit

KI-Technologien werden zur Erkennung und Abwehr von Cyberangriffen auf kritische Infrastrukturen wie Stromnetze eingesetzt. Diese Systeme analysieren kontinuierlich Datenverkehrsmuster, Zugriffsprotokolle und Systemdiagnosen, um ungewöhnliche Aktivitäten zu erkennen, die auf potenzielle Sicherheitsbedrohungen hinweisen könnten. Mithilfe von Machine Learning lernen diese Systeme aus historischen Daten, um wiederkehrende Muster zu identifizieren und die Erkennungsgenauigkeit zu verbessern. Sobald die KI Bedrohungen erkennt, kann sie eigenständig reagieren und z. B. automatisch betroffene Systeme isolieren oder Sicherheits-Patches anwenden. So werden die Auswirkungen von Angriffen verringert und die Sicherheit des Netzes zu gewährleistet. 

KI-Use-Cases in der IT und dem Informationsmanagement

In der IT und im Informationsmanagement kann KI vor allem Aufgaben übernehmen, die zwar nicht trivial, aber dafür sehr repetitiv sind. Gute KI-Anwendungsbeispiele hierfür sind unter anderem Code Migration und Code Dokumentation. 

27. Code Migrations

Künstliche Intelligenz kann dabei helfen, Code Dokumentation zeitnah und effizient zu erstellen, indem sie automatisch Kommentare zu Codeabschnitten generiert und vorhandene Dokumentation aktualisiert. Dies spart Zeit und stellt sicher, dass die Dokumentation vollständig und präzise ist, ohne den Arbeitsfluss der Entwickler zu stören. 

28. Code Dokumentation

Künstliche Intelligenz kann dabei helfen, Code Dokumentation zeitnah und effizient zu erstellen, indem sie automatisch Kommentare zu Codeabschnitten generiert und vorhandene Dokumentation aktualisiert. Dies spart Zeit und stellt sicher, dass die Dokumentation vollständig und präzise ist, ohne den Arbeitsfluss der Entwickler zu stören. 

29. Chat with your Data 

Der “Chat with your Data”-Ansatz ermöglicht es Nutzern, durch natürliche Sprachinteraktionen Einblicke in komplexe Datensätze zu gewinnen. Mithilfe von KI-basierten Chatbots können Benutzer Fragen zu ihren Daten stellen und erhalten sofortige Antworten in verständlicher Sprache. 

30. Prozessautomatisierung

Künstliche Intelligenz automatisiert IT-Prozesse, indem sie Routineaufgaben wie Datenverarbeitung und Systemüberwachung übernimmt. Sie kann zudem proaktiv Probleme erkennen und beheben, indem sie selbstlernende Algorithmen einsetzt, die kontinuierlich aus neuen Daten und Mustern lernen.

KI-Use-Cases in der Forschung und Entwicklung (R&D)

KI wird in der Forschung und Entwicklung zunehmend zu einem unverzichtbaren Werkzeug. Sie hilft, Daten effizient zu analysieren und unterstützt Forscher dabei, neue Produkte und Technologien schneller zu entwickeln. Konkrete Anwendungsgebiete von KI sind hierbei: 

31. Datenanalyse

KI-gestützte Datenanalyse ermöglicht es Unternehmen, große Mengen an Forschungsdaten effizient zu verarbeiten und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Algorithmen des maschinellen Lernens können Muster in den Daten erkennen, die menschliche Analysten möglicherweise übersehen würden. 

32. Produktentwicklung

Künstliche Intelligenz, insbesondere generative KI, revolutioniert die Produktentwicklung, indem sie innovative Ideen und Designs schnell und effizient erzeugt. KI kann beispielsweise komplexe virtuelle Simulationen durchführen, physische Produkttests planen und mögliche Fehler oder Schwachstellen in Produktentwürfen identifizieren. 

33. Innovation

KI unterstützt Innovationsprozesse, indem sie Ideenfindung und kreative Problemlösungen fördert. Durch die Analyse von Trends und bestehenden Patenten kann KI Vorschläge für neue Technologien oder Geschäftsmodelle generieren. Außerdem hilft sie dabei, Innovationslücken zu identifizieren und so die Forschung in vielversprechende Richtungen zu lenken. 

Individuelle Anwendungsfälle von KI identifizieren

Sie haben das Potenzial von Künstlicher Intelligenz erkannt und möchten nun auch in Ihrem Unternehmen mögliche KI-Einsatzgebiete identifizieren? Wir verraten Ihnen, mit welchen Herausforderungen Sie dabei konfrontiert werden und von welchen KI-Anwendungsfällen Sie aktuell lieber noch die Finger lassen sollten. 

5 Herausforderungen bei der Entwicklung von KI-Use-Cases

Die Umsetzung von KI-Anwendungsfällen in Unternehmen kann mit verschiedenen Hürden verbunden sein, die den Prozess verlangsamen oder gar verhindern. Im Folgenden finden Sie eine kurze Übersicht über fünf zentrale Herausforderungen, die bei der Entwicklung von KI-Use-Cases häufig auftreten: 

1. Fehlendes Wissen & Skepsis 
2. Nicht ausreichend (qualitativ hochwertige) Daten 
3. Datenschutz (und andere ethische und rechtliche Fragestellungen) 
4. Hohe Kosten 
5. Fehlende Skalierbarkeit 

KI-Don´t-Use-Cases: Grenzen künstlicher Intelligenz

Die Anwendungsfelder von KI sind vielfältig und vielversprechend. Dennoch gibt es Bereiche, in denen besonders generative KI (noch) nicht eingesetzt werden sollte. 

Ethik

Stellen Sie sich einen Bot vor, der all Ihre privaten Nachrichten gelesen hat, all Ihre Fotos gesehen hat, weiß, wann Sie morgens aufstehen, wo Sie essen gehen und mit welchen Menschen Sie sich umgeben. Und stellen Sie sich dann vor, ein solcher Bot schlägt Ihnen personalisierte Werbung vor. Keine besonders schöne Vorstellung, oder? Die technischen Möglichkeiten, dies umzusetzen, gibt es heute schon, aus ethischer Sicht ist dieser Anwendungsfall von KI aber mehr als fragwürdig. 

Generative KI wird auch viel für die Content-Produktion eingesetzt. Das kann je nach Einsatzgebiet und Menge ebenfalls unethisch sein. So wurden beispielsweise in der Politik im Wahlkampf 2024 KI-generierte Bilder zur Stimmungsmache genutzt, ohne diese transparent als solche zu kennzeichnen. Ein solches Vorgehen kann zur Meinungsmanipulation in Wahlkämpfen beitragen und sollte kritisch hinterfragt werden. 

Kosten

Generative KI kann bereits sehr gut für die semantische Verarbeitung von Texten eingesetzt werden, beispielsweise zum Korrekturlesen, Zusammenfassen, automatischen Bearbeiten von Texten und Erstellen von Entwürfen. Die Analyse großer Datenmengen ist derzeit noch mit relativ hohen Kosten verbunden. Mit Unterstützung durch erfahrene Data Engineers und effektives Data Science Consulting lässt sich diese Herausforderung jedoch gut bewältigen. Auch eine genaue Kosten-Nutzen-Abwägung ist unerlässlich, um zu entscheiden, ob dieser Anwendungsbereich der Künstlichen Intelligenz für Ihren konkreten Fall bereits geeignet ist. 

Langfristige Aufgaben

Künstliche Intelligenz stößt derzeit auch bei sogenannten “Long Horizon Tasks” an ihre Grenzen. Diese langfristigen Aufgaben erfordern die Fähigkeit, vergangene Fehler zu erkennen und zu korrigieren. Im Gegensatz zu Menschen, die bei komplexen Aufgaben zurückgehen und Teile ihrer Arbeit überarbeiten können, haben KIs oft Schwierigkeiten, frühere Entscheidungen zu revidieren und vorher gemachte Fehler zu korrigieren. An Lösungen für diese Schwachstelle von KI wird aktuell bereits geforscht. In Zukunft ist es also gut möglich, dass KI auch für solche langfristigen Aufgaben verwendet werden kann. 

Physische Welt

Künstliche Intelligenz, insbesondere große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs), werden zwar mit großen Mengen von Text- und Bilddaten trainiert, haben aber keinen direkten Zugang zu Daten über die physische Welt. Das bedeutet, dass ihnen oft das Verständnis und die Erfahrung fehlen, um physische Aufgaben wie die Steuerung von Robotern effizient zu bewältigen. 

Hochrisiko Umgebungen

Da LLMs außerdem noch sehr neu sind, sollten wir uns noch nicht vollständig auf ihr Urteil verlassen, besonders in Hochrisiko-Umgebungen, wie zum Beispiel bei medizinischen Diagnosen, psychischen Therapien oder finanziellen Entscheidungen. Wenn die Modelle mehr Erfahrungen gesammelt und sich weiterentwickelt haben, kann sich dies jedoch in naher Zukunft ändern. 

Herausforderungen in Chancen umwandeln: KI-Use-Cases in der Praxis

Sinnvolle Einsatzgebiete für Künstliche Intelligenz im eigenen Unternehmen zu identifizieren ist der erste Schritt, im zweiten folgt dann die eigentliche Arbeit: die Implementierung von KI. Doch dabei stehen Unternehmen oft vor vielfältigen Herausforderungen. 

Keine ausreichende Spezifizierung

Herausforderung: Ein Maschinenhersteller möchte KI nutzen, um den Wartungsbedarf seiner Produktionsmaschinen vorherzusagen und ungeplante Ausfallzeiten zu minimieren. Die KI-Modelle wurden jedoch nicht ausreichend auf die spezifischen Betriebsbedingungen der Maschinen trainiert, was zu ungenauen Vorhersagen und verpassten Wartungsintervallen führt. 

Lösung: Das Unternehmen erkennt die Notwendigkeit einer spezifischeren Modellierung und sammelt zusätzliche Daten, die die Betriebsbedingungen der Maschinen umfassend abbilden. Es integriert Sensordaten aus den Maschinen, um Echtzeitinformationen über den Zustand und die Leistung zu erhalten. Zudem werden Algorithmen zur kontinuierlichen Anpassung der Modelle implementiert, um sich ändernde Betriebsbedingungen zu berücksichtigen. Durch die Anpassung der Modelle an die spezifischen Betriebsbedingungen der Maschinen und die kontinuierliche Verbesserung der Vorhersagen gelingt es, den Wartungsbedarf präziser vorherzusagen und ungeplante Ausfallzeiten zu minimieren. 

Mangelnde Akzeptanz im Unternehmen

Herausforderung: Ein Unternehmen in der Fertigungsindustrie plant die Implementierung einer KI-basierten Produktionsplanung, um die Effizienz zu steigern und die Lieferzeiten zu verkürzen. Die größte Herausforderung besteht jedoch darin, die Akzeptanz und Zusammenarbeit der Mitarbeiter bei der Einführung dieser neuen Technologie sicherzustellen. Einige Mitarbeiter sind skeptisch gegenüber dem Einsatz von KI und befürchten, dass ihre Arbeitsplätze durch Automatisierung gefährdet werden. 

Lösung: Das Unternehmen erkennt die Bedeutung des Change Managements und ergreift geeignete Maßnahmen, um die Einführung der KI-basierten Produktionsplanung erfolgreich zu gestalten. Es implementiert einen umfassenden Kommunikations- und Schulungsplan, um die Mitarbeiter über die Vorteile der neuen Technologie aufzuklären und ihre Bedenken zu adressieren. Das Unternehmen organisiert Schulungen und Workshops, um den Mitarbeitern das Verständnis und die Fähigkeiten zu vermitteln, die sie benötigen, um mit der KI-basierten Produktionsplanung effektiv zu arbeiten. Zudem werden die Mitarbeiter aktiv in den Implementierungsprozess eingebunden, indem ihre Meinungen und Vorschläge berücksichtigt werden. 

Das Unternehmen schafft außerdem eine positive Unternehmenskultur, die Veränderungen und Innovationen unterstützt. Es betont die Möglichkeit der Weiterentwicklung der Mitarbeiter und zeigt auf, wie die KI-Technologie ihre Arbeit erleichtern kann, anstatt sie zu ersetzen. Durch diese gezielten Change-Management-Maßnahmen gelingt es dem Unternehmen, die Akzeptanz und Zusammenarbeit der Mitarbeiter zu gewinnen. Die KI-basierte Produktionsplanung wird erfolgreich implementiert und führt zu einer verbesserten Effizienz, kürzeren Lieferzeiten und einer positiven Veränderung in der Unternehmenskultur. 

FAQs zum Thema KI-Use-Cases

Fazit: KI-Use-Cases sind allgegenwärtig

Tatsache ist, dass es mittlerweile in fast allen Branchen und Unternehmen Anwendungsbereiche für Künstliche Intelligenz gibt. Es ist daher nicht unwahrscheinlich, dass auch Sie vom Einsatz von KI profitieren können. Wichtig dabei ist vor allem, dass die KI-Anwendungsfälle speziell auf die Bedürfnisse und Anforderungen Ihres Unternehmens zugeschnitten sind. Setzen Sie KI also nicht wahllos ein, sondern identifizieren Sie im Vorfeld klare KI-Use-Cases, die Ihre tägliche Arbeit erleichtern und Sie bei der Erreichung Ihrer individuellen Unternehmensziele unterstützen. 

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