Künstliche Intelligenz ist längst kein experimentelles Werkzeug mehr, das nur Technologieunternehmen nutzen. Sie schafft heute konkreten Mehrwert im Tagesgeschäft von Unternehmen. KI-Lösungen für Unternehmen beschleunigen wiederkehrende Aufgaben, analysieren große Datenmengen und unterstützen Mitarbeitende bei Entscheidungen. Dadurch können sie Zeit sparen, die Betriebskosten senken und für eine gleichmäßigere Servicequalität sorgen.
Für eine erfolgreiche KI-Anwendung reicht es jedoch nicht aus, einfach eine neue Technologie einzusetzen. Zunächst müssen Sie die für eine Automatisierung geeigneten Prozesse identifizieren, die Datenqualität bewerten und das gewünschte Ergebnis messbar machen.
In diesem Leitfaden stellen wir Ihnen 10 zentrale Geschäftsprozesse vor, die sich mit KI automatisieren lassen, jeweils mit Anwendungsbeispielen.
Ist ein Geschäftsprozess für die KI-Automatisierung geeignet?
Nicht jeder Prozess erfordert den Einsatz von KI. Bei einfachen Vorgängen, die nach festen Regeln ablaufen, genügen oft klassische Automatisierungswerkzeuge. KI spielt ihre Stärken vor allem dort aus, wo Texte, Bilder, Sprache oder große Datenbestände interpretiert werden müssen.
Ein Geschäftsprozess eignet sich möglicherweise für eine KI-gestützte Automatisierung, wenn mehrere der folgenden Merkmale zutreffen:
- Er wiederholt sich häufig.
- Er enthält große Datenmengen.
- Er dauert bei manueller Ausführung lange.
- Er ist anfällig für menschliche Fehler.
- Er erfordert die Interpretation von Text, Bild oder Ton.
- Auf Basis bestimmter Muster lassen sich Vorhersagen treffen.
- Mitarbeitende müssen vor einer Entscheidung zahlreiche Quellen prüfen.
- Bei steigendem Arbeitsvolumen entsteht zusätzlicher Personalbedarf.
Die richtige Prozessauswahl ist für den Ertrag einer KI-Investition ebenso wichtig wie das eingesetzte Modell.
1. Klassifizierung und Weiterleitung von Kundenanfragen
Unternehmen erhalten Kundenanfragen über verschiedene Kanäle wie E-Mail, Kontaktformular, Live-Chat und soziale Medien. Müssen Mitarbeitende diese Anfragen einzeln lesen, kategorisieren und an die zuständige Abteilung weiterleiten, geht viel Zeit verloren.
KI-gestützte Systeme können eingehende Nachrichten analysieren und dabei Thema, Priorität und Stimmung der Anfrage bestimmen. Anschließend leiten sie die Anfrage automatisch an das richtige Team weiter, zum Beispiel an Vertrieb, technischen Support, Buchhaltung oder Betrieb.
So kann das System etwa die Nachricht „Ich habe bezahlt, aber mein Konto wurde nicht aktiviert“ als Zahlungsproblem einstufen und mit hoher Priorität an das Finanz- oder Support-Team übergeben.
Folgende Ergebnisse lassen sich in diesem Prozess verfolgen:
- Kürzere Zeit bis zur ersten Antwort
- Weniger falsch weitergeleitete Anfragen
- Geringere Arbeitsbelastung des Support-Teams
- Höhere Kundenzufriedenheit
2. Beantwortung häufig gestellter Fragen
Kundenserviceteams beantworten oft immer wieder ähnliche Fragen, etwa zum Bestellstatus, zur Lieferzeit, zu Rückgabebedingungen, zu Produkteigenschaften und zu Kontoaktionen.
Mit KI-Lösungen für Unternehmen lassen sich digitale Assistenten aufbauen, die rund um die Uhr auf Basis der freigegebenen Wissensquellen des Unternehmens antworten. Bei Bedarf können diese Assistenten den Kunden auch an einen Mitarbeitenden weiterleiten.
Ein wirksamer KI-Assistent sollte nicht nur allgemeine Antworten liefern, sondern sich auf aktuelle, geprüfte und vom Unternehmen festgelegte Informationen stützen. Kann er eine Frage nicht beantworten oder stuft er eine Situation als riskant ein, muss er an einen Menschen übergeben.
3. Verarbeitung von Dokumenten und Rechnungen
Rechnungen, Verträge, Antragsformulare, Bestellunterlagen und Lieferdokumente liegen oft in unterschiedlichen Formaten vor. Werden die darin enthaltenen Informationen manuell in Systeme eingegeben, ist das sowohl langsam als auch fehleranfällig.
KI kann den Dokumenttyp erkennen, die benötigten Felder extrahieren und die Informationen in das jeweilige Unternehmenssystem übertragen. Aus einer Rechnung lassen sich beispielsweise folgende Angaben automatisch auslesen:
- Name des Lieferanten
- Rechnungsnummer
- Ausstellungsdatum
- Steuerangaben
- Produkt- oder Leistungspositionen
- Gesamtbetrag
- Zahlungsfrist
Zudem kann das System fehlende Felder, widersprüchliche Angaben oder ungewöhnliche Beträge markieren, sodass sich Mitarbeitende nur noch um Dokumente kümmern müssen, die tatsächlich geprüft werden sollten.
4. Priorisierung von Verkaufschancen
Vertriebsteams betreuen viele potenzielle Kunden und tun sich oft schwer damit, die richtigen Prioritäten zu setzen. Wenn alle Interessenten gleich behandelt werden, fließt Zeit in Chancen mit geringer Abschlusswahrscheinlichkeit.
KI kann Verkaufschancen bewerten, indem sie historische Verkaufsdaten, Kundenverhalten, Branchenwissen und den bisherigen Interaktionsverlauf analysiert. So kann sich das Vertriebsteam auf Interessenten mit höherer Kaufwahrscheinlichkeit konzentrieren.
KI-Lösungen für Unternehmen können Vertriebsteams in folgenden Bereichen unterstützen:
- Lead-Scoring
- Prognose der Kaufneigung
- Empfehlung der nächsten sinnvollen Aktion
- Zusammenfassung von Gesprächsnotizen
- Erstellung von Follow-up-Aufgaben
- Vorbereitung personalisierter Angebotsinhalte
Bleiben die endgültigen Verkaufsentscheidungen in menschlicher Hand, werden die Empfehlungen zusammen mit der kaufmännischen Erfahrung bewertet.
5. Bedarfs- und Bestandsprognosen
Wird die Nachfrage nicht richtig vorhergesagt, kann es zu Überbeständen oder zu fehlender Ware kommen, wenn sie gebraucht wird. Beides wirkt sich unmittelbar auf die Kosten des Unternehmens und die Kundenzufriedenheit aus.
KI-basierte Prognosesysteme können neben vergangenen Verkäufen auch Variablen wie Saisonalität, Kampagnen, Preisänderungen und regionale Nachfrage analysieren. Auf dieser Grundlage lassen sich Bedarfsprognosen je Produkt, Filiale oder Zeitraum erstellen.
Die gewonnenen Prognosen lassen sich in folgenden Prozessen nutzen:
- Planung der Bestandshöhen
- Erstellung von Einkaufsbestellungen
- Warenverteilung zwischen Lagern
- Produktionsplanung
- Vorbereitung auf Kampagnenzeiträume
- Frühzeitige Erkennung von Lieferengpässen
Die Prognoseergebnisse sollten regelmäßig mit den tatsächlichen Verkaufsdaten verglichen und die Leistung des Modells kontinuierlich überwacht werden.
6. Bewerbungsprozesse im Personalwesen
In Phasen mit starkem Recruiting kann die Prüfung Hunderter Lebensläufe für Personalabteilungen eine erhebliche Belastung darstellen. KI kann die Angaben in Bewerbungen klassifizieren und so die Bewertung der Kandidaten nach Erfahrung, Fähigkeiten und Stellenanforderungen unterstützen.
KI kann bei folgenden Aufgaben eingesetzt werden:
- Extraktion strukturierter Informationen aus Lebensläufen
- Gruppierung von Kandidaten nach Stellenkriterien
- Zusammenfassung von Gesprächsnotizen
- Organisation von Vorstellungsgesprächsterminen
- Beantwortung häufiger Fragen von Bewerbern
- Unterstützung beim Verfassen von Stellenanzeigen
In Prozessen wie der Personalauswahl, die erhebliche Auswirkungen auf Menschen haben, darf KI nicht allein entscheiden. Diskriminierungsrisiken, Datenschutz und Erklärbarkeit müssen unbedingt berücksichtigt werden, und die abschließende Bewertung sollte durch befugte Mitarbeitende erfolgen.
7. Zugriff auf Unternehmenswissen
Unternehmensrichtlinien, technische Dokumente, Verfahrensanweisungen, Produktinformationen und Projektunterlagen können in verschiedenen Dateien oder Systemen abgelegt sein. Müssen Mitarbeitende mehrere Quellen durchsuchen, um die richtige Information zu finden, geht Zeit verloren.
KI-Lösungen für Unternehmen können es Mitarbeitenden ermöglichen, in natürlicher Sprache Fragen zu stellen und auf Informationen im Rahmen ihrer Berechtigungen zuzugreifen. Ein Mitarbeitender kann zum Beispiel fragen:
- „Welchen Ablauf muss ich bei Rückgabeanfragen beachten?“
- „Wie lauten die technischen Anforderungen dieses Produkts?“
- „Wer genehmigt das neue Kundenkonto?“
- „Welche Entscheidungen wurden im Projektmeeting des letzten Monats getroffen?“
Auf solche Fragen erhält er Antworten, die auf den freigegebenen Quellen des Unternehmens beruhen.
Für die Informationssicherheit ist es wichtig, dass Nutzer nur Inhalte sehen, für die sie eine Zugriffsberechtigung haben, und dass die Antworten mit den Quelldokumenten verknüpft sind.
8. Finanzkontrolle und Anomalieerkennung
Finanzteams müssen ungewöhnliche Vorgänge unter einer großen Zahl von Transaktionen aufspüren. Bei manuellen Kontrollen ist es schwierig, jede Transaktion mit demselben Detailgrad zu prüfen.
KI kann frühere Transaktionsmuster analysieren und Abweichungen vom normalen Verhalten markieren. Doppelte Zahlungen, ungewöhnliche Beträge, unerwartete Kontobewegungen oder untypische Ausgabenkombinationen können zur Prüfung an das zuständige Team weitergegeben werden.
Diese Technologie kann in folgenden Bereichen unterstützen:
- Erkennung verdächtiger Transaktionen
- Prüfung auf doppelte Zahlungen
- Klassifizierung von Ausgaben
- Prognose des Cashflows
- Erkennung von Budgetabweichungen
- Zusammenfassung von Finanzberichten
Von KI erzeugte Warnungen sollten nicht als endgültige Feststellung eines Fehlers oder einer Unregelmäßigkeit gewertet werden, sondern als Signal, das eine Prüfung durch Fachleute auslöst.
9. Qualitätskontrollprozesse
Wird die Qualitätskontrolle in Produktion und Betrieb ausschließlich manuell durchgeführt, kann das viel Zeit kosten und zu uneinheitlichen Prüfergebnissen führen.
Bildverarbeitungstechnologien können Produkte auf der Fertigungslinie anhand von Kamerabildern analysieren und Mängel wie Kratzer, Formfehler, fehlende Teile oder fehlerhafte Etiketten erkennen. Zudem können Systeme Sensordaten auswerten und Produktionsbedingungen identifizieren, die zu Qualitätsproblemen führen können.
KI-gestützte Qualitätskontrolle:
- kann die Prüfgeschwindigkeit erhöhen
- kann dafür sorgen, dass Fehler früher erkannt werden
- kann Ausschuss- und Nacharbeitskosten senken
- kann Prüfergebnisse standardisieren
- kann die rückblickende Analyse von Qualitätsdaten erleichtern
Die Genauigkeit des Modells muss regelmäßig getestet werden, und bei kritischen Produkten sollte die menschliche Kontrolle erhalten bleiben.
10. Berichtswesen und Management-Erkenntnisse
Daten aus verschiedenen Abteilungen zusammenzuführen, auszuwerten und zu interpretieren kann lange dauern. Zudem sind manche Daten bei Fertigstellung der Berichte möglicherweise nicht mehr aktuell.
KI kann Daten aus Unternehmenssystemen analysieren und so bei der Erstellung regelmäßiger Berichte, der Zusammenfassung wichtiger Veränderungen und der Identifizierung von Punkten helfen, auf die Entscheidungsträger achten sollten.
Das System kann zum Beispiel:
- die wöchentliche Verkaufsleistung zusammenfassen
- Abweichungen von Zielen erkennen
- gemeinsame Themen in Kundenbeschwerden herausarbeiten
- Kostenveränderungen nach Abteilung darstellen
- Prognosen für den kommenden Zeitraum liefern
- Führungskräfte bei ungewöhnlichen Ergebnissen informieren
So können Teams weniger Zeit mit dem Sammeln von Daten und mehr Zeit mit der Bewertung der Ergebnisse und dem Handeln verbringen.
Wo sollten Sie mit der KI-Automatisierung beginnen?
Statt alle Geschäftsprozesse gleichzeitig verändern zu wollen, führt es zu besseren Ergebnissen, mit einem kleinen, messbaren und wertvollen Anwendungsfall zu starten.
Eine mögliche Roadmap sieht so aus:
- Identifizieren Sie Prozesse, die Zeit kosten oder Fehler verursachen.
- Messen Sie die aktuelle Leistung des Prozesses.
- Prüfen Sie Qualität und Verfügbarkeit der vorhandenen Daten.
- Legen Sie fest, in welcher Phase die KI Aufgaben übernimmt.
- Bestimmen Sie die Entscheidungspunkte, an denen eine menschliche Kontrolle erforderlich ist.
- Entwickeln Sie eine Pilotanwendung mit begrenztem Umfang.
- Vergleichen Sie die Ergebnisse mit den zuvor festgelegten Kennzahlen.
- Skalieren Sie die erfolgreiche Anwendung kontrolliert.
Für das erste Projekt empfiehlt sich ein Prozess mit hohem Transaktionsvolumen, messbaren Ergebnissen und beherrschbarem Fehlerrisiko.
Worauf Sie bei KI-Projekten in Unternehmen achten sollten
Damit KI-Anwendungen dem Unternehmen nachhaltigen Mehrwert bringen, müssen neben der Technologie auch Daten, Sicherheit und Governance berücksichtigt werden.
Datenqualität
Unvollständige, fehlerhafte oder veraltete Daten können zu unzuverlässigen Ergebnissen führen. Bevor ein Modell entwickelt wird, sollten Datenquellen und Datenqualität analysiert werden.
Informationssicherheit
Es muss klar festgelegt sein, in welchen Systemen sensible Unternehmensdaten verarbeitet werden, wo sie gespeichert sind und wer darauf zugreifen kann.
Menschliche Kontrolle
In kritischen Bereichen wie Finanzen, Personalwesen, Recht und Kundenbeziehungen sollte KI als Entscheidungshilfe eingesetzt werden. Wichtige Entscheidungen sollten unter menschlicher Aufsicht bleiben.
Systemintegration
Es sollte geplant werden, dass die KI-Lösung sicher mit bestehenden Infrastrukturen wie CRM, ERP, Callcenter oder Dokumentenmanagementsystem zusammenarbeitet.
Messbare Ziele
Der Erfolg des Projekts sollte nicht allein daran gemessen werden, dass „KI eingesetzt wurde“. Konkrete Kennzahlen wie Bearbeitungszeit, Fehlerquote, Kosten, Kundenzufriedenheit oder Umsatzsteigerung sollten verfolgt werden.
Ersetzt KI die Mitarbeitenden?
Das Hauptziel der KI-Automatisierung besteht nicht darin, Mitarbeitende vollständig zu ersetzen, sondern wiederkehrende und zeitaufwendige Aufgaben zu reduzieren, damit sich Menschen auf höherwertige Tätigkeiten konzentrieren können.
So kann KI Kundenanfragen klassifizieren, doch ein komplexes Kundenproblem einfühlsam zu lösen, bleibt weiterhin Aufgabe der Mitarbeitenden. Ebenso kann ein System eine finanzielle Auffälligkeit erkennen, doch die Bewertung der Ursache und die Entscheidung über Maßnahmen sollten von Fachleuten getroffen werden.
Die besten Ergebnisse werden in Modellen erzielt, in denen die Geschwindigkeit und Analysefähigkeit der KI gemeinsam mit menschlicher Erfahrung und Urteilskraft genutzt werden.
Fazit
KI kann zahlreiche Geschäftsprozesse schneller, messbarer und effizienter machen, vom Kundenservice über den Vertrieb bis hin zu Finanzkontrollen und Qualitätsmanagement. Dennoch ist es nicht sinnvoll, für jeden Prozess dieselbe Lösung einzusetzen.
Erfolgreiche KI-Lösungen für Unternehmen basieren auf einem klar definierten Geschäftsproblem, hochwertigen Daten, sicherer Integration und messbaren Zielen. Unternehmen, die mit dem richtigen Anwendungsfall beginnen, können die Ergebnisse kleiner Piloten auswerten und ihre KI-Anwendungen anschließend kontrolliert ausbauen.
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Häufig gestellte Fragen
Was sind KI-Lösungen für Unternehmen?
KI-Lösungen für Unternehmen sind Anwendungen, die auf Basis der Daten, Prozesse und bestehenden Systeme eines Unternehmens Automatisierung, Prognosen, Klassifizierung, Inhaltsanalyse oder Entscheidungsunterstützung bieten. Anders als universelle Werkzeuge werden sie auf die Anforderungen und Sicherheitsvorgaben des jeweiligen Unternehmens zugeschnitten.
Welche Aufgaben lassen sich mit KI automatisieren?
Automatisieren lassen sich wiederkehrende oder besonders datenintensive Aufgaben, etwa die Klassifizierung von Kundenanfragen, die Dokumentenverarbeitung, die Berichterstellung, Bedarfsprognosen, das Scoring von Verkaufschancen und die Suche in Unternehmenswissen.
Braucht man für die KI-Automatisierung große Datenmengen?
Die erforderliche Datenmenge hängt vom Anwendungsfall ab. In manchen Projekten genügen die vorhandenen Dokumente des Unternehmens, während Anwendungen wie Prognosen und Anomalieerkennung umfangreichere historische Daten erfordern können.
Lassen sich KI-Lösungen in bestehende Systeme integrieren?
Ja. Sofern die technische Infrastruktur geeignet ist, lassen sich KI-Lösungen in bestehende Unternehmenssysteme wie CRM, ERP, E-Commerce, Callcenter und Dokumentenmanagement integrieren.
Wie wird der Erfolg eines KI-Projekts gemessen?
Der Erfolg lässt sich anhand von Kennzahlen messen, die vor dem Projekt festgelegt werden, etwa Bearbeitungszeit, Fehlerquote, Anzahl automatisch erledigter Aufgaben, Produktivität pro Mitarbeitendem, Kundenzufriedenheit oder Kosteneinsparungen.
