Warum Du 2025 konkrete KI Anwendungsfälle und weniger KI Tools benötigst

TLDR: Die digitale Transformation stellt Unternehmen vor personelle Herausforderungen - 58% fehlen die Ressourcen für Datenanalysen. Doch mit fokussiertem Einsatz weniger KI-Tools lassen sich beeindruckende Erfolge erzielen: Dokumentenverarbeitung 9x schneller, Kundenservice rund um die Uhr mit 90% Zufriedenheit und 75% weniger Aufwand bei Meeting-Nachbereitung. Der Schlüssel liegt in der strategischen Toolauswahl und systematischen Mitarbeiter:innenschulung.

Die Realität in Unternehmen 2024

Eigentlich wäre es ja so einfach oder? Einfach mal ChatGPT aufmachen und fertig - dein Unternehmen ist “KI ready!” - leider nein. Nach 4 Jahren ChatGPT und bald 20’000 Tools zeigt sich ein ernüchterndes Bild, denn es fehlt an Umsetzungen und Anwendungsfällen in den Unternehmen.

Der Schlüssel zum Erfolg ist aber einfacher als Du denkst:

✅ Fokussierte Tool-Auswahl - weniger ist mehr

✅ Systematische Mitarbeiter:innen-Schulung - und zwar regelmässig

✅ Kontinuierlicher Wissensaufbau - mach dein Wissen transparent

Die Zahlen jedoch sprechen eine klare andere Sprache: Während 81% der Unternehmen durch KI deutliche Produktivitätssteigerungen erwarten und 83% an das Potenzial von Datenanalysen glauben, steht die praktische Umsetzung vor Hürden. Mehr als die Hälfte kämpft mit unstrukturierten Daten, und 43% fehlen analytische Kompetenzen. Doch innovative Unternehmen zeigen bereits heute, wie gezielte KI-Implementierung diese Herausforderungen meistert.

Während also mehr als vier Fünftel der befragten Unternehmen (81%) durch KI und neue Technologien deutliche Produktivitätssteigerungen erwarten und sogar 83% davon überzeugt sind, dass Datenanalysen Schwachstellen aufdecken und Ergebnisse verbessern können, stehen sie gleichzeitig vor erheblichen Umsetzungshürden. Die grösste Herausforderung liegt im Personalmangel - knapp sechs von zehn Unternehmen (58%) nennen fehlende personelle Ressourcen als Haupthindernis für eine effektive Datenanalyse. Darüber hinaus kämpft mehr als die Hälfte der Unternehmen (53%) mit unstrukturierten Daten, während 43% einen Mangel an analytischen Kompetenzen als wesentliche Barriere identifizieren.

Weniger ist mehr: Die 5-Tools-Strategie

Der Schlüssel zum Erfolg liegt nicht in der Menge der Tools, sondern in ihrer strategischen Auswahl. Eine effektive KI-Toolbox benötigt maximal fünf Kernwerkzeuge:

• Textverarbeitung und Kommunikation: bei uns ClaudeAi

• Recherche: bei uns Perplexity Pro

• Bildbearbeitung: bei uns: IdeogramAI Pro

• Dokumentenmanagement: Adobe AI Chat

• Prozessautomatisierung: bei uns: Make.com

Ein paar konkrete Anwendungsfälle aus unserem KI Alltag

Wie wir Unternehmen mit KI-gestützter Dokumentenverarbeitung Zeit und Geld sparen

Die Digitalisierung von Dokumenten stellte für viele unserer Kunden eine enorme Herausforderung dar. Mit Adobe PDF AI haben wir erste Erfolge erzielt. Bei einem mittelständischen Unternehmen konnten wir den Dokumentenverarbeitungsprozess von durchschnittlich 45 Minuten auf unter 5 Minuten pro Vorgang reduzieren. Das bestechende: Durchsuche das Dokument zuerst nach den Themen und lass es Dir zusammenfassen und gehe dann erst in die Tiefe.

Du brauchst nur eine handvoll Tools, nicht eine Bot-Armee

Bevor wir weiter machen: Nein wir benötigen nicht viele Tools, es reicht, wenn man sich eine handvoll, circa 5 Tools mit KI Funktionalität zulegt. Dabei sollte man sich immer am Use-Case orientieren: nur da eine KI einsetzen, wo sie auch konkreten Mehrwert schafft. Und leg dich dabei auf eine KI fest! Sei es beim Übersetzen (Deepl), beim Schreiben (ChatGPT, M365 Copilot, Anthropics ClaudeAI oder MistralAI aus Frankreich), bei den Bildern (Flux Finetuned, Adobe Firefly, Ideogram oder Midjourney), bei den Dokumenten (Adobe AI Chat, Claude AI), sowie bei der Automation (Power Automate, Make, Zapier), sowie in der Suche (Gemini oder Perplexity).

Der Fokus liegt immer darauf, KI dort einzusetzen, wo sie einen klaren Mehrwert bietet

Zählen im Alltag oder: Sag mir wie viele Brötchen ich habe

Eigentlich einfach oder? Fangen wir also damit an, was GPT alles erkennen kann - mit GPT 4o Vision aber auch via API Call: muss noch finegetuned werden und die Bilder brauchen eine hohe Qualität, aber teste es mal selbst aus.

Revolutionierung des Kundenservice durch KI-gestützte Sprachsynthese

Mit Elevenlabs Conversational AI haben wir den Kundenservice unserer Klientin auf ein neues Level gehoben. Ein internationales E-Commerce-Unternehmen konnte seine Erreichbarkeit auf 24/7 ausweiten, ohne zusätzliches Personal einzustellen. Der mehrsprachige Support-Chatbot beantwortet Anfragen in mehreren Sprachen mit einer Zufriedenheitsrate von 90%.

Diese Form von "fast emotionaler" Intelligenz des Systems zeigt sich besonders in der Handhabung von Beschwerden. Durch die Anpassung von Tonfall und Wortwahl konnte die Eskalationsrate gesenkt werden. Das System erkennt Frustration in der Kundenanfrage und passt seine Kommunikation entsprechend an.

Effizientere Meetings durch KI-gestützte Protokollierung

Die Integration von ChatGPT in den Meeting-Workflow hat sich als Game-Changer erwiesen. Bei einem Sport Unternehmen konnten wir die Zeit für die Nachbereitung von Meetings um 75% reduzieren: und das mit TLDV inklusive GDPR /DSGVO Consent. Das System erstellt nicht nur präzise Transkriptionen, sondern extrahiert auch automatisch Aufgaben und Verantwortlichkeiten.

Ein besonderes Highlight ist für mich aber immer wieder die visuelle Inhaltsanalyse via ChatGPT: Präsentationsfolien und Whiteboard-Inhalte werden mit einem Foto erfasst und in die Zusammenfassung integriert. Bei einem grösseren Sitzungsmarathon konnten so komplexe technische Zeichnungen direkt in das Protokoll übernommen werden, was die Nachvollziehbarkeit deutlich verbesserte.

Datenanalyse neu gedacht mit Microsoft Copilot

Die Implementation von Copilot für die Datenanalyse hat bei unseren Kunden zu bemerkenswerten Effizienzsteigerungen geführt. Ein Unternehmen konnte seine Berichtserstellung von zwei Tagen auf vier Stunden reduzieren. Die automatische Datenbereinigung erkennt Ausreisser und Inkonsistenzen, die früher oft übersehen wurden. Zum Beispiel wenn jemand überarbeitet ist.

Besonders beeindruckend ist die intelligente Formelerstellung: Komplexe Excel-Formeln, die früher Expertenwissen erforderten, können nun von allen Mitarbeitenden durch einfache natürlichsprachliche Beschreibungen erstellt werden. Bei einem Einzelhandelsunternehmen führte dies zu einer 40% höheren Nutzung von fortgeschrittenen Analysefunktionen.

Emails zusammenfassen und relaxter antworten

Emails zusammenfassen wenn die Stellvertretung dran ist? Kein Problem mit Copilot. Du kennst das ja: 12x geht das EMail hin und her und dann? Keiner weiss mehr was wie war. Also, ganz einfach Copilot um eine Zusammenfassung bitten und eine Antwort entwerfen lassen.

Diese KI-gestützte Funktion bietet mehrere Vorteile für Situationen, in denen eine Stellvertretung den E-Mail-Verkehr übernimmt: Copilot kann lange E-Mail-Threads automatisch zusammenfassen, sodass die Stellvertretung schnell den Kern der Konversation erfasst. Wichtige Informationen werden extrahiert und in einer übersichtlichen Aufzählungsliste mit bis zu 400 Zeichen präsentiert.

Das heisst: Die Stellvertretung muss nicht mehr mühsam durch lange E-Mail-Ketten scrollen, sondern erhält sofort die relevanten Punkte. Dies ermöglicht eine schnellere Einarbeitung in laufende Themen und effizientere Reaktionen.

Social Media Automation mit messbarem Erfolg

Sagt Dir Manychat etwas? Das Tool automatisiert deine Anfragen auf Social Media. Mit ManyChat haben wir die Social-Media-Präsenz unserer Kunden automatisiert und personalisiert. Ein Lifestyle-Brand konnte seine Engagement-Rate um 150% steigern durch personalisierte Chatbots, die auf Nutzerinteraktionen basieren. Die automatisierten Kampagnen erreichten eine durchschnittliche Öffnungsrate von 85% - weit über dem Branchendurchschnitt.

Die Leadgenerierung wurde durch intelligente Konversationsflüsse optimiert. Wir konnten die Conversion-Rate verdoppeln, während die Kosten pro Lead massiv sanken - weil weniger Aufwnad. Das System führt sie durch einen personalisierten Nurturing-Prozess.

PS: Willst Du mehr erfahren wie Du aus KI und Content zu mehr Sichtbarkeit kommst?

Wir brauchen KI Grundregeln und Schulungen

Jede Organisation tut gut daran, wenn sie selbst bestimmt, welche Regeln sie bei KI befolgen möchten. Wichtig ist nur: Alle Mitarbeitenden müssen involviert, geschult und begleitet werden.

Hier sind fünf wesentliche Gründe, warum KI-Regeln in Unternehmen wichtig sind:

• Sicherstellung ethischer Standards: KI-Regeln helfen, ethische Grundsätze wie Fairness, Transparenz und Nichtdiskriminierung sicherzustellen. Sie schützen vor dem Missbrauch von KI-Technologien und gewährleisten, dass KI-Systeme im Einklang mit gesellschaftlichen Werten und Normen eingesetzt werden.

• Datenschutz und Datensicherheit: In einer Ära, in der Daten ein kostbares Gut sind, gewährleisten KI-Regeln den Schutz sensibler Informationen. Sie stellen sicher, dass personenbezogene Daten vertraulich behandelt und vor unerlaubtem Zugriff geschützt werden.

• Qualitätskontrolle und Zuverlässigkeit: Richtlinien zur Qualitätssicherung von KI-Systemen sorgen dafür, dass die Technologie zuverlässig und wie vorgesehen funktioniert. Sie helfen, Fehler zu minimieren und die Konsistenz der KI-Leistung zu gewährleisten.

• Rechtliche Konformität: KI-Regeln unterstützen Unternehmen dabei, im Einklang mit lokalen und internationalen Gesetzen und Vorschriften zu agieren. Dies ist besonders wichtig, da die rechtlichen Rahmenbedingungen für KI noch im Entstehen begriffen sind.

• Vertrauensbildung und Akzeptanz: Klare KI-Richtlinien fördern das Vertrauen der Mitarbeiter:Innen, Kund:Innen und der Öffentlichkeit in KI-Technologien. Sie zeigen, dass das Unternehmen verantwortungsvoll mit KI umgeht, was die Akzeptanz und erfolgreiche Integration dieser Technologien in das Geschäftsmodell unterstützt.

Dein internes Wissen ist goldwert bei KI

Und ganz ehrlich, es ist nur eine Theorie aber ich glaube die Kosten für KI Tools werden bald wieder steigen, damit auch die Kosten für API Zugriffe. Unternehmen tun sich gut daran, interne Wissensdatenbanken aufzubauen, zB. mit Confluence oder Obsidian.

Durch den Aufbau interner Wissensressourcen können Unternehmen nicht nur Kosten sparen, sondern auch ihre Datenhoheit stärken und schneller auf Geschäftsanforderungen reagieren. In Zeiten steigender Preise für KI-Tools und API-Zugänge stellt dies eine weitsichtige Strategie dar, um langfristig wettbewerbsfähig zu bleiben.

Beim strategischen Aufbau interner Wissensdatenbanken unter Verwendung von KI-Technologien wie Confluence und Obsidian ist es wichtig, verschiedene Schlüsselaspekte zu berücksichtigen:

Identifikation relevanter Use-Cases: Bestimme, welche Arten von Wissen und Daten in Ihrem Unternehmen zentralisiert gespeichert werden sollen. Dies könnte von technischen Dokumentationen bis hin zu Forschungsdatenbanken und Best Practices reichen. Überlege dabei, wie KI dabei helfen kann, Informationen zu strukturieren, zu verwalten und zugänglich zu machen.

Integration von KI-Funktionalitäten: Confluence bietet Möglichkeiten zur Integration von KI für verbesserte Suchfunktionalitäten, automatisierte Content-Erstellung und datengetriebene Einsichten. Nutze diese Funktionen, um die Effizienz zu steigern und personalisierte Nutzererfahrungen zu ermöglichen.

Datenstruktur und -organisation: Entwickele eine klare Struktur für deine Wissensdatenbank. KI kann bei der Kategorisierung und Tagging von Inhalten helfen, um die Auffindbarkeit und die Wiederverwendung von Informationen zu verbessern.

Unsere Anleitung zur Auswahl und Nutzung von KI-Tools

1. Bedarfsanalyse und Use-Case-Definition

• Zielsetzung klar definieren: Bevor man KI-Tools auswählt, sollte man genau verstehen, welche Probleme gelöst oder welche Prozesse verbessert werden sollen.

• Anwendungsfall spezifizieren: Bestimmen, in welchen Bereichen KI einen Mehrwert bieten kann. Dies könnte die Automatisierung von Routineaufgaben, die Verbesserung der Kommunikation oder die Beschleunigung von Entscheidungsprozessen sein.

2. Auswahl der Tools

• Spezialisierung berücksichtigen: Wähle Tools, die speziell für die identifizierten Bedürfnisse entwickelt wurden.

• Integration und Kompatibilität prüfen: Stelle sicher, dass die ausgewählten Tools gut mit bestehenden Systemen und Softwarelösungen zusammenarbeiten.

3. Implementierung und Schulung

• Pilotprojekte durchführen: Starten Sie klein, um die Wirksamkeit und Passgenauigkeit der KI-Tools zu testen.

• Training und Support sicherstellen: Organisiere Schulungen für alle Nutzer:Innen, um eine effektive Nutzung der Tools zu gewährleisten.

4. Bewertung und Skalierung

• Leistung überwachen: Bewerte die Leistung der Tools regelmässig anhand klarer KPIs.

• Skalierung nach Bedarf: Skaliere die Nutzung der Tools basierend auf den Ergebnissen und dem Feedback der Nutzer:Innen

Und bei Fragen? #fragRoger

Disclaimer: Dieser Artikel wurde nach meinem eigenen Wissen und dann mit Recherchen mit KI (Perplexity.Ai und Gemini.Google.com) manuell zusammengestellt und mit Deepl.com/write vereinfacht. Der Text wird dann nochmals von zwei Personen meiner Wahl gelesen und kritisch hinterfragt. Das Bild stammt von Ideogram und ist selbst erstellt. Dieser Artikel ist rein edukativ und erhebt keinen Anspruch auf Vollständigkeit. Bitte melde dich, wenn Du Ungenauigkeiten feststellst, danke.

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