KI im Unternehmen: Einsatz, Potenzial & Herausforderungen
Künstliche Intelligenz (KI) durchdringt alle Branchen und entwickelt sich rasant. KI-Programme steigern in Unternehmen die Effizienz und erleichtern die Entscheidungsfindung. Ihre erfolgreiche Implementierung bringt Wettbewerbsvorteile und steigert die Innovationskraft sowie Kundenzufriedenheit. KI birgt aber auch Stolpersteine und Herausforderungen, die Verantwortliche bedenken müssen.
Dieser Artikel beleuchtet die verschiedenen Aspekte der Nutzung von KI im Unternehmen, von den Grundlagen über die Vorteile und Herausforderungen bis zu konkreten Praxisbeispielen und Zukunftsaussichten.
KI im Unternehmen: das Wichtigste auf einen Blick
- Definition: Künstliche Intelligenz bezeichnet die Fähigkeit von Maschinen, menschliche Intelligenz nachzuahmen.
- Funktion: KI-Systeme nutzen Algorithmen und (Sprach)Modelle, um aus großen Datenmengen Erkenntnisse zu gewinnen und Aufgaben auszuführen, die traditionell menschliche Intelligenz erfordern.
- Potenziale: KI bietet Unternehmen Möglichkeiten hinsichtlich Effizienzsteigerung, Strategie- und Entscheidungsfindung, Kundenorientierung und Innovation.
- Aufgaben: Die KI erledigt in Unternehmen viele Aufgaben, etwa Predictive Maintenance, Betrugserkennung, personalisierte Produktempfehlungen, Optimierung von Lieferketten u. v. m.
- Herausforderungen: Datenschutz, Sicherheit, Komplexität bei der Einführung, Mitarbeiterschulung, Halluzinationen sowie ethische Aspekte gehören zu den Herausforderungen beim Einsatz von KI in Unternehmen.
- Change Management: Durchdachtes Change Management ist unverzichtbar, um Mitarbeitende in jeder Phase der Implementierung von KI im Unternehmen zu unterstützen und sie im Umgang zu schulen.
- KI statt Mitarbeiter: Die KI wird in Unternehmen nicht die Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen ersetzen, sondern ihnen repetitive Tasks abnehmen. Die KI ist ein Co-Pilot.
1. Was ist Künstliche Intelligenz und welche Arten gibt es?
Allgemein betrachtet bezeichnet Künstliche Intelligenz die Fähigkeit von Maschinen, menschliche Intelligenz nachzuahmen. Die KI bildet unsere Verhaltensweisen nach, um auf eine Art menschlich bzw. menschenähnlich agieren zu können, ohne es zu sein.
Hierzu zählen Eigenschaften und Fähigkeiten wie:
- Finden von Problemlösungen
- Liefern von Erklärungen
- Erkennen von Mustern
- Lernen von (komplexen) Sachverhalten aus Daten
- Weiterentwicklung des Sprachverständnisses
- Nachbilden von menschlichen Reaktionen
- Hilfe bei der Entscheidungsfindung
An dieser Aufzählung lässt sich bereits erkennen, dass viele dieser Fähigkeiten auch im Kontext von Unternehmen sinnvoll sein können.
Wie ist der aktuelle Stand?
Deutschland integriert Künstliche Intelligenz in Unternehmen verhältnismäßig schleppend, konnte im Jahr 2024 aber zulegen. Die Nutzung von KI in Unternehmen lag laut Pressemitteilung des Statistischen Bundesamtes vom 27. November 2023 bei 12 % – das heißt: Jedes achte Unternehmen nutzte zu dem Zeitpunkt KI.
Zum Vergleich: Im März 2024 befragte die DZ Bank 1.000 mittelständische Unternehmen. Ein Viertel – 25 % – gab an, dass im Unternehmen generative KI zur Recherche und Textaufbereitung verwendet wird.
Die Umfrage durch Bitkom Research zur Einschätzung des Einsatzes von KI in Unternehmen 2023 zeigt zudem: 47 % sehen KI eher als Chance für ihr Unternehmen, 21 % überwiegend als Chance. Das sind 68 %, die KI in Unternehmen eher oder absolut als Chance sehen. Nur 2 % sehen sie überwiegend als Risiko.
Was ist generative KI?
Generative KI bezeichnet – wie der Name schon vermuten lässt – Künstliche Intelligenz, die Inhalte generiert. Generative KI ist also ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz, der sich auf die Erstellung neuer Inhalte bzw. Daten auf Basis bestehender Informationen konzentriert.
Mit kontinuierlichem Training durch große Mengen an Daten sollen Inhalte der KI – Text, Bild, Video, Code usw. – immer besser bzw. menschengemachten Werken immer ähnlicher werden.
Die KI soll bei allen Aufgaben idealerweise so kreativ vorgehen wie ein Mensch und jedes noch so komplexe Thema erlernen und reproduzieren können. Das bedeutet, dass generative KI für viele Aufgaben trainiert und eingesetzt werden kann.
Beispiele für generative KI sind Programme wie DeepL, ChatGPT oder DALL-E. Diese Modelle nutzen maschinelles Lernen, um kreative Inhalte – Texte und Bilder – zu generieren, die menschlichen Werken ähneln.
Was ist der Unterschied zwischen schwacher und starker KI?
Der offensichtlichste Unterschied zwischen den zwei Arten von KI ist der: Schwache KI gibt es, starke nicht.
Schwache KI
Schwache KI-Systeme sind weitverbreitet. Sie werden durch Daten trainiert, um explizit definierte, einzelne Aufgaben zu erledigen. Schwache KI wird häufig auch als „enge KI“ bezeichnet und besitzt keine Fähigkeit, selbstständig Schlussfolgerungen anzustellen oder abstrakt zu denken.
Beispiele hierfür sind digitale Sprachassistenten wie Siri oder Alexa, die natürliche Sprache verarbeiten, oder Empfehlungssysteme, die personalisierte Vorschläge machen. Auch ChatGPT ist eine schwache KI, die auf bestimmte Aufgaben hin trainiert wird.
Starke KI
Auch als „allgemeine KI“ bezeichnet, soll starke KI menschenähnliche kognitive Fähigkeiten besitzen, die es ihr ermöglichen, Aufgaben in verschiedenen Bereichen zu erledigen und zu lernen.
Starke KI wäre in der Lage, selbstständig zu denken, komplexe Probleme zu lösen und sich an neue Situationen anzupassen. Diese Form der KI existiert bislang nicht.
2. KI im Unternehmen: Potenziale in allen Bereichen
Das Lernen aus Daten, das Erkennen von Mustern und die Problemlösungsfähigkeit der KI eröffnen für Unternehmen großes Potenzial. Verantwortliche können mithilfe von Tools schneller und in viel größerem Umfang Daten verarbeiten und analysieren sowie neue Schlüsse aus ihnen ziehen.
Daraus ergeben sich folgende Potenziale:
- Unternehmen steigern ihre Effizienz in vielen relevanten Bereichen.
- KI unterstützt Verantwortliche bei der Entscheidungsfindung.
- Erkenntnisse aus großen Datensätzen stärken die Kundenbindung.
- Innovation wird durch Marktdaten und Kundentrends angetrieben.
Im Folgenden gehen wir näher auf diese Faktoren ein.
Eine wichtige Information vorweg:
“Ohne Daten geht es nicht” – so lautet eine der Thesen der sechsten Legal Operations Konferenz. Die These hebt zudem hervor, dass gutes Datenmanagement die Grundlage aller Vorhaben in Unternehmen bildet und demnach die Strukturierung dieser Daten eine besonders wichtige Rolle spielt.
Effizienzsteigerung
KI kann repetitive Aufgaben automatisieren und so Mitarbeiter entlasten, die sich im Gegenzug auf komplexere Tätigkeiten fokussieren können. Durch die Automatisierung von Routinen in unter anderem folgenden Bereichen können Unternehmen erheblich effizienter agieren:
- Datenverarbeitung,
- Kommunikation,
- Vertragsmanagement,
- Kundenservice,
- Buchhaltung,
- u. v. m.
KI-gestützte Systeme arbeiten rund um die Uhr und können große Datenmengen in kurzer Zeit analysieren, was die Produktivität erhöht und Fehler reduziert.
Entscheidungsfindung
KI-gestützte Analysen großer Datenmengen unterstützen Führungskräfte dabei, datenbasierte, strategische Entscheidungen zu treffen und ermöglichen zukunftsorientierte Prognosen. Durch maschinelles Lernen und Datenanalyse können Verantwortliche Muster und Trends in ihren Daten erkennen, die sonst möglicherweise übersehen würden und ihre Strategie dahingehend anpassen.
Wichtig ist, dass die KI eine kooperative, entlastende Rolle spielt und keine Entscheidungen selbst trifft. Nur der Mensch ist dazu in der Lage, wirklich vernetzt, kreativ, empathisch und interdisziplinär zu denken und zu entscheiden!
Kundenorientierung
Personalisierte Angebote und ein präzises Kundenverständnis stärken die Kundenbindung und erhöhen die Zufriedenheit. KI-Systeme können das Verhalten und die Vorlieben der Kunden analysieren und personalisierte Empfehlungen und Angebote erstellen.
Dies führt zu einer stärkeren Loyalität und höheren Zufriedenheit seitens der Kunden, da sie das Gefühl bekommen, dass ihre Bedürfnisse und Wünsche verstanden und berücksichtigt werden.
Qualitätssicherung
KI kann die Qualität von Produkten und Dienstleistungen durch kontinuierliche Überwachung und Analyse sicherstellen. In der Fertigung kann KI beispielsweise verwendet werden, um Produktionsprozesse zu überwachen und Qualitätsmängel frühzeitig zu erkennen.
Dies führt zu einer Reduzierung von Ausschuss und Nacharbeit und verbessert die Gesamtqualität der Produkte. Durch den zielgerichteten Einsatz von KI können auch die Kosten gesenkt werden.
Innovation
KI kann neue Produkte und Dienstleistungen entwickeln und so den unternehmerischen Erfolg sichern. Durch die Analyse von Marktdaten und Kundentrends ist es Unternehmen möglich, innovative Lösungen entwickeln, die den Bedürfnissen ihrer Kunden entsprechen.
Das heißt nicht, dass das vor dem Aufkommen von KI nicht möglich war, aber dank Künstlicher Intelligenz kann in viel kürzerer Zeit eine viel größere Menge an Daten verarbeitet werden. Etwaige (Konsum)Trends oder Marktlücken werden schneller erkannt.
KI kann auch dazu verwendet werden, bestehende Produkte zu verbessern und neue Geschäftsmodelle zu entwickeln, die den Unternehmen helfen, sich von der Konkurrenz abzuheben.
3. KI im Unternehmen: Einsatzgebiete
Die Einsatzmöglichkeiten von KI sind vielfältig und reichen von der Produktionsoptimierung über die Automatisierung von Marketingkampagnen bis hin zur Entwicklung von intelligenten Assistenzsystemen.
Nicht jede Branche bzw. Abteilung wird KI-Systeme gleich umfangreich nutzen können – Unternehmen müssen ermitteln, welche die geeigneten Bereiche sind. Folgende Einsatzgebiete sind besonders vielversprechend:
Automatisierung von Prozessen
KI kann repetitive und zeitaufwendige Aufgaben automatisieren, wodurch Mitarbeiter entlastet und Ressourcen effizienter genutzt werden. Beispiele hierfür sind:
- die Automatisierung von Buchhaltungsprozessen,
- das Management von Lieferketten und
- die Bearbeitung von Kundenanfragen durch Chatbots.
Verbesserung der Kundeninteraktionen
Durch den Einsatz von KI können Unternehmen personalisierte Kundenerlebnisse schaffen. KI-gestützte Systeme analysieren das Verhalten und die Vorlieben von Kunden und liefern maßgeschneiderte Empfehlungen und Angebote. Dies erhöht ihre Zufriedenheit und stärkt die Bindung ans Unternehmen bzw. die Marke.
Datenanalyse und Entscheidungsunterstützung
KI kann große Datenmengen in Echtzeit analysieren und wertvolle Einblicke liefern, die die Entscheidungsfindung verbessern. Predictive Analytics ermöglicht es Unternehmen, zukünftige Trends vorherzusagen und proaktiv zu handeln. Dies ist besonders in den Bereichen Marketing, Vertrieb und Risikomanagement von Vorteil.
Predictive Maintenance
In der Industrie und Fertigung wird KI für die vorausschauende Wartung eingesetzt. Sensoren und KI-Algorithmen überwachen Maschinen und Anlagen, um mögliche Ausfälle frühzeitig zu erkennen und Wartungsarbeiten planbar zu machen. Dies reduziert ungeplante Stillstandszeiten und senkt die Wartungskosten.
Im Folgenden noch einige weitere Beispiele für den Nutzen Künstlicher Intelligenz in Unternehmen:
- Chatbots für die Leadgenerierung
- Betrugserkennung in Finanztransaktionen
- Personalisierte Produktempfehlungen im Online-Handel
- Optimierung von Lieferketten und Logistik
4. Herausforderungen bei der Implementierung von KI
Die erfolgreiche Einführung von KI erfordert stets eine sorgfältige Planung. Vor allem folgende Risiken und Stolpersteine müssen bedacht werden:
- Datensicherheit und Datenschutz: Der Schutz sensibler Unternehmens- und Kundendaten ist bei der Nutzung von KI essenziell.
- Halluzinationen und “Kriecherei”: Künstliche Intelligenz neigt dazu, Dinge zu erfinden oder den falschen Annahmen von Nutzern zuzustimmen.
- Mitarbeiterschulung und Compliance: Der Aufbau von KI-Expertise im Unternehmen erfordert die Investition in die Qualifizierung von Mitarbeitern. Auch muss stets gewährleistet werden, dass Mitarbeiter die Regeln rund um KI-Nutzung auch einhalten.
- Ethische Bedenken: Der Einsatz von KI muss mit ethischen Grundsätzen und gesellschaftlichen Werten in Einklang gebracht werden.
Im Folgenden gehen wir auf die Herausforderungen bzw. Erfolgsfaktoren bei der Implementierung von KI ein.
Datenschutz, DSGVO & AI-Act
Wie anfangs erwähnt: ohne Daten geht es nicht. Eine KI kann ihre Stärken nur dann ausspielen, wenn sie ausreichend Daten als Basis zur Verfügung hat. Hier sind die Aspekte Datenschutz und Geheimhaltung absolut essenziell, denn in der Regel befinden sich unter den großen Datensätzen auch personenbezogene Informationen bzw. Wissen in Form von Geschäftsgeheimnissen.
Folgende Fragen sind in diesem Zusammenhang zu klären:
- Kann die notwendige Sicherheit garantiert werden?
- Wo stehen die Server, auf denen die Daten gespeichert sind und stehen sie ausschließlich dem eigenen Betrieb zur Verfügung?
- Wie wird gewährleistet, dass eine lernfähige KI das interne Berechtigungskonzept nicht aushebelt?
Aufgrund der DSGVO haben Unternehmen sicherere Datenspeicher mit Kunden- bzw. Mandanten- und Berechtigungskonzepten geschaffen. Der Einsatz von KI darf in keinem Unternehmen, egal welcher Branche, dazu führen, dass Datenschutzbestimmungen aufgeweicht werden.
Mit dem “AI Act”, dem ersten KI-Gesetz seiner Art, hat die Europäische Union den ersten Rechtsrahmen bzw. Leitfaden im Bereich KI geschaffen. Der AI Act trat im März 2024 in Kraft und beschreibt Anforderungen und Pflichten hinsichtlich der Nutzung von KI und definiert vier Risikostufen für KI-Systeme:
- Unacceptable Risk – Inakzeptables Risiko
- High Risk – Hohes Risiko
- Limited Risk – Begrenztes Risiko
- Minimal Risk – Minimales oder kein Risiko
Halluzinationen und Kriecherei
KI-Systeme neigen dazu, Dinge zu „erfinden“ oder ungenaue Informationen zu generieren, was als Halluzinationen bezeichnet wird. Dies kann zu falschen Schlussfolgerungen oder Empfehlungen führen, die für Unternehmen problematisch sein können.
Auch die „Kriecherei” ist eine Herausforderung: Das bedeutet, die KI stimmt den falschen Annahmen von Nutzern einfach zu.
Um diese Risiken zu minimieren, ist es einerseits wichtig, KI-Modelle mit qualitativ hochwertigen und relevanten Daten zu trainieren sowie kontinuierlich zu überwachen. Andererseits hebt dies die Wichtigkeit von menschlicher Intelligenz hervor. Wird im Unternehmen KI eingesetzt, so muss jeglicher KI-Output stets von Menschen hinterfragt werden.
Ethische Bedenken
Unternehmen müssen ethische Richtlinien entwickeln und sicherstellen, dass ihre KI-Anwendungen fair und verantwortungsvoll genutzt werden. Hilfreich ist dabei die Einrichtung von Ethikkomitees und die Einbindung externer Experten, um eine unabhängige Bewertung und Beratung zu gewährleisten.
Der Einsatz von KI muss mit ethischen Grundsätzen, gesellschaftlichen und unternehmensinternen Werten in Einklang gebracht werden. Dies umfasst unter anderem:
- die Vermeidung von Diskriminierung und Verzerrungen,
- den Schutz der Privatsphäre und
- die Transparenz der Entscheidungsprozesse von KI-Systemen.
5. Change Management – der Erfolgsfaktor für die Implementierung von KI
Mitarbeiter müssen auf die Veränderungen durch KI vorbereitet und in die Einführung eingebunden werden. Es reicht nicht, ihnen Tools zu präsentieren und sie mit deren Nutzung alleinzulassen.
Der Aufbau von KI-Expertise im Unternehmen erfordert Investitionen in die Qualifizierung von Mitarbeitenden, sodass das Personal die neuen Technologien versteht und effektiv nutzen kann – Change Management spielt hier eine übergeordnete Rolle.
Effektives Change Management steigert die Akzeptanz von KI-Systemen bei Mitarbeitenden. Dadurch können die Potenziale der neuen Technologien gemeinsam genutzt, weitere Innovationen erleichtert und Beschäftigte aktiv in den technologischen Wandel eingebunden werden.
Die Arbeitsgruppe Arbeit/Qualifikation, Mensch-Maschine-Interaktion definiert in ihrem Whitepaper vier Phasen für gelungenes Change Management:
- Phase 1 – Zielsetzung und Folgenabschätzung: Ziele und Zweck der KI-Anwendungen sollten mit den Beschäftigten festgelegt und Informationen zur Funktionsweise bereitgestellt werden, um die Potenziale und möglichen Folgen abzuschätzen.
- Phase 2 – Planung und Gestaltung: Das Design der KI-Systeme bzw. der Schnittstellen zwischen Mensch und KI sollte menschengerecht und produktiv gestaltet werden, mit Fokus auf Transparenz, Erklärbarkeit, Datenverarbeitung und Beschäftigtenanalyse.
- Phase 3 – Vorbereitung und Implementierung: KI-Systeme sollten in Arbeitsprozesse integriert und Mitarbeiter auf neue Aufgaben vorbereitet werden, inklusive Qualifizierungsmaßnahmen und Pilotprojekte sowie Raum zum Experimentieren.
- Phase 4 – Evaluation und Anpassung: Kontinuierliche Überprüfung des KI-Einsatzes zur Anpassung von Aspekten wie der Anwendung, der Arbeitsorganisation und der Qualifizierung sowie Förderung von Innovation.
KI im Unternehmen: Change umsetzen und Potenziale heben
Künstliche Intelligenz bietet Unternehmen enorme Potenziale zur Verbesserung von Effizienz, Innovationskraft und Entscheidungsfindung. Eine erfolgreiche Implementierung von KI im Unternehmen erfordert sorgfältige Planung, Datenschutz- und Sicherheitsaspekte sowie durchdachtes Change Management. Unternehmen, die diese Herausforderungen meistern, können durch KI erhebliche Wettbewerbsvorteile erzielen und sich zukunftssicher aufstellen.
6. FAQs: Häufige Fragen
Wo wird KI in Unternehmen eingesetzt?
KI wird in Unternehmen unter anderem zur Automatisierung von Geschäftsprozessen, Datenanalyse, Entscheidungsunterstützung, Verbesserung der Kundeninteraktionen und vorausschauenden Wartung (Predictive Maintenance) eingesetzt.
Wie führe ich KI im Unternehmen ein?
Der wichtigste Aspekt bei der Einführung ist durchdachtes Change Management, um die eigenen Mitarbeitenden umfassend abzuholen und auf die Nutzung von KI einzustellen. KI im Unternehmen wird zudem durch sorgfältige Planung, Auswahl geeigneter Technologien, Pilotprojekte, Mitarbeiterschulungen und kontinuierliche Überwachung implementiert.
Warum ist KI wichtig für Unternehmen?
KI transformiert Geschäftsmodelle, erhöht Produktivität, senkt Kosten und eröffnet neue Marktchancen. Sie ermöglicht präzisere Vorhersagen, verbessert die Kundenbindung und schafft Wettbewerbsvorteile durch innovative Lösungen und datengesteuerte Entscheidungen.
Wird KI im Unternehmen die Mitarbeitenden ersetzen?
Nein, die KI wird Mitarbeitende nicht ersetzen, sondern Menschen auf vielen Ebenen unterstützen. Die KI ist ein Co-Pilot und keine selbstständig und vernetzt denkende, empathische und kreative Partei wie ein Mensch.
