KI-Use-Cases: +150 KI-Anwendungsbereiche nach Branchen sortiert

70 Jahre KI-Forschung liegen hinter uns und was machen wir? Wir fassen jetzt E-Mails zusammen. Naja, immerhin ein Anfang 😀

Höchste Zeit, sich KI-Use-Cases anzuschauen, die sich weniger auf einfachste Inhaltserstellung konzentrieren, sondern da ansetzen, wo Wertschöpfung für den Mittelstand entsteht – in der Optimierung von Prozessen und im zügigen Aufbau von Fähigkeiten wie Prompt Engineering. In diesem Beitrag habe ich dir Inspiration aus unseren Projekten zusammengefasst. Denn 2025 konnten wir durch die Projekte über 500 KI-Use-Cases identifizieren.

💡 Das Wichtigste zusammengefasst

• Generative KI bietet ungeplant nur begrenzte Vorteile.
• Langfristig entsteht die größere Wertschöpfung durch intelligente Applikationen und Prozessautomatisierung.
• Tools wie make, TaskMagic, n8n oder Vibe Coding bieten Einstiegspunkte, jedoch ist die Kombination von KI und No-Code-Anwendungen entscheidend.
• Der Weg zur KI-Nutzung ist individuell und beginnt mit der Identifikation geeigneter Anwendungsfälle.
• Mitarbeiter sind aktive Mitgestalter des Transformationsprozesses.
• Unser KI-Vision-Programm bringt diese Aufgaben zusammen.

KI-Use-Cases finden: Es geht um Prozesse

KI ist nicht nur ChatGPT, Copilot und Co.

Aber wenn du einfach mal wissen willst, was ChatGPT für dich explizit leisten kann, dann stelle doch mal folgende Frage:

„Wie kannst du mir helfen?“

Und danach wirst du spezifischer und ergänzt diese Frage durch weitere Details.

„Agiere als KI-Use-Case-Finder für ChatGPT und erstelle mir eine umfassende Liste möglicher KI-Use-Cases für mich. Ich möchte, dass du diese nach den Themen Beruf, Hobby, Freizeit, Kreatives, Selbstentfaltung clusterst. Mein Beruf ist [deinen Beruf, deine Bezeichnung einfügen]“.

Hier siehst du ein Beispiel vieler Use Cases, die ich für mich selbst und meine KI-Grundlagenschulung erstellt habe – cool, oder?

KI-Use-Cases für sich zu finden, bedeutet aber auch, zwischen generativer KI und intelligenten Applikationen und Prozessen zu unterscheiden. Denn die viel größere Wertschöpfung liegt im automatisierten Bedienen von Anwendungen.

KI-Anwendungsgebiete müssen erlebbar werden

Auch Tools wie TaskMagic, n8n oder Make werden immer beliebter, da sie es Menschen ermöglichen, ihre Prozesse mehr zu automatisieren. Der häufige Einstieg ist im Marketing die Content-Automation. Aber Achtung: Was einfach klingt, ist trotzdem Aufbauarbeit und Qualitätssicherung. Sehr schnell bewegen wir uns aber im Bereich der Low Code Lösungen.

IT oder Coding-Fähigkeiten sind also weiterhin gefragt oder viel Zeit, sich diese Lösungen in Eigenarbeit beizubringen. Viel mächtiger für den zügigen Einstieg sind daher sogenannte No Code Lösungen, oder auch KI-Plattformen, die verschiedene Technologien verbinden und es Menschen ermöglichen, Aufgaben oder Teile davon zügig zu automatisieren.

In der Abbildung siehst du den wesentlichen Unterschied zwischen dem Hype generativer KI und intelligenten Applikationen. GenAI hat eine riesige Spanne der Wertschöpfung – mal eben eine E-Mail zusammenfassen lassen, Informationen zu clustern, Workshoppläne zu erstellen oder in Kreativprozessen zu unterstützen, ist nett und hilfreich.

Aber eine flächendeckende Wertschöpfung kann mit diesem Use Case nur entstehen, wenn:

• Viele Mitarbeiter wissen, dass sie mit KI Mails zusammenfassen können
• Wenn die KI-Plattform datenschutzkonform ist (und nicht jeder Mitarbeiter in einer anderen KI)
• Wenn deine Mitarbeiter es letztlich auch tun

Aus unseren Projekten wissen wir: Ohne KI-Adaption, also die Nutzung im Alltag, die in Fleisch und Blut übergeht, werden auch zukünftig nur 25% deiner Belegschaft KI nutzen – die Wirkung verpufft also.

Daher müssen KI-Use-Cases erlebbar werden. Sie müssen leicht von der Hand gehen und eindeutig sein.

Dafür benötigt es Raum, Klarheit in Tools und Abläufen – nicht das nächste KI-Tool.

Eine pauschale Antwort darauf, wie KI in deinem Unternehmen sinnvoll eingesetzt werden kann, gibt es nicht. Klar ist jedoch: Es lohnt sich immer, den professionellen Umgang mit generativer KI zu ermöglichen. Studien und Praxiserfahrungen zeigen, dass sich pro Mitarbeitendem jährlich rund 150 bis 200 Stunden einsparen lassen. Das ist alles Zeit, die für wertschöpfendere Aufgaben, zum Abbau von Überstunden oder Produktentwicklung genutzt werden kann. Entscheidend ist dabei nicht das Tool, sondern der Kontext: Prozesse.

KI ist weit mehr als das Schreiben von Texten mit ChatGPT & Co. Sie ist ein Hebel, um repetitive Tätigkeiten zu reduzieren, Wertschöpfung systematisch sichtbar zu machen und skalierbar umzusetzen. Richtig eingesetzt befreit KI Unternehmen von unnötiger Arbeit und schafft Freiräume für das, was wirklich zählt.

Wenn ich priorisieren müsste, würde ich immer bei den Prozessen beginnen: Wo entstehen Reibungsverluste? Wo werden Menschen mit Tätigkeiten gebunden, die sich vereinfachen lassen? Genau hier kann KI gezielt entlasten – von einfachen Text- und Kommunikationsaufgaben über Angebotserstellung und CRM-Pflege bis hin zur Analyse von Daten und Entscheidungsgrundlagen.

Im Folgenden zeige ich dir Anwendungsbereiche, die als Inspiration dienen sollen. Denn eines ist entscheidend: Nicht perfekt starten – sondern überhaupt starten. Fang an, anzufangen.

150+ KI-Fallbeispiele aus der Praxis

Von cleverer Produktionssteuerung in der Industrie bis hin zur datengetriebenen Kundenanalyse im Marketing – KI verändert Branchen und jede Abteilung. Im nächsten Abschnitt zeige ich dir Anwendungsbereiche, wie du KI konkret einsetzen kannst, um Effizienz zu steigern, Kosten zu senken und Innovation voranzutreiben.

Was viele bisher nicht verstanden haben, ist, dass eine generative KI wie eine 24/7 Assistenz zu betrachten ist, die bei allen möglichen Fragen unterstützen kann. Nimm als Beispiel das Vorgehen beim Erstellen von CustomGPTs. Diese kleinen Helfer unterstützen dich jederzeit im Alltag.

Und das ist letztlich auch das Schöne daran, du bist nicht allein mit deinen Problemen oder musst warten, bis der Kollege von der Mittagspause wieder da ist – du hast einen Partner an der Hand.

KI im Alltag: allgemeine Use Cases von generativer KI, von denen jeder profitieren kann

Insbesondere Google Gemini wirbt mit dem neuen Pixel 9 für ihre eigene KI und geht hierbei auf viele einfache Beispiele für den Alltag ein. Ob Rezepte, Hilfe beim Umzug, Unterstützung bei der Restaurant-Suche, Hilfe bei Bewerbungsschreiben bis zur Inspiration von Geburtstagsgeschenken.

Die Möglichkeiten im Alltag sind extrem vielschichtig und letztlich nur durch die eigene Kreativität beschränkt. Du könntest auch die KI einfach fragen, wie sie dir helfen kann und so immer neue Anwendungsgebiete entdecken. Einer meiner Lieblingsfragen ist hier: „Kann das auch die KI?“.

Hier findest du auch unseren CustomGPT für KI-Use Cases, mit dem du deine Use Case identifizieren kannst. Dieser Bot arbeitet auf Basis von Daten und führt dich durch einen Prozess, um deine Anwendungsgebiete zu finden.

Weitere Beispiele für den Alltag sind:

• Informationen clustern 
• Strategien entwerfen (jeder Art) 
• Zielgruppen emotionaler ansprechen 
• Blitzanalyse von Bilanzen 
• Beantwortung komplexer Fragen 
• Business-Coaching 
• Pro Contra Listen 
• Persönlichkeiten annehmen, z.B. für Coaching 
• Behördliche Briefe, Mails, Angebote etc. schreiben 
• Anbindung an Sheets/Excel, z.B. Datenbereinigung 
• Prognosen erstellen 
• Programmieren 
• Brainstorming & Anleitung für Kreativmethoden 
• Workshop-Pläne 
• Interviews erstellen 
• Meetings protokollieren
• Zusammenfassungen

KI im Recruiting und Personalwesen

In HR und Recruiting gibt es unzählige Anwendungsbereiche, in denen KI eingesetzt werden kann. Größere Unternehmen haben durch Tools und festgelegte Strukturen hier bereits viel automatisiert und trotzdem können Mitarbeiter der Personalabteilung, aber auch Bewerber davon profitieren. Und nicht nur die: Immer wieder höre ich, wie schwer es vielen Menschen fällt, neue Stellenanzeigen zu formulieren. Hier ist die generative KI einfach der beste Helfer, zu unterstützen.

Typische Anwendungsbereiche im Recruiting sind:

• Generative KI-Use-Cases: Erstellung und Optimierung von Stellenanzeigen, Bewerbungsanalyse und Profil-Zusammenfassung, Interview-Vorbereitung und Interview-Assistenz, Kandidatenkommunikation entlang des Recruiting-Prozesses, interner HR-Wissens- und Onboarding-Assistent.
• Digitale Dokumentenverwaltung: Du musst Daten stumpf von A nach B übertragen? Lass das doch die intelligente App erledigen.
• Echtzeitbewertung von Bewerbern: Generative KI kann genutzt werden, um Bewerber schneller zu bewerten oder zumindest ein erstes Gefühl für den Bewerber zu erhalten.
• Stellenanzeigen optimieren: Mit KI kannst du zielgerichtete und ansprechende Anzeigen erstellen, die die richtigen Talente ansprechen.
• Stärken-Schwächen-Analyse: Auf Basis bestehender Daten oder in Mitarbeitergesprächen kann eine KI eingesetzt werden, um als unabhängiger Coach weitere Empfehlungen zu liefern und Personaler bei der Mitarbeiterentwicklung zu unterstützen.
• Kandidatenkommunikation: Automatisierte, aber personalisierte Antworten verbessern die Candidate Experience – und das rund um die Uhr.
• Interview-Koordination: KI-basierte Tools übernehmen Terminabsprachen und erinnern an Fristen.
• Interview-Dokumentation: Mittels KI-Tools, kannst du Meetings und Interviews protokollieren, Einblicke schneller herausziehen und Fragen prüfen.
• Lebenslauf-Screening: KI analysiert Bewerbungen und filtert die besten Matches heraus. (siehe nachfolgend ATS-Systeme)

Aber Vorsicht: Datenschutz ist ein Thema und mit der KI-Verordnung kommen auch hier Regularien auf dich zu. Aktuell gehe ich zwar nicht davon aus, dass der Staat bei dir wegen schlechter KI-Nutzung und fehlender Transparenz anklopfen wird, aber die zivilrechtlichen Folgen können dir im Zweifelsfall Schaden zufügen.

Es ist also wichtig, dass du beim Einsatz von KI-Tools immer prüfst, Daten nicht einfach so weiterzugeben, und deine Kandidaten informierst, wenn eine KI sie bewertet oder abgelehnt hat. Insbesondere der Bias in ATS-Systemen (Applicant Tracking Systems) kann zu Verzerrungen führen und bestimmte Bewerbergruppen bevorzugen oder benachteiligen.

Ein bekanntes Beispiel ist ein ATS, das von Amazon entwickelt wurde. Dieses System bevorzugte Männer, da es mit Lebensläufen trainiert wurde, die überwiegend von männlichen Bewerbern stammten. Frauen, die z. B. Begriffe wie „Frauenfußballteam“ in ihrem Lebenslauf hatten, wurden schlechter bewertet. Entscheidungen sollten also nicht allein von Algorithmen getroffen werden. Menschen müssen den Prozess ergänzen und Ergebnisse überprüfen.

KI im Handwerk und Bau

Im Handwerk und Bau bietet KI zahlreiche Möglichkeiten, um Prozesse zu vereinfachen, zu beschleunigen und dabei gleichzeitig die Effizienz zu steigern. Gerade in diesen Branchen, in denen oft noch viel manuell gearbeitet wird, können intelligente Lösungen Unmengen an Zeit und Geld sparen. Ein Paradebeispiel: die Automatisierung von Arbeitsprozessen, die sonst enorm viel Zeit kosten. Hier entfaltet KI ihr volles Potenzial.

Typische Anwendungsbereiche im Handwerk und Bau

• Generative KI-Use Cases: Erstellung und Optimierung von Angeboten, Leistungsbeschreibungen und Ausschreibungstexten, Analyse und Zusammenfassung von Bauplänen, Leistungsverzeichnissen und Projektdokumenten, digitale Baustellen- und Projektdokumentation mit automatisierten Berichten und Protokollen, Kundenkommunikation und Beratung entlang des Projekt- und Bauprozesses, interner Wissens- und Assistenzbot für Montage, Bauleitung und Verwaltung.
• Schadensprotokolle erstellen: Mittels Workflow und Automation können Handwerker per Spracheingabe strukturierte Schadensprotokolle durch die KI erstellen lassen.
• Projektplanung und -koordination: Mit KI können Projekte effizienter geplant werden. Sie analysiert Zeitpläne, Ressourcen und Fristen, um Verzögerungen zu minimieren.
• Digitale Dokumentenverwaltung: Rechnungen, Bestellungen oder Baupläne verwalten? Überlass es einer intelligenten App, die die Daten automatisiert verarbeitet und sortiert.
• Fehlererkennung: Visuelle KI-Modelle können bei der Qualitätskontrolle helfen, indem sie Fehler oder Mängel in Bauteilen oder Strukturen frühzeitig erkennen.
• Kostenschätzungen: KI kann präzise Prognosen über Materialkosten und Projektbudgets liefern, was die Planung zuverlässiger macht.
• Arbeitszeiterfassung: Automatisierte Systeme können Arbeitszeiten erfassen und direkt in Lohnabrechnungen integrieren.
• Kundenkommunikation: Personalisierte, automatisierte Antworten auf Anfragen erleichtern die Interaktion mit Kunden und sparen Zeit.
• Sicherheitsüberwachung: KI-gestützte Systeme können Gefahrenquellen auf Baustellen erkennen und präventive Maßnahmen vorschlagen.

KI in der Produktion, Planung und Produktionstechnik

In der Produktion, Planung und Produktionstechnik gibt es zahlreiche Aufgaben, die komplex, zeitintensiv und fehleranfällig sind. Mit dem Einsatz von KI lassen sich diese Herausforderungen gezielt angehen. KI-gestützte Anwendungen ermöglichen es, Prozesse zu verbessern, Fehler zu minimieren und Ressourcen optimal zu nutzen. Die Kombination aus datenbasierter Analyse und automatisierten Abläufen schafft dabei den messbaren Mehrwert. Wie immer gilt, dass die Basis-Vorteile der generativen KI bestehen bleiben und sinnvoll ergänzt werden.

Anwendungsbereiche von KI in der Produktion

• Generative KI-Use-Cases: Erstellung und Optimierung von Arbeitsplänen, Fertigungsanweisungen und technischen Dokumentationen, Analyse und Zusammenfassung von Stücklisten, Zeichnungen und Produktionsunterlagen, Assistenz bei Produktionsplanung, Kapazitätsabstimmung und Szenario-Beschreibungen, Unterstützung bei Qualitätsberichten, Abweichungsanalysen und Lessons Learned, interner Wissens- und Assistenzbot für Produktion, Instandhaltung und Produktionstechnik.
• Produktionsplanung: Optimierung von Zeitplänen und Ressourcenzuweisungen.
• Qualitätskontrolle: Erkennung von Fehlern oder Abweichungen in Produkten.
• Wartung: Vorhersage und Planung von Wartungsarbeiten, um Ausfallzeiten zu vermeiden.
• Predictive Maintenance: Prädiktive Wartungsstrategien nutzen historische und Echtzeit-Daten, um den Zustand von Maschinen vorausschauend zu bewerten und Wartungsbedarf vorherzusagen, bevor es zu Ausfällen kommt. 
• Datenanalyse: Auswertung von Produktionsdaten zur Verbesserung von Prozessen.
• Lagerverwaltung: Kontrolle von Beständen und automatisierte Nachbestellung.
• Lagersortierung: Autonome Fahrzeuge, Lagersortierung und Optimierung
• Fertigungssimulation: Simulation von Abläufen zur Identifizierung von Schwachstellen.
• Logistik und Supply Chain Management: KI optimiert die Logistik und das Supply Chain Management, indem es Lieferketten analysiert und die Lagerhaltung automatisiert. Dies führt zu einer effizienteren Materialbewirtschaftung, reduziert Liegezeiten sowie Überbestände und verbessert die Distributionswege.

KI in der Qualitätssicherung

Die Qualitätssicherung ist ein zentraler Bestandteil jedes Produktionsprozesses. Sie gewährleistet, dass Produkte fehlerfrei und normgerecht sind. Häufig sind die Aufgaben zeitintensiv und fehleranfällig, insbesondere bei manuellen Prüfungen. Hier bietet der Einsatz von KI eine effiziente Lösung. Mit automatisierten Systemen können Prüfprozesse optimiert, Defekte frühzeitig erkannt und Ursachen schneller identifiziert werden. Dies sorgt nicht nur für höhere Genauigkeit, sondern spart auch wertvolle Ressourcen.

Anwendungsbereiche von KI in der Qualitätssicherung

• Generative KI-Use-Cases: Erstellung und Optimierung von Prüfplänen, Prüfanweisungen und QS-Dokumentationen, Analyse und Zusammenfassung von Prüfberichten, Auditprotokollen und Abweichungsdokumenten, Unterstützung bei Ursachenanalysen, Maßnahmenbeschreibungen und CAPA-Formulierungen, Erstellung verständlicher Qualitätsberichte und Management-Reviews, interner Wissens- und Assistenzbot für Qualitätssicherung, Audits und Normanforderungen.
• Fehlererkennung: Präzise Erkennung und Klassifizierung von Defekten.
• Prozessüberwachung: Automatisierte Kontrolle von Produktionsabläufen.
• Prüfdokumentation: Zeit- und fehlerfreie Erfassung und Organisation von Qualitätsdaten.
• Normenkonformität: Sicherstellung der Einhaltung von Standards.
• Ursachenanalyse: Identifikation und Behebung von Fehlerquellen.
• Vorausschauende Qualitätssicherung: Frühzeitige Fehlervermeidung durch Analyse von Produktionsdaten.

KI im E-Commerce, Handel und Kunden-Support

Im E-Commerce und Handel ist die Optimierung von Abläufen und die Verbesserung der Kundenerfahrung entscheidend. Mit KI lassen sich Prozesse automatisieren, Trends analysieren und Kunden gezielt ansprechen. Auch die Datenbankpflege wird maßgeblich verbessert. Von KI profitiert also nicht nur der Online- sondern auch der stationäre Handel. Ob bei der Produktpräsentation, der Bestandsverwaltung oder der personalisierten Kundenkommunikation – KI bietet vielseitige Anwendungsmöglichkeiten. 

Mein aktuelles Lieblingsbeispiel eines Weinhändlers geht so:

• Die KI prüft im CRM, welche Kunden heute Geburtstag haben
• Sie prüft außerdem, welcher Wein am liebsten bestellt wurde
• Sie erstellt mit ChatGPT etc. einen Text mit dem Geburtstagslied
• Sie erstellt mit einer Song-KI das Lied
• Sie fügt einen Text und das Lied inklusiver einer Empfehlung in die Mail ein
• Sie senden die Mail an den Kunden

Anwendungsbereiche von KI im E-Commerce und Handel

• Personalisierte Produktempfehlungen: Analyse von Kundendaten, um passende Produkte vorzuschlagen.
• Bestandsmanagement: Automatische Nachverfolgung und Optimierung von Lagerbeständen.
• Kundenkommunikation: Chatbots und KI-gestützte Systeme für schnelle und präzise Antworten.
• Dynamische Preisgestaltung: Anpassung von Preisen auf Basis von Nachfrage, Wettbewerb und Trends.
• Betrugsprävention: Identifikation verdächtiger Aktivitäten bei Transaktionen.
• Prognosen: Vorhersage von Verkaufszahlen und saisonalen Trends.
• Produktbeschreibungen: Automatisierte Erstellung und Optimierung von Texten.
• Analyse von Kundenbewertungen: Verarbeitung und Auswertung von Kundenfeedback zur Verbesserung von Produkten und Services.
• Maßnahmenableitung: Erkennung von Trends und Schwachstellen, um gezielte Optimierungen durchzuführen.

KI-Use-Cases im Vertrieb

Der Vertrieb spielt eine entscheidende Rolle für den Erfolg eines Unternehmens. Häufig erfordern die täglichen Aufgaben wie Datenpflege, Lead-Management oder Verkaufsprognosen viel Zeit und Ressourcen. Mit dem Einsatz von KI können viele dieser Prozesse automatisiert und optimiert werden. KI unterstützt dabei, Kunden gezielter anzusprechen, Verkaufschancen besser zu nutzen und Abläufe effizienter zu gestalten.

Anwendungsbereiche von KI im Vertrieb

• Analyse von Verkaufsgesprächen: Tools wie rafiki analysieren bereits heute Verkaufsgespräche und liefern sowohl Verkaufspotenziale als auch Feedback zum Gespräch.
• Lead-Recherche: Tools analysieren auf Basis eingegebener Daten Leads, Unternehmen und Ansprechpartner
• Digitaler Sales-Coach: Mit generativer KI können Vertriebler ihre Verkaufsgespräche, Einwandbehandlungen, den Funnel, das Scoring bis hin zu den Strategien verbessern.
• Lead-Management: Automatische Bewertung und Priorisierung von Verkaufschancen.
• Personalisierung: Erstellung individueller Angebote und E-Mails.
• CRM-Pflege: Die intelligente Automatisierung hilft bei der Verwaltung und Aktualisierung von Kundendaten.
• Verkaufsprognosen: Analyse von Daten zur Vorhersage zukünftiger Umsätze.
• Datenanalyse: Identifikation von Trends und Optimierungspotenzialen.
• Zeitersparnis: Automatisierung von Terminplanung und Follow-ups.

KI in der Führung

In einer datengetriebenen Welt liegt es an den Führungskräften, wie KI im Unternehmen platziert, genutzt und langfristig strategisch implementiert wird (siehe mein neues Buch: KI-Strategien für Entscheider). Diese Verantwortung ist nicht delegierbar, sondern erfordert Weitsicht, klare Zielsetzungen und einen strategischen Fahrplan. KI kann Entscheidungen schneller und präziser machen, repetitive Aufgaben automatisieren und gleichzeitig Raum für das wirklich Wichtige schaffen: menschliche Interaktion, Empathie und Leadership.

Anwendungsbereiche von KI in der Führung: 

• Entscheidungsfindung: Fundierte Entscheidungen durch datenbasierte Analysen.
• Mitarbeiterentwicklung: Identifikation und Förderung von Potenzialen im Team.
• Zeitmanagement: Effiziente Organisation und Priorisierung von Aufgaben.
• Feedback: Analyse von Rückmeldungen zur Verbesserung der Arbeitskultur.
• Strategieplanung: Unterstützung bei der Entwicklung und Überwachung von Zielen.
• Kommunikation: Erstellung klarer und präziser Botschaften. 
• Teamdynamik: Analyse von Teaminteraktionen zur Förderung einer effektiven Zusammenarbeit.
• Kulturwandel: Unterstützung beim Übergang zu einer datengetriebenen Unternehmenskultur. 

KI in der Bildung und Hochschulbildung

„Dank KI wurde die Benotung unserer Hausaufgaben abgeschafft.“, musste ich letztens unter einem Beitrag zu KI in der Bildung lesen.

Wir alle wissen, die Bildung steht vor großen Herausforderungen im Kontext von KI, Integration und Digitalisierung. Lehrkräfte kämpfen mit Zeitmangel, hohen administrativen Anforderungen und der Aufgabe, immer mehr Schüler und Studierende mit unterschiedlichen Lern-Leveln individuell zu fördern. Gleichzeitig hinken insbesondere Schulen bei der Digitalisierung hinterher, Berufsschulen sind hier meistens schneller in der Umsetzung. 

Daher entwerfen wir mit unserem Partner Adiuvantis derzeit unterschiedliche KI-Weiterbildungen für Schulen, Lehrer und Schüler. KI-Technologien eröffnen dementsprechend völlig neue Möglichkeiten, das Lernen und das Lehren zu bereichern und zu entlasten. Lehrkräfte, unabhängig vom Alter, sollten sich mit KI auseinandersetzen, da diese ihnen im Alltag hilft, aber auch die Lernprozesse ihrer Schüler und Studierenden verbessert. 

Beispiele wie automatisierte Korrekturen oder die Erstellung von individualisierten Lernplänen können Lehrkräfte enorm entlasten. Auch für Schüler bietet KI viele Potenziale. Sie können mit Unterstützung durch intelligente Anwendungen besser lernen und sich Wissen gezielt aneignen. 

Doch bei all der Euphorie ist auch Vorsicht geboten: KI-Modelle können Fehler machen oder falsche Informationen liefern. Deshalb ist es wichtig, grundlegendes Wissen über KI und Prompt Engineering zu vermitteln, um die richtigen Fragen zu stellen sowie Ergebnisse kritisch zu hinterfragen.

Anwendungsbereiche von KI in der Bildung

• Individualisierte Lernprogramme: Anpassung von Lehrinhalten an die Bedürfnisse und Fortschritte der Lernenden.
• Automatisierte Korrekturen: Zeitersparnis durch automatische Bewertung und Feedback bei Prüfungen und Aufgaben.
• Verwaltungsprozesse: Unterstützung bei der Organisation von Kursen, Prüfungen und Lehrmaterialien.
• Lernmaterialien: Erstellung und Optimierung von Inhalten wie Skripten, Übungen und Präsentationen.
• Barrierefreiheit: Übersetzungs- und Inklusionstools erleichtern den Zugang zu Bildung für alle.
• Datenbasierte Optimierung: Analyse von Lerndaten zur Verbesserung von Lehrmethoden und zur individuellen Förderung.
• Digitale Unterstützung: Chatbots und KI-gestützte Assistenten beantworten Fragen zu Kursinhalten oder organisatorischen Anliegen.
• Schüler- und Lehrerschulungen: Vermittlung von Wissen über den sicheren und sinnvollen Umgang mit KI und Prompt Engineering.
• Eigenständiges Lernen: Generative KI ermöglicht es Lehrern sowie Schülern, eigenständig zu lernen. Voraussetzung ist jedoch auch das kritische Hinterfragen, damit Halluzinationen von Modellen (also fehlerhafte Ergebnisse) nicht zu falschen Maßnahmen und Ergebnissen führen. Doch KI ermöglicht es jedem, sich sogar eigenständig neues Wissen anzueignen und zu erweitern.

KI im Finanzsektor und in der Bank

In unseren Projekten konnten wir mittlerweile über 100 Prozesse ermitteln, die sich durch den Einsatz intelligenter KI-Systeme und Prozessautomatisierung verbessern lassen. Je nach Größe des Finanzinstituts liegt die Wertschöpfung hier schnell im 6- bis 7-stelligen Bereich. Letztlich fängt KI hier auch Lücken im Personal ab und hilft, den Fachkräftemangel zu umgehen bzw. Mitarbeiter bei stumpfen Aufgaben zu entlasten. Sogar bei der Ersteinschätzung von Unternehmen und KI-gestützten Unternehmensbewertungen.

Anwendungsbereiche von KI im Finanzsektor

• Betrugserkennung und Prävention: Echtzeitüberwachung von Transaktionen zur Identifikation verdächtiger Aktivitäten.
• Automatisierte Rechnungsverarbeitung: Effiziente Bearbeitung und Verwaltung von Rechnungen.
• Bewertung des Kreditrisikos: Schnelle und präzise Analyse von Kundendaten.
• Algorithmischer Handel: Optimierung von Handelsstrategien durch KI-gestützte Analysen.
• Kontoeröffnungen und -schließungen: Automatisierte Abwicklung von Routineprozessen.
• Compliance Reporting: Automatisierte Erstellung von Berichten zur Einhaltung regulatorischer Vorgaben.
• Analysten-Sheets und Signalampeln: Vorbereitung und Visualisierung von Finanzdaten zur Entscheidungsunterstützung.
• Personalisierte Finanzberatung: Erstellung individueller Empfehlungen auf Basis von Kundendaten.
• Risikomanagement: Identifikation und Bewertung potenzieller Risiken in Echtzeit.
• Kundensupport: Automatisierte Bearbeitung von Anfragen durch Chatbots.
• Angebotserstellung bei Zertifikatsauslauf: Die KI prüft aus einer Excel Zertifikatsausläufe, prüft Alternativen im Netzwerk und erstellt Briefvorlagen für den Berater.
• Rundschreibenverteilung: Die KI liest aktuelle Rundschreiben aus, weist diese Inhalte den jeweiligen Abteilungen zu und legt diese innerhalb der Systeme ab.
• Benutzerverwaltung: Vergabe von individuellen Rechten an neue Kollegen mit unterstützenden Tätigkeiten im On und Off-Boarding.
• Soll-Ist-Abgleich & Rezertifizierungen: Abgleiche innerhalb der internen Datenbanken.
• Kontoüberziehung: Bei sämtlichen Konten, die x-Tage überzogen sind, werden automatisch komplette Anschreiben erstellt und an zuständige Mitarbeiter zwecks Freigabe versendet.
• Filtern von Anmeldeversuchen: Anmeldeversuche-Excel durch KI scannen und aufarbeiten lassen, zudem Erstellung von Kategorisierungen.

KI in der Buchhaltung

Die Buchhaltung ist ein zentraler Bestandteil jedes Unternehmens, aber auch eine der zeitaufwendigsten und detailorientiertesten Aufgaben. Von der Belegprüfung bis zur Finanzberichterstellung können Fehler nicht nur teuer sein, sondern auch Zeit und Ressourcen verschlingen. Hier bietet der Einsatz von KI eine enorme Unterstützung.

KI automatisiert wiederkehrende Prozesse, reduziert Fehler und schafft mehr Transparenz in den Finanzdaten. So bleibt mehr Zeit für strategische Entscheidungen und wertschöpfende Tätigkeiten.

Anwendungsbereiche von KI in der Buchhaltung

• Belegverarbeitung: Automatisierte Erkennung, Kategorisierung und Verarbeitung von Belegen und Rechnungen.
• Datenabgleich: Effiziente Überprüfung von Buchungen mit Kontoauszügen, Rechnungen und Zahlungsdaten.
• Betrugserkennung: Identifikation von Unregelmäßigkeiten oder verdächtigen Aktivitäten in Finanztransaktionen.
• Steuerberechnung: Automatisierte Berechnung und Einhaltung steuerlicher Vorgaben.
• Finanzprognosen: Erstellung präziser Vorhersagen auf Basis von Echtzeitdaten.
• Berichtserstellung: Automatisierte Generierung von Monats-, Quartals- oder Jahresberichten.
• Budgetplanung: KI-gestützte Analysen helfen bei der Optimierung von Budgets und Ressourcenallokation.
• Fehleranalyse: Schnelles Auffinden und Beheben von Buchhaltungsfehlern.
• Cashflow-Management: Überwachung und Optimierung von Ein- und Auszahlungen in Echtzeit.
• Compliance-Überwachung: Sicherstellung der Einhaltung gesetzlicher und regulatorischer Vorgaben.

Stellen wir uns den Jahresabschluss vor – eine der arbeitsintensivsten Phasen in der Buchhaltung. Eine ganze Abteilung, abhängig von der Unternehmensgröße, ist mit dieser einen Aufgabe oft eine Woche oder länger komplett ausgelastet. Andere Tätigkeiten bleiben in dieser Zeit liegen, und die Mitarbeiter sind enorm unter Druck, Fehler zu vermeiden und gleichzeitig die Fristen einzuhalten.

Die Automatisierung dieses einen Prozesses schafft nicht nur Effizienz, sondern auch Entlastung. KI-basierte Systeme können Belege automatisch sortieren, Buchungen abgleichen und Berichte generieren.

Betrachten wir es rein rechnerisch: Eine Woche Jahresabschluss bedeutet bei einer Vollzeitkraft acht Stunden täglich, multipliziert mit dem durchschnittlichen Gehalt und der Anzahl der eingesetzten Mitarbeitenden. Das Ergebnis: eine enorme Investition an Arbeitszeit und Kosten – allein für diese eine Aufgabe. Mit einer soliden Automatisierung könnte dieser Aufwand auf ein Minimum reduziert werden: Boom!

Mehr Kapazitäten für andere Aufgaben, weniger Stress für das Team und eine höhere Präzision in den Ergebnissen. Wobei hier der Nervfaktor bewusst nicht mit berücksichtigt wurde.

KI in der Steuerberatung 

Zwischen der Erstellung von Steuererklärungen, der Beratung von Mandanten und der Einhaltung sich ständig ändernder gesetzlicher Vorgaben bleibt wenig Spielraum für strategische Arbeit. Die Steuerberatung steht häufig unter hohem Zeit- und Kostendruck.

Genau hier entfaltet KI ihr enormes Potenzial: Sie übernimmt repetitive Aufgaben, sorgt für mehr Effizienz und minimiert das Risiko von Fehlern. Dadurch bleibt mehr Zeit, sich auf komplexere und individuellere Anliegen der Mandanten zu konzentrieren.

Anwendungsbereiche von KI in der Steuerberatung

• Steuerberechnung: Automatisierte Berechnung von Steuerlasten unter Berücksichtigung aktueller gesetzlicher Änderungen.
• Dokumentenmanagement: Intelligente Kategorisierung und Verwaltung von Belegen und steuerlichen Unterlagen.
• Prüfung von Steuererklärungen: Automatische Überprüfung auf Fehler oder Unstimmigkeiten.
• Mandantenanalyse: Identifikation von Steuersparmöglichkeiten durch die Analyse historischer Daten.
• Compliance-Sicherheit: Überwachung der Einhaltung steuerlicher Vorgaben und frühzeitige Warnung vor Verstößen.
• Berichtserstellung: Automatisierte Generierung von Berichten für Mandanten oder interne Zwecke.
• Risikobewertung: Analyse und Bewertung steuerlicher Risiken, z. B. bei Betriebsprüfungen.
• Echtzeit-Updates: KI liefert kontinuierlich aktuelle Informationen zu Gesetzesänderungen und neuen steuerlichen Regelungen.
• Optimierung der Workflows: Automatisierung von Prozessen wie Fristenmanagement und Terminüberwachung.
• Betrugserkennung: Identifikation von verdächtigen Aktivitäten in steuerlichen Unterlagen.

KI in der Justiz

Tägliche Daten- und Dokumentationsfluten stellen die Justiz vor ein äußerst zeitintensives Unterfangen. Die Bearbeitung von Eingangsmails, Mandantengesprächen und Gerichtsdokumenten erfordert eine präzise Organisation und fehlerfreie Zuordnung – Aufgaben, die viel Arbeitszeit und Ressourcen binden. 

Hier kann KI einen erheblichen Mehrwert bieten: Durch intelligente Systeme werden Fallunterlagen effizient sortiert, den richtigen Fällen zugeordnet und relevante Informationen automatisiert bereitgestellt. So bleibt mehr Zeit für die eigentliche juristische Arbeit und weniger für administrative Tätigkeiten.

Anwendungsbereiche von KI in der Justiz

• Bearbeitung von Eingangsmails: KI erkennt automatisch wichtige Informationen aus Mandantengesprächen oder Gerichtsdokumenten und weist diese dem passenden Fall zu.
• Durchsuchung von Prozessen und Urteilen: Automatische Recherche relevanter Urteile und rechtlicher Präzedenzfälle in internen Datenbanken zur Unterstützung bei der Fallbearbeitung.
• Dokumentenverwaltung: Automatisierte Ablage und Verknüpfung von Unterlagen mit bestehenden Akten, um manuelle Arbeitsschritte zu reduzieren.
• Unterstützung bei Schriftsätzen: Automatische Generierung von Standardtexten und Formatierungen, um administrative Tätigkeiten zu beschleunigen.
• Zuweisung von Gerichtsterminen: Intelligente Organisation und Erinnerung an bevorstehende Termine und Fristen.
• Mandantendaten analysieren: Schnelle Zusammenführung und Prüfung von Mandanteninformationen für eine effizientere Fallbearbeitung.
• Fallübersicht: Automatisierte Zusammenfassung komplexer Fälle zur schnelleren Entscheidungsfindung.

KI in der Wirtschaftsprüfung

Stellen wir uns vor, ein Team von Prüfern sitzt über Tausenden von Transaktionen, stapelweise Verträgen und unzähligen Belegen – und das alles unter dem enormen Druck, Fristen einzuhalten und keine Fehler zu übersehen. 

Mit einer intelligenten Lösung können riesige Datenmengen in kürzester Zeit analysiert, Auffälligkeiten identifiziert und Prozesse optimiert werden. Der Fokus verschiebt sich von zeitintensiven Routinearbeiten hin zu strategischen Analysen und fundierten Entscheidungen.

Anwendungsbereiche von KI in der Wirtschaftsprüfung:

• Datenanalyse: Automatisierte Prüfung großer Datenmengen zur Identifikation von Unregelmäßigkeiten und Risiken.
• Transaktionsprüfung: Erkennung von verdächtigen Mustern in Finanztransaktionen.
• Vertragsprüfung: Durchsuchen von Verträgen auf kritische Fehler oder Abweichungen.
• Risikobewertung: KI unterstützt bei der Einschätzung und Analyse potenzieller Risiken.
• Compliance-Sicherheit: Automatische Überprüfung der Einhaltung gesetzlicher Vorgaben.
• Berichtserstellung: Schnelle Erstellung von strukturierten und präzisen Prüfberichten.
• Echtzeitprüfung: Permanente Überwachung und Analyse von Finanzdaten zur sofortigen Erkennung von Auffälligkeiten.

KI in der Energiewirtschaft

Die Energiewirtschaft steht unter Druck, zuverlässige Versorgung sicherzustellen und gleichzeitig den Übergang zu nachhaltigen Energien voranzutreiben. Gleichzeitig müssen Kosten gesenkt und die Effizienz gesteigert werden. KI bietet in diesem Kontext wertvolle Unterstützung. Sie ermöglicht die automatisierte Überwachung von Energienetzen, analysiert Daten intelligenter Zähler und hilft, Fehler frühzeitig zu erkennen. 

Mit KI können Wartungsprozesse optimiert, Abrechnungen automatisiert und der Energieverbrauch effizienter gesteuert werden. Damit unterstützt KI nicht nur die Infrastruktur, sondern trägt auch zur Förderung erneuerbarer Energien bei.

Anwendungsbereiche von KI in der Energiewirtschaft

• Netzüberwachung: Automatisierte Kontrolle und Stabilitätssicherung von Energienetzen.
• Datenanalyse intelligenter Zähler: Verarbeitung und Optimierung von Verbrauchsdaten.
• Vorausschauende Wartung: Frühzeitige Identifikation von Wartungsbedarf zur Vermeidung von Ausfällen.
• Automatisierte Abrechnung: Effiziente und fehlerfreie Rechnungsstellung.
• Energieoptimierung: Dynamische Anpassung von Verbrauch und Produktion für maximale Effizienz.
• Fehlererkennung in erneuerbaren Energiesystemen: Diagnostik und Lösungsvorschläge für Solaranlagen und Windparks.

KI-Use-Cases in der IT

Die IT-Abteilung ist das Herzstück vieler Unternehmen und gleichzeitig ständig unter Druck, immer komplexere Infrastrukturen und Sicherheitsanforderungen zu bewältigen. Während die Anforderungen steigen, bleibt die verfügbare Zeit oft knapp. 

Genau hier setzt KI an: Sie bietet nicht nur Lösungen für alltägliche Probleme, sondern hebt die IT auf ein neues Level, indem sie Automatisierung, Präzision und Effizienz kombiniert.

Anwendungsbereiche von KI in der IT

• Predictive Maintenance: Frühzeitige Erkennung und Vermeidung von Systemausfällen.
• Netzwerksicherheit: Automatische Identifikation und Abwehr von Cyberangriffen.
• IT-Support: Intelligente Bearbeitung von Tickets und Beantwortung wiederkehrender Anfragen.
• Systemüberwachung: Echtzeitanalyse von IT-Systemen, um Anomalien oder Engpässe zu identifizieren.
• Software-Testing: Effiziente Automatisierung von Testprozessen für höhere Qualität.
• Ressourcenmanagement: Optimierung der Server- und Netzwerkauslastung durch KI.
• Incident Response: automatisierte und schnelle Reaktionen auf IT-Störungen.

KI in der Fotografie- und Filmbranche

Die Fotografie- und Filmbranche ist längst nicht mehr nur eine kreative Disziplin – sie wird zunehmend datengetrieben. Von der automatisierten Bildbearbeitung bis hin zur Erstellung komplexer Animationen bringt KI Werkzeuge mit, die Prozesse ändert und gleichzeitig neue kreative Horizonte eröffnen. Besonders dort, wo früher stundenlange Nachbearbeitung oder manuelle Sortierungen nötig waren, übernimmt KI heute repetitive Aufgaben mit beeindruckender Präzision und Geschwindigkeit.

Anwendungsbereiche von KI in der Fotografie und Filmbranche

• Automatische Bildbearbeitung: KI-basierte Tools übernehmen Retuschen, Farbkorrekturen und die Anpassung an spezifische Lichtstimmungen.
• Content-Sortierung: Intelligente Systeme durchsuchen und kategorisieren große Datenmengen wie Rohmaterial oder Archivaufnahmen.
• Kreative Effekte: Automatisierte Erstellung von Spezialeffekten und Animationen, die den Produktionsprozess beschleunigen.
• Virtuelle Locations: KI generiert realistische Umgebungen oder erweitert bestehende Szenen digital.
• Deep-Learning-Modelle für Filmtrailer: Automatische Erstellung von Teasern und Highlights aus großen Filmprojekten.
• Personalisiertes Marketing: Erstellung von zielgruppenspezifischen Clips oder Bildern für Kampagnen.
• Sprach- und Videokorrektur: Automatische Synchronisation von Lippenbewegungen oder Optimierung der Tonqualität.

KI-Use-Cases im UX-Design

Im UX-Design stehen Nutzerfreundlichkeit und die Gestaltung intuitiver Oberflächen im Mittelpunkt. Doch die Analyse von Nutzerverhalten, das Testen von Designs und die Erstellung personalisierter Erlebnisse sind zeitaufwendig und erfordern große Datenmengen. Hier kann KI eine entscheidende Rolle spielen: Sie hilft, Daten schneller und präziser auszuwerten, automatisiert Routineaufgaben und unterstützt Designer bei der Entwicklung optimaler Benutzererfahrungen.

Ein besonderer Vorteil ist der Einsatz von KI beim Remote-Testing und bei der Erhebung größerer Datenmengen bspw. durch Tiefeninterviews. Durch die Analyse der Interviews und Nutzertests kann KI präzise Vorschläge machen, wie Designs optimiert werden können. So erkennen KI-Tools zum Remote-UX-Testing wiederkehrende Probleme, filtern relevante Informationen aus großen Datenmengen und erstellten Berichte, die den Entwicklungsprozess deutlich beschleunigen.

Anwendungsbereiche von KI im UX-Design

• Datenanalyse: Automatisierte Auswertung von Nutzerdaten zur Identifikation von Schwachstellen und Optimierungspotenzialen.
• Remote-Testing: Unterstützung bei der Analyse von Interviews und Nutzertests durch Filterung relevanter Informationen und Erstellung von Optimierungsvorschlägen.
• Generative Designs: Erstellung von Designvorschlägen basierend auf Nutzeranforderungen und vorherigen Testergebnissen.
• Personalisierte Oberflächen: Anpassung von Benutzeroberflächen an individuelle Vorlieben und Nutzungsgewohnheiten.
• Usability-Tests: KI-gestützte Analyse von Nutzerfeedback, um Optimierungspotenziale schnell und präzise zu erkennen.
• Content-Erstellung: Automatisierte Generierung von Texten und Bildern für Benutzeroberflächen, angepasst an den jeweiligen Kontext.
• Interaktionsanalyse: Verfolgung und Optimierung von Nutzerflüssen, um intuitive und effiziente Bedienungen zu gewährleisten.
• Zeitersparnis: Beschleunigung von Aufgaben wie Wireframes oder Prototyping sowie die Erstellung von Berichten und Analysen.

KI in der Marktforschung bis zum Business Development

In der Marktforschung sind viele Prozesse zeitaufwendig und erfordern die Verarbeitung großer Datenmengen. KI bietet hier entscheidende Vorteile, da sie wesentlich ressourcenschonender arbeiten kann und es dadurch auch ohne teure Big Data Tools ermöglicht, schneller in Märkte und Zielgruppenanalysen einzutauchen. Sie automatisiert Analysen, identifiziert Muster und liefert präzise Ergebnisse. Dadurch bleibt mehr Zeit für die Interpretation und Umsetzung der gewonnenen Erkenntnisse. Von der Auswertung von Umfragen bis zur Vorhersage von Trends – KI optimiert jeden Schritt der Marktforschung und kann dadurch letztlich auch das Business Development effizienter und erfolgreicher gestalten.

Anwendungsbereiche von KI in der Marktforschung

• Datenanalyse: Schnelle und präzise Auswertung großer Datenmengen.
• Sentiment-Analyse: Erkennung von Stimmungen und Trends in Texten, etwa aus Social Media oder Kundenbewertungen.
• Umfragen: Unterstützung bei der Erstellung sowie automatisierten Auswertung von Befragungen.
• Trendprognosen: Analyse zukünftiger Markt- und Konsumtrends.
• Zielgruppenanalyse: Automatische Segmentierung und Profilierung von Zielgruppen.
• Wettbewerbsanalyse: Echtzeitüberwachung von Mitbewerbern und Marktveränderungen.
• Standort- und Marktanalysen: An welchem Standort sollte die neue Filiale eröffnet werden, bis hin zur Analyse aktueller Märkte. Spezielle KI-Tools können hier helfen oder bestehende Daten unterstützen, auszuwerten.
• Berichtserstellung: Automatisierte Generierung von klaren, verständlichen Reports zur Entscheidungsfindung.

KI in der öffentlichen Verwaltung

Die öffentliche Verwaltung sieht sich mit wachsendem Arbeitsaufwand und gleichzeitigem Fachkräftemangel konfrontiert. Sachbearbeiter verbringen oft unzählige Stunden mit sich wiederholenden Aufgaben wie der Bearbeitung von Anträgen oder der Prüfung von Unterlagen. Dabei bleibt wenig Zeit für die eigentliche Betreuung und Unterstützung der Menschen, die auf diese Dienstleistungen angewiesen sind. Hier bietet die Kombination aus intelligenten Apps, Automatisierung und generativer KI enorme Chancen.

Mit KI können Prozesse schneller, effizienter und fehlerfreier gestaltet werden. Aufgaben wie das Prüfen von Anträgen, die Erstellung barrierefreier Dokumente oder die Bürgerkommunikation werden automatisiert. So bleibt mehr Zeit für komplexe Aufgaben und menschliche Interaktion. Unsere Analysen und erfolgreich beobachtete Projekte zeigen, wie KI den Arbeitsalltag von Verwaltungsmitarbeitern erleichtern und gleichzeitig die Servicequalität verbessern kann.

Anwendungsbereiche von KI in der öffentlichen Verwaltung

• Automatische Antragsverarbeitung: Bearbeitung und Prüfung von Anträgen wie Wohngeld- oder Baugenehmigungen.
• Vollständigkeitsprüfung: automatisiertes Prüfen eingereichter Unterlagen auf Richtigkeit und Vollständigkeit.
• Betrugserkennung: Identifikation von Unregelmäßigkeiten in Anträgen zur Reduzierung von Missbrauch.
• Digitale Dokumentenverwaltung: Effiziente Organisation und einfacher Zugriff auf digitale und analoge Unterlagen.
• Bürgerkommunikation: Automatisierte Benachrichtigungen, Erinnerungen und Warnungen sparen Zeit und erhöhen die Transparenz.
• Optimierung der Abfallwirtschaft: intelligente Steuerung und Ressourcennutzung für mehr Effizienz.
• Barrierefreie Dokumente: Automatisierte Erstellung und Prüfung von barrierefreien Inhalten für mehr Inklusion.
• Zeitersparnis für Sachbearbeiter: Automatisierung repetitiver Aufgaben ermöglicht den Fokus auf individuelle Anliegen der Bürger.

Der Schlüssel für die meisten KI-Use-Cases: Daten

Wie du gesehen hast, bieten generative KI, RPA, Predictive Analytics und Machine-Learning-Algorithmen enorme Chancen für jedes Unternehmen. Aus der Erfahrung wissen wir, dass nach der Einführung einer generativen KI bemerkt wird, dass Daten der wahre Treibstoff für die Nutzung von KI im Unternehmen sind. Ohne sauber aufbereitete Daten stoßen selbst einfache generative Use Cases schnell an ihre Grenzen.

Daher werden auch leicht zu bedienende RAG-Systeme immer mehr an Bedeutung gewinnen. Ein RAG-System verbindet eine KI mit deinen eigenen Dokumenten, sodass die KI nicht rät, sondern gezielt in deinem Wissen nachschlägt und daraus eine passende Antwort formuliert.

Außerdem bleibt es enorm wichtig, auf die eigenen Prozesse und Arbeitsweisen zu blicken, zu schulen und schrittweise das Laufen mit KI zu adaptieren. Nur so kann messbare Wertschöpfung erreicht werden. Wichtig ist es, KI als Change-Thema zu begreifen und kleinere KI-Schulungen zu etablieren, um den Umgang schrittweise voranzutreiben. Erfolgreiche Unternehmen nutzen hierfür immer ein kontinuierliches Vorgehen.

Welches sind deine spannendsten Anwendungsbereiche für KI? Lass es mich in den Kommentaren wissen.