Serielle, generative künstliche Intelligenz
Die Welle der Begeisterung für generative KI ist gigantisch. Kaum eine Technologie elektrisiert Unternehmen derzeit so sehr wie die Möglichkeit, mittels KI kreative Inhalte und Lösungen zu erschaffen. Führungskräfte erkennen das enorme Potenzial, in bisher schwer automatisierbaren Bereichen Effizienzsteigerungen zu erzielen. Doch zwischen Vision und Wirklichkeit klafft eine Lücke: In der Praxis ist generative KI noch wenig verbreitet.
Woran liegt das? Unsere Erfahrung aus zahlreichen Projekten mit DAX-Konzernen und Mittelständlern zeigt: Viele Unternehmen scheuen den wahrgenommenen hohen Aufwand und die Komplexität, die mit KI-Projekten verbunden sind. Es mangelt an konkreten, schnell umsetzbaren Use Cases, die einen klar definierten Business Value liefern.
In unseren Projekten haben wir gelernt, dass ein agiler, schrittweiser Ansatz der Schlüssel zum Erfolg ist. Statt sich in komplexen Großprojekten zu verzetteln, setzen wir auf konkrete, schnell realisierbare Anwendungsfälle. Mit diesem Fokus auf KI-Quick-Wins lassen sich mit überschaubarem Aufwand spürbare Verbesserungen erzielen – und so nach und nach eine umfassende KI-Strategie entwickeln.
Komplexität und Expertenmangel
Trotz des enormen Potenzials von generativer KI tun sich viele Unternehmen schwer, die Technologie gewinnbringend einzusetzen. Ein Haupthindernis ist die Komplexität der Materie. Ohne fundiertes Verständnis fällt es schwer, sinnvolle Anwendungsfälle zu identifizieren und die Möglichkeiten realistisch einzuschätzen. Viele Entscheider halten KI fälschlicherweise für unreif und unterschätzen den Reifegrad aktueller Systeme. Dabei sind für die meisten gängigen KI-assoziierten Probleme längst Lösungen verfügbar.
Erschwerend kommt der Mangel an KI-Experten hinzu. Nur wenige Unternehmen verfügen über dedizierte Teams, die sich mit der Implementierung von generativer KI auskennen. Dabei ist dieses Wissen essenziell, um die Technologie strategisch einzusetzen und auf die spezifischen Anforderungen des eigenen Geschäfts zuzuschneiden. Der rasante Fortschritt der Technik stellt Unternehmen zusätzlich vor die Herausforderung, ihre Expertise ständig auf dem neuesten Stand zu halten.
Aufgrund dieser Hürden ist die Zurückhaltung vieler Organisationen nachvollziehbar. Doch sie sollte kein Grund sein, das Thema KI auf die lange Bank zu schieben. Denn wer jetzt pragmatische Lösungen findet, verschafft sich entscheidende Wettbewerbsvorteile.
Anwendungsfälle statt Strategie
Unsere Erfahrung zeigt: Viele Unternehmen diskutieren das Thema generative KI noch sehr abstrakt. Es mangelt an konkreten, praxisnahen Anwendungsfällen. Zwar kennen die meisten Unternehmen ihre Pain Points – doch nur wenige wissen, dass viele davon mit KI lösbar wären.
Um diese Lücke zu schließen, haben wir für eine Vielzahl immer wiederkehrender Use Cases standardisierte KI-Module entwickelt. Diese sind sofort einsatzbereit und lassen sich ohne großen Aufwand in bestehende IT-Landschaften integrieren. Unser Fokus liegt dabei auf schnell realisierbaren, robusten Lösungen mit klar definierter Wertschöpfung. Keine abstrakten Zukunftsvisionen, sondern handfeste Tools, die messbare Verbesserungen liefern und das in überschaubaren Zeiträumen und Budgets. Dabei setzen wir gezielt auf resiliente Anwendungsfälle und starten mit kleinen, niederschwelligen Pilotprojekten. Diese werden nach klar definierten Kriterien evaluiert und im Erfolgsfall schnell skaliert. So stellen wir sicher, dass der Geschäftsbetrieb nicht gefährdet wird und nur Konzepte, die sich bewährt haben, in größerem Maßstab zum Einsatz kommen.
KI-Use-Cases
Hier sind drei Beispiele aus der Praxis von häufig auftretenden Pain Points und wie wir mit KI einen messbaren Mehrwert schaffen.
- Intelligentes Testmanagement: Testfälle manuell zu erstellen ist komplex, aufwändig und erfordert viel Know-how. In Zusammenarbeit mit einem DAX-Konzern haben wir eine KI-gestützte Lösung entwickelt, die auf Basis von Prozessen und Stammdaten automatisch eine Vielzahl von Testfällen für unterschiedlichste Szenarien generiert. Ausgabe in gängigen Formaten oder Übergabe an Testauto-matisierung inklusive. Das Ergebnis: ein deutlich reduzierter Aufwand bei gleichzeitig gesteigerter Testabdeckung und -geschwindigkeit.
- Automatisierte Dokumentationserstellung: Wir automatisieren die zeitraubende und fehleranfällige Erstellung und Pflege von Dokumentationen. Prozessabläufe und relevante Daten werden erfasst und unser KI-Modul generiert daraus einheitliche, stets aktuelle Dokus. So werden wertvolle Ressourcen gespart und gleichzeitig ein konsistenter Qualitätsstandard sichergestellt.
- KI-gestützte Auftragserfassung: Bestellungen manuell aus verschiedenen Quellen zu erfassen kostet Zeit und Geld, ist aber gerade im Mittelstand gängige Praxis. Diesen Prozess können wir vollständig und intelligent automatisieren: Unser KI-Modul verarbeitet eingehende Orders aus Mails, Dokumenten oder Telefongesprächen, extrahiert alle relevanten Infos, legt die passenden Vorgänge eigenständig an und fordert bei Bedarf sogar fehlende Daten per Mail nach. So werden Erfassungsprozesse massiv beschleunigt und verschlankt und die gebundenen Ressourcen für wertschöpfendere Aufgaben frei.
Automatisierte Dokumentationserstellung, intelligentes Testmanagement und KI-gestützte Auftragserfassung sind nur drei Beispiele für solche schlüsselfertigen Lösungen. In all diesen Fällen adressiert die KI gezielt ineffiziente, fehleranfällige Prozesse, die bisher nur schwer zu automatisieren waren. Das Ergebnis sind massive Effizienzsteigerungen, Kosteneinsparungen und Qualitätsverbesserungen – bei minimalem Implementierungsaufwand und Risiko.
KI-gestützte Automatisierung solcher konkreten Use Cases ermöglicht eine schnelle Wertschöpfung bei überschaubarem Aufwand und niedrigen Einstiegshürden. Unternehmen können so die Potenziale von generativer KI schrittweise erschließen, ohne direkt ein komplexes Großprojekt stemmen zu müssen. Übrigens: Diese und viele weitere Use Cases sind in unserer ganzheitlichen Plattform ProcessBridge integriert. Durch die Verknüpfung der verschiedenen KI-Anwendungen entstehen wertvolle Synergien: Prozesswissen aus der Dokumentation fließt in die Testfallerstellung ein, Erkenntnisse aus der Auftragserfassung optimieren die Dokumentenverarbeitung. So entsteht eine zentrale Wissensbasis, die mit jedem Use Case wächst und den Mehrwert der Plattform kontinuierlich steigert.
Kollaboration und Agilität
In zahlreichen KI-Projekten mit Unternehmen verschiedenster Größen und Branchen haben sich einige zentrale Erfolgsfaktoren herauskristallisiert. Start small, scale fast: Beginnen Sie mit einem überschaubaren KI-Pilotprojekt in enger Kollaboration von Fachexperten und KI-Spezialisten. Nach der erfolgreichen Validierung kann die Lösung schnell auf weitere Bereiche ausgerollt und skaliert werden; agiles, iteratives Vorgehen: Lange Entwicklungszyklen ohne Feedback sind der falsche Ansatz. Stattdessen haben sich agile Methoden bewährt: In kurzen Sprints werden Lösungen inkrementell entwickelt, kontinuierlich validiert und an die Erkenntnisse angepasst. So bleiben Kosten und Risiken beherrschbar; realistisches Erwartungsmanagement: KI-Projekte brauchen Anlaufzeit. Bis Modelle ihre volle Leistungsfähigkeit erreichen und sich neue Prozesse einspielen, vergehen oft einige Wochen. Diese Einführungsphase muss von Anfang an eingeplant werden, um Frust zu vermeiden.
Mit diesem pragmatischen Ansatz lassen sich viele der typischen Hürden bei KI-Projekten umschiffen. Natürlich gibt es keine Erfolgsgarantie – aber die Chancen stehen gut, schnell konkrete Fortschritte zu erzielen und so Stück für Stück eine belastbare KI-Strategie zu entwickeln.
Kleine Schritte, große Transformation
Die Potenziale von generativer KI sind enorm, doch viele Unternehmen tun sich schwer, sie zu heben. Zu groß scheinen die Hürden, zu riskant ein Einstieg über komplexe Leuchtturmprojekte. Dabei liegt der Schlüssel zum Erfolg in pragmatischen Quick Wins: überschaubare KI-Lösungen, die gezielt alltägliche Problemstellungen adressieren und dort schnell konkrete Verbesserungen liefern. Mit solchen Projekten lässt sich Stück für Stück eine tragfähige KI-Strategie aufbauen, die sich an den tatsächlichen Bedarfen des Unternehmens orientiert. Anstatt sich in abstrakten Zukunftsvisionen zu verlieren, schafft man Fakten und generiert messbare Werte. Schlüsselfertige KI-Module sind dafür ein idealer Startpunkt: Sie sind schnell einsatzbereit, in der Praxis erprobt und auf konkrete Use Cases zugeschnitten.
Unser Appell an Entscheider lautet daher: Haben Sie keine Scheu vor dem ersten Schritt, auch wenn er klein erscheint. Denn er kann der Beginn einer großen Transformation sein. Mit überschaubarem Aufwand lassen sich wertvolle Erfahrungen sammeln, die den Grundstein für eine zukunftsfähige, KI-gestützte Organisation legen. Der Weg mag lang sein, aber er beginnt mit einer pragmatischen Initiative. Und die Chancen stehen gut, schon auf den ersten Metern spürbare Erfolge zu erzielen.
