KI in Unternehmen – Chancen und Herausforderungen

Es sind vor allem größere Unternehmen mit mehr als 250 Mitarbeitenden, die bereits stark auf den Einsatz von Künstlicher Intelligenz setzen. Dabei ist es wichtig, zwischen traditioneller KI und generativer KI zu unterscheiden. Traditionelle KI-Systeme sind darauf ausgelegt, spezifische Aufgaben basierend auf vorgegebenen Regeln und Mustern auszuführen. Generative KI geht noch einen Schritt weiter und kann neue, originelle Inhalte erzeugen. 

Am häufigsten verwenden Organisationen traditionelle KI-Technologien, um geschriebene Sprache zu analysieren oder für das sogenannte Text Mining. Letzteres bedeutet, dass Textmuster in unstrukturierten Daten durch den Einsatz von maschinellem Lernen, Statistik und Linguistik identifiziert und analysiert werden. Weit verbreitet sind auch Technologien zur Spracherkennung und zur Erzeugung natürlicher Sprache. 

In welchen Bereichen Unternehmen Künstliche Intelligenz einsetzen, ist dagegen sehr unterschiedlich: Von der Datenanalyse über die Optimierung von Geschäftsprozessen bis hin zum intelligenten Kundenservice – die Anwendungen sind breit gefächert. Viele Unternehmen setzen bspw. im Kundenservice auf intelligente Chatbots und Sprachassistenten, die Kundenanfragen maßgeschneidert und kontextbezogen beantworten und nicht nur vordefinierte Antworten geben.  

Im Marketing ermöglicht traditionelle KI personalisierte Kampagnen und Produktempfehlungen, die auf Kundenverhalten und -präferenzen basieren. Mit Hilfe von generativer KI ist die Erstellung neuer Werbekampagnen möglich, inklusive Texten, Bildern und Videos, die auf spezifische Zielgruppen zugeschnitten sind. 

Auch in der Produktion sowie im verarbeitenden Gewerbe nutzen Unternehmen traditionelle KI, um die Effizienz und Qualität der Produktion zu steigern. Hier steuert sie u.a. Fertigungsprozesse, optimiert Warenströme und sagt Maschinenausfälle vorher. Generative KI geht noch einen Schritt weiter und kann z. B. neue Produktdesigns vorschlagen oder optimierte Fertigungsabläufe entwickeln, die ein menschlicher Ingenieur vielleicht übersehen hätte.  

Im Finanzsektor nutzen Banken und Versicherungen traditionelle KI zur Betrugsprävention und Risikobewertung. Generative KI erweitert diese Möglichkeiten noch einmal deutlich, indem sie Prozesse optimieren und neue, kreative Lösungen vorschlagen kann. 

Künstliche Intelligenz revolutioniert viele Geschäftsprozesse. Der folgende Abschnitt befasst sich mit konkreten Anwendungsbeispielen von KI in der modernen Unternehmenswelt. 

Industrie und Produktentwicklung

Die Industrie setzt KI vor allem im Bereich der Predictive Maintenance ein, d.h. sie wird genutzt, um den Wartungsbedarf von Maschinen und Geräten vorherzusagen. Ebenso lassen sich durch den Einsatz von KI Produktlebenszyklen optimieren. Produktentwicklungsabteilungen nutzen außerdem KI-gestützte digitale Zwillinge, um Produkte zu simulieren oder zu optimieren.  

Kundenservice

Vor allem im Bereich des Kundenservice ist KI nicht mehr wegzudenken und bietet eine Reihe von Vorteilen. KI wird bspw. dazu eingesetzt, um Kundenfeedback zu analysieren und Stimmungen und Trends in Echtzeit zu erkennen. So können Unternehmen schnell auf Rückmeldungen reagieren und die Kundenzufriedenheit steigern. Letzteres ist auch durch den Einsatz von Vorhersagemodellen möglich, die Kundenanfragen antizipieren und proaktiv Lösungen vorschlagen können, bevor ein Problem auftritt. 

Projektmanagement

Im Projektmanagement erhöhen KI-gestützte Tools die Effizienz und Transparenz. Hier wird KI z. B. eingesetzt, um Statusberichte und Zeitpläne automatisch zu erstellen. Sie unterstützt die Projektverantwortlichen auch bei der optimalen Zuweisung von Ressourcen und der Erstellung präziser Projektpläne. KI-gestützte Tools können auch potenzielle Engpässe, Risiken oder Verzögerungen erkennen und datengestützte Strategien entwickeln. Letztlich können Projektteams durch den Einsatz von KI Zeit bei Routineaufgaben sparen und sich stattdessen auf strategische und komplexe Aufgaben konzentrieren. 

KI lässt sich operativ vielfältig einsetzen. Aus den oben genannten Anwendungsbeispielen gingen bereits einige Vorteile hervor, auf die wir nun genauer eingehen möchten. 

• Effizienzsteigerung und Kosteneinsparungen: KI-gestützte Systeme optimieren den Einsatz von Ressourcen, indem sie komplexe Prozesse automatisieren und so Zeit und Kosten sparen. Durch die Entlastung von alltäglichen Routineaufgaben können sich die Mitarbeitenden anderen, wichtigeren Aufgaben widmen. So trägt KI zur Produktivitätssteigerung bei und hilft gleichzeitig auch dabei, dem Fachkräftemangel zu begegnen.

• Unterstützt bei der Entscheidungsfindung: KI-Systeme sind in der Lage, große Datenmengen schnell zu analysieren und daraus Erkenntnisse abzuleiten – sie unterstützen damit menschliche Entscheidungsträger. Dies ist vor allem in komplexen oder zeitkritischen Situationen von Vorteil, in denen schnelle und fundierte Entscheidungen getroffen werden müssen.

• Flexibilität und Wettbewerbsvorteile: Die Geschäftswelt verändert sich schnell und ständig. Durch den Einsatz von KI können sich Unternehmen für die Zukunft rüsten, ihre Agilität erhöhen und sich so schnell an veränderte Marktbedingungen anpassen, indem sie flexibler auf Veränderungen reagieren und Ressourcen effizienter nutzen. Auch durch die Entwicklung innovativer Produkte mit Hilfe von KI können Unternehmen ihre Marktposition behaupten und sich Wettbewerbsvorteile verschaffen.

• Neue Erkenntnisse: KI liefert Unternehmen regelmäßig neue Erkenntnisse, da sie ständig dazulernt und sich optimiert. Dadurch können Unternehmen ihren geschäftlichen Nutzen kontinuierlich steigern. Durch die Analyse großer Datenmengen kann KI bspw. verborgene Muster und Zusammenhänge aufdecken, die menschlichen Analysten möglicherweise entgehen.

• Kundenbindung: KI ermöglicht es in diesem Bereich, personalisierte Angebote zu erstellen und auf individuelle Kundenbedürfnisse einzugehen. Sie trägt auch dazu bei, das Kundenverhalten besser zu verstehen und damit die Kundenzufriedenheit zu erhöhen. 

Bisher ging es in diesem Artikel um die Chancen und Vorteile, die sich für Unternehmen ergeben, die Künstliche Intelligenz nutzen. Doch längst ist nicht jede Organisation vom KI-Einsatz überzeugt, wie eine aktuelle Umfrage des Branchenverbandes bitkom zeigt: Dort gaben 12 Prozent der deutschen Unternehmen an, KI derzeit noch als Risiko zu betrachten (3). Im Folgenden gehen wir daher auf die drei größten Risiken bzw. Herausforderungen ein. 

Verlust von Arbeitsplätzen

Die wohl größte Skepsis begegnet der KI beim Thema Arbeitsplätze. So wächst bei vielen Menschen die Angst vor dem Verlust des Arbeitsplatzes. Diese Ängste sind nicht unbegründet, denn der Einfluss von KI auf den Arbeitsmarkt wird verschiedenen Prognosen zufolge erheblich sein. So geht die Unternehmensberatung McKinsey davon aus, dass allein in Deutschland mehr als 20 Millionen Arbeitsplätze durch Automatisierung gefährdet sein könnten – das sind fast die Hälfte aller Jobs (4). Bangen müssen vor allem Mitarbeitende in Branchen, in denen KI zur Übernahme repetitiver, manueller Routinetätigkeiten eingesetzt wird, wie etwa in der Produktion. 

Doch allen Befürchtungen zum Trotz: KI wird Studien zufolge nicht nur Arbeitsplätze vernichten, sondern auch neue schaffen. Das Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB) prognostiziert, dass im kommenden Jahr zwar 1,5 Millionen Arbeitsplätze wegfallen, dafür aber auch rund 1,5 Millionen neue entstehen werden (5). 

Fehlende oder mangelhafte KI-Governance

Unternehmen, die KI einsetzen, müssen verantwortungsvoll damit umgehen. Was in der Theorie schlüssig klingt, stellt in der Praxis eine große Hürde dar. Und so ist es nicht verwunderlich, dass KI-Governance ein zentraler Aspekt beim Einsatz Künstlicher Intelligenz ist. Fehlt sie oder wird sie nur unzureichend umgesetzt, können folgende Risiken entstehen:  

Operative und geschäftliche Risiken

• Fehlerhafte KI-Systeme können zu Fehlentscheidungen führen, die finanzielle Verluste nach sich ziehen.  

• Intransparente KI-Tools führen dazu, dass KI-Entscheidungen schwer nachvollziehbar sind. Hier entsteht häufig Misstrauen, außerdem können rechtliche Herausforderungen entstehen.  

• Schlecht geschützte KI-Systeme sind anfällig für Manipulationen und Fehlfunktionen. 

Ethische und rechtliche Risiken

• Verstöße gegen Datenschutzbestimmungen: Unzureichende KI-Governance kann zu Verstößen gegen Datenschutzgesetze und -vorschriften führen.  

• Diskriminierung und Voreingenommenheit: KI-Modelle können unbeabsichtigt Vorurteile aus historischen Daten übernehmen und verstärken. Dies kann zu ungerechten Entscheidungen führen und dazu, dass bestimmte Personengruppen benachteiligt werden.  

• Compliance-Verstöße: Ohne robuste Governance-Strukturen können Unternehmen regulatorische Anforderungen wie den EU AI Act, der klare Richtlinien für den Einsatz von KI-Technologien vorgibt, nicht erfüllen. 

Fehlendes Wissen

Einer der Hauptgründe, warum Unternehmen KI bisher nicht nutzen, ist fehlendes Wissen. So fällt es insbesondere mittelständischen Unternehmen noch schwer, geeignete KI-Anwendungen für sich zu identifizieren (6). Was ebenso dazu beiträgt: oftmals erfordern KI-Anwendungen große Datenmengen und hohe individuelle Anpassungen, weshalb sich Angebote bislang vor allem an große bis mittlere Organisationen richten.  

Zur Verunsicherung trägt auch bei, dass es mittlerweile viele verschiedene KI-Anwendungen für unterschiedliche Anwendungsfälle auf dem Markt gibt, was Unternehmen abschreckt – speziell dann, wenn sie (noch) keine Mitarbeitenden haben, die sich intensiv mit dem Thema KI auseinandersetzen.  

Nur etwa ein Fünftel der deutschen Unternehmen nutzt KI, wobei der Trend steigend ist. KI wird hauptsächlich in Bereichen wie Textanalyse, Spracherkennung und Prozessoptimierung eingesetzt. Größere Unternehmen sind Vorreiter. KI bietet Vorteile wie Effizienzsteigerung und verbesserte Entscheidungsfindung, birgt aber auch Risiken wie potenzielle Arbeitsplatzverluste und Herausforderungen bei der Governance. Fehlendes Wissen und Unsicherheit über geeignete Anwendungen sind Hauptgründe für die zurückhaltende Nutzung, besonders bei mittelständischen Unternehmen. 

Quellenangaben: 

(1) https://www.destatis.de/DE/Presse/Pressemitteilungen/2024/11/PD24_444_52911.html 

(2) https://www.destatis.de/DE/Presse/Pressemitteilungen/2024/11/PD24_444_52911.html 

(3) https://www.bitkom.org/Presse/Presseinformation/Erstmals-beschaeftigt-Haelfte-Unternehmen-KI 

(4) https://de.statista.com/infografik/8751/durch-automatisierung-gefaehrdete-arbeitsplaetze/  

(5) https://www.heise.de/news/Studie-Nicht-weniger-aber-andere-Arbeitsplaetze-in-der-Industrie-4-0-3464689.html 

(6) https://digitalzentrum-berlin.de/unternehmen-nutzen-kuenstliche-intelligenz-bisher-kaum