KI-Anwendungen für Unternehmen: So nutzen Sie künstliche Intelligenz erfolgreich

Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Art und Weise wie Unternehmen arbeiten und bietet zahlreiche Chancen zur Optimierung von Prozessen und Entscheidungsfindungen. Wir stellen vor, welche KI-Anwendungen sich für Unternehmen eignen und wie Sie diese effektiv nutzen.

Welche KIs eignen sich für Unternehmen?

Die Auswahl an KI-Tools in der Arbeitswelt ist groß und wächst stetig. Von Wissensmanagement über Kundenservice bis hin zur Datenanalyse – für nahezu jede geschäftliche Herausforderung gibt es eine passende Lösung. Setzen Sie künstliche Intelligenz gezielt ein, können Sie effizienter arbeiten, Zeit sparen und Ihre Wettbewerbsfähigkeit steigern.

KI-gestützte Büroarbeit: Microsoft Copilot

Microsoft Copilot ist eine leistungsstarke KI-Integration für Microsoft 365, die Ihrem Unternehmen hilft, produktiver zu arbeiten. Copilot unterstützt Sie zum Beispiel in Anwendungen wie Word, Excel, Outlook und Teams, indem es Texte erstellt, Tabellen analysiert, E-Mails zusammenfasst und Meetings protokolliert. Auf vielen aktuellen Business Notebooks ist Microsoft Copilot bereits vorinstalliert.

Mögliche Einsatzbereiche: Automatisierte Dokumentenerstellung, Datenanalyse in Excel, E-Mail-Management oder Meeting-Zusammenfassungen.

Formulieren Sie klar und präzise

Der Erfolg eines Prompts hängt maßgeblich von einer eindeutigen und detaillierten Formulierung ab. Je klarer und präziser die Anfrage, desto gezielter die Antwort. Eine konkrete Anweisung vermeidet Missverständnisse seitens der KI-Anwendung und führt zu besseren Ergebnissen.

• Statt: „Erzähle mir etwas über kontinuierliche Verbesserung in Unternehmen.“
• Besser: „Erkläre, wie eine kontinuierliche Verbesserungskultur im Qualitätsmanagement langfristig die Kundenzufriedenheit steigern kann.“

Geben Sie Format und Stil vor

Wünschen Sie sich eine Liste, einen Fachartikel oder eine Kurzgeschichte? Die KI liefert passendere Antworten, wenn Sie das gewünschte Format und den Stil vorgeben.

• Beispiel: „Schreibe eine sachliche Produktbeschreibung für eine KI-gestützte Software zur Projektplanung. Zielgruppe: KMUs. Fokus: Benutzerfreundlichkeit und Kostenersparnis. Schreibe aktiv statt passiv. Nutze eine direkte Leseransprache.“
• Tipp: Lassen Sie die KI bestehende Texte analysieren, um daraus präzisere Prompts für zukünftige Aufgaben abzuleiten.

Nennen Sie Fokus und Einschränkungen

Weitläufige Themen erschweren es der KI, eine gezielte Antwort zu liefern. Falls Einschränkungen bekannt sind, benennen Sie diese klar und eindeutig. Dadurch vermeiden Sie unnötige Abschweifungen, was besonders bei umfangreichen Themengebieten hilfreich ist.

• Statt: „Wie kann ich eine offene Feedback-Kultur etablieren?“
• Besser: „Wie kann ich als QM-Beauftragter eine offene Feedback-Kultur etablieren? Konzentriere dich lediglich auf die Sozialwirtschaft.“

Offene Fragen fördern tiefere Antworten

Möchten Sie statt fokussierter Antworten lieber umfassende und facettenreiche Ergebnisse von der KI erhalten, formulieren Sie Ihre Prompts offener. Eine gewisse Eingrenzung des Themas ist dennoch hilfreich.

• Statt: „Wie funktioniert ein QM-Handbuch?“
• Besser: „Was sind die wichtigsten Bestandteile eines QM-Handbuchs? Wie arbeiten Teams damit effizient?“

Verfeinern Sie Ihre Prompts schrittweise

Das Schreiben von Prompts ist ein iterativer Prozess. Falls eine Antwort nicht ideal ist, optimieren und verfeinern Sie das Ergebnis durch gezieltes Feedback.

• Ursprünglicher Prompt: „Schreibe eine Stellenanzeige für eine IT-Position.“
• Verfeinerung: „Verfasse eine ansprechende Stellenanzeige für eine IT-Leasing-Firma, die einen Data Scientist sucht. Betone flexible Arbeitsmodelle, KI-gestützte Analyseprojekte und Entwicklungsmöglichkeiten.“

Few-Shot-Prompting: Geben Sie Beispiele

Few-Shot-Prompting bedeutet, der KI einige Beispiele zu liefern, um die Ausgabe in die gewünschte Richtung zu lenken. Die KI lernt aus diesen Mustern und generiert passende Inhalte für andere Produkte. In diesem Beispiel erkennt die KI den gewünschten Stil und kann einen passenden Social-Media-Post für ein nachhaltiges Modelabel generieren.

Beispiel: „Erstelle einen Social-Media-Post für die neueste Kollektion eines nachhaltigen Modelabels im gleichen Stil wie die folgenden Beispiele:

• Unsere neue Sportkollektion bringt dich auf das nächste Level! Atmungsaktiv, stylisch und 100 % recycelbar. #FitLife #SportStyle
• Handgemachte Schmuckstücke mit Liebe zum Detail. Jedes Stück ein Unikat – perfekt für deinen individuellen Style! #HandmadeJewelry #ArtisticFashion“

Role Prompting: Geben Sie der KI eine Rolle

Weisen Sie der KI eine Rolle zu, um die Ausgabe in einen spezifischen Kontext zu setzen. Kombinieren Sie diese Rolle mit anderen Anweisungen, die wir oben beschrieben haben.

Beispiele:

• „Agiere als Marketing-Experte für Social-Media-Kampagnen. Entwirf einen Post für unsere neuen Sportschuhe. Stil: werblich, inspirierend.“
• „Du bist ein IT-Sicherheitsspezialist und gibst Tipps für kleine Unternehmen zum Thema ‚Firewalls und sichere Alternativen‘. Nutze direkte Ansprache und schreibe informativ.“
• „Schreibe einen Hotel-Blogbeitrag aus Sicht eines erfahrenen Hotelmanagers. Dein Thema: ‚Wie künstliche Intelligenz das Management in Hotels verbessern kann‘. Schreibe aktivierend und inspirierend.“

Chain-of-Thought-Prompting: Bauen Sie Gedankengänge auf

Fördern Sie zusammenhängende, detaillierte Antworten, indem Sie die KI bitten, Schritt für Schritt nachzudenken. Dadurch erhalten Sie detailliertere und logisch strukturierte Antworten.

Beispiel: „Wie kann ein Unternehmen Nachhaltigkeit in seine Lieferkette integrieren? Lass uns Schritt für Schritt nachdenken.“

Reverse Prompt Engineering: Lernen von bestehenden Texten

Lassen Sie bestehende Texte analysieren, um herauszufinden, welche Prompts zu einem ähnlichen Ergebnis führen könnten. Diese Methode hilft, bessere Prompts zu entwickeln und den KI-Entscheidungsprozess zu verstehen.

Beispiel: „Analysiere den folgenden Text auf Stil, Sprache und Tonfall und erstelle einen strukturierten Prompt dazu: …“

Künstliche Intelligenz in der Industrie

Die Industrie profitiert in vielerlei Hinsicht von künstlicher Intelligenz: Sie optimiert Produktionsprozesse, senkt Kosten und steigert die Effizienz. Beispielsweise erzeugt die Digitalisierung enorme Datenmengen, die KI analysieren und nutzen kann. So lassen sich Prozesse intelligenter steuern und Ressourcen effizienter einsetzen.

Das Energiemanagement profitiert von KI, die den Energieverbrauch analysiert und optimiert. Das kann in smarten Bürogebäuden oder Fabrikanlagen die Energiekosten senken. Auch die Energienetzbetreiber selbst nutzen KI: Ein Beispiel sind intelligente Stromnetze, die den Energiebedarf anhand des Kundenverhaltens prognostizieren und eine stabile, effiziente Versorgung sicherstellen.

KI in Hotellerie und Gastronomie

Im Bereich des Gästemanagements in Hotellerie und Gastronomie ermöglicht KI beispielsweise eine individuelle Kundenansprache. Mögliche Anwendungen sind etwa:

• Personalisierte Angebote für wiederkehrende Gäste, die die KI zusammenstellt.
• KI-Chatbots beantworten online rund um die Uhr Fragen zu Reservierungen oder Services.
• Intelligentes Gebäudemanagement steuert die Fahrschulbereitstellung sowie Licht, Temperatur und Musikuntermalung in öffentlichen Bereichen für mehr Effizienz.

Smarte Kassensysteme analysieren Bestellungen und helfen, Wartezeiten zu reduzieren. Großküchen profitieren von automatisierter Lagerverwaltung: Systeme erkennen, wann Nachschub bestellt werden muss, und verhindern dadurch Engpässe und Lebensmittelverschwendung.

Auch hinter den Kulissen sorgt KI für mehr Effizienz. In der Reinigung beispielsweise optimieren intelligente Systeme den Einsatz von Personal und Reinigungsmitteln. Die Sicherheitsüberwachung profitiert von Algorithmen, die ungewöhnliche Aktivitäten erkennen und so zur Sicherheit von Gästen und Mitarbeitenden beitragen.

Der Mensch steht an erster Stelle

Trotz aller Vorteile bleibt der menschliche Faktor entscheidend. In Hotellerie und Gastronomie kann KI unterstützen, ersetzt aber nicht die persönliche Betreuung der Gäste. Die Branche lebt von Gastfreundschaft und menschlichen Kontakten – und die bleiben auch in einer digitalen Zukunft zentrale Elemente.

KI in Marketing und Vertrieb

Künstliche Intelligenz hat die Kundeninteraktion in Unternehmen schon jetzt grundlegend verändert: Sie ermöglicht personalisierte Kundenansprache, optimiert Vertriebsprozesse und steigert die Effizienz von Marketingkampagnen.

Ein wichtiger Bereich ist die Hyperpersonalisierung. KI analysiert Kundenverhalten in Echtzeit und spielt maßgeschneiderte Produktempfehlungen oder gezielte Werbebotschaften aus. So erreichen Unternehmen die richtige Zielgruppe zum richtigen Zeitpunkt – das steigert Konversionsraten und die Kundenzufriedenheit.

Auch Predictive Analytics spielt eine zentrale Rolle. KI wertet Daten aus und prognostiziert das zukünftige Kaufverhalten. So lassen sich Top-Leads identifizieren sowie Cross- und Upselling gezielt einsetzen. Intelligente Churn-Modelle erkennen potenzielle Kündiger frühzeitig, sodass Unternehmen mit passenden Maßnahmen reagieren können.

Conversational AI verbessert den Kundenservice. Chatbots und virtuelle Assistenten bieten rund um die Uhr menschenähnliche Interaktionen. Moderne Sprachmodelle wie GPT liefern schnelle, präzise Antworten und steigern die Kundenzufriedenheit.

Zudem analysiert KI mithilfe von Sentiment Analysis große Mengen an Kundenfeedback aus Foren und Social Media. Unternehmen erhalten dadurch wertvolle Einblicke in Kundenmeinungen. Sie können Produkte und Dienstleistungen gezielt verbessern.

KI in Bildungseinrichtungen

KI-basierte Lernplattformen passen Inhalte individuell an das Tempo und die Bedürfnisse der Schülerinnen und Schüler an. So erhalten diese gezielte Unterstützung, während Lehrkräfte entlastet werden.

In der Verwaltung unterstützen automatisierte Systeme etwa bei der Organisation von Stundenplänen. Auch bei Korrekturarbeiten von Prüfungen kann KI unterstützen und Lernfortschritte analysieren. An Hochschulen hilft KI unter anderem bei der Studienberatung, um passende Kurse vorzuschlagen.

Zudem fördert künstliche Intelligenz interaktive Lernmethoden, die beispielsweise Virtual Reality (VR) und Simulationen nutzen, um komplexe Inhalte greifbar zu machen. Dennoch bleibt Bildung ein zwischenmenschlicher Prozess – mit KI als wertvollem Werkzeug.

KI in der Logistik

Künstliche Intelligenz wird in der Logistik immer wichtiger. Sie optimiert Lieferketten, verbessert Routenplanung und automatisiert die Bestandsverwaltung. So lassen sich Abläufe effizienter gestalten und Kosten senken.

Durch Predictive Analytics kann KI Störungen in der Lieferkette frühzeitig vorhersagen und schlägt Gegenmaßnahmen vor. Das verhindert Engpässe und sorgt für einen reibungslosen Warenfluss. Smarte Algorithmen optimieren zudem Transportwege und Lieferzeiten, indem sie Verkehrsdaten und Wetterprognosen in Echtzeit auswerten.

Auch die Bestandsverwaltung profitiert von KI. Präzise Bedarfsprognosen helfen, Über- und Unterbestände zu vermeiden. Das steigert die Rentabilität und sorgt dafür, dass Waren stets verfügbar sind – zur Zufriedenheit der Kunden.

KI-Anwendungen für Unternehmen im Überblick

• Ihr Unternehmen kann von generativen und analytischen KI-Systemen profitieren, die Automatisierung, datenbasierte Entscheidungen und personalisierte Lösungen ermöglichen.
• Durch präzise und kontextbezogene Prompts können Sie KI-Modelle effizient steuern, um relevante und qualitativ hochwertige Ergebnisse zu erhalten.
• In der Industrie optimiert KI Fertigungsprozesse, ermöglicht vorausschauende Wartung und verbessert Qualitätskontrollen durch intelligente Datenanalyse.
• KI revolutioniert Marketing und Vertrieb durch personalisierte Kundenansprache, präzise Verkaufsprognosen und intelligente CRM-Systeme zur Optimierung der Kundenbindung.
• In der Logistik steigern KI-Anwendungen die Effizienz durch smarte Routenplanung, automatisierte Bestandsverwaltung und vorausschauende Störungsanalyse zur Optimierung von Lieferketten.