Wie generative KI Geschäftsprozesse verändert
Generative KI verändert die Art und Weise, wie Unternehmen Prozesse und Ressourcen verwalten.
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Mehr InformationenKI-gestützter Wissenszugang: schnellere Antworten, bessere Entscheidungen
Schnellerer Zugriff auf wichtige Informationen
Mitarbeitende verbringen täglich etwa 30 Minuten damit, in Unternehmenssystemen nach Informationen zu suchen. Generative KI-Chatbots, die auf Unternehmensdaten trainiert wurden, können diesen Prozess erheblich beschleunigen, indem sie relevantes Wissen sofort abrufen. Mithilfe von „Retrieval-Augmented Generation“ ruft die KI relevante Dokumente ab und nutzt diese, um präzise Antworten zu generieren, wodurch der Rechercheaufwand reduziert und eine schnellere Entscheidungsfindung ermöglicht wird.
„Mit Daten chatten“ – für Unternehmenswissen
Die „Retrieval-Augmented Generation“ ermöglicht es Unternehmen, über natürliche Sprache mit ihren internen Daten zu interagieren. Anstatt Dokumentationen manuell zu durchsuchen, können Mitarbeitende Fragen stellen und Antworten erhalten, die aus Unternehmensdokumenten wie Richtlinien, Handbüchern und Wissensdatenbanken generiert werden. Dieser Ansatz macht das erneute Trainieren großer Sprachmodelle überflüssig und ermöglicht es Unternehmen, ihre vorhandenen Informationsressourcen sicher zu nutzen.
Abbau betrieblicher Ineffizienzen
Praktische Projekterfahrungen zeigen, dass die KI-gestützte Informationssuche den Suchaufwand um rund 40 % reduzieren kann. Gleichzeitig sinkt die Zahl der internen Supportanfragen deutlich, da die Mitarbeiter Fragen selbstständig klären können. Das Ergebnis ist eine höhere Transparenz im gesamten Unternehmen und eine messbare Steigerung der Produktivität.
Automatisierung der Kundeninteraktion
Generative KI kann Kundenanfragen automatisch analysieren, wichtige Informationen extrahieren, Anfragen kategorisieren und Antworten generieren. So können beispielsweise eingehende E-Mails, in denen ein technisches Problem beschrieben wird, klassifiziert, priorisiert und an die zuständige Abteilung weitergeleitet werden, während der Kunde eine automatische Antwort erhält. Dies verkürzt die Reaktionszeiten und verringert Ressourcenengpässe.
Prozessoptimierung entlang der gesamten Wertschöpfungskette
KI-Anwendungen gehen weit über den Kundenservice hinaus. Generative KI kann folgende Bereiche unterstützen: 1) Lieferantenmanagement und Logistikplanung 2) Produktionsüberwachung und Qualitätsanalyse 3) Sendungsverfolgung und Lageroptimierung 4) Marktforschung und Vertriebsvorbereitung 5) Technischer Kundensupport Dies ermöglicht Produktivitätssteigerungen im gesamten betrieblichen Ökosystem.
Multimedia-gestützte Betriebsintelligenz
Generative KI kann verschiedene Medienformate wie Bilder, CAD-Modelle und Audioaufnahmen analysieren. So können Techniker beispielsweise ein Foto einer Maschinenstörung hochladen, woraufhin das System anhand der technischen Dokumentation mögliche Ursachen ermittelt. Ebenso können sprachbasierte Dokumentationssysteme gesprochene medizinische Codes automatisch in strukturierte Aufzeichnungen und Rechnungen umwandeln.
Wichtige Schritte zur Einführung generativer KI-Initiativen
Konzeption und Entwicklung von Anwendungsfällen
Erfolgreiche Projekte im Bereich generativer KI beginnen mit der Definition einer klaren Vision und der Ermittlung hochwertiger Anwendungsfälle. Unternehmen müssen prüfen, in welchen Bereichen die größten Effizienzgewinne erzielt werden können, beispielsweise im Wissensmanagement, im Kundenservice oder bei HR-Prozessen. Auch die Auswahl des geeigneten großen Sprachmodells ist von entscheidender Bedeutung. Optionen wie GPT-4, Llama 3 oder Mistral AI müssen unter Berücksichtigung von Qualitäts-, Kosten- und Datensicherheitsanforderungen bewertet werden.
Proof-of-Concept und Pilotphase
Nach der Konzeption starten Unternehmen in der Regel eine Proof-of-Concept-Phase, um die Machbarkeit zu überprüfen. Es wird ein Prototyp entwickelt, um die Kernfunktionen zu testen und den betrieblichen Nutzen zu ermitteln. Pilotgruppen, die oft aus etwa 20 Nutzer*innen bestehen, bewerten die Antworten des Systems und geben strukturiertes Feedback. Vor der Ausweitung der Einführung wird eine Erfolgsschwelle von über 80 % positiver Rückmeldungen empfohlen.
Datenqualität und Governance
Die Datenqualität ist entscheidend für die Leistungsfähigkeit generativer KI. Das Prinzip „Garbage in, garbage out“ gilt auch für große Sprachmodelle. Wenn die Quelldokumente Fehler oder veraltete Informationen enthalten, spiegeln sich diese Ungenauigkeiten in den generierten Antworten wider. Unternehmen müssen daher strukturierte Wissensquellen pflegen und die Rückverfolgbarkeit der zur Generierung von Antworten verwendeten Dokumente sicherstellen.
Sicherheit, Compliance und Zugriffskontrolle
Generative KI-Systeme müssen strenge Governance-Mechanismen implementieren. Zugriffsberechtigungen legen fest, wer bestimmte Datensätze einsehen oder mit speziellen Chatbots interagieren darf. Die Integration in unternehmensinterne Authentifizierungssysteme wie Microsoft Active Directory gewährleistet ein sicheres und skalierbares Identitätsmanagement unter Einhaltung der Datenschutzbestimmungen.
Integration und Veränderungsmanagement
Nach erfolgreichen Pilotprojekten treten Unternehmen in die Integrationsphase ein, in der KI-Systeme in die täglichen Arbeitsabläufe eingebunden werden. Schulungsprogramme helfen den Mitarbeitern, die Möglichkeiten und Grenzen der KI zu verstehen, und fördern gleichzeitig bewährte Verfahren bei der Eingabe von Befehlen und der Zusammenarbeit mit KI-Systemen.
Ausweitung der KI auf das gesamte Unternehmen
Nach der Integration kann generative KI auf weitere Anwendungsfälle und Abteilungen ausgeweitet werden. Kontinuierliche Tests, Optimierungen und Überwachungen gewährleisten eine zuverlässige Leistung und die Einhaltung von Sicherheitsanforderungen, während gleichzeitig die langfristige Wertschöpfung maximiert wird.
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Wichtige Effizienzgewinne durch GenAI in Unternehmen
Das Produktivitäts-Potenzial von GenAI
Generative KI kann die betriebliche Effizienz erheblich steigern, indem sie den Zugriff auf Informationen beschleunigt, Arbeitsabläufe automatisiert und die Entscheidungsfindung unterstützt. Unternehmen, die KI-gestützte Wissenssysteme einsetzen, berichten von messbaren Produktivitätssteigerungen und weniger betrieblichen Engpässen.
65%
Unternehmen, die für 2024 den regelmäßigen Einsatz von KI in mindestens einem Geschäftsbereich planen, was die rasche Verbreitung in Unternehmen widerspiegelt.
40%
Durchschnittliche Reduzierung des Suchaufwands, wenn Mitarbeiter KI-gestützte Wissensabrufsysteme nutzen.
30m
Durchschnittliche Zeit, die Mitarbeitende täglich mit der Suche nach Informationen in Unternehmenssystemen verbringen.
80%
Empfohlene Schwelle für positives Feedback während Pilotversuchen vor der Skalierung generativer KI-Lösungen
2028
Bis 2028 könnten laut Branchenprognosen ein Drittel der generativen KI-Interaktionen von autonomen Agenten abgewickelt werden.
