So integrieren Sie KI in Ihr Unternehmen: Der aktuelle Leitfaden

Wenn Sie in der IT arbeiten oder eine Führungsposition innehaben, beschäftigt Sie die Frage, wie Sie KI in Ihr Unternehmen integrieren können, wahrscheinlich seit dem jüngsten Boom generativer KI besonders intensiv. Sie wissen, dass Sie KI-Tools einsetzen sollten, um Ihre betriebliche Effizienz zu steigern. Möglicherweise befürchten Sie jedoch, dass es Ihnen an Richtlinien, Datenqualität und einer Implementierungsstrategie mangelt, um dies effektiv umzusetzen.

Diese Bedenken sind zwar berechtigt, sollten Sie aber nicht zurückhalten. Die potenziellen Herausforderungen bei der Einführung von KI können mit einem durchdachten und formalisierten KI-Integrationsprozess bewältigt werden. Dieser hilft Ihnen, wirkungsvolle Anwendungsfälle für KI-Investitionen zu identifizieren, die richtigen KI-Lösungen regelkonform und effizient zu finden und zu implementieren, die Akzeptanz bei den Mitarbeitenden sicherzustellen und den ROI von KI zu maximieren. Unsere sechs detaillierten Schritte zeigen Ihnen, wie Sie KI in Ihr Unternehmen integrieren.

DIE WICHTIGSTEN ERKENNTNISSE

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  Die Integration von KI in Ihr Unternehmen umfasst die Analyse des Geschäftsbedarfs, die Entwicklung einer Strategie, die Vorbereitung Ihrer Daten, die Auswahl des richtigen Anbieters, die Implementierung der KI und die Überwachung ihrer Leistung. (Zum Abschnitt springen)
• Drei KI-Tools, die jedes Unternehmen problemlos für mehr Effizienz implementieren kann, sind Grammarly, HubSpot CRM und Fireflies.ai. (Zum Abschnitt springen)
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  KI-Integrationen versprechen Vorteile für jede Branche, darunter Einzelhandel, Gesundheitswesen, Fertigung und Finanzdienstleistungen. (Zum Abschnitt springen)

Mit diesen sechs Schritten können Sie KI effektiv in Ihr Unternehmen integrieren. 

Schritt 1: Analysieren Sie Ihren Geschäftsbedarf für die KI-Integration

Bevor Sie irgendwelche KI-Tools testen, identifizieren Sie die Schwachstellen und Ineffizienzen in Ihrem Unternehmen, die KI beheben kann. Beachten Sie, dass die meisten geschäftlichen KI-Anwendungsfälle in drei Kategorien fallen: die Automatisierung routinemäßiger Aufgaben, die Personalisierung von Kundeninteraktionen mithilfe von Daten und die Verbesserung von Analysen für bessere Entscheidungen.

Am besten analysieren Sie den konkreten Bedarf Ihres Unternehmens, indem Sie mit Ihren Mitarbeitenden über ihre aktuellen Arbeitsabläufe sprechen. Welche Aufgaben sind sehr repetitiv, langweilig oder fehleranfällig? Wo sind sie überlastet? Dieser mitarbeiterorientierte Ansatz identifiziert Problembereiche und bezieht die Teammitglieder in den Prozess ein – ein entscheidender Faktor dafür, dass die Mitarbeitenden die von Ihnen implementierten KI-Tools tatsächlich nutzen.

Sobald Sie die Anwendungsfälle identifiziert haben, priorisieren Sie die Projekte anhand ihrer Auswirkungen auf Ihre übergeordneten Geschäftsziele. Wenn Ihr Fokus im ersten Quartal beispielsweise darauf liegt, den Kundensupport zu verbessern, um die Kundenbindung zu steigern, und Ihr Team vor allem durch lange Antwortzeiten ausgebremst wird, könnte ein KI-Chatbot eine hervorragende erste Integration sein. Berücksichtigen Sie den mit der Integration verbundenen Zeit- und Kostenaufwand. Holen Sie zu diesen zentralen Fragen auch abweichende Meinungen ein.

Profi-Tipp: Da KI-Unternehmen meist Lösungen anbieten, die auf eine Reihe von Problemen in einer bestimmten Abteilung zugeschnitten sind – eine KI-CRM-Lösung könnte beispielsweise einen KI-Chatbot, KI-Lead-Scoring und weitere KI-Tools für Probleme anbieten, die für Vertriebsteams relevant sind –, sollten Sie ähnliche Probleme nach Abteilung gruppieren. Kennzeichnen Sie beispielsweise alle vertriebsbezogenen Probleme mit „Vertrieb“.

Schritt 2: Entwickeln Sie eine KI-Integrationsstrategie

Beginnen Sie mit dem wirkungsvollsten Projekt für künstliche Intelligenz und entwickeln Sie dafür eine KI-Integrationsstrategie. Die Strategie dient allen an der Bewertung und Implementierung der KI-Tools Beteiligten als zentrale Informationsquelle. Sie hilft Ihnen, ein Tool effizient zu implementieren, das Ihre Ziele erreicht, in Ihr Budget passt und Ihren Compliance-Standards entspricht.

Ihre KI-Integrationsstrategie sollte die folgenden Aspekte berücksichtigen:

• Ziele: Welche zwei bis drei Ziele möchten Sie mit Ihrem KI-Integrationsprojekt erreichen?
• KPIs: Anhand welcher Kennzahlen messen Sie die Auswirkungen Ihrer KI-Einführung auf diese Ziele?
• Integrationsplan: Welche Schritte sind erforderlich, um diese Integration von der Tool-Bewertung bis zur vollständig funktionsfähigen Integration umzusetzen?
• Erforderliche Technologien: Welche Software, Netzwerke und Apps benötigen Sie, um die Ziele zu erreichen?
• Verwendete Datenquellen: Sind die für die Umsetzung dieser Integration erforderlichen Daten vorhanden, oder benötigen Sie Zugriff auf weitere Daten?
• Überwachungsprozesse: Wie werden Sie die Wirksamkeit des KI-Tools überwachen?
• Benötigte Ressourcen: Welche Ressourcen müssen Sie kaufen oder erstellen, um die Schulung der Mitarbeitenden, einen reibungslosen Übergang und eine standardisierte Nutzung zu ermöglichen?

In dieser Phase benötigen Sie möglicherweise die Zustimmung der Geschäftsleitung. Verknüpfen Sie Ihr KI-Projekt mit den übergeordneten Geschäftszielen und verfassen Sie eine Zusammenfassung darüber, wie die KI-Integration Ihrer Erwartung nach wichtige Kennzahlen für die Führungskräfte verbessern wird. Denken Sie jedoch daran, dass Sie nicht nur die Führungskräfte für sich gewinnen sollten – auch die Meinung Ihrer Mitarbeitenden zählt, ganz zu schweigen von ihrem Gefühl der Arbeitsplatzsicherheit, das durch KI häufig bedroht wird.

Schaffen Sie mit bewährten Change-Management-Methoden eine KI-bereite Unternehmenskultur. Überlegen Sie, wie Sie mit den Mitarbeitenden über das KI-Projekt sprechen, ihnen die Vorteile vermitteln und sie für die Nutzung der neuen Tools schulen oder für die Anpassung an neue Prozesse umschulen können. Dies sollte zu einer reibungsloseren Einführung von KI in Ihrer Belegschaft führen.

Profi-Tipp: Übertragen Sie ein oder zwei technisch versierten und stark an KI interessierten Mitarbeitenden die Rolle von KI-Expertinnen oder KI-Experten. Beauftragen Sie sie damit, den KI-Markt zu beobachten, neue Tools zu testen und ihre Kolleginnen und Kollegen bei der Nutzung der von Ihnen ausgewählten und integrierten Tools zu unterstützen.

Schritt 3: Bereiten Sie Ihre Dateninfrastruktur auf die KI-Integration vor

Als allgemeine Regel gilt: Je besser Ihre Daten, desto besser die Leistung der KI. Die Integration von ChatGPT in Ihr Unternehmen bietet beispielsweise bereits einen Mehrwert, ist aber weniger leistungsfähig, als wenn Sie das System mit den Produkten, Kunden und Dokumenten Ihres Unternehmens trainieren. Ermitteln Sie für Ihr KI-Integrationsprojekt, welche Art von Daten Sie benötigen. Ein KI-Prognosetool benötigt beispielsweise Verkaufsdaten, vorzugsweise historische Verkaufsdaten aus Ihrem CRM. Prüfen Sie anschließend, ob diese Daten vorhanden sowie ordnungsgemäß validiert und aufbereitet sind.

Wenn Ihnen die Daten fehlen, können Sie Daten von Drittanbietern wie Datenlieferanten oder lizenzierten Datenbanken erwerben. Achten Sie darauf, dass Ihr Anbieter die Daten ethisch korrekt beschafft. Wenn Sie für Ihre KI-Lead-Zuweisung Kontaktdaten benötigen, müssen diese den Datenschutzbestimmungen entsprechen. Wenn die Daten bereits vorhanden sind, können Sie sie folgendermaßen für den Einsatz mit Ihrer KI optimieren:

• Führen Sie Datenbereinigungsmaßnahmen durch: Stellen Sie sicher, dass Daten regelmäßig bereinigt, gekennzeichnet und korrekt formatiert werden, Redundanzen entfernt und Fehler markiert werden. Einige Ihrer Tools zur Datenspeicherung können dies möglicherweise bereits automatisch erledigen.
• Führen Sie Data-Governance-Maßnahmen ein: Um Ihre Daten sicher zu halten und eine regelkonforme Nutzung zu gewährleisten, legen Sie Protokolle für Zugriffsberechtigungen, sichere Speicherung und Datenaufbereitung fest. Informieren Sie sich über die einschlägigen staatlichen Vorschriften für diese Art von Daten, um Ihre Governance-Maßnahmen daran auszurichten.
• Berücksichtigen Sie Technologieintegrationen: Wenn Ihre Daten in mehreren Tools gespeichert sind, kann sich das KI-Tool möglicherweise nahtlos mit ihnen verbinden und ihre Daten für seine Automatisierungen.
• extrahieren und nutzen.Führen Sie isolierte Daten zusammen:

Für Ihre KI-Integration benötigen Sie möglicherweise Daten, die derzeit auf mehrere Tools und Datenbanken verteilt sind. Führen Sie die Daten in zentralen Data Lakes zusammen, um eine effiziente Verarbeitung zu ermöglichen.

Profi-Tipp: Machen Sie sich bewusst, dass es zahlreiche Tools zur Datenqualität und Lösungen gibt, mit denen Sie die Qualität Ihrer Daten verbessern können. Ein umfassendes Verständnis dieser Lösungen und ihrer Unterstützung Ihrer Dateninfrastruktur ist ein wichtiger Aspekt, um das Maximum aus generativer KI und Datenanalyse.

herauszuholen.

Schritt 4: Wählen Sie die richtigen KI-Lösungen für die Integration

Berücksichtigen Sie Standardlösungen und maßgeschneiderte KI-Lösungen

Ihre erste Entscheidung betrifft die Wahl zwischen Standardlösungen und maßgeschneiderten KI-Lösungen. Bei Ersteren handelt es sich um vorgefertigte KI-Tools, die Sie direkt einsetzen können. Häufige Beispiele sind SaaS-Lösungen, KI-Apps oder Tools zur robotergestützten Prozessautomatisierung. Sie lassen sich schnell und kostengünstig implementieren. Der Anbieter übernimmt die laufende Wartung und den Benutzersupport, und eine Community weiterer Nutzerinnen und Nutzer kann Ihnen helfen, das Tool optimal einzusetzen.

Wenn sich herausstellt, dass alle Lösungen für Ihr spezielles Problem zu allgemein gehalten sind, sollten Sie eine maßgeschneiderte KI-Lösung in Betracht ziehen. Maßgeschneiderte KI-Lösungen sind KI-Tools, die für die spezifischen Anforderungen Ihres Unternehmens entwickelt wurden. Ihre Entwicklung und Wartung kann zwar zeitaufwendig und kostspielig sein, dafür passen diese Tools wirklich zu den Zielen Ihres Unternehmens. Ein Unternehmen für Vertriebsschulungen könnte beispielsweise eine maßgeschneiderte konversationelle KI entwickeln, die Kunden auf Grundlage ihrer bisherigen Leistung, ihres körperlichen Profils und ihrer Fitnessziele Feedback und Ratschläge gibt.

Bewerten Sie KI-Anbieter

Beginnen Sie bei der Bewertung potenzieller Anbieter damit, online nach verfügbaren Lösungen zu suchen, und erstellen Sie eine engere Auswahl von zwei bis drei Anbietern, die Sie eingehend prüfen. Lesen Sie Nutzerbewertungen, sehen Sie sich Live-Demos an, informieren Sie sich online über Funktionen und Fallstudien und vereinbaren Sie nach Möglichkeit ein Gespräch oder eine Live-Demo. Folgende Faktoren sollten Sie berücksichtigen:

• Übereinstimmung mit den Geschäftszielen: Definieren Sie das Problem, das Sie lösen möchten, und stellen Sie sicher, dass die KI-Lösung speziell auf dieses Problem zugeschnittene Funktionen bietet.
• Integrationsmöglichkeiten: Prüfen Sie, wie gut sich das KI-Tool in bestehende Systeme und Arbeitsabläufe integrieren lässt. Eine nahtlose Integration kann die Akzeptanz und die allgemeine Wirksamkeit erheblich beeinflussen.
• Skalierbarkeit und Flexibilität: Wenn sich die Geschäftsanforderungen weiterentwickeln, sollte die KI-Lösung entsprechend skalierbar sein. Suchen Sie nach Tools, die sich an veränderte Anforderungen anpassen und mit Ihrem Unternehmen wachsen können.
• Ethische und rechtliche Aspekte: Bewerten Sie, ob das KI-Tool die einschlägigen Vorschriften und ethischen Richtlinien einhält. Dazu gehören Datenschutz, Fairness und mögliche Verzerrungen im Entscheidungsprozess der KI.
• Gesamtkosten: Berücksichtigen Sie neben dem anfänglichen oder monatlichen Preis auch die Kosten für Implementierung, Schulung, Wartung und mögliche Anpassungen.
• Support und Fachwissen des Anbieters: Bewerten Sie den Umfang des Supports und das Fachwissen des KI-Anbieters. Eine starke Partnerschaft kann für eine erfolgreiche Implementierung und Optimierung entscheidend sein.

Wenn die Anbieter kostenlose Testversionen anbieten, nutzen Sie diese, um das Tool zu bewerten und ein Gefühl dafür zu bekommen, wie solche Tools funktionieren und was sie leisten können. Fragen Sie Ihre Mitarbeitenden, ob sie bereits KI-Tools einsetzen, um ihre Arbeitsabläufe zu optimieren. Vielleicht hat jemand bereits die ideale Lösung gefunden.

Bewerten Sie Entwicklungspartner

Wenn Sie den maßgeschneiderten Weg wählen, können Sie Entwicklungspartner mit vielen der gleichen Methoden wie Anbieter bewerten. Folgende Punkte sollten Sie berücksichtigen:

• Erfahrung im KI-Bereich: Wie gut kennen sie sich mit den für Ihr Projekt erforderlichen KI-Technologien aus?
• Frühere Projekte: Haben sie ähnliche maßgeschneiderte KI-Lösungen entwickelt wie die, die Sie erstellen möchten? Sehen Sie sich ihr Portfolio an und prüfen Sie, ob sie bereits mit Kunden gearbeitet haben, die Ihnen ähneln.
• Kommunikation: Befinden sie sich in einer anderen Zeitzone? Wie häufig kommunizieren sie, und welche Methoden nutzen sie?
• Projektmanagementstil: Wie sieht der Zeitplan aus? Wie gehen sie mit Änderungen des Projektumfangs um und wie fördern sie die Zusammenarbeit mit Ihrem Team? Wie verwalten sie die Datensicherheit?

Am besten telefonieren Sie mit dem potenziellen Entwickler und stellen Fragen zu den oben genannten Punkten, um ein Gefühl dafür zu bekommen, ob er zu den Anforderungen und Zielen Ihres Unternehmens passt. Unabhängig davon, ob Sie eine Standardlösung beziehen oder eine Lösung gemeinsam mit einem Partner entwickeln: Ein sorgfältiger Prüfprozess stellt sicher, dass Sie eine Lösung finden, mit der Sie Ihre Ziele kosteneffizient erreichen.

Bewerten Sie die Integration in Legacy-Systeme

Wenn Sie Legacy-Systeme verwenden, können Datensilos entstehen, wenn diese sich nicht in neue KI-Software integrieren lassen. Versuchen Sie, Tools zu finden, die eine solche Integration unterstützen. Falls das nicht möglich ist, kann dies ein Zeichen dafür sein, dass es Zeit ist, die Daten auf eine neue Plattform zu migrieren. Dazu gehören Datenextraktion, Mapping, Aktualisierung, Tests und Migration.

Profi-Tipp: Die rasante Entwicklung von KI-Software stellt eine zentrale Herausforderung bei der Suche nach der richtigen KI-Lösung für Ihr Unternehmen dar. Da sich sowohl die KI-Anwendungen als auch Ihr Unternehmen verändern, sollten Sie darauf vorbereitet sein, Ihre Auswahl regelmäßig neu zu bewerten.

Schritt 5: Implementieren Sie KI-Integrationsprojekte

Bei der Implementierung der besten KI-Lösung arbeiten Sie mit Ihrem Anbieter oder Entwickler daran, die Technologie in Ihren bestehenden Tech-Stack und Ihre Arbeitsabläufe zu integrieren. Die folgenden Tipps helfen Ihnen bei der erfolgreichen Umsetzung von KI-Integrationsprojekten:

• Beginnen Sie mit Pilotprojekten: Beginnen Sie im kleinen Rahmen, damit Sie Probleme in Ihrem Implementierungsprozess beheben können. Wenn Sie beispielsweise ein KI-Tool zum Verfassen von Texten einführen, könnten Sie es zunächst zur Erstellung von Briefings für SEO-Blogbeiträge einsetzen.
• Skalieren Sie erfolgreiche Implementierungen: Wenn die Implementierung erfolgreich ist, skalieren Sie sie angemessen, um mehr Arbeit zu übernehmen. Im Beispiel des KI-Tools zum Verfassen von Texten könnten Sie es zusätzlich für das Brainstorming von Anzeigentexten einsetzen.
• Veränderungen managen und Widerstände überwinden: Sorgen Sie dafür, dass die Mitarbeitenden frühzeitig über die bevorstehnde Veränderung informiert sind. Halten Sie für ihre Fragen und Bedenken stets eine offene Tür und veranstalten Sie Meetings sowie „Fireside Chats“, um die Vorteile der KI-Lösung und ihre Anwendung zu besprechen. Die Mitarbeitenden in den Prozess einzubeziehen, ist der beste Weg, Widerstände zu vermeiden.

Kompetenzlücken und Schulungsbedarf angehen

Laut dem AI Skills Report sind 94 Prozent der IT-Fachkräfte der Meinung, dass KI-Integrationen scheitern werden, wenn die Mitarbeitenden nicht ausreichend im Umgang mit diesen Tools geschult sind. Der Grund: KI funktioniert nicht von allein. Wir befinden uns noch nicht im Zeitalter vollständig autonomer KI-Agenten. Die Wirkung einer KI hängt weiterhin von der Person ab, die sie steuert.

Kompetenzlücken bei den Endanwendern zu identifizieren und zu schließen, ist entscheidend für den Erfolg Ihres KI-Integrationsprojekts. Führen Sie zunächst Schulungen zur Nutzung des Tools durch und stellen Sie gleichzeitig sicher, dass die Mitarbeitenden über das nötige Wissen verfügen, um kritisch darüber nachzudenken, wie sie es effektiv einsetzen können. Das kann bedeuten, sie zu einem Bootcamp zu schicken oder sie für Onlinekurse zu diesem Bereich von KI-Tools anzumelden.

Sie sollten die Mitarbeitenden außerdem durch kontinuierliche Schulungen und Antworten auf ihre Fragen unterstützen. Erstellen Sie eine IT-Wissensdatenbank, in der die Mitarbeitenden auf Dokumente zur KI-Lösung, Best Practices, Protokolle und Prozesse für die Nutzung des Tools sowie auf FAQs zu häufigen Fragen zugreifen können. Bauen Sie diese Wissensdatenbank im Laufe der Zeit aus, während Sie mehr darüber erfahren, wo Ihr Team Schwierigkeiten mit der Lösung hat oder sie sicher beherrscht. Dieses Feedback sollte durch regelmäßige Umfragen und Teambesprechungen gesammelt werden.

Profi-Tipp: Erstellen Sie einen Slack-Kanal namens „AI Talk“, in dem die Mitarbeitenden teilen können, wie sie die KI-Lösungen einsetzen, Engpässe aufzeigen, Fragen stellen und voneinander lernen. Je mehr sie über KI sprechen und je häufiger sie deren Einsatz erleben, desto vertrauter wird sie ihnen. Unwissenheit und Vermeidung sind häufig die Ursache existenzieller Angst.

Schritt 6: Überwachen, bewerten und iterieren Sie Ihre KI-Integration

Während Sie das Tool weiter nutzen und skalieren, ist es wichtig, die KI-Integration zu überwachen, zu bewerten und iterativ zu verbessern, um ihre Leistung im Hinblick auf Ihre Geschäftsziele zu optimieren. Die folgenden Best Practices können dazu beitragen, den Erfolg in dieser Phase des KI-Integrationsprozesses sicherzustellen:

• KPIs und ROI verfolgen: Überwachen Sie die entscheidenden Leistungskennzahlen, auf die Ihre KI Einfluss nehmen soll – beispielsweise sollte ein KI-Verkaufsschulungs-Tool die Einarbeitungszeit eines neuen Vertriebsmitarbeiters verkürzen. Durch die Erfassung relevanter Kennzahlen erfahren Sie, in welchen Bereichen Ihr KI-Projekt hinter den Erwartungen zurückbleibt und wie Sie es verbessern können.
• KI-Modelle kontinuierlich verbessern: Beheben Sie die Schwachstellen der KI-Integration, indem Sie gezielt das KI-Modell verbessern. Das kann bedeuten, die Datenqualität und den Datenzugriff zu verbessern oder Mitarbeitende zu schulen, um Kompetenzlücken zu schließen. Möglicherweise müssen Sie auch höhere Tarifstufen des KI-Tools erwerben, um zusätzliche Funktionen freizuschalten.
• ROI von KI-Projekten berechnen: Berechnen Sie den durch die KI-Integration geschaffenen Wert und ziehen Sie die Gesamtkosten für Wartung, Schulungen, Ressourcen und Gebühren ab.

Profi-Tipp: Stellen Sie sicher, dass Ihr IT-Team sich kontinuierlich über KI im Geschäftsbereich weiterbildet. Es sollte über die neuesten Entwicklungen und Best Practices auf dem Laufenden bleiben und diese in Ihren KI-Workflow integrieren. So stellen Sie sicher, dass Sie Ihre KI-Integration fortlaufend optimieren und den größtmöglichen Nutzen aus der Lösung ziehen.

Finanzielle Auswirkungen der KI-Integration

Bei der Betrachtung der tatsächlichen Kosten Ihrer KI-Integration müssen Sie die anfänglichen Investitionskosten, die laufenden Betriebskosten und den ROI der Integration berücksichtigen.

Anfängliche Investitionskosten

Bei der Integration von KI in Ihr Unternehmen können verschiedene anfängliche Investitionskosten anfallen. Wenn Sie eine Standardlösung verwenden, besteht die Anfangsinvestition wahrscheinlich nur aus der laufenden monatlichen Gebühr oder dem Kaufpreis und manchmal einer Gebühr für Implementierung oder Integration. Möglicherweise müssen Sie auch Geld in die Schulung Ihrer Mitarbeitenden im Umgang mit dem Tool investieren.

Wenn Sie eine individuelle Lösung entwickeln, fallen weitere anfängliche Kosten an, etwa für Hardwarekäufe – beispielsweise KI-Server, die Tausende US-Dollar kosten können – sowie für die Einstellung neuer Mitarbeitender wie Machine-Learning-Ingenieure, Datenwissenschaftler, Softwareentwickler und anderer KI-Experten. Je individueller und komplexer die Lösung ist, die für Sie entwickelt wird, desto höher sind die Kosten. So können sich die Kosten für die Auslagerung der Entwicklung eines individuellen KI-Analysetools auf mehrere Hunderttausend US-Dollar belaufen.

Laufende Betriebskosten

Die laufenden Wartungskosten einer KI-Integration können erheblich variieren, je nachdem, ob Sie sich für ein individuell entwickeltes Modell oder eine vorgefertigte Lösung entscheiden. Bei einem individuellen Modell müssen Sie aufgrund der erforderlichen kontinuierlichen Modellaktualisierungen, des erneuten Trainings mit neuen Daten und einer möglichen Skalierung der Infrastruktur bei wachsendem Bedarf wahrscheinlich mit höheren laufenden Kosten rechnen. Außerdem müssen Sie ein Team von KI-Spezialisten zur Verwaltung der Lösung unterhalten, was teuer sein kann. So müssen Sie beispielsweise interne IT-Mitarbeitende beschäftigen, die bei Problemen mit der KI-Lösung für die Fehlerbehebung zuständig sind.

Im Gegensatz dazu verursacht eine vorgefertigte Lösung häufig geringere Wartungskosten, da der Anbieter Updates, Fehlerbehebungen und Verbesserungen übernimmt. Da die Lösung für den breiten Einsatz konzipiert ist, erfordert sie wahrscheinlich auch weniger KI-Expertise im Unternehmen. Allerdings können laufende Abonnement- oder Nutzungsgebühren anfallen, und möglicherweise entstehen Kosten für API-Aufrufe oder Rechenressourcen.

Überlegungen zum Return on Investment (ROI)

Die Vorteile einer KI-Integration können von einer leichten Steigerung der betrieblichen Effizienz bis hin zu einem beeindruckenden Vorsprung gegenüber der gesamten Konkurrenz reichen. Den ROI Ihrer Integration berechnen Sie am besten mehrere Monate nach der Integration, wenn sich das Asset offiziell in der Wartungs- und Überwachungsphase seines Lebenszyklus befindet. Dann können Sie berechnen, wie die KI-Lösung Ihre KPIs verbessert hat, und den Zusammenhang zwischen diesen Verbesserungen und dem Umsatz, der Effizienz sowie der Kundenzufriedenheit Ihres Unternehmens schätzen.

Die 3 besten KI-Tools für die Integration in Unternehmen

Im Folgenden finden Sie drei hervorragende KI-Tools, die sich für Einsteiger leicht implementieren lassen, die künstliche Intelligenz in ihre Geschäftsabläufe integrieren möchten. Nahezu jede Art von Unternehmen kann von Grammarly, Hubspot oder FireFlies.ai profitieren.

Grammarly: Unterstützung für Content-Ersteller

Grammarly dient nicht nur dazu, Grammatik- oder Rechtschreibfehler zu erkennen. Es ist ein umfassender KI-Schreibassistent, der Content-Autoren und Marketingfachleuten hilft, schneller bessere Inhalte zu erstellen. Zu seinen KI-Tools gehören die Zusammenfassung von Artikeln, das Verfassen vollständiger Absätze, das Umformulieren von Sätzen, die Generierung von Ideen und vieles mehr. Die Einsatzmöglichkeiten reichen von der Unterstützung Ihres Teams beim Verfassen besserer interner E-Mails bis hin zur Umsetzung Ihrer Content-Marketing-Strategie.

HubSpot Sales Hub: Unterstützung für Vertrieb, Kundenservice und Marketing

HubSpot Sales Hub ist ein All-in-one-CRM mit zahlreichen nützlichen KI-Funktionen, die einfache Aufgaben automatisieren und Marketingfachleuten, Vertriebsmitarbeitenden sowie Kundenservice-Teams helfen, bessere Entscheidungen zu treffen und Erkenntnisse über ihre Kunden und ihre Leistung zu gewinnen. Zu den KI-gestützten Funktionen gehören ein KI-Chatbot, prädiktives Lead-Scoring, das Verfassen von KI-Inhalten und E-Mails sowie erweiterte Analysen.

Für weitere Marketingautomatisierung lesen Sie unseren ausführlichen Leitfaden zu den besten KI-Marketing-Tools.

FireFlies.ai unterstützt Meetings

Fireflies.ai ist ein Tool für Meeting-Assistenten , das an Ihren Meetings, Zooms und Telefonaten teilnimmt, sie transkribiert, aufzeichnet und zusammenfasst und gleichzeitig effiziente Notizen zu den wichtigsten Aspekten des Gesprächs erstellt. Es kann sowohl für interne als auch für externe Meetings eingesetzt werden. Der wichtigste Vorteil: Sie können sich auf das Meeting konzentrieren, statt Notizen zu machen, und nach dem Meeting haben alle Mitarbeitenden Zugriff auf eine kurze Zusammenfassung der besprochenen und beschlossenen Punkte.

Fallstudien: Praxisbeispiele erfolgreicher KI-Integration 

Für jede Branche gibt es leistungsstarke Einsatzmöglichkeiten für KI – von Gastronomie und Lebensmittelhandel bis hin zur Raumfahrt. Hier sehen wir uns an, wie KI in drei der größten Branchen eingesetzt wird: Einzelhandel, Fertigung und Gesundheitswesen.

Einzelhandel: Verbesserung des Kundenerlebnisses

Beim Online-Shopping nutzen virtuelle Einkaufsassistenten wie KI-Chatbots die Verarbeitung natürlicher Sprache , um Kunden dabei zu helfen, Produkte zu finden, Fragen zu beantworten und in Echtzeit über Chat- oder Sprachschnittstellen Empfehlungen abzugeben. So erhalten Kunden beim Stöbern in Online-Shops personalisierte Unterstützung rund um die Uhr.

Beim Einkauf im Ladengeschäft können Schuhgeschäfte beispielsweise ein computergestütztes Fußvermessungsgerät einsetzen, das Fuß und Fußgewölbe, Größe und weitere Merkmale eines Käufers analysiert, um die passenden Schuhe zu finden. Ich habe kürzlich ein solches Gerät ausprobiert und dabei erfahren, dass meine Füße sich in ihrer Größe um fast 1 Zoll unterscheiden. In der Lieferkette ist beispielsweise Sparrow zu nennen, Amazons Lagerroboter, der Computer Vision und KI nutzt, um Aufgaben wie das Entnehmen einzelner Produkte aus Lagerbehältern und deren Transport zu erledigen.

Fertigung: Optimierung von Produktionsprozessen

KI kann in der Fertigung sich wiederholende Aufgaben automatisieren. Das tut Technologie bereits seit Jahrzehnten. Doch die Einsatzmöglichkeiten gehen darüber hinaus. Unternehmen nutzen KI, um ihre Entscheidungsfindung zu verbessern und Fertigungsprozesse zu analysieren, damit sie Verbesserungsmöglichkeiten erkennen.

Sie setzen KI außerdem ein, um ihr Asset-Management zu verbessern. GE nutzt beispielsweise seine Predix Platform, um den Zustand seiner Anlagen und anderer Assets zu überwachen und vorherzusagen, wann diese repariert werden müssen. KI und Big Data können Hersteller auch durch Nachfrageprognosen, Qualitätskontrolle und die Optimierung der Lieferkette unterstützen.

Gesundheitswesen: Verbesserung von Diagnostik und Patientenversorgung

Im Gesundheitswesen kann KI medizinisches Fachpersonal dabei unterstützen, Patienten genauer und schneller zu diagnostizieren, indem sie Patientendaten und andere Informationen analysiert. Ihre Fähigkeit, Röntgenbilder detailliert zu analysieren, ist der des menschlichen Auges deutlich überlegen. KI kann Patienten außerdem dabei helfen, ihre Erkrankungen zu Hause zu verwalten und zu überwachen.

So kann ein Diabetiker beispielsweise ein Glukosemessgerät verwenden und es mit einer KI-App verbinden, die dem Patienten auf Grundlage seiner Glukosewerte Empfehlungen gibt. KI-Software für das Gesundheitswesen hilft Gesundheitseinrichtungen, die Effizienz von Diagnostik und Versorgung zu verbessern und dadurch mehr Patienten zu behandeln, ohne die Personalisierung der Betreuung oder die Qualität der persönlichen Zuwendung zu beeinträchtigen.

Die 3 besten Kurse, um KI-Integration für Unternehmen zu lernen

Wenn Sie und Ihre Mitarbeitenden sich Wissen über KI-Tools aneignen, kann Ihr Unternehmen leichter erkennen, welche Probleme sich mit KI lösen lassen, die richtigen Tools finden und sie strategisch implementieren. Ich empfehle drei Onlinekurse, die Ihnen helfen, mehr über die KI-Integration in Unternehmen zu lernen.

AI For Business

UPenn bietet die Spezialisierung AI For Business über die Plattform Coursera an. Die Spezialisierung besteht aus vier selbstgesteuerten Kursen mit einer Dauer von jeweils sechs bis neun Stunden:

• AI Fundamentals for Non-Data Scientists
• AI Applications in Marketing and Finance
• AI Applications in People Management
• AI Strategy and Governance

Nach Abschluss dieses Kurses verfügen Sie über eine Strategie zur Implementierung von KI, maschinellem Lernen und Big Data in Ihrem gesamten Unternehmen.

Artificial Intelligence: Business Strategies and Applications

Der intensive Onlinekurs von UBerkley vermittelt Ihnen eine Grundlage für die Anwendung von KI in Unternehmen. In zwei Monaten (vier bis sechs Stunden pro Woche) lernen Sie die aktuellen Fähigkeiten von KI, technische KI-Konzepte für die Kommunikation mit technischen Teams, den Einsatz generativer KI, die Verwaltung von KI-Integrationen und vieles mehr. Der Kurs kostet 2.950 US-Dollar und richtet sich an Unternehmen, die eine akademische, praxisorientierte Ausbildung in den Grundlagen der KI für Unternehmen suchen.

Revolutionize Your Marketing With AI

Der kurze Kurs Revolutionize Your Marketing With AI von CXL vermittelt Ihnen, wie Sie generative KI-Tools wie Chat-GPT in Ihren Marketing-Workflow integrieren. Er richtet sich an Einsteiger und kostet 299 US-Dollar. Zu den vermittelten Fähigkeiten gehören A/B-Tests, Marketing mit KI, Experimentieren, KI-gestützte Website-Optimierung und der Einsatz von KI im Verkaufstrichter.

Häufig gestellte Fragen (FAQs)

Fazit: KI-Integration für Wettbewerbsvorteile nutzen

Die Integration von KI in Ihr Unternehmen kann Ihnen helfen, die Produktivität zu steigern, menschliche Fehler zu reduzieren und die Qualität der Arbeitsergebnisse Ihres Teams in verschiedenen Abteilungen zu erhöhen – von HR und Finanzen bis hin zu Vertrieb und Marketing. Sie kann Ihre Daten außerdem in Business Intelligence verwandeln und Ihnen dabei helfen, eine stärker datengetriebene Organisation aufzubauen, die der Konkurrenz regelmäßig einen Schritt voraus ist.

Auch für die kleinsten Unternehmen ist eine KI-Integration möglich. Dennoch sollten Sie sich bei der Implementierung Zeit lassen, Ihre Mitarbeitenden schulen und rechtliche, ethische sowie datenschutzbezogene Faktoren berücksichtigen, wenn Sie neue KI-Lösungen in Ihre technische Infrastruktur integrieren. Selbst in der schnelllebigen KI-Welt belohnt die Geschäftswelt Geduld und sorgfältige Planung.

Wenn Sie die besten Anbieter für KI-Integrationen finden möchten, lesen Sie unsere Branchenübersicht: Top 150 AI Companies.