So integrieren Sie KI in Ihr Unternehmen: Der aktuelle Leitfaden

Wenn Sie IT-Fachkraft oder Führungskraft sind, beschäftigt Sie die Frage, wie Sie KI in Ihr Unternehmen integrieren können, wahrscheinlich seit dem jüngsten Boom generativer KI. Sie wissen, dass Sie KI-Tools einsetzen sollten, um Ihre betriebliche Effizienz zu steigern, machen sich aber vielleicht Sorgen, dass Ihnen die Richtlinien, die Datenqualität und die Umsetzungsstrategie fehlen, um dies effektiv zu tun.

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

DIE WICHTIGSTEN ERKENNTNISSE

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  Zur Integration von KI in Ihr Unternehmen gehören die Bewertung 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)
• Zu den drei KI-Tools, die jedes Unternehmen problemlos zur Effizienzsteigerung implementieren kann, gehören 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: Bewerten Sie Ihren Geschäftsbedarf für die KI-Integration

Bevor Sie beliebige KI-Toolstesten, ermitteln Sie die Probleme und Ineffizienzen in Ihrem Unternehmen, die KI lösen 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 ermitteln Sie den konkreten Bedarf Ihres Unternehmens, indem Sie mit Ihren Mitarbeitenden über ihre aktuellen Arbeitsabläufe sprechen. Welche Aufgaben sind stark repetitiv, langweilig oder fehleranfällig? Wo sind sie überlastet? Dieser mitarbeiterorientierte Ansatz identifiziert Problembereiche und bindet Teammitglieder in den Prozess ein – ein wichtiger Faktor dafür, dass die Mitarbeitenden die von Ihnen implementierten KI-Tools tatsächlich nutzen.

Nachdem Sie Anwendungsfälle identifiziert haben, priorisieren Sie Projekte anhand ihrer Auswirkungen auf Ihre übergeordneten Geschäftsziele. Wenn der Schwerpunkt im 1. Quartal beispielsweise darauf liegt, den Kundensupport zu verbessern, um die Kundenbindung zu erhöhen, und langsame Reaktionszeiten das zentrale Problem Ihres Teams sind, könnte ein KI-Chatbot eine hervorragende erste Integration sein. Berücksichtigen Sie den mit der Integration verbundenen Zeit- und Kostenaufwand. Holen Sie zu diesen Kernfragen auch abweichende Meinungen ein.

Praxistipp: Da KI-Unternehmen in der Regel 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 von Vertriebsteams bieten –, sollten Sie ähnliche Probleme nach Abteilung bündeln. Kennzeichnen Sie beispielsweise alle vertriebsbezogenen Probleme mit „Vertrieb“.

Schritt 2: Entwickeln Sie eine KI-Integrationsstrategie

Beginnen Sie mit dem wirkungsvollsten Projekt im Bereich 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 folgende Aspekte berücksichtigen:

• Ziele: Welche zwei bis drei Ziele möchten Sie mit Ihrem KI-Integrationsprojekt erreichen?
• KPIs: Welche Kennzahlen verwenden Sie, um die Auswirkungen der KI-Einführung auf diese Ziele zu messen?
• Integrationsplan: Welche Schritte sind erforderlich, um diese Integration von der Toolbewertung bis zu einer voll funktionsfähigen Integration zu bringen?
• Erforderliche Technologien: Welche Software, Netzwerke und Apps benötigen Sie, um die Ziele zu erreichen?
• Verwendete Datenquellen:Sind die für die Umsetzung dieser Integration benötigten 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?

Für diese Phase ist möglicherweise die Genehmigung der Geschäftsleitung erforderlich. Verknüpfen Sie Ihr KI-Projekt mit den übergeordneten Geschäftszielen und verfassen Sie eine Zusammenfassung darüber, wie die KI-Integration Ihrer Erwartung nach für die Führungskräfte relevante Kennzahlen verbessern wird. Denken Sie jedoch daran, dass Sie nicht nur die Führungskräfte für sich gewinnen müssen – auch die Meinung Ihrer Mitarbeitenden zählt, ganz zu schweigen von deren Sorge um die Arbeitsplatzsicherheit, die 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 neue Prozesse umqualifizieren können. Dies sollte zu einer reibungsloseren Einführung von KI in Ihrer Belegschaft führen.

Praxistipp: Übertragen Sie einem oder zwei technisch versierten und stark an KI interessierten Mitarbeitenden die Rolle des KI-Experten. Beauftragen Sie sie damit, den KI-Markt zu erkunden, neue Tools zu testen und andere Mitarbeitende beim Erlernen der von Ihnen ausgewählten Tools zu unterstützen.

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

Als Faustregel gilt: Je besser Ihre Daten, desto besser arbeitet die KI. Die Integration von ChatGPT in Ihr Unternehmen bringt beispielsweise bereits allein einen Mehrwert, ist aber nicht so leistungsfähig, wie 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 sie von Drittanbietern wie Datenlieferanten oder lizenzierten Datenbanken kaufen. Vergewissern Sie sich, dass Ihr Anbieter die Daten ethisch korrekt beschafft. Wenn Sie Kontaktdaten für die KI-Lead-Verteilung 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 Maßnahmen zur Datenbereinigung durch: Stellen Sie sicher, dass Daten regelmäßig bereinigt, gekennzeichnet und korrekt formatiert werden, Redundanzen beseitigt und Fehler markiert werden. Einige Ihrer Datenspeicher-Tools können dies möglicherweise bereits automatisch erledigen.
• Implementieren Sie Data-Governance-Maßnahmen: Um Ihre Daten sicher zu halten und eine regelkonforme Nutzung zu gewährleisten, legen Sie Protokolle für Zugriffsberechtigungen, sichere Speicherung und Datenkuratierung fest. Informieren Sie sich über einschlägige staatliche Vorschriften für diese Art von Daten und richten Sie Ihre Governance-Maßnahmen danach aus.
• Berücksichtigen Sie Technologieintegrationen: Wenn Ihre Daten in mehreren Tools gespeichert sind, kann sich das KI-Tool möglicherweise nahtlos mit ihnen integrieren und ihre Daten für seine Automatisierungen nutzen.
• Führen Sie isolierte Daten zusammen: Ihre KI-Integration benötigt möglicherweise Daten, die derzeit auf mehrere Tools und Datenbanken verteilt sind. Führen Sie die Daten für eine effiziente Verarbeitung in zentralen Data Lakes zusammen.

Eine neue Dateninfrastruktur für Ihr KI-Projekt zu schaffen, ist wie der Bau einer Erdölraffinerie. Sie schaffen die Ressourcen, Prozesse und Technologien, um Rohdaten in eine leistungsstarke, nutzbare Energiequelle für Ihre KI-Tools umzuwandeln.

Praxistipp: Machen Sie sich bewusst, dass es zahlreiche Tools zur Datenqualität und Lösungen gibt, mit denen Sie die Qualität Ihrer Daten verbessern können. Diese Lösungen und ihre Unterstützung Ihrer Dateninfrastruktur genau zu kennen, ist ein wichtiger Aspekt, um das Optimum aus generativer KI und Datenanalyse herauszuholen.

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

Die Auswahl der richtigen KI-Lösungen für Ihre Organisation erfordert eine intensive Auseinandersetzung mit den Funktionen und Anwendungsfällen verschiedener KI-Tools sowie ein kontinuierliches Bewusstsein für Kosten, Machbarkeit, Benutzerfreundlichkeit und Integrationsfähigkeit. Bei der Auswahl von KI-Lösungen sollten Sie einige Aspekte berücksichtigen.

Wägen Sie Standardlösungen gegen maßgeschneiderte KI-Lösungen ab

Ihre erste Entscheidung betrifft die Wahl zwischen Standard- und maßgeschneiderten KI-Lösungen. Erstere sind vorgefertigte KI-Tools, die Sie sofort einsetzen können. Häufige Beispiele sind SaaS-Lösungen, KI-Apps oder Tools zur robotergestützten Prozessautomatisierung. Sie können sie schnell und kostengünstig implementieren. Der Anbieter übernimmt laufende Wartung und Benutzersupport und stellt eine Community anderer Nutzer bereit, die Ihnen helfen kann, das Tool optimal zu nutzen.

Wenn alle Lösungen für Ihr spezielles Problem zu allgemein 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, doch diese Tools passen wirklich zu den Zielen Ihres Unternehmens. Ein Unternehmen für Verkaufsschulungen könnte beispielsweise eine maßgeschneiderte dialogorientierte KI entwickeln, die Kunden auf Grundlage ihrer bisherigen Leistungen, ihres körperlichen Profils und ihrer Fitnessziele Feedback und Ratschläge gibt.

Bewerten Sie KI-Anbieter

Beginnen Sie bei der Bewertung potenzieller Anbieter mit einer Online-Recherche nach verfügbaren Lösungen und erstellen Sie eine engere Auswahl von zwei bis drei Anbietern, die Sie eingehend prüfen. Lesen Sie Nutzerbewertungen, sehen Sie sich Live-Demos an, erkunden Sie die Funktionen und Fallstudien online 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 auf dieses konkrete Problem zugeschnittene Funktionen bietet.
• Integrationsfähigkeit: Prüfen Sie, wie gut sich das KI-Tool in bestehende Systeme und Arbeitsabläufe integrieren lässt. Eine nahtlose Integration kann die Akzeptanzrate und die Gesamtwirksamkeit 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 Ihrer Organisation wachsen können.
• Ethische und rechtliche Aspekte: Prüfen Sie die Einhaltung relevanter Vorschriften und ethischer Richtlinien durch das KI-Tool. 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 die Branchenkenntnisse, die der KI-Anbieter bereitstellt. 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 diese Art von Tools funktioniert und was sie leisten kann. 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

Wie bei Anbietern können Sie auch bei der Bewertung von Entwicklungspartnern viele der gleichen Methoden anwenden, wenn Sie sich für eine maßgeschneiderte Lösung entscheiden. Folgende Aspekte sollten Sie berücksichtigen:

• Erfahrung im KI-Bereich: Wie gut kennen sich die Partner mit den für Ihr Projekt erforderlichen KI-Technologien aus?
• Frühere Projekte: Haben sie bereits maßgeschneiderte KI-Lösungen entwickelt, die der von Ihnen geplanten Lösung ähneln? Sehen Sie sich ihr Portfolio an, um zu prüfen, ob sie mit Kunden gearbeitet haben, die Ihrem Unternehmen 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 am Projektumfang um und wie erleichtern sie die Zusammenarbeit mit Ihrem Team? Wie verwalten sie die Datensicherheit?

Am besten telefonieren Sie mit dem potenziellen Entwickler und stellen ihm 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 erwerben oder eine Lösung mit einem Partner entwickeln, stellt ein sorgfältiger Prüfprozess sicher, dass Sie eine Lösung finden, mit der Sie Ihre Ziele kosteneffizient erreichen.

Bewerten Sie die Integration in Altsysteme

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

Praxistipp: Das hohe Tempo des Wandels bei 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 zusammen, um die Technologie in Ihren bestehenden Technologie-Stack und Arbeitsablauf zu integrieren. Hier sind einige Tipps für die erfolgreiche Umsetzung von KI-Integrationsprojekten:

• Beginnen Sie mit Pilotprojekten: Beginnen Sie im kleinen Maßstab, damit Sie Schwachstellen in Ihrem Implementierungsprozess beseitigen 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 Aufgaben zu übernehmen. Im Beispiel mit dem KI-Tool zum Verfassen von Texten könnten Sie es beispielsweise zusätzlich für Brainstormings zu Anzeigentexten einsetzen.
• Bewältigen Sie Veränderungen und überwinden Sie Widerstände: Stellen Sie sicher, dass die Mitarbeitenden frühzeitig über die bevorstehende Veränderung informiert sind. Halten Sie Ihre Tür für ihre Fragen und Bedenken offen und veranstalten Sie Meetings und „Kamingespräche“, um die Vorteile der KI-Lösung und ihre Nutzung zu besprechen. Sie in den Prozess einzubeziehen, ist der beste Weg, Widerstände zu vermeiden.

Schließen Sie Kompetenzlücken und schulen Sie Ihre Mitarbeitenden

Laut dem AI Skills Report sagen 94 Prozent der IT-Fachkräfte, dass KI-Integrationen scheitern werden, wenn Mitarbeitende nicht ausreichend für die Nutzung dieser Tools geschult sind. Der Grund dafür ist, dass KI nicht eigenständig funktioniert. Wir befinden uns noch nicht im Zeitalter vollständig autonomer KI-Agenten. Die Wirkung einer KI hängt nach wie vor von der Person ab, die sie steuert.

Das Ermitteln und Schließen von Kompetenzlücken bei Ihren Endanwendern 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 für Onlinekurse zu diesem Bereich der KI-Tools anzumelden.

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

Praxistipp: Richten Sie einen Slack-Kanal mit dem Namen „AI Talk“ ein, in dem Mitarbeitende 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 sie in Aktion erleben, desto vertrauter werden sie damit. Unwissenheit und Vermeidung sind häufig die Ursachen existenzieller Angst.

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

Während Sie das Tool weiter nutzen und skalieren, ist es wichtig, die KI-Integration zu überwachen, zu bewerten und weiterzuentwickeln, 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:

• Verfolgen Sie KPIs und den ROI: Überwachen Sie die wichtigen Leistungskennzahlen, auf die Ihre KI Einfluss nehmen soll – beispielsweise sollte ein KI-Tool für Vertriebsschulungen 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.
• Verbessern Sie KI-Modelle kontinuierlich: Beheben Sie die Schwachstellen der KI-Integration, indem Sie die Verbesserung des KI-Modells gezielt angehen. Das kann bedeuten, die Datenqualität und den Datenzugriff zu verbessern oder Mitarbeitende zu schulen, um Kompetenzlücken zu schließen. Möglicherweise müssen Sie auch höhere Tarife des KI-Tools erwerben, um weitere Funktionen freizuschalten.
• Berechnen Sie den ROI von KI-Projekten: Berechnen Sie den durch die KI-Integration geschaffenen Wert und ziehen Sie die Gesamtkosten für Wartung, Schulungen, Ressourcen und Gebühren ab.

Praxistipp: 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-Arbeitsablauf integrieren. So stellen Sie sicher, dass Sie Ihre KI-Integration kontinuierlich 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, beschränkt sich die anfängliche Investition wahrscheinlich auf die laufende monatliche Gebühr oder den Kaufpreis sowie manchmal eine Implementierungs- oder Integrationsgebühr. Möglicherweise müssen Sie auch in die Schulung Ihrer Mitarbeitenden für die Nutzung des Tools investieren.

Wenn Sie eine maßgeschneiderte 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 maßgeschneiderten KI-Analysetools auf mehrere Hunderttausend US-Dollar belaufen.

Laufende Betriebskosten

Die laufenden Wartungskosten einer KI-Integration können je nachdem, ob Sie sich für ein maßgeschneidertes Modell oder eine vorgefertigte Lösung entscheiden, erheblich variieren. Bei einem maßgeschneiderten Modell müssen Sie aufgrund des Bedarfs an kontinuierlichen Modellaktualisierungen, dem erneuten Training mit neuen Daten und einer möglichen Skalierung der Infrastruktur bei wachsendem Bedarf wahrscheinlich mit höheren laufenden Kosten rechnen. Außerdem benötigen Sie ein Team von KI-Spezialisten, das die Lösung verwaltet, was teuer sein kann. So müssen Sie beispielsweise interne IT-Mitarbeitende beschäftigen, die Probleme mit der KI-Lösung beheben.

Im Gegensatz dazu verursacht eine vorgefertigte Lösung häufig geringere Wartungskosten, da der Anbieter Aktualisierungen, Fehlerbehebungen und Verbesserungen übernimmt. Da die Lösung für eine breite Nutzung entwickelt wurde, erfordert sie wahrscheinlich auch weniger internes KI-Fachwissen. Allerdings können laufende Abonnement- oder Nutzungsgebühren anfallen, und möglicherweise entstehen Kosten für API-Aufrufe oder Rechenressourcen.

Aspekte des Return on Investment (ROI)

Die Vorteile einer KI-Integration können von einer geringfügigen Steigerung der betrieblichen Effizienz bis hin zu einem beeindruckenden Wettbewerbsvorteil gegenüber Ihrer 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 des Asset-Management-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 drei besten KI-Tools für die Integration in Unternehmen

Im Folgenden finden Sie drei hervorragende KI-Tools, die sich von Einsteigern leicht implementieren lassen, um künstliche Intelligenz in die Geschäftsabläufe zu integrieren. Fast jede Art von Unternehmen kann von Grammarly, Hubspot oder FireFlies.ai profitieren.

Grammarly: Unterstützt 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 den KI-Tools gehören die Zusammenfassung von Artikeln, das Verfassen ganzer Absätze, die Umformulierung 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 Unterstützung Ihrer Content-Marketingstrategie.

HubSpot Sales Hub: Unterstützt 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-Mitarbeitenden 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-generierten Inhalten und E-Mails sowie erweiterte Analysen.

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

FireFlies.ai unterstützt bei Meetings

Fireflies.ai ist ein Tool für Meeting-Assistenten, das an Ihren Meetings, Zoom-Sitzungen und Telefonaten teilnimmt, diese 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 besteht darin, dass Sie sich auf Ihr Meeting konzentrieren können, anstatt Notizen zu machen. 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 Lebensmittelbranche bis hin zur Raumfahrt. Im Folgenden sehen Sie, 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. Dies bietet Kunden, die Online-Shops durchsuchen, personalisierten Support rund um die Uhr.

Beim Einkauf im Geschäft können Schuhgeschäfte beispielsweise ein computergestütztes Fußmessgerät einsetzen, das den Fuß und das Fußgewölbe, die Größe sowie weitere Merkmale eines Käufers analysiert, um die perfekte Passform und den passenden Schuh zu finden. Ich habe kürzlich ein solches Gerät verwendet und dabei erfahren, dass meine Füße in ihrer Größe um fast einen Zoll voneinander abweichen. In der Lieferkette ist außerdem Sparrow zu erwähnen, der Lagerroboter von Amazon, 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 wiederkehrende Produktionsaufgaben automatisieren. Technologie tut dies 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 nutzen KI außerdem, um ihr Asset-Management zu verbessern. GE verwendet 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 durch die Analyse von Patientendaten und anderen Informationen schneller und genauer zu diagnostizieren. Ihre Fähigkeit, Röntgenbilder detailliert zu analysieren, ist dem menschlichen Auge weit überlegen. KI kann Patienten außerdem dabei helfen, ihre Beschwerden zu Hause zu verwalten und zu überwachen.

So kann ein Diabetiker beispielsweise ein Blutzuckermessgerät verwenden und es mit einer KI-App verbinden, die dem Patienten auf Grundlage seiner Blutzuckerwerte Empfehlungen gibt. KI-Software für das Gesundheitswesen hilft Gesundheitseinrichtungen, die Effizienz von Diagnostik und Versorgung zu verbessern und dadurch mehr Patienten aufzunehmen, ohne die Personalisierung der Versorgung oder eine hochwertige persönliche Betreuung zu beeinträchtigen.

Die drei besten Kurse zum Erlernen der KI-Integration in Unternehmen

Wenn Sie und Ihre Mitarbeitenden sich mit KI-Tools auskennen, kann Ihr Unternehmen leichter Probleme erkennen, die sich mit KI lösen lassen, die richtigen Tools finden und diese strategisch implementieren. Ich empfehle drei Onlinekurse, mit denen Sie mehr über die KI-Integration in Unternehmen erfahren können.

KI für Unternehmen

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

• KI-Grundlagen für Nicht-Datenwissenschaftler
• KI-Anwendungen in Marketing und Finanzen
• KI-Anwendungen im Personalmanagement
• KI-Strategie und Governance

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

Künstliche Intelligenz: Geschäftsstrategien und Anwendungen

Der intensive Onlinekurs von UBerkley vermittelt Ihnen eine Grundlage für die Anwendungen von KI im Geschäftsbereich. Über einen Zeitraum von zwei Monaten (vier bis sechs Stunden pro Woche) lernen Sie die aktuellen Möglichkeiten von KI, technische KI-Konzepte für Gespräche mit technischen Teams, den Einsatz generativer KI, die Verwaltung von KI-Integrationen und vieles mehr kennen. Der Kurs kostet 2.950 US-Dollar und richtet sich an Unternehmen, die eine akademische, projektorientierte Ausbildung in den Grundlagen der KI für Unternehmen suchen.

Revolutionieren Sie Ihr Marketing mit KI

Der CXL-Kurzlehrgang Revolutionize Your Marketing With AI 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 Kompetenzen gehören A/B-Tests, Marketing mit KI, Experimentieren, KI-gestützte Website-Optimierung und der Einsatz von KI im Verkaufstrichter.

Häufig gestellte Fragen (FAQs)

Fazit: Nutzen Sie die KI-Integration für einen Wettbewerbsvorteil

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 einer Vielzahl von Abteilungen zu erhöhen – von Personalwesen und Finanzen bis hin zu Vertrieb und Marketing. Außerdem kann sie Ihre Daten 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. Bei der Implementierung sollten Sie sich jedoch Zeit lassen, Mitarbeitende schulen und rechtliche, ethische sowie datenschutzbezogene Aspekte berücksichtigen, wenn Sie Ihrer technischen Infrastruktur neue KI-Lösungen hinzufügen. Selbst in diesem schnelllebigen KI-Umfeld belohnt die Geschäftswelt Geduld und sorgfältige Planung.

Die besten Anbieter für KI-Integrationen finden Sie in unserer Branchenübersicht: Top 150 KI-Unternehmen.