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KI im Unternehmen
Bedeutung, Herausforderungen und Chancen von Künstlicher Intelligenz
Künstliche Intelligenz (KI) ist der nächste große Schritt in der digitalen Transformation von Unternehmen. Nachdem die Digitalisierung Prozesse automatisiert und effizienter gestaltet hat, ermöglicht KI nun eine völlig neue Dimension der Datenverarbeitung, Entscheidungsfindung und Automatisierung. Sie verändert die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten, Wertschöpfung betreiben und mit Kunden interagieren.
KI im Unternehmen implementieren
Die nächste große Transformation
Besonders im Mittelstand ergeben sich durch KI weitreichende Potenziale: Sie optimiert Abläufe, ermöglicht datengetriebene Geschäftsmodelle und unterstützt strategische Entscheidungen. Dabei steht jedoch nicht nur die Technologie selbst im Fokus, sondern auch ihre verantwortungsvolle Implementierung. Um das Potenzial von KI voll auszuschöpfen, müssen Unternehmen nicht nur technische Kompetenzen aufbauen, sondern auch ihre Organisationsstruktur und Unternehmenskultur weiterentwickeln.
Als Mitglied in relevanten Branchenverbänden und Netzwerken engagiert sich ibo aktiv für die praxisnahe Anwendung von KI und begleitet Unternehmen bei der erfolgreichen Integration dieser Zukunftstechnologie.
Was ist eigentlich KI?
KI Definition und Grundlagen
Künstliche Intelligenz umfasst Technologien, die es Maschinen ermöglichen, aus Daten zu lernen, selbstständig Entscheidungen zu treffen und sich kontinuierlich zu verbessern. Eine zentrale Methode dabei ist das maschinelle Lernen, bei dem Algorithmen in der Lage sind, Muster in großen Datenmengen zu identifizieren und darauf basierend Vorhersagen zu treffen.
Diese Entwicklung wäre ohne Big Data nicht möglich – also die riesigen, oft unstrukturierten Datenmengen, die durch digitale Prozesse, Sensoren und Nutzerinteraktionen entstehen. KI nutzt diese Daten, um komplexe Zusammenhänge zu erkennen, Entscheidungen zu optimieren und Prozesse effizienter zu gestalten.
Schlüsseltechnologie KI: Von der Dampfmaschine zur Datenrevolution
Die Entwicklung von Künstlicher Intelligenz reiht sich in eine lange Geschichte technologischer Umwälzungen ein. Bereits die Industrialisierung führte zu massiven Veränderungen der Arbeitswelt: Maschinen ersetzten manuelle Arbeit, Dampfmaschinen beschleunigten Produktionsprozesse und später automatisierten Computer viele Geschäftsabläufe. Die Digitalisierung hat diesen Wandel weiter vorangetrieben, indem sie Informationen überall verfügbar machte, Prozesse vernetzte und neue Geschäftsmodelle ermöglichte.
Heute steht KI an der Schwelle zur nächsten großen Transformation. Während die Industrialisierung mechanische Arbeit automatisierte und die Digitalisierung Daten und Kommunikation revolutionierte, verändert KI nun die Art und Weise, wie Entscheidungen getroffen, Prozesse gesteuert und Innovationen entwickelt werden. KI kann komplexe Muster in Daten erkennen, Vorhersagen treffen und selbstständig dazulernen – ein fundamentaler Unterschied zu bisherigen Automatisierungstechnologien.
Einflussbereiche von KI im Unternehmen
Auswirkungen auf Individuen
KI verändert die Arbeitswelt grundlegend und führt zu einer Transformation von Berufsprofilen. Während wiederkehrende, manuelle Tätigkeiten zunehmend automatisiert werden, entstehen neue Anforderungenan analytische, kreative und strategische Fähigkeiten.
Mitarbeitende müssen lernen, mit KI-gestützten Systemen zu interagieren und diese sinnvoll in ihre Arbeitsprozesse zu integrieren. Gleichzeitig bietet KI die Chance, monotone Aufgaben zu reduzieren und Mitarbeitende in ihrer Entscheidungsfindung zu unterstützen.
Veränderungen in Organisationen
Die Integration von KI hat tiefgreifende Auswirkungen auf Unternehmensstrukturen, Prozesse und Geschäftsmodelle. Automatisierte Entscheidungsfindung, datengetriebene Prozesse und personalisierte Kundeninteraktionen sind nur einige Beispiele für die neuen Möglichkeiten, die KI eröffnet. Unternehmen müssen nicht nur technologische Anpassungen vornehmen, sondern auch ihre Unternehmenskultur weiterentwickeln. Entscheidend ist eine enge Verzahnung zwischen Technologie und Kultur, damit Mitarbeitende die neuen Werkzeuge effektiv nutzen und Vertrauen in KI-gestützte Prozesse aufbauen.
Ein wichtiger Aspekt ist die Skalierbarkeit: KI ermöglicht es, Prozesse dynamisch an veränderte Marktbedingungen anzupassen und Geschäftsmodelle kontinuierlich zu optimieren. Unternehmen, die frühzeitig eine strategische KI-Integration vornehmen, können sich langfristig Wettbewerbsvorteile sichern.
KI und Ethik
Mit der zunehmenden Verbreitung von KI-Systemen gewinnt die ethische Dimension immer mehr an Bedeutung. Unternehmen stehen vor der Herausforderung, sicherzustellen, dass ihre KI-Modelle transparent, diskriminierungsfrei und regelkonform arbeiten. Datenschutz, Fairness und Nachvollziehbarkeit sind zentrale Prinzipien für den verantwortungsvollen KI-Einsatz. Besonders im Kontext automatisierter Entscheidungsprozesse ist es wichtig, dass Algorithmen nicht unbeabsichtigt bestehende Vorurteile verstärken oder intransparent agieren.
Um diese Herausforderungen zu bewältigen, setzen viele Unternehmen auf Leitlinien für den ethischen Einsatz von KI sowie auf Maßnahmen zur Sicherstellung der Erklärbarkeit von KI-Entscheidungen. Gleichzeitig entstehen regulatorische Rahmenbedingungen wie der EU AI Act, die klare Richtlinien für den Umgang mit KI-Technologien vorgeben.
Chancen und Herausforderungen von KI für Unternehmen
Zentrale Chancen des KI-Einsatzes in Unternehmen
Routineaufgaben automatisieren
KI kann repetitive Aufgaben übernehmen und dadurch Zeit sparen, sowie Mitarbeitende entlasten. So entstehen Freiräume für strategisches und kreatives Arbeiten.
Entscheidungen fundieren
Durch die Analyse großer Datenmengen in Echtzeit kann KI Entscheidungsprozesse unterstützen, indem sie Muster erkennt, die für Menschen schwer zugänglich sind.
Produktivität steigern
Unternehmen, die KI gezielt einsetzen, können schneller auf Marktveränderungen reagieren, Geschäftsmodelle anpassen und personalisierte Kundenerlebnisse schaffen.
Innovation ermöglichen
KI kann die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle fördern – etwa durch intelligente Dienstleistungen, automatisierte Empfehlungen oder datenbasierte Strategien.
Wettbewerbsfähigkeit erhöhen
Ein sinnvoller KI-Einsatz kann dazu beitragen, interne Prozesse zu optimieren und die Marktposition nachhaltig zu stärken.
Zentrale Herausforderungen beim Einsatz von KI
Fehlentscheidungen durch mangelhafte Daten
KI-Systeme basieren auf den Daten, mit denen sie trainiert werden. Sind diese unvollständig oder verzerrt, können fehlerhafte oder problematische Entscheidungen entstehen.
Widerstände und Akzeptanzprobleme
Mitarbeitende könnten KI als Bedrohung für ihre Arbeitsplätze empfinden oder der Technologie misstrauen. Ohne klare Kommunikation und Beteiligung kann dies zu Ablehnung führen.
Change Management als Erfolgsfaktor
Ein gezieltes Change Management hilft, Ängste abzubauen, Akzeptanz zu fördern und die Integration von KI nachhaltig zu gestalten.
Fachkräftemangel und Kompetenzlücken
Es fehlt häufig an qualifiziertem Personal für die Einführung und Betreuung von KI-Systemen. Auch bestehende Mitarbeitende benötigen neue Fähigkeiten im Umgang mit KI.
Strategische Qualifizierung notwendig
Gezielte Schulungen und Weiterbildungen schließen Kompetenzlücken, stärken das Vertrauen in KI und sichern langfristige Wettbewerbsfähigkeit.
Chancen nutzen, Risiken begrenzen
Mit einer durchdachten Strategie und der aktiven Einbindung der Mitarbeitenden lassen sich Risiken minimieren und die Potenziale der KI voll entfalten.
KI in der Praxis – Wie Unternehmen KI erfolgreich implementieren
Die Einführung von KI ist kein rein technisches, sondern vor allem ein organisatorisches und kulturelles Vorhaben. Eine klare Strategie ist entscheidend, um den Einsatz von KI zielgerichtet zu gestalten und nachhaltig im Unternehmen zu verankern. Unternehmen sollten schrittweise vorgehen und auf bewährte Methoden setzen:
Pilotprojekte mit klaren Zielvorgaben starten:
um den Mehrwert von KI schnell sichtbar zu machen und erste Erkenntnisse für die Skalierung zu gewinnen.
Mitarbeitende frühzeitig einbinden und Ängste abbauen:
indem sie aktiv in den Prozess integriert und gezielt qualifiziert, werden.
Best Practices und erprobte Methoden nutzen:
um eine effiziente und risikoarme Implementierung zu gewährleisten.
Entscheidend für den Erfolg ist, dass Mitarbeitende nicht nur die technologische Seite von KI verstehen, sondern auch aktiv auf die Veränderungen vorbereitet werden. KI-Schulungen und Weiterbildungsprogramme sind essenziell, um das notwendige Wissen zu vermitteln und Mitarbeitende zu befähigen, KI sinnvoll in ihren Arbeitsalltag zu integrieren. Eine erfolgreiche KI-Integration bedeutet nicht nur technologische Innovation, sondern auch einen Wandel in der Unternehmenskultur und der Zusammenarbeit. Praxisnahe Fallstudien & Best Practices zeigen, wie Unternehmen diesen Veränderungsprozess erfolgreich gestalten können.
Prompten mit dem ROLF-Modell
KI Tools im Unternehmen richtig einsetzen
Unser Tipp zum Umgang mit Large Language Models wie Chat GPT und Co.: Unser Trainer Jan Langner hat eine einfache Hilfestellung für einen sinnvollen Umgang mit Sprachmodellen entwickelt. Mit dem ROLF-Modell holen Sie das Maximum aus KI-Tools heraus. Der Schlüssel liegt in klaren, durchdachten Prompts. So geht's Schritt für Schritt:
Rolle: Weisen Sie der KI eine präzise Rolle zu, z. B.: „Du bist eine Projektmanagerin mit 10 Jahren Erfahrung.“ Warum? Weil die KI so automatisch erkennt, welche Perspektive und welche Tiefe erwartet werden.
Ohr: Wichtig ist hierbei vor allem die Sprachinteraktion mit den Modellen. Nutzen Sie die Audiointeraktionen damit Sie schneller in eine Sicherheit im Umgang mit den Sprachmodellen kommen. Erklären Sie der KI die Aufgabe und den Kontext so, als wäre sie ein neuer Teamkollege: „Wir planen die Initialisierungsphase eines Projekts. Ziel ist es, Stakeholder zu identifizieren und deren Erwartungen zu dokumentieren.“
Liebe: Geben Sie Feedback, damit die KI lernt, Sie besser zu unterstützen. Beispiel: „Die Analyse ist gut, aber bitte füge eine visuelle Darstellung der Stakeholder-Matrix hinzu.“
Fragen: Fordern Sie die KI aktiv dazu auf, Sie zu hinterfragen: „Stelle mir jetzt alle Fragen, um mir optimal bei der Aufgabe zu helfen.“
Medien, Wissen und Schulungen zu KI im Unternehmen
KI im Prozessmanagement
Künstliche Intelligenz revolutioniert das Prozessmanagement. Durch Automatisierung und datenbasierte Optimierung lassen sich Abläufe effizienter gestalten. Erfahren Sie, wie Sie mit KI Ihr Prozessmanagement zukunftssicher macht und neue Potenziale erschließt.
KI im Projektmanagement
Moderne Projektarbeit wird durch den Einsatz von KI maßgeblich verändert. Wir zeigen Ihnen, wie sie in verschiedenen Projektphasen sinnvoll eingesetzt werden kann, welche Chancen und Risiken entstehen und welche Kompetenzen Projektmanager:innen künftig benötigen. Mit vielen praktischen Beispielen und Prompts.
Wir
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Vorsprung.
KI-Weiterbildung - Schulungen zu KI und digitaler Transformation
Künstliche Intelligenz: ChatGPT, Copilot und Co für Anfänger
Lerne, wie du ChatGPT, Copilot & Co. effektiv einsetzt. Praxiseinstieg in KI, Sprachmodelle und deren Anwendung für deinen Arbeitsalltag im Rahmen des EU AI Act Artikel 4.
KI im Projektmanagement
KI im Projektmanagement smart nutzen: Entdecke, wie KI Planung, Controlling und Kommunikation vereinfacht – für effizientere Projekte mit ChatGPT und Co.
Künstliche Intelligenz (KI) erfolgreich einsetzen
Lerne die wichtigsten Grundlagen von KI, Machine Learning und Large Language Models wie ChatGPT: einfach, verständlich, für Deinen Beruf. Keine IT-Kenntnisse vorausgesetzt.
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KI im Prozessmanagement
Lerne, wie Du KI für strategisches und operatives Prozessmanagement gewinnbringend einsetzt. Optimiere Prozesse, verbessere Entscheidungen und sichere Dir Wettbewerbsvorteile durch effizienteres Prozessmanagement mit KI.
Business-Analyse – Data Analytics und Reporting
Erweitere mit diesem Data Analytics Seminar Deine Fähigkeiten, um faktenbasierte Entscheidungen zu treffen und lerne, wie KI deine Datenanalyse unterstützt.
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FAQ zu KI in Unternehmen
Der Artikel 4 des EU AI Act ist seit Februar 2025 in Kraft. Unternehmen, die KI entwickeln, vertreiben oder in ihren Prozessen einsetzen, müssen ihre Mitarbeitenden schulen.
Warum? Damit Risiken minimiert, und Chancen maximiert werden.
Im Artikel 4 der KI-Verordnung gibt es allerdings keine spezifische Zertifizierungsrichtlinie oder einen inhaltlichen Katalog, was genau geschult werden muss. Ein Überblick über die Regelungen und Risikoklassen der KI Verordnung ist aber sicherlich ebenso sinnvoll wie der DSGVO-konforme Umgang mit Kundendaten in KI-Systemen wie ChatGPT oder Deepseek.
Um die Mitarbeitende im Umgang mit den KI-Modellen, Prompting und kritische Beurteilung der Ergebnisse sowie für die KI Schulungspflicht fit zu machen empfehlen wir derzeit aus underem Portfolio:
Die Europäische Kommission definiert Regeln und Richtlinien für KI. Der sogenannte AI Act ist weltweit der erste Vorschlag, den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in Europa zu regulieren. Sein Ziel ist es, Sicherheit, Transparenz, Datenschutz und ethische Nutzung von KI sicherzustellen. KI-Systeme sollen in einer Weise eingesetzt werden, die vertrauenswürdig ist, den Menschen schützt und gleichzeitig Innovation fördert. Der AI Act regelt, welche Anforderungen an verschiedene KI-Systeme gelten und wer verantwortlich ist, diese einzuhalten.
Der AI Act teilt den Einsatz von KI-Systemen in 4 Risikoklassen:
- Unakzeptables Risiko: KI-Systeme, die die Menschenrechte gefährden, wie z. B. manipulative oder diskriminierende Systeme, z.B. Social Scoring, sind verboten.
- Hohes Risiko: KI-Systeme mit personenbezogenen Daten, z.B. im Gesundheitswesen, Verwaltung, Sicherheit, Bildung müssen strenge Anforderungen erfüllen.
- Eingeschränktes Risiko: Darunter fallen Systeme wie Chatbots oder Deepfakes, die klar als KI generiert gekennzeichnet werden müssen, um die vorgeschriebene Transparenz einzuhalten.
- Minimales Risiko: Anwendungen, die keinen bestimmten Regulierungen unterliegen und niedrigschwellig sind, wie z.B. Produkt-Empfehlungen.
Künstliche Intelligenz bietet mittelständischen Unternehmen zahlreiche Möglichkeiten, ihre Effizienz zu steigern, Kosten zu senken und Wettbewerbsvorteile zu erlangen. Die Unterstützung beginnt beim einzelnen Mitarbeiter mit dem Formulieren von E-Mails oder anderen Texten. Sie reicht über die Digitalisierung, die Daten erfasst und strukturiert, während KI diese Daten analysiert und wertvolle Erkenntnisse liefert. Bis hin zur gezielten Implementierung von KI-Technologien im Unternehmen, um Prozesse zu transformieren und innovativer zu gestalten.
Die Einsatzgebiete für KI in Unternehmen sind vielfältig und in nahezu allen Geschäftsprozessen möglich. Einige gängige Beispiele für den Einsatz von KI in Unternehmensprozessen sind:
- Workflow-Automatisierung: KI optimiert Arbeitsabläufe, indem sie Prozesse analysiert und Verbesserungsvorschläge macht oder automatische Anpassungen vornimmt.
- Kundenservice und Support: Chatbots und virtuelle Assistenten bieten rund um die Uhr Unterstützung und beantworten Kundenanfragen schnell und präzise, wodurch die Kundenzufriedenheit erhöht wird.
- Geschäftsentscheidungen mit Predictive Analytics: KI nutzt historische Daten, um zukünftige Trends und Verhaltensmuster vorherzusagen, was Unternehmen bei der Planung und Entscheidungsfindung unterstützt.
- Strategiefindung mit Business Intelligence (BI): Durch die Analyse großer Datenmengen identifiziert KI wertvolle Erkenntnisse, die strategische Entscheidungen und Geschäftsstrategien beeinflussen.
- Produktionsoptimierung und Qualitätskontrolle: KI-Systeme überwachen die Produktion in Echtzeit und erkennen Fehler oder Abweichungen sofort, wodurch die Produktqualität verbessert wird.
- Wartungsmanagement: Predictive Maintenance sagt den Wartungsbedarf von Maschinen voraus und verhindert kostspielige Ausfälle.
- Marketing und Personalisierung: KI analysiert Kundenverhalten und erstellt personalisierte Marketingkampagnen, die auf individuelle Vorlieben und Bedürfnisse zugeschnitten sind. Oder KI-generierte Texte und Inhalte wie Artikel, Blogposts und Social-Media-Beiträge sparen Zeit und Ressourcen.
- Bewerbermanagement und Rekrutierung: KI unterstützt den Auswahlprozess, indem sie Bewerbungsunterlagen analysiert und die besten Kandidaten identifiziert.
- Betrugserkennung: KI erkennt ungewöhnliche Transaktionsmuster und schützt Unternehmen vor betrügerischen Aktivitäten.
- Risikobewertung: Durch die Analyse von Finanzdaten und Markttrends hilft KI, finanzielle Risiken zu identifizieren und zu minimieren.
- Logistik und Bestandsmanagement: KI optimiert Lagerbestände und reduziert Engpässe durch präzise Bedarfsprognosen.
- Lieferkettenmanagement und Routenplanung: KI-basierte Systeme planen effizientere Transportwege und reduzieren Lieferzeiten sowie Kosten.
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