Künstliche Intelligenz für Unternehmen: KI-Begriffe, Anwendungsfälle und Potenziale erklärt

Nur wer die Werkzeuge kennt, kann beurteilen, welche Lösung zum eigenen Geschäftsmodell passt – und vermeidet es, blind jedem Trend hinterherzulaufen. Das gilt auch beim Thema Künstliche Intelligenz.

Grundsätzlich lässt sich festhalten: Künstliche Intelligenz im Unternehmen wird dafür genutzt, um wiederkehrende Aufgaben zu automatisieren, Dokumente effizienter zu bearbeiten, Wissen verfügbar zu machen und Entscheidungen auf Basis von Daten zu treffen. Welche Technologie dafür die richtige ist, hängt vom jeweiligen Anwendungsfall ab. Unser Einmaleins übersetzt die wichtigsten KI-Begriffe in verständliches Business-Deutsch und zeigt konkrete Anwendungsfälle auf.

Die Ebenen von KI

Künstliche Intelligenz (KI/AI): Künstliche Intelligenz ist der große Oberbegriff und bezeichnet Softwaresysteme, welche Aufgaben lösen können, für die bisher menschliche Intelligenz nötig war – sei es Sprache verstehen, Bilder erkennen oder Muster in Daten identifizieren. Für Unternehmen ist KI der Motor der nächsten Automatisierungsstufe: Repetitive Aufgaben werden abgenommen und komplexe Muster in Daten werden in Sekundenschnelle erkannt. Für Mitarbeitende bleibt so mehr Zeit für strategische Arbeit.

Machine Learning (ML): Machine Learning ist der zentrale Lernmechanismus und das Herz aller modernen KI-Systeme. Es bezeichnet eine Reihe an Modellen, die anhand von Beispieldaten Zusammenhänge erlernen können. ML-Modelle können unter anderem lernen, ob es sich bei einer Mail um Spam handelt, ob ein Kunde ein hohes Risiko zur Kündigung hat oder wie sich der Cash-Flow Ihres Unternehmens in den nächsten Monaten entwickeln wird. Die Anwendungsgebiete von ML sind nahezu grenzenlos.

Generative KI (GenAI) & Large Language Models (LLMs): Klassische KI ist meist auf eine bestimmte Aufgabe trainiert (wie etwa zu erkennen, ob es sich bei einer Mail um Spam handelt). Generative KI hingegen erschafft Neues – Texte, Bilder, Ton, Video, Code. Der Antrieb dahinter sind Large Language Models (LLMs), die Sprache auf menschlichem Niveau verstehen und daraus Anweisungen ableiten können.
Auch wenn es zunächst wie reine Spielerei wirken mag, eröffnet generative KI für Unternehmen vielfältige Möglichkeiten zur Automatisierung. Mit Large Language Models lassen sich beispielsweise 200-seitige Verträge analysieren, Informationen strukturiert aus Dokumenten extrahieren oder sogar ganze Anwendungen entwickeln.

Das KI-Arsenal für Entscheider: Vier Kernkonzepte, die Sie kennen müssen

Unter der obersten Begriffsebene eröffnet sich ein weites Feld unterschiedlicher Konzepte, wie Unternehmen Künstliche Intelligenz einsetzen können. Wir erklären Ihnen die wichtigsten.

Predictive Analytics & Recommender Systems: Hierbei handelt es sich um klassische Anwendungsgebiete von Künstlicher Intelligenz. Gemeinsam haben diese Disziplinen, dass sie historische Daten nutzen, um eine fundierte Aussage oder Empfehlung über die Zukunft zu treffen.

• Predictive Analytics berechnet Wahrscheinlichkeiten, zum Beispiel „Maschine 3 fällt in 14 Tagen aus“ oder „Kunde B kündigt mit einer Wahrscheinlichkeit von 80 %“. Unternehmen können dadurch Risiken frühzeitig erkennen und proaktiv handeln, statt erst auf Probleme zu reagieren.
• Recommender-Systeme identifizieren für Kunden maßgeschneiderte Produktempfehlungen, die für Cross-Selling oder im Vertrieb genutzt werden können. Hierzu werden große Mengen an Kundendaten analysiert, um auf Basis der erkannten Muster Aussagen darüber zu treffen, mit welcher Wahrscheinlichkeit ein Kunde Produkt A, Produkt B oder Produkt C kaufen wird.

Document Intelligence: Dieses Konzept ist eine weitreichende Teildisziplin in der Welt der KI und einer der größten Treiber der Digitalisierung. Document Intelligence beginnt, sobald unstrukturierte Daten maschinell nutzbar und automatisiert verarbeitet werden müssen. Für Unternehmen bedeutet das weniger manueller Aufwand bei der Verarbeitung von Rechnungen, Verträgen oder Kundenanfragen und eine höhere Datenqualität in den Folgesystemen. Zu den Kernaufgaben der Document Intelligence gehören:

• Optical Character Recoginition (OCR): OCR bezeichnet das Erkennen von handgeschriebenen oder gescannten Dokumenten und dessen Übertragung in ein digitales Format. Mit moderner KI geht OCR jedoch weit über reine Buchstabenerkennung hinaus, denn auch komplizierte Formate, Tabellen und Strukturen können automatisch erkannt werden.
• Document Classification: Die KI erkennt beim digitalen Posteingang sofort, um was es sich handelt, und sortiert das Dokument autonom in Kategorien wie „Rechnung“, „Vertrag“, „Lieferschein“ etc.
• Document Extraction: Dahinter steckt die Aufgabe, strukturierte Informationen aus unstrukturierten Daten zu extrahieren. Sie haben hunderte Rechnungen in unterschiedlichsten Formaten und wollen automatisiert Rechnungsnummer, -betrag und -datum extrahieren? Dann ist Document Extraction das, was sie suchen.
• Document Understanding: Hierbei handelt es sich um die Königsdisziplin der Document Intelligence. Die KI erfasst komplexe Zusammenhänge, prüft Vertragsklauseln auf Vollständigkeit, gleicht Rechnungen mit Bestellungen ab oder fasst ein 60-seitiges Lastenheft in einer Management Summary zusammen.

Retrieval Augmented Generation (RAG): Dahinter steckt die Kombination aus einem Large Language Model (LLM) und der Anbindung externer Wissensquellen, die beispielsweise eine Suche in freigegebenen Unternehmensdaten ermöglichen. LLMs wie ChatGPT, Gemini oder Claude haben normalerweise kein internes Unternehmenswissen und greifen nicht auf interne Unternehmensdokumente zu. Fragt man sie nach der Reisekostenrichtlinie, so können sie generelle Antworten darauf geben, wie eine Reisekostenrichtlinie aufgebaut sein sollte und was typische Inhalte sind. Sie können jedoch adhoc keine Aussagen über die Inhalte der Reisekostenrichtlinie Ihres spezifischen Unternehmens geben. RAG schließt diese Lücke, indem es die Sprachkompetenz eines LLMs mit einer Suche verbindet, die in freigegebenen Firmendokumenten operiert. Mitarbeitende brauchen damit nicht länger mit der Suche nach Informationen zu verbringen, sondern erhalten über ein RAG-System präzise Antworten auf Basis freigegebener Unternehmensdokumente.

KI-Agenten: Während ein LLM auf Eingaben wartet, handelt ein KI-Agent autonom entsprechend seiner Anweisungen und Ziele. Mit KI-Agenten erweitert sich das Einsatzpotenzial von Künstlicher Intelligenz für Unternehmen noch einmal deutlich, wie das folgende Beispiel zeigt: Ein Lieferanten-Agent überwacht den Lagerbestand, holt bei Bedarf eigenständig Angebote ein, vergleicht sie, trägt das beste Angebot in das ERP-System ein und bittet den Einkäufer nur noch um den finalen Freigabe-Klick. Dadurch können Fachabteilungen Routineprozesse weitestgehend automatisieren und sich auf Entscheidungen konzentrieren, die menschliches Urteilsvermögen benötigen.

Fazit: Der Anwendungsfall ist entscheidend für den Einsatz Künstlicher Intelligenz

Die oben genannten Beispiele zeigen: Künstliche Intelligenz für Unternehmen kann weit mehr als Chatbots oder Textgenerierungen. Von der Dokumentenverarbeitung über Prognosemodelle bis hin zu KI-Agenten stehen heute zahlreiche Technologien zur Verfügung, um Prozesse effizienter zu gestalten und datenbasierte Entscheidungen zu treffen. Entscheidend ist dabei, die passende Lösung für den jeweiligen Anwendungsfall auszuwählen. Während ein Large Language Model überzeugt, wenn es um Textverständnis oder Generierung geht, sind spezialisierte Modelle, zum Beispiel einfache Document Extraction für die Strukurierung von Daten, in ihrem jeweiligen Bereich deutlich sinnvoller und auch leistungsfähiger. Genauso braucht es nicht für jeden Prozessschritt immer einen KI-Agenten, um ihn erfolgreich zu automatisieren. Wer das falsche Werkzeug einsetzt, riskiert sowohl schlechtere Ergebnisse als auch unnötig hohe Kosten und Komplexität.

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