Die Diskussion über generative KI hat sich verschoben.
Die Frage des letzten Jahres - ”Was kann diese Technologie?” - wurde durch eine dringlichere Frage ersetzt: “Wo bringt sie einen messbaren geschäftlichen Nutzen?” Während sich der Staub der ersten Experimentierwelle legt, zeichnen sich klare Muster ab, wo und wie diese Tools Wirkung zeigen.
Das müssen Führungskräfte wissen.
Kundengeschäft: Wo sich generative KI am schnellsten auszahlt
Kundenorientierte Funktionen zeigen durchweg den schnellsten und bedeutendsten ROI aus generativen KI-Implementierungen. Die wahre Stärke der Technologie liegt in ihrer Fähigkeit, komplette Betriebsabläufe zu überarbeiten.
Bei KLM Royal Dutch Airlines werden KI-Agenten eingesetzt, um mehr als 50% von Kundenanfragen, von der Umbuchung von Flügen bis zur Bearbeitung von Gepäckstücken in 15 Sprachen. Die Reaktionszeiten sanken von Stunden auf Sekunden, dank des 24/7 hyper-personalisierten Supports, den KI-Agenten bieten.
Der Einstein Copilot von Salesforce analysiert Kundenanrufe in Echtzeit und schlägt den Mitarbeitern auf der Grundlage von Tonalität und Inhalt die nächstbesten Maßnahmen vor, wobei die ersten Anwender berichten 30% schnellere Geschäftszyklen.
Der Schlüssel liegt in der Konzentration auf sich wiederholende Vorgänge mit hohem Volumen, bei denen sich kleine Effizienzgewinne schnell summieren.
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Die neue industrielle Revolution der Inhaltserstellung
Marketing- und Kreativteams gehen von einmaligen Experimenten zur systematischen Einführung von KI über. KI ersetzt nicht die Kreativen, sondern ermöglicht es ihnen, sich durch die Automatisierung der Arbeit auf hochwertige Strategien zu konzentrieren. Sie hilft den Teams sogar, wichtige Informationen in komplexen Branchen schneller zu verarbeiten.
Letztes Jahr hat Bloomberg KI-gestützte Zusammenfassungen von Gewinnmitteilungen auf den Markt gebracht, mit denen sich Gewinnberichte in in Sekundenschnelle analystenfertige Schriftsätze. Das ist eine Arbeit, für die früher junge Mitarbeiter Stunden brauchten. Das Tool hilft den Nutzern, komplexe Finanzinformationen zu entschlüsseln und Erkenntnisse zu Themen wie Kapitalallokation, Einstellungs- und Personalpläne, Lieferkettenprobleme und Verbrauchernachfrage zu gewinnen. Auf der kreativen Seite der Dinge generiert Unilever jetzt Produktbilder mithilfe von KI, wobei die Markenkonsistenz gewahrt bleibt und gleichzeitig Bilder erstellt werden doppelt so schnell und 50% billiger.
Datengeflecht: Governance, die mit der Innovation skaliert
Zentralisierte Data-Governance-Modelle, bei denen die IT-Abteilung alle Richtlinien vorgibt, stehen oft im Widerspruch zum Tempo moderner Unternehmen. Data Mesh, ein neues Paradigma, bietet eine Lösung. Anstelle eines Engpasses wird die Governance zu einer gemeinsamen Verantwortung. Die Geschäftsbereiche sind Eigentümer ihrer Datendomänen, halten sich aber an globale Standards, die durch Self-Service-Tools ermöglicht werden. Stellen Sie sich vor, ein Marketingteam prüft die Compliance-Regeln über eine API, bevor es ein neues Kundenanalyseprojekt startet - keine Tickets, keine Verzögerungen. Für Führungskräfte bietet dieser Ansatz ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Kontrolle und Flexibilität und stellt sicher, dass die Governance Innovationen nicht im Keim erstickt.
Die stille Revolution der Back-Office-Effizienz
Interne Prozessautomatisierung ist zwar weniger auffällig als Kundenanwendungen, liefert aber einige der beständigsten Erträge.
Der KI-Copilot des multinationalen Konzerns Honeywell bearbeitet routinemäßige IT-Helpdesk-Anfragen, Schneiden von von Menschen bearbeiteten Fahrkarten durch 80%. Ein anderes KI-Tool greift auf die Wissensdatenbank des Unternehmens zurück, die 350.000 Seiten mit Produkthandbüchern und 50.000 interne Artikel umfasst, um Mitarbeiteranfragen selbstständig zu lösen. In Brasilien hat das digitale Dienstleistungsunternehmen Fluna die Analyse und Abfassung von Rechtsverträgen mithilfe von KI automatisiert, Erreichen der Genauigkeit der Datenextraktion 92% und gleichzeitig die Sicherheit sensibler Informationen zu gewährleisten.
Diese Anwendungen zeichnen sich durch drei Merkmale aus: klare Erfolgskennzahlen, strukturierte Eingabedaten und menschliche Kontrollpunkte.
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Navigieren durch das Minenfeld der Implementierung
Neben jeder Erfolgsgeschichte gibt es auch viele Pilotprojekte, die nie aus den Startlöchern gekommen sind. Welches sind also die entscheidenden Faktoren, und wie können Sie sicherstellen, dass Ihr Anwendungsfall von der Zukunftsvision zu einem Erfolg wird?
Erstens: Setzen Sie bei den Problemen an, nicht bei der Technologie. Die KI-gestützte Bestandsprognose von Walmart war erfolgreich, weil sie auf das bekannte Problem des großen Geldes abzielte von Überbeständen und Fehlbeständen.
Wählen Sie dann einen Bereich aus, auf den Sie sich konzentrieren, und validieren Sie ihn, bevor Sie ihn durch kontrollierte Pilotprojekte ausweiten. Für ein Finanzdienstleistungsunternehmen könnte ein Pilotprojekt für einen KI-Chatbot für Kundenbeschwerden in drei Phasen eingeführt werden:
- Phase 1: Die KI schlägt den Agenten Antworten vor, die von ihnen genehmigt werden.
- Phase 2: KI beantwortet automatisch 20% einfache Anfragen wie Kontostandsabfragen oder Öffnungszeiten von Filialen
- Phase 3: Nach 90% Genauigkeitsvalidierung werden 50% der Fälle völlig autonom bearbeitet
Sobald Ihr Anwendungsfall vollständig implementiert ist, messen Sie, worauf es ankommt, indem Sie die Auswirkungen auf die betrieblichen KPIs und nicht nur die technische Leistung verfolgen.
Was Führungskräfte als nächstes tun sollten
- Führen Sie gezielte Pilotprojekte durch: Identifizieren Sie ein oder zwei Prozesse, bei denen kleine Effizienzsteigerungen eine unverhältnismäßig große Wirkung haben würden
- Upskill mit Augenmaß: Teams für die Arbeit mit KI ausstatten (Prompt-Engineering, Validierung), anstatt Rollen pauschal zu ersetzen
- Machen Sie Druck auf die Anbieter: Verlangen Sie Fallstudien, die Geschäftsergebnisse (Umsatzsteigerung, Kostensenkung) zeigen, nicht nur technische Fähigkeiten
Die erfolgreichsten Implementierungen betrachten generative KI als Beschleuniger bestehender Strategien, nicht als Wundermittel. Der beste Weg, um echte Ergebnisse zu erzielen, ist, den eigenen Schmerzpunkt zu finden und herauszufinden, was KI tun kann, um ihn zu beheben.
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