KI ist da – aber wozu eigentlich?

Spätestens seit der Einführung von ChatGPT ist künstliche Intelligenz in der Mitte der Wirtschaft angekommen. Doch während Tech-Konzerne längst mit eigenen Modellen experimentieren, tun sich viele Unternehmen mit einer grundsätzlichen Frage schwer: Wozu genau brauchen wir KI eigentlich?

Die einen basteln an automatisierten FAQ-Chatbots, die anderen hoffen auf Magic Prompts in der PowerPoint-Vorbereitung. Das Problem: Ohne strategischen Rahmen bleibt KI oft eine Spielerei. Zeit, das zu ändern.

Was eine echte AI-Strategie ausmacht

Eine wirksame AI-Strategie besteht nicht aus Tools – sondern aus Prinzipien, Prozessen und Perspektiven. Sie ist eingebettet in die Gesamtstrategie des Unternehmens und beantwortet drei zentrale Fragen:

1. Welches Problem soll KI lösen?

Der Einsatz von KI muss auf konkrete Pain Points im Unternehmen zielen – sei es in der Kundeninteraktion, in der Produktentwicklung oder in der internen Effizienz. Ein Beispiel: Ein B2B-Unternehmen kann durch intelligente Textanalyse die Bedarfe seiner Kund:innen früher erkennen.

2. Wo liegen unsere Daten – und wie nutzbar sind sie?

Daten sind die Grundlage jeder KI-Anwendung. Unternehmen brauchen nicht nur Zugriff auf strukturierte und unstrukturierte Daten, sondern auch eine Datenkultur, die Offenheit und Verantwortung verbindet.

3. Welche Kompetenzen fehlen (noch)?

Der beste Tech-Stack nützt nichts ohne die richtigen Leute. Unternehmen müssen einschätzen, wo sie intern aufbauen können – und wo externe Partner, Agenturen oder Tech-Anbieter sinnvoll sind.

Ein Mini-Framework: So starten Unternehmen strukturiert

Viele Firmen wissen, dass sie „irgendwas mit KI“ machen müssen – aber nicht, wie sie den Einstieg systematisch gestalten. Hier ein einfaches 4-Schritte-Framework für den Start:

1. Identifizieren: Wo entstehen repetitive Aufgaben, Datenmengen oder kreative Bottlenecks?
2. Priorisieren: Welche dieser Anwendungsfälle haben strategischen Wert oder Skalierungspotenzial?
3. Prototypisieren: Schnell erste Lösungen testen – z. B. mit No-Code-Tools oder GPT-Anbindungen.
4. Integrieren: Erfolgreiche Prototypen skalieren und in Prozesse überführen – mit passenden Governance-Strukturen.

Praxisbeispiele: Wie Unternehmen KI sinnvoll nutzen

• Sales Enablement: Automatisierte Vorbereitung von Kundengesprächen durch Analyse historischer CRM-Daten.
• Content Creation: Redaktionelle Workflows mit KI-Unterstützung – effizient, aber immer mit menschlichem Feinschliff.
• Customer Support: KI-gestützte Triage von Supportanfragen zur schnelleren Bearbeitung.

Laut einer Studie von McKinsey (2024) schöpfen Unternehmen, die KI strategisch einsetzen, bis zu 20 % mehr Effizienzpotenzial aus als jene, die nur experimentieren.

Quelle: McKinsey – „The State of AI in 2024“ https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai

Fazit: KI muss kein Bauchgefühl sein

Der Einsatz von KI ist kein Gimmick – sondern ein strategischer Schritt. Wer jetzt strukturiert plant, schafft nicht nur kurzfristige Effizienz, sondern langfristige Wettbewerbsfähigkeit. Unternehmen, die KI mit klaren Zielen, realistischen Anwendungsfällen und verantwortungsvollem Datenumgang kombinieren, werden zu den Gewinnern der Transformation gehören.