Künstliche Intelligenz im Business: Zentrale Vorteile und Einsatzbereiche im Jahr 2025

Das Zusammenspiel von künstlicher Intelligenz und Unternehmen ist nicht mehr Zukunft, sondern Gegenwart. Im Jahr 2023 wurde der globale Markt für KI auf 196,63 Milliarden US-Dollar geschätzt. Am meisten investieren Medizin und Gesundheitswesen, Datenmanagement, Datenverarbeitung und Cloud sowie Fintech. Zu den führenden Technologien gehören Robotic Process Automation (39%), Computer Vision (34%), Natural Language Processing (33%) und virtuelle Agenten (33%).

Und wie hat alles begonnen? Werfen wir einen kurzen Blick auf die Geschichte der KI-Anwendungen in Unternehmen.

Im ersten Halbjahr des 20. Jahrhunderts stellte die Science-Fiction-Literatur der Welt das Konzept von Robotern mit künstlicher Intelligenz vor. Bereits im Jahr 1950 diskutierte Alan Turing in seinem Artikel „​​Rechnen und Intelligenz“ die Möglichkeit, intelligente Maschinen zu bauen und ihre Fähigkeiten zu testen. Allerdings gab es erhebliche Hindernisse für die Entwicklung der KI, darunter mangelnde Rechenleistung und die hohen Kosten für Computer.

Die ersten Durchbrüche im Deep Learning und in Expertensystemen erfolgten zwischen den 1960er und 1980er Jahren. Systeme wie Dendral und MYCIN wurden eingesetzt, um Probleme in der Chemie und Medizin zu lösen und Fachkräften bei Entscheidungen zu helfen.

In den 1990er und 2000er Jahren machten Spezialisten bedeutende Fortschritte bei der Transformation der künstlichen Intelligenz. Im Jahr 1997 verlor Garry Kasparov ein Schachspiel gegen IBM Deep Blue, was die Möglichkeiten softwarebasierter Entscheidungen aufzeigt. Im selben Jahr implementierte Dragon Systems eine Spracherkennungssoftware für Windows. Weitere Erfolge waren die Entwicklung von Kismet, einem Roboter, der Emotionen erkannte und simulierte.

Und heute? Das Wachstum von Daten und enorme Rechenkapazitäten haben zur Verbreitung von KI in verschiedenen Wirtschaftsbereichen geführt – von Finanzen und Medizin bis hin zu Einzelhandel und Unterhaltung. Es wäre falsch zu glauben, dass diese Technologie nur für grosse Unternehmen gedacht ist. 40% der kleinen und mittelständischen Unternehmen sehen bereits nach sechs Monaten Ergebnisse nach der Einführung von KI, und nach einem Jahr steigt dieser Wert auf 57%. Gleichzeitig nutzen 88% der Unternehmen KI in zwei oder mehr Bereichen.

In diesem Artikel besprechen wir die Vorteile und Einsatzmöglichkeiten von künstlicher Intelligenz in Unternehmen. Sie erfahren auch, wie Experten beurteilen, ob KI den Menschen ersetzen wird und wie man KI optimal implementiert.

Die Entwicklung der KI-Einführung in Unternehmen

Der anfängliche Einsatz von künstlicher Intelligenz für geschäftliche Zwecke war ziemlich einfach – grundlegende Automatisierung, nicht viel weiter entwickelt als Skripting und Datenverwaltung. Obwohl dies zweifellos KI war, hatte es wenig mit dem zu tun, was wir heute sehen. Entsprechend waren damals nur wenige Unternehmen bereit, diese Technologien einzusetzen. Also, was geschah zwischen diesen frühen Tagen und dem heutigen Boom?

Die Forschung zeigt, dass KI zwar eine Renaissance erlebte, die wirkliche Einführung in Unternehmen jedoch erst mit dem Aufkommen von Big Data und Fortschritten im Deep Learning an Fahrt gewann. Diese Entwicklungen machten KI zu einer echten Option – nicht nur als kleines Werkzeug zur Automatisierung. Sie konnte grossen Unternehmen dabei helfen, Daten zu durchsuchen, sie zu strukturieren und für tiefgehende Analysen zu nutzen.

Darüber hinaus war diese KI-Generation explizit auf geschäftliche Anwendungsfälle ausgerichtet – Bild- und Videoanalyse, Chatbots im Kundensupport und personalisierte Erlebnisse. Diese Welle von KI-Technologien war sehr effektiv darin, Unternehmen dabei zu unterstützen, bessere Beziehungen zu ihren Kunden aufzubauen. Ihre logische Weiterentwicklung zeigt sich heute in der Bedeutung von generativer KI in Design und Kommunikation.

Auf der anderen Seite wuchs der Einsatz von KI zur Automatisierung und Datenverarbeitung in dieser Zeit ebenso stark. Dadurch etablierte sie sich als Werkzeug für Betrugserkennung und Risikoanalysen, die nahezu sofortige Ergebnisse liefern, während andere Tools und menschliche Ressourcen Stunden benötigten.

Als sich diese Anwendungsfälle festigten, verbreitete sich KI und wurde zu einem festen Bestandteil in Bereichen wie Logistik und Gesundheitswesen, wo sie mit ihren prädiktiven Fähigkeiten und besseren Automatisierungsmöglichkeiten dominierte. Auch wenn ihr heutiger Popularitätsschub vor allem darauf zurückzuführen ist, dass die breite Öffentlichkeit generative Tools nutzt, setzen Unternehmen KI bereits seit längerer Zeit ein.

Heute ist KI fast zu einem gleichberechtigten Kollaborateur geworden. Sie dient als Ressource, um Ideen zu entwickeln, Kompetenzlücken zu schliessen und Strategien zu optimieren. Dadurch ist sie zu einem entscheidenden Bestandteil des Geschäftsmanagements geworden und hilft Führungskräften, mehr zu erreichen.

Künstliche Intelligenz für Unternehmen nutzen: Zentrale Vorteile im Überblick

Es ist offensichtlich, dass KI viele Vorteile bietet – sonst wäre sie nicht zu einem so grossen Phänomen geworden. Doch welche konkreten Vorteile können Unternehmen tatsächlich erwarten?

KI-Automatisierung und operative Effizienz

Unabhängig von Rolle oder Branche gibt es in jedem Workflow mehrere Prozesse, die automatisiert werden sollten. Dateneingabe, Berichterstellung oder Dokumentenprüfung werden mit KI im Unternehmen deutlich einfacher.

Gleichzeitig bedeutet der Einsatz von KI keinen Arbeitsplatzverlust. Ihre Mitarbeitenden verbringen die Zeit mit sinnvollen und wertschöpfenden Aufgaben. Das wirkt sich positiv auf den Arbeitsablauf aus und beschleunigt bestimmte Prozesse. Als zusätzlicher Vorteil sinkt das Risiko von Burnout oder Kündigungen, und die Mitarbeitenden fühlen sich motivierter, für Ihr Unternehmen zu arbeiten.

Kostensenkung

Neben einer gesteigerten Produktivität reduziert die Automatisierung routinemässiger Aufgaben die Betriebskosten erheblich. Ein weiterer Vorteil besteht darin, dass Optimierung menschliche Fehler minimiert. Dadurch müssen Aufgaben nicht erneut ausgeführt werden und es wird weniger Zeit vergeudet. Ausserdem sollten Sie die möglichen Bussgelde bedenken, die durch KI-basierte Anomalieerkennung vermieden werden können.

Datenanalyse und Prognosen

Kein Mensch kann Daten mit der gleichen Geschwindigkeit und Genauigkeit verarbeiten und analysieren wie KI. Gleichzeitig umfassen Datenquellen CRM- und ERP-Systeme, Branchenberichte, Analyseportale, soziale Netzwerke, Wettbewerber-Websites und viele weitere Quellen.

Auf diese Weise erkennen Sie Trends, Zusammenhänge und Anomalien und identifizieren typisches Verhalten. Dadurch gewinnen Sie ein besseres Verständnis für Markt und Verbraucher, erkennen Risiken oder auffällige Aktivitäten schneller und können zukünftige Ereignisse anhand historischer Daten prognostizieren. Wer möchte nicht gerne Gewinne, Mitarbeiterfluktuation oder die Wahrscheinlichkeit einer Kreditrückzahlung vorhersagen?

Verbesserte Entscheidungsfindung

Im Zeitalter der KI bekommt der Satz „Wer Informationen besitzt, besitzt die Welt“ eine neue Bedeutung. Mit Echtzeitdaten und Prognosen treffen Sie fundierte Entscheidungen über Produkte oder Dienstleistungen, neue Geschäftsbereiche oder geografische Expansionen.

Ein Beispiel aus der Hotellerie: Fluggesellschaften und Hotels nutzen prädiktive Analysen, um Preise dynamisch festzulegen, die Nachfrage zu steigern und gleichzeitig die Gewinne zu maximieren.

Umsatzsteigerung

KI reduziert nicht nur Kosten, sondern maximiert auch den Umsatz. Einzelhandelsunternehmen analysieren Kaufverhalten, um relevante Produkte vorzuschlagen und so sowohl den Absatz als auch den durchschnittlichen Warenkorbwert zu erhöhen. Durch Nachfrageprognosen optimieren sie zudem ihre Bestände, damit beliebte Artikel immer verfügbar sind.

Ein weiteres Beispiel aus Marketingabteilungen: Die Analyse des Konsumentenverhaltens ermöglicht es Fachkräften, Kampagnen präzise zu gestalten und auszuspielen, um maximale Konversionsraten zu erreichen.

Kundenzufriedenheit

Kundenzufriedenheit ist für jedes Unternehmen eine Priorität, und KI erleichtert diesen Prozess erheblich. Sie können personalisierte Inhalte und Produkte anzeigen, Kunden mit Rabatten oder Promo-Codes überraschen und sogar Bedürfnisse vorhersagen.

Zudem sollten bestimmte Prozesse automatisiert werden, um die Customer Journey zu vereinfachen. Beispielsweise können Sie schnelle Beratungen bereitstellen, indem ein Chatbot häufig gestellte Fragen beantwortet.

In welchen Geschäftsbereichen wird KI aktiv eingesetzt?

Gemeinsam optimieren KI und Unternehmen routinemässige Prozesse und verbessern die Datenanalyse. Laut McKinsey wird generative künstliche Intelligenz am häufigsten in Marketing und Vertrieb, in der Entwicklung von Produkten und Dienstleistungen sowie in Service-Operationen eingesetzt.

Laut Forschung der Stanford University zählten im Jahr 2022 die häufigsten Anwendungsbereiche von KI in Unternehmen die Entwicklung neuer Produkte (20%), Kundensegmentierung (19%), Kundenservice (19%) und Produktverbesserung (19%).

Sehen wir uns diese und weitere geschäftliche Anwendungsfälle künstlicher Intelligenz an.

Kundenservice

Chatbots und virtuelle Assistenten sind heute äusserst verbreitet. Kein Wunder – sie ermöglichen es Unternehmen, die meisten Kundenbedürfnisse abzudecken: Bestellstatus prüfen, über Produkte informieren, passende Dienstleistungen auswählen und vieles mehr.

Der grösste Vorteil eines Chatbots gegenüber einer echten Person ist seine ständige Verfügbarkeit. Er arbeitet 24/7, sodass Kunden sofort Hilfe erhalten. Natürlich sollten komplexere Fälle immer an einen menschlichen Mitarbeiter weitergeleitet werden.

Auch für Support-Teams ist KI hilfreich: Chatbots entlasten und unterstützen gleichzeitig, indem sie während der Kommunikation relevante Informationen anzeigen und in Echtzeit personalisierte Lösungen anbieten.

Content-Erstellung

Der Einsatz generativer KI hat den Alltag von Content-Erstellern erheblich vereinfacht. Texter nutzen aktiv ChatGPT, Google Bard oder Jasper, während Designer mit DALL-E, Midjourney oder Stable Diffusion arbeiten.

Diese Tools helfen dabei, Inhalte schneller und mit weniger Aufwand zu produzieren. Auch beim Brainstorming wirkt KI unterstützend, weil sie neue Perspektiven eröffnet und mutige Ideen liefert.

Dennoch bleibt sie lediglich ein Assistent. Von KI generierter Content ist nicht publikationsbereit – er muss geprüft, korrigiert und an die Markenstimme angepasst werden. Zudem ist die Frage der geistigen Eigentumsrechte weiterhin offen.

Marketing

Für Marketingabteilungen bietet KI zahlreiche Möglichkeiten, nicht nur zur Automatisierung, sondern auch zur besseren Analyse von Markt und Verbrauchern.

Marketer investieren viel Zeit in Recherche. KI hingegen analysiert grosse Datenmengen, erkennt Trends, Muster und Zusammenhänge – schneller und oft präziser als ein Mensch.

Nach der Analyse segmentiert das System Nutzer nach Demografie, Vorlieben oder Verhalten in Website und App. Darauf basierend personalisiert das Marketingteam Inhalte, Angebote und Aktionen.

Was ist mit Prognosen? Durch historische Daten lassen sich zukünftige Trends frühzeitig erkennen. Das hilft, Veränderungen in Nachfrage und Verhalten besser einzuplanen, Bedürfnisse vorherzusagen und Cross-Selling gezielt einzusetzen.

Vertrieb

Nachfrageprognosen sind auch für Vertriebsteams ein wertvolles KI-Werkzeug. Durch die Analyse von Kundendaten und früheren Interaktionen priorisiert KI potenzielle Interessenten und schlägt Schritte vor, um sie zu gewinnen.

Jeder Vertriebsmitarbeiter weiss: Ein Grossteil der Arbeitszeit fliesst nicht in Verkaufsgespräche, sondern in manuelle Tätigkeiten wie Dateneingabe oder E-Mail-Versand. Gute Nachricht: Das lässt sich automatisieren. Generative KI hilft etwa beim Personalisieren standardisierter Nachrichten.

Personalwesen

Tools wie ChatGPT werden heute genutzt, um nicht nur Posts oder Artikel zu erstellen, sondern auch Recruiting-Inhalte – Jobbeschreibungen, E-Mails, Interviewfragen usw. Natürlich bleibt es ein Entwurf, aber er spart Zeit.

Überraschend für einige: Chatbots können auch Bewerber gewinnen. Auf der Karriereseite kann ein Assistent Interessenten durch passende Stellenangebote führen und Bewerbungen erleichtern.

Ein weiterer verbreiteter Einsatz: automatisierte Bewerberauswahl durch Applicant Tracking Systems (ATS). Sie definieren Parameter – und das System filtert ungeeignete Kandidaten aus. So konzentrieren sich Recruiter auf qualifizierte Talente.

Für bestehende Mitarbeitende hilft KI dabei, Kompetenzen und Produktivität zu bewerten, individuelle Entwicklungspläne zu erstellen und zukünftige Personalbedarfe vorherzusagen.

IT-Betrieb

Künstliche Intelligenz ist so eng mit dem IT-Betrieb verbunden, dass bereits der Begriff AIOps (KI für IT-Betrieb) etabliert ist. Amazon beschreibt ihn als Einsatz von KI zur Unterstützung der IT-Infrastruktur: Datensicherungen, Performance-Monitoring, Workload-Planung und weitere Aufgaben.

AIOps ermöglicht es IT-Teams, schneller auf Störungen zu reagieren, Ausfälle zu minimieren, Kosten zu senken und Ressourcen gezielter einzusetzen. Zudem unterstützt es den Wandel von reaktiver zu vorausschauender Verwaltung.

Cybersicherheit

Cyberkriminelle werden immer raffinierter, aber Sicherheitsteams halten mit – unter anderem dank KI.

Algorithmen analysieren grosse Datenmengen, erkennen Verhaltensmuster und identifizieren Anomalien, die auf Betrug oder unbefugten Zugriff hinweisen. So werden Transaktionen oder Logins automatisch blockiert, bevor Schaden entsteht. Gleichzeitig verbessern ML-Modelle kontinuierlich ihre Genauigkeit.

Rechtsabteilungen

Juristen arbeiten ständig mit grossen Mengen an Dokumenten. KI automatisiert viele dieser Aufgaben und schafft Raum für strategische Beratung.

Als erstes wird der Dokumentenfluss optimiert: KI erstellt Entwürfe für Standarddokumente wie Verträge oder NDAs, die anschliessend nur noch geprüft werden müssen.

Selbst erfahrene Fachkräfte können sich im Dschungel aus Gesetzen, Richtlinien oder Präzedenzfällen verlieren. KI hilft, juristische Informationen zu organisieren und zu analysieren. Gleiches gilt für Compliance: ML-Modelle verstehen Regeln und erkennen Abweichungen.

Buchhaltung

Buchhalterische Tätigkeiten wie Datenerfassung, Rechnungsstellung oder Kategorisierung sind heute bereits weitgehend automatisiert. Auch Gehaltsabrechnungen können mit KI schneller und fehlerfrei erfolgen.

Wie bei Juristen gilt: Regelmässige Prüfungen gehören dazu. KI unterstützt bei der Erstellung von Berichten und erleichtert Steuerprüfungen, da Daten sofort zugänglich und überprüfbar sind.

Finanzen

Der Einsatz von KI im Finanzwesen ermöglicht die schnelle Verarbeitung grosser Datenmengen. Risikobewertungen, Kreditprüfungen oder Investitionsentscheidungen lassen sich damit effizienter treffen.

Betrugserkennung und Anti-Geldwäsche (AML) sind manuell aufwändig und fehleranfällig. KI erkennt verdächtige Aktivitäten und informiert Fachkräfte frühzeitig.

Prognosen gehören zu den zentralen Aufgaben in Finanzabteilungen. Auf Basis historischer Daten, Markttrends oder wirtschaftlichen Indikatoren liefert KI Vorhersagen, die Entscheidungen zu Budget, Ressourcen oder Investitionen erleichtern.

Kann KI den Menschen im Business-Management vollständig ersetzen?

Die aktuelle Rolle der künstlichen Intelligenz im Geschäftsbereich ist eher die eines hilfreichen Werkzeugs, das weiterhin menschliche Eingaben und Kontrolle benötigt, um wirksam zu sein. Wie oben beschrieben, hat sich KI jedoch über die Jahre verändert und weiterentwickelt. Ist es also möglich, dass sie eines Tages vollständig autonom wird und den menschlichen Beitrag überflüssig macht?

Die Antwort auf diese Frage hängt davon ab, wie man die Rolle des Menschen in Führung und Management versteht. Wenn es lediglich darum geht, Daten anzusehen und daraus den nächsten sinnvollen Schritt abzuleiten, kann KI das schon heute problemlos. Fachleute betonen jedoch, dass schnelle Entscheidungen nicht das gesamte Spektrum von Managementaufgaben abdecken.

Im Gegensatz zur KI kann eine menschliche Führungskraft Mitarbeitende inspirieren, unerwartete Wege einschlagen, die herkömmlichen Muster durchbrechen und den Menschen in den Mittelpunkt stellen. KI kann dabei helfen, Gewinne zu maximieren und Risiken zu senken, aber sie kann nicht die Rolle eines verlässlichen, einfühlsamen Ansprechpartners übernehmen. Es gibt allerdings einen Vorbehalt: Auch diese Sichtweise basiert auf dem heutigen Stand der Technik – und KI entwickelt sich ständig weiter.

Einige Wissenschaftler glauben, dass KI dem Menschen zunehmend ähnlicher wird und eines Tages Prozesse entwickeln könnte, die Empathie ähneln. Erste Anzeichen sehen wir bereits: Algorithmen passen sich an die Person an, mit der sie kommunizieren, und variieren Ton und Ausdruck. Die Kombination dieser Flexibilität mit datenbasierten Entscheidungen könnte KI tatsächlich zu einer sehr guten Führungskraft machen.

Wir behaupten nicht, dass KI den Menschen als Vordenker oder Innovator definitiv ersetzen wird, aber das Potenzial ist vorhanden. Entscheidend ist, wie Menschen diese Modelle nutzen und mit welchem Ziel sie trainiert werden – daraus ergibt sich, was KI künftig leisten kann.

Praktische Tipps zur Integration von KI ins Unternehmen – vom Experten

Für dieses Kapitel baten wir unseren CTO, Dmytro Voitekh, um einen Kommentar. Zunächst ein kurzer Überblick über seine Erfahrung:

Dmytro Voitekh verfügt über umfassende Expertise in künstlicher Intelligenz und Machine Learning. Er leitete ein Team, das KI-basierte Suchalgorithmen für Foto- und Videoerkennung entwickelte. Zudem arbeitete er erfolgreich als technischer Direktor in einem Startup, das bedeutende Investitionen erhielt – unter anderem von Google. In seiner Freizeit entwickelt er ein eigenes KI-basiertes Projekt im Bereich Smart MicroGrid.

Hier sind die Tipps, die Dmytro für die erfolgreiche Integration von KI im Unternehmen gibt:

• Machen Sie sich zuerst mit den Möglichkeiten, Technologien und Anwendungsfällen von KI vertraut – sowohl allgemein als auch spezifisch für Ihre Branche. Informieren Sie sich auch über die Grenzen der Technologie und über mögliche Herausforderungen während der Implementierung.
• Recherchieren Sie, wie Ihre Wettbewerber KI nutzen und welche Technologietrends in Ihrer Branche und Ihrem Marktsegment bestehen.
• Analysieren Sie die Prozesse im Geschäftsmanagement und bestimmen Sie, welche optimiert werden sollten und welche am meisten von der Einführung von KI profitieren. Definieren Sie konkrete Anwendungsfälle. Vielleicht möchten Sie Ihre Lieferkette optimieren, Kundenerlebnisse personalisieren oder Ihre Steuerprüfung vereinfachen.
• Setzen Sie SMART-Ziele (Specific, Measurable, Achievable, Relevant, Time-bound), anhand derer Sie die Wirksamkeit von KI später bewerten können.
• Prüfen Sie, wie bereit Ihr Unternehmen für eine KI-Transformation ist – sowohl technisch als auch organisatorisch. Eine monolithische Architektur, Daten von geringer Qualität oder unvollständige Daten sowie Sicherheitsprobleme werden ehrgeizige Pläne ausbremsen. Das gilt auch für die mangelnde Akzeptanz neuer Technologien im Team. Denken Sie daran: All diese Probleme müssen von kompetenten Fachleuten bewertet werden.
• Beziehen Sie qualifizierte Experten ein. Sie können Entwickler einstellen, mit einem Outsourcing- oder Outstaffing-Partner zusammenarbeiten oder eine fertige Lösung einbinden. Auch im letzten Fall benötigen Sie dennoch Unterstützung durch Fachpersonal.
• Aktualisieren Sie Ihre Systeme, wenn sie veraltet sind. Investieren Sie in Infrastruktur und Datenqualität, da die Wirksamkeit von KI direkt davon abhängt.
• Um die Rentabilität des KI-Einsatzes im Unternehmen zu beurteilen, ist es sinnvoll, mit kleinen Pilotprojekten zu beginnen. Zudem sollten radikale Prozessveränderungen Schritt für Schritt umgesetzt werden.
• Überwachen Sie kontinuierlich die Leistung der KI, die Genauigkeit der Ergebnisse und ihre Relevanz für Ihre Ziele, um die Modelle laufend zu verbessern.

Aber was soll man wählen – fertige KI-Lösungen (SaaS-KI) oder individuelle KI-Modelle?Das hängt ganz von den spezifischen Anforderungen und Rahmenbedingungen Ihres Unternehmens ab.

• Standardlösungen wie LLM-APIs (ChatGPT, Claude usw.) sind kostengünstig und praktisch für viele gängige Anwendungen – etwa Chatbots, Datenanalysen oder Automatisierungen. Besonders beliebt sind sie bei Start-ups, die Proof-of-Concepts (PoC) oder erste Versionen (V1) von Produkten entwickeln.
• Gleichzeitig ist es sinnvoller, spezialisierte KI-Modelle zu entwickeln, wenn es um einzigartige Geschäftsaufgaben oder branchenspezifische Herausforderungen geht. Ein Beispiel: Sie möchten einen medizinischen Assistenten entwickeln, der extrem seltene Krankheiten behandelt. Um das zu ermöglichen, müssten Sie ein eigenes Large-Language-Model (LLM) von Grund auf trainieren oder ein bestehendes Open-Source-LLM auf Ihren internen Datensatz anpassen.

Zukünftige Trends: Was erwartet KI im Business bis 2026 und darüber hinaus?

Führende Analyseunternehmen wie Gartner sehen tiefgreifende Veränderungen für die Zukunft von KI im Geschäftsbereich. Ein Beispiel ist das Aufkommen von KI-zentrierten Sicherheitsdiensten, die helfen, neue Risiken beim Einsatz von KI-Systemen zu bewältigen. Dazu gehören Themen wie Datenlecks oder Prompt-Injections, die potenzielle Datenschutzverletzungen vermeiden sollen.

Ein weiterer Fortschritt betrifft den Einsatz von Domain-Specific Language Models (DSLMs). Diese sollen generische Modelle ablösen, indem sie speziell für einzelne Branchen trainiert werden. Dadurch können sie komplexeren Kundensupport leisten, tiefgehende Probleme analysieren und selbst in Nischenbereichen echten Mehrwert schaffen.

Wir erwarten ausserdem, dass künstliche Intelligenz die Rollen der Menschen in klassischen Unternehmenshierarchien verändern wird. Konkret bedeutet das: Das mittlere Management wird sich entweder weiterentwickeln müssen oder an Bedeutung verlieren, da einfache Aufgaben von KI erledigt werden, während komplexere Entscheidungen der höheren Führungsebene überlassen bleiben. Diese Mitarbeiterebene wird sich daher anpassen müssen – und ihre Arbeit auf KI-gestützte Analysen und Tools ausrichten.

Zuletzt entsteht immer mehr Aufmerksamkeit rund um Physische KI – die nächste Entwicklungsstufe des Internet of Things. Wir haben bereits intelligente Maschinen in der Produktion, präzise Sensoren und vernetzte persönliche Geräte erlebt. Nun werden diese Systeme nicht nur Daten sammeln und auf Eingaben reagieren, sondern selbst Entscheidungen treffen und mit Nutzern interagieren können.

Unternehmen werden solche Lösungen nutzen, um Arbeitsbedingungen in Fabriken und Büros zu bewerten, Geräte bereitzustellen, über die Mitarbeitende Feedback geben können, und um Aktivitäten zu überwachen. Mit zunehmender Autonomie wird Physical KI ausserdem Aufgaben wie Konfliktlösung, Planung oder Autorisierungsprozesse selbstständig übernehmen können.

Fazit

Mit der Weiterentwicklung von KI verbessern Unternehmen ihre Prozesse und bieten qualitativ hochwertigen Kundenservice. Dadurch steigern sie ihre Rentabilität, entlasten Mitarbeitende von monotonen Aufgaben, vermeiden Fehler und treffen bessere, datenbasierte Entscheidungen. Für eine erfolgreiche Einführung von KI sollten Sie jedoch erfahrene Entwickler finden, die den Prozess reibungslos gestalten.

S-PRO verfügt über umfassende Erfahrung in der Entwicklung von Lösungen für Fintech, erneuerbare Energien, Gesundheitswesen, Gastgewerbe, Fertigung, Logistik und viele weitere Branchen. Unsere Spezialisten decken das gesamte Spektrum an KI-Technologien ab – von Machine Learning, Computer Vision und NLP bis zu Predictive Maintenance, Empfehlungssystemen und neuronalen Netzen. Kontaktieren Sie uns, um Ihre KI-Anwendungspläne für Ihr Unternehmen zu besprechen.