Welche KI-Projekte liefern den größten Geschäftswert?
KI-Risiken entstehen selten durch strategische Entscheidungen, sondern durch alltägliche Tools, Gewohnheiten und fehlende Governance. Organisationen, die verstehen, wie KI unbemerkt in den Geschäftsbetrieb Einzug hält, können Risiken kontrollieren, ohne die Innovation zu verlangsamen.
KI-Projekte, die den größten Geschäftswert liefern, haben eine Gemeinsamkeit: Sie setzen an einem kritischen Engpass im Geschäftsbetrieb an, wo sich kleine Verbesserungen täglich vervielfachen (in Bezug auf Zeit, Kosten, Risiko und Umsatz). Im Folgenden finden Sie eine praktische Übersicht über die Projekttypen, die sich in der Regel am meisten auszahlen, sowie Tipps, wie Sie die richtigen Projekte auswählen, ohne sich in reinen Demonstrationsprojekten zu verlieren.
1. Kundenbetreuung: KI, die die Servicekosten senkt (schneller ROI)
Was es ist
KI, die Kundeninteraktionen wie Tickets, E-Mails, Chats, Anrufe, Reklamationen und Rücksendungen abfängt, beschleunigt oder deren Bearbeitung verbessert.
Warum es einen hohen Wert hat
Kundenbetreuungsprozesse sind kostspielig, messbar und mit vielen sich wiederholenden Aufgaben verbunden. Schon eine moderate Automatisierung kann schnell positive Ergebnisse erzielen.
Gängige Projektmuster
- Ticket-/E-Mail-Klassifizierung und -Weiterleitung (Abbau von Rückständen, Verkürzung der Reaktionszeit)
- Agentenunterstützung (Zusammenfassungen, vorgeschlagene Antworten, optimale nächste Schritte)
- Selbstbedienungs-Copiloten (wissensbasierte Unterstützung, die Kundenanfragen abfängt)
- Qualitätssicherung (Erkennung von Compliance-Problemen, Überprüfung des Sprachstils, Identifizierung fehlender Schritte)
Wo es glänzt
Hohes Anfragevolumen + klare Kategorien + stabile Prozesse + eine Wissensdatenbank, die Sie verbessern können.
2. Dokumenten- und Workflow-Automatisierung: KI, die manuelle Verwaltungsaufgaben überflüssig macht.
Was es ist
Extrahieren, Validieren und Transformieren von Informationen aus Dokumenten in Systeme: Rechnungen, Verträge, medizinische Formulare, Versanddokumente, Anträge, Nachweise zur Einhaltung von Vorschriften.
Warum es einen hohen Wert hat
Manuelle Bearbeitung ist langsam, fehleranfällig und lässt sich schlecht skalieren. Künstliche Intelligenz eignet sich hervorragend dazu, unstrukturierte Daten in strukturierte Daten umzuwandeln.
Gängige Projektmuster
- Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP): Felder extrahieren, abgleichen, validieren, weiterleiten
- Unterstützung bei der Vertragsprüfung (Klauselerkennung, Risikokennzeichnung, Zusammenfassung)
- Vorbereitung der Nachweise für die Einhaltung regulatorischer Vorschriften (Erfassung, Zuordnung und Erläuterung der Kontrollen)
Wo es glänzt
Prozesse mit vielen Dokumenten, häufigen Übergaben und klaren Eingaben in nachgelagerte Systeme (ERP/CRM).
3. Prognose und Planung: KI, die Entscheidungen verbessert, nicht nur Aufgaben erledigt.
Was es ist
Bessere Prognosen für Nachfrage, Personalbedarf, Lagerbestände, Kundenabwanderung, Lieferzeiten und Lead-Konvertierung.
Warum es einen hohen Wert hat
Die Verbesserung einer Planungsentscheidung kann sich auf Umsatz und Betriebskapital auswirken. Dabei handelt es sich um Projekte mit Multiplikatoreffekt.
Gängige Projektmuster
- Bedarfsprognose und Bestandsauffüllung
- Personalbedarfsplanung und -einsatzplanung
- Umsatzprognosen mit Erklärbarkeit und Szenarioplanung
- Prädiktives Lead-Scoring (in Verbindung mit einem robusten Vertriebsprozess)
Wo es glänzt
Sie verfügen über ausreichend historische Daten, und Entscheidungen werden häufig getroffen (täglich/wöchentlich).
4. Optimierung und Planung: KI, die Verschwendung reduziert und den Durchsatz erhöht.
Was es ist
Optimierung der Ressourcenverteilung: Routen, Ladungen, Maschinenbelegungspläne, Lagerplatzbelegung, Produktionsreihenfolge, Energieverbrauch.
Warum es einen hohen Wert hat
Die Optimierung zielt auf die physikalischen Abläufe ab: Zeit, Entfernung, Kapazität, Einschränkungen. Die erzielten Verbesserungen wirken sich direkt auf die Kosten aus.
Gängige Projektmuster
- Routenoptimierung und Verbesserung der voraussichtlichen Ankunftszeit
- Optimierung der Lagerplatzbelegung und der Kommissionierwege
- Produktionsplanung und einschränkungsbasierte Planung
- Dynamische Personalplanung basierend auf prognostizierter Auslastung
Wo es glänzt
Sie können Einschränkungen modellieren und den optimierten Plan tatsächlich ausführen (Änderungsmanagement ist wichtig).
5. Risiko, Betrug und Compliance: KI, die teure „Pannen“ vermeidet.
Was es ist
Anomalien erkennen, Betrug verhindern, Prüfungsfeststellungen reduzieren, Kontrollen und Überwachung verbessern.
Warum es einen hohen Wert hat
Der Vorteil besteht darin, Verluste, behördliche Strafen und Reputationsschäden zu vermeiden. Dies wird oft unterschätzt, bis etwas schiefgeht.
Gängige Projektmuster
- Betrugs-/Anomalieerkennung bei Zahlungen oder Schadensmeldungen
- Überwachung von Richtlinien/Compliance in Kommunikationsprozessen und Arbeitsabläufen
- Signale zur Verhinderung von Datenverlusten (insbesondere bei der Nutzung von „Shadow AI“)
- Modell-Governance und KI-Risikokontrollen (für regulierte Branchen)
Wo es glänzt
Hochrisikoumgebungen (Finanzwesen, Gesundheitswesen, regulierte Fertigung, kritische Infrastruktur), in denen Kontrollen und Rückverfolgbarkeit unerlässlich sind.
Meine Meinung
Dies ist oft die beste Kategorie für Führungsteams, um damit zu beginnen, wenn sie das Gefühl haben, dass KI in ihrem Unternehmen ohnehin Einzug halten wird. Sie schafft Transparenz und reduziert Risiken, während gleichzeitig die Grundlage für größere Wertschöpfungspotenziale gelegt wird.
6. Personalisierung im Vertrieb und Marketing: KI, die die Konversionsrate steigert (aber man kann dabei leicht Fehler machen)
Was es ist
Personalisierte Kundenansprache, Inhaltserstellung, Produktempfehlungen, Verhinderung von Kundenabwanderung, Einblicke in die Preisgestaltung.
Warum es einen hohen Wert hat
Selbst kleine Steigerungen der Konversionsrate können enorme Auswirkungen haben. Messung und Steuerung sind dabei jedoch entscheidend.
Gängige Projektmuster
- Angebotsoptimierungs- und Empfehlungssysteme
- Kundenabwanderungsprognose + gezielte Maßnahmen zur Kundenbindung
- Preisoptimierung (unter Berücksichtigung von Fairness und Einschränkungen)
- Inhaltserstellung unter Berücksichtigung von Marken- und rechtlichen Vorgaben.
Wo es glänzt
Sie können kontrollierte Experimente (A/B-Tests) durchführen und verfügen über eine eindeutige Zuordnung der Ergebnisse.
7. Produktivität im Ingenieurwesen und internes Wissen: KI, die Teams beschleunigt
Was es ist
KI-Assistenten für Entwickler, Analysten, Juristen, Personalwesen, Einkauf und als Unterstützung für das unternehmensinterne Wissensmanagement.
Warum es einen hohen Wert hat
Es lässt sich auf viele Bereiche anwenden und verbessert die Geschwindigkeit. Das Risiko besteht in Datenlecks und inkonsistenter Qualität, wenn es nicht ordnungsgemäß verwaltet wird.
Gängige Projektmuster
- Sichere interne Assistenten, die Antworten aus vertrauenswürdigen Quellen liefern.
- Programmierassistenten mit Richtlinien-, Protokollierungs- und Repository-Kontrollen
- „Entscheidungsunterstützende“ KI-Assistenten für Angebote, Leistungsbeschreibungen und Berichte
Wo es glänzt
Wissensintensive Organisationen mit wiederkehrenden Fragen und fragmentierter Dokumentation.
Eine praktische Regel:
Diese Projekte schaffen großen Mehrwert, wenn man sie wie Produktdesign behandelt (Benutzerpfade, verlässliche Datenquellen, Feedbackschleifen) und nicht einfach nur als „Wir haben ein Tool gekauft“.
Was macht ein KI-Projekt in der Praxis zu einem „hochwertigen“ Projekt?
Branchenübergreifend weisen die Gewinner in der Regel folgende Merkmale auf:
Hohe Frequenz: Der Vorgang findet täglich mehrmals statt.
Klare Leistungsindikatoren (KPIs): Bearbeitungszeit, Kosten pro Fall, Konversionsrate, Fehlerquote, Risikoereignisse
Engpassbeseitigung: Dadurch wird eine Warteschlange oder eine Übergabe vermieden.
Datennutzung: Sie verfügen bereits über Daten, oder Sie können diese im Rahmen des Arbeitsablaufs erfassen.
Umsetzbarkeit: Das Ergebnis löst einen konkreten nächsten Schritt aus (nicht nur einen Bericht).
Anwenderfreundlich: Passt sich den Arbeitsweisen der Nutzer an; minimale zusätzliche Klicks.
Verwaltbar: Sie können Grenzen, Protokollierung und Eigentumsverhältnisse festlegen.
Die Projekte, die in Demos großartig aussehen, aber dann enttäuschen.
- „Generischer Chatbot für alles“ ohne definierten Anwendungsbereich und ohne Angabe der Quellen.
- Vorhersagemodelle, bei denen niemand seine Entscheidungen aufgrund der Ergebnisse ändert.
- Automatisierung, die schneller Ausnahmen erzeugt, als sie diese beheben kann.
- Generative KI-Inhalte in großem Umfang ohne Marken-, Rechts- und Qualitätsrichtlinien
- Alles, was nicht anhand einer Referenzgröße gemessen werden kann.
Eine einfache Priorisierungsmethode, die Sie sofort anwenden können.
Bewerten Sie jeden Anwendungsfall auf einer Skala von 1 bis 5 anhand der folgenden Kriterien:
- Geschäftliche Auswirkungen (Geld, Risiko, Kundenergebnisse)
- Machbarkeit (Datenqualität, Integrationskomplexität, Prozessreife)
- Zeit bis zur Wertschöpfung (Wochen, nicht Quartale)
- Risiken und Einschränkungen (Datenschutz, Compliance, Sicherheit, Reputationsrisiken)
Dann wählen Sie:
- 1 Anwendungsfall mit schneller Kapitalrendite (Automatisierung von Abläufen oder Dokumenten)
- 1 Anwendungsfall für den „Multiplikator“ (Prognose/Optimierung)
- 1 Anwendungsfall „Kontrolle“ (Governance/Risikomanagement/Compliance)
- Dieser Portfolio-Ansatz verhindert die klassische Falle, entweder nur glänzende Pilotprojekte oder nur defensive Governance-Maßnahmen durchzuführen.
Wie man die Kernaussage dieses Beitrags am besten formuliert.
Wenn Sie den größtmöglichen Nutzen aus KI ziehen wollen, fangen Sie nicht mit Modellen an.
Beginnen Sie mit dem Geschäftsengpass:
- Wo verbringen wir immer wieder Zeit?
- Wo verursachen Fehler oder Verzögerungen tatsächlich Kosten?
- Wo treffen wir Hunderte Male dieselbe Entscheidung?
- Wo sind wir gefährdet, falls etwas schiefgeht?
KI-Projekte, die diese Fragen beantworten (mit messbaren Leistungskennzahlen und angemessener Steuerung), sind diejenigen, die consistently überdurchschnittliche Ergebnisse erzielen.
