Was sind die häufigsten Anwendungsfälle für generative KI in Unternehmen?
Die häufigsten geschäftlichen Anwendungsfälle sind sprachbezogene Aufgaben: Entwürfe verfassen, zusammenfassen, Texte für eine andere Zielgruppe umschreiben, strukturierte Fakten aus Dokumenten extrahieren und Inhalte in einfachen Worten erklären. In der Studie der britischen Regierung zur KI-Nutzung gaben 85% der Unternehmen, die bereits KI nutzten, an, natürliche Sprachverarbeitung und Textgenerierung einzusetzen – deutlich mehr als jede andere KI-Art. Die häufigsten Unternehmensbereiche, die KI nutzten oder dies planten, waren Marketing und Verwaltung (jeweils 72%) sowie IT (64%). Die Zahlen beruhen auf Selbstauskünften aus einer Befragung von 3,500 britischen Unternehmen Anfang 2025.
Das entspricht den Erfahrungen der meisten Teams in der Praxis. Generative Assistenten sind dort am stärksten, wo es vorhandenes Arbeitsmaterial und eine Person gibt, die ein gutes Ergebnis beurteilen kann. Am schwächsten sind sie, wenn eine Aufgabe von Fakten abhängt, die das Werkzeug nicht kennt, von der Einschätzung eines bestimmten Kunden oder Kollegen oder von Genauigkeit, die niemand überprüft.
Wie unterscheiden Sie einen guten von einem schlechten Anwendungsfall?
Ein guter erster Anwendungsfall erfüllt vier Kriterien: Er kommt häufig vor, es gibt Ausgangsmaterial, eine benannte Person kann das Ergebnis prüfen und ein Fehler wird erkannt, bevor er Schaden verursacht. Eine Aufgabe, die eines dieser Kriterien nicht erfüllt, kann sich später dennoch lohnen, sobald das Team eine Prüfroutine entwickelt hat. Eine Aufgabe, die zwei Kriterien nicht erfüllt, ist meist kein guter Einstieg.
Prüfen Sie jeden Aufgabenvorschlag anhand der Tests, bevor Sie ihn freigeben. 'Fassen Sie die Supportanfragen dieser Woche nach Themen für die Montagsbesprechung zusammen' besteht alle vier. 'Verfassen Sie unsere Antwort auf eine rechtliche Beschwerde eines Kunden' besteht den dritten und vierten Test nur dann, wenn eine qualifizierte Person das Ergebnis prüft, und eignet sich daher nicht als Einstiegsaufgabe.
Wiederholt es sich?
Bei wöchentlichen oder täglichen Aufgaben lohnt sich der Aufwand, eine gute Anweisung und Checkliste zu erstellen. Bei einmaligen Aufgaben ist das selten der Fall.
Gibt es Ausgangsmaterial?
Ein Datenblatt, Besprechungsnotizen, eine Richtlinie oder eine Datentabelle liefert dem Assistenten Fakten als Arbeitsgrundlage. So prüfen Sie, wie er Fakten verwendet, statt wie er sie erfindet.
Kann jemand das überprüfen?
Benennen Sie die prüfende Person und legen Sie fest, was sie prüft. Wenn niemand im Team beurteilen kann, ob das Ergebnis richtig ist, ist die Aufgabe noch nicht für den KI-Einsatz geeignet.
Was passiert, wenn das Ergebnis falsch ist?
Bevorzugen Sie Aufgaben, bei denen Fehler intern erkannt werden. Alles, was an Kunden, Aufsichtsbehörden oder Bewerber gesendet wird, muss gründlicher geprüft werden.
Welche sinnvollen Anwendungsfälle für generative KI gibt es in den einzelnen Teams?
In jedem Funktionsbereich gibt es einige Aufgaben, die sich gut für die Tests eignen. Die Tabelle nennt Ansatzpunkte und die Prüfung, die jeweils dazugehören sollte. Sie ist eine redaktionelle Ausgangsliste, keine Rangfolge. Jedes Team wird eigene Varianten finden. Unsere Leitfäden für einzelne Rollen behandeln jeden Funktionsbereich ausführlicher.
| Team | Sinnvolle erste Anwendungsfälle | Die zugehörige Prüfung |
|---|---|---|
| Marketing | Erste Entwürfe auf Grundlage einer Aufgabenbeschreibung, Texte für einen neuen Kanal umarbeiten, Rückmeldungen zu Kampagnen zusammenfassen | Jede Aussage entspricht dem Briefing oder einer freigegebenen Quelle; Markenton geprüft |
| Vertrieb | Zusammenfassungen von Kundenrecherchen, überarbeitete Gesprächsnotizen, Entwürfe für Nachfass-E-Mails | Fakten zum Kunden mit dem CRM abgeglichen; keine erfundenen Zusagen oder Preise |
| Kundensupport | Antwortentwürfe aus der Wissensdatenbank, Zusammenfassungen von Supportanfragen zur Übergabe, Überarbeitungen des Tonfalls | Richtlinienangaben stimmen mit der aktuellen Wissensdatenbank überein; die Servicekraft sendet, nicht das Tool |
| Betriebsabläufe | Aus Notizen SOPs erstellen, Lieferantenunterlagen zusammenfassen, Aufgaben aus Besprechungen ableiten | Schritte von einer Person getestet, die sie nicht verfasst hat; Vertragspunkte im Original nachgelesen |
| Personalwesen und Mitarbeitende | Verständliche Zusammenfassungen von Richtlinien, Entwürfe für Stellenanzeigen, Checklisten für die Einarbeitung | Keine Verwendung für Entscheidungen über Einzelpersonen; Formulierungen auf Fairness geprüft |
| Finanzen | Abweichungen in einer bereitgestellten Tabelle erklären, Kommentare entwerfen, Hilfe bei Formeln | Jede Zahl nachgerechnet; Ursachen nur genannt, wenn die Daten sie belegen |
Möchten Sie sehen, wie das mit einer bestimmten Rolle zusammenhängt?
Geplante Testphase für Teams entdecken ↗Welche KI-Anwendungsfälle eignen sich für ein kleines Unternehmen?
Kleinunternehmen profitieren am meisten von Anwendungsfällen, die eine Lücke durch eine unbesetzte Rolle schließen: erste Entwürfe schreiben, Dokumente zusammenfassen, Sachverhalte geduldig erklären. Ein Unternehmen mit fünf Personen ohne Marketingfachkraft kann Newsletter anhand der Notizen der Geschäftsführung entwerfen; ein Unternehmen ohne operative Leitung kann deren Sprachnotizen in einen schriftlichen Ablauf für neue Mitarbeitende umwandeln.
Lassen Sie alle nach außen gehenden Inhalte weiterhin vom Inhaber prüfen, bis jemand anderes nachgewiesen hat, dass er diese Prüfung durchführen kann. Unser Leitfaden zu KI für kleine Unternehmen beschreibt beispielhaft einen Monat in einem Betrieb mit sieben Beschäftigten, einschließlich der Aufgabe, für die er bewusst keine KI eingesetzt hat.
Wie sieht ein klar abgegrenzter Anwendungsfall in der Praxis aus?
Halden Logistics, eine fiktive Spedition mit 45 Mitarbeitenden, möchte KI im Kundenservice einsetzen. Die erste Idee, 'KI Kunden-E-Mails beantworten lassen', scheitert an zwei Prüfpunkten: Niemand prüft die Antwort vor dem Versand, und eine falsche Lieferzusage verursacht direkte Kosten. Das Team grenzt die Aufgabe neu ein: 'Eine Antwort anhand des Sendungsstatus und unserer Standardformulierungen entwerfen; die Servicekraft bearbeitet und versendet sie'.
Die erste Eingabe, 'Antworten Sie diesem Kunden, der wissen möchte, wo seine Sendung ist', erzeugt eine freundliche Antwort, laut der das Paket 'innerhalb von 2 bis 3 Werktagen eintreffen sollte' – eine Zusage, die niemand gemacht hat. Die überarbeitete Eingabe enthält die Statuszeile der Sendung, die drei freigegebenen Textbausteine für Verzögerungen und die Regel 'Nennen Sie niemals ein Ankunftsdatum, wenn es nicht in der Statuszeile steht; fehlt es dort, sagen Sie, dass wir bis zum Ende des Tages eine Rückmeldung geben'. Die zuständige Servicekraft prüft zwei Fragen: Stehen jedes Datum und jede Zusage in der Statuszeile, und passt der Ton zu diesem Kunden? Nach zwei Wochen behält das Team den Anwendungsfall bei und ergänzt einen zweiten: lange E-Mail-Verläufe zusammenfassen, bevor eine Führungskraft eine Beschwerde übernimmt.
Welche Anwendungsfälle sollte ein Unternehmen vermeiden oder zurückstellen?
Stellen Sie Anwendungsfälle zurück, bei denen das Ergebnis eine Entscheidung über eine Person trifft oder maßgeblich beeinflusst, ungeprüft versendet wird oder Informationen als Fakten gegenüber jemandem darstellt, der sich darauf verlassen wird. Beispiele sind die Vorauswahl von Bewerbern, das Verfassen von Schreiben zu Disziplinarmaßnahmen, regulierte Beratung für Kunden und die Veröffentlichung von Statistiken oder Quellenangaben, die das Team nicht selbst geöffnet hat. Das Profil für generative KI von NIST zählt Konfabulationen und schädliche Verzerrungen zu den spezifischen Risiken generativer KI; beide sind gerade in diesen Fällen besonders relevant.
Einige dieser Anwendungen können mit geeigneten Kontrollen, spezialisierten Tools und in manchen Fällen rechtlicher Beratung vertretbar werden. Sie sind keine Einstiegsaufgaben für einen allgemeinen KI-Assistenten, und diese Seite bietet allgemeine Informationen, keine Rechtsberatung.
Wie integrieren Sie einen Anwendungsfall in den Arbeitsalltag?
Ein Anwendungsfall wird zum Arbeitsalltag, wenn es dafür einen schriftlichen Prompt, eine namentlich benannte prüfende Person, eine Checkliste und einen festen Platz im Wochenablauf gibt. Ohne diese Grundlagen bleibt er eine Demonstration, die eine einzelne begeisterte Person gelegentlich vorführt. Unser Leitfaden zu KI-Arbeitsabläufen zeigt, wie Sie all das so dokumentieren, dass jemand anderes die Aufgabe übernehmen kann.
Beschäftigte müssen auch an ihren eigenen Aufgaben üben, bevor sich eine Routine entwickelt. Tosheo.ai wird entwickelt, um für jede Rolle kurze Lektionen anzubieten, die mit einer praktischen Aufgabe in einem echten KI-Tool enden. Die Bewertung erfolgt anhand transparenter Bewertungskriterien. Das Produkt ist noch nicht entwickelt; die geplanten Preise finden Sie auf der Preisseite.