Was kann KI? Was kann Künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz (KI) ist in aller Munde – doch viele Unternehmer stellen sich die gleiche Frage: Was kann KI eigentlich wirklich leisten? Geht es nur um smarte Chatbots oder steckt viel mehr dahinter?

Die kurze Antwort: KI kann heute schon weit mehr, als die meisten erwarten. Sie analysiert riesige Datenmengen, erkennt Muster, erstellt Prognosen und automatisiert Aufgaben, die bislang Menschen übernehmen mussten. Das klingt spannend – aber für kleine und mittelständische Unternehmen bleibt oft die Unsicherheit: „Wie hilft mir das ganz konkret in meinem Alltag?“

Genau hier liegt der Knackpunkt: KI ist kein Selbstzweck. Sie entfaltet ihren Wert erst dann, wenn sie in echte Geschäftsprozesse integriert wird. Deshalb sprechen wir nicht nur über Möglichkeiten, sondern über Umsetzung und Realisierung – damit KI nicht auf der PowerPoint-Folie stehenbleibt, sondern dein Unternehmen wirklich voranbringt.

Was ist KI überhaupt?

Was versteht man unter Künstlicher Intelligenz?

Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet Systeme oder Programme, die Aufgaben erledigen, für die normalerweise menschliches Denken nötig wäre – zum Beispiel Sprache verstehen, Bilder erkennen, Entscheidungen treffen oder Muster in Daten finden.

Dabei geht es nicht um „Roboter mit eigenem Bewusstsein“, wie man es aus Filmen kennt. Ja klar, wer hätte nicht gerne einen R2D2 oder Data in seinem Büro sitzen? Fakt ist: in der Praxis nutzen Unternehmen spezialisierte KI-Anwendungen, die auf ganz bestimmte Probleme zugeschnitten sind:

• Eine KI kann Bewerbungen vorsortieren.
• KI kann Managemententscheidungen unterstützten
• KI kann die Entwicklung neuer Produkte erheblich beschleunigen
• KI kann Konzepte erstellen, schneller und besser als Unternehmensberater, Marketingagenturen oder der Steuerberater
• KI kann Absatzprognosen berechnen – das kann hart sein
• Oder sie beantwortet Kundenanfragen automatisch – ohne das die Kunden das merken
• KI kann Mitarbeiter dort entlasten, wo diese entlastet werden möchten

Unterschied: KI, Machine Learning und Automatisierung

• KI ist der Oberbegriff für Systeme, die „intelligent“ wirken.
• Machine Learning (ML) ist ein Teilbereich: Hier lernt die KI aus Daten und verbessert sich selbstständig.
• Automatisierung bedeutet, dass Abläufe regelbasiert ablaufen – wenn Daten X → dann Handlung Y. Mit KI wird das flexibler, weil sie auch unvorhergesehene Muster erkennt.

👉 Für dich als Unternehmer ist vor allem wichtig: KI ist kein abstraktes Zukunftsthema. Sie besteht aus klaren Tools, die heute schon eingesetzt werden können – vom Chatbot bis zur automatischen Rechnungsprüfung.

Was kann KI heute schon leisten?

KI ist kein Monolith, sondern ein Baukasten aus Fähigkeiten. In der Praxis lassen sie sich grob in folgende Bereiche einteilen – mit typischen, sofort nutzbaren Use Cases für KMU und Mittelstand:

1. Dokumente & Texte verstehen (Document AI / NLP)

• Was KI kann: Inhalte aus E-Mails, PDFs, Formularen, Verträgen extrahieren, zusammenfassen, klassifizieren und in Systeme schreiben.
• Beispiele:
  • Bewerbungen vorsortieren → Matching nach Muss-/Kann-Kriterien.
  • E-Mail-Postfächer clustern → dringende Anfragen priorisieren.
  • Verträge vergleichen, war früher das gleiche drin? Ist die Vertragsstrafe gleich hoch? Wo unterscheiden sind die allgemeinen Vertragsbedingungen?
  • Dokumente vergleichen – worin unterscheidet sich der aktuelle NDA von den Vorgängern?
  • Aus hunderten Dokumenten genau das raussuchen, was man jetzt wieder braucht. Wo habe ich das schon mal geschrieben? Wo hatten wir diesen Projektinhalt schon einmal?
  • Nichts doppelt erdenken/erfinden –KI findet in Sekunden deine Idee wieder.
• Nutzen: Weniger Tipparbeit, schnellere Durchlaufzeiten, weniger Fehler.

2. Muster erkennen & automatisch zuordnen (Klassifikation)

• Was KI kann: Objekte/Anfragen automatisch einem Label oder Prozess zuordnen.
• Beispiele:
  • Support-Tickets automatisch an das richtige Team routen.
  • Produktrezensionen als positiv/negativ/neutal erkennen (Sentiment).
  • Qualitätssignale in Produktionsdaten erkennen.
• Nutzen: Stabilere Prozesse bei schwankender Last, skalierbarer Service.

3. Prognosen & Planung (Forecasting)

• Was KI kann: Wahrscheinlichkeiten und Mengen für die Zukunft schätzen.
• Beispiele:
  • Absatz-, Lager- oder Bedarfsprognosen je Artikel/Standort.
  • No-Show-Wahrscheinlichkeiten im Service/Terminwesen.
  • Cashflow- oder Zahlungseingangsprognosen.
  • KI sieht Veränderungen im Bestellverhalten der Kunden, kann Alarm schlagen oder Vorschläge machen
• Nutzen: Besser disponieren, Kapital binden vermeiden, Out-of-Stock senken.

4. Anomalie- & Betrugserkennung

• Was KI kann: Auffällige Muster in Transaktionen, Sensor- oder Log-Daten finden.
• Beispiele:
  • Ungewöhnliche Bestellungen/Retourenflaggen.
  • Früherkennung von Maschinenproblemen (abweichende Vibration/Temperatur).
• Nutzen: Frühe Intervention statt teurer Schadensfälle.

5. Entscheidungsunterstützung & Scoring

• Was KI kann: Risiken/Chancen bewerten und Empfehlungen geben.
• Beispiele:
  • Lead-Scoring im Vertrieb (Kaufwahrscheinlichkeit).
  • Unterstützung von Managemententscheidungen – ohne Emotion, ohne „Herzblut“ auf Basis von Zahlen und Prozessen
  • Priorisierung offener Angebote nach Abschlusschance.
  • Unternehmenszahlen dahingehend bewerten, ob Entscheidungen anders getroffen werden könnten
  • Vorschläge für Risikobewertungen in strategischen Entscheidungen machen
• Nutzen: Fokus auf die „richtigen“ Fälle, höhere Abschlussquote.

6. Generative KI (Text, Code, Bilder)

• Was KI kann: Inhalte erzeugen, umformulieren, zusammenfassen; Code vorschlagen.
• Beispiele:
  • Angebote/Antwortmails aus Stichpunkten erstellen.
  • Produkttexte, Social-Posts, Handbücher auf Basis eigener Vorlagen.
  • Meeting-Notizen zusammenfassen, To-dos extrahieren.
  • ToDos auf Basis einer Abfrage zusammenstellen „ich habe 20 Minuten Zeit, gib mir das was ich unbedingt erledigen muss“ oder „ich bin gut drauf, gib mir was schwieriges“
• Pro-Tipp: RAG (Retrieval-Augmented Generation) nutzen: Das Modell antwortet auf Basis eurer Dokumente/Wissensdatenbank Das kann unsere KI perfekt leisten, ohne das ein einziges Stück interne Information das Haus verlässt. Die eigenen Dokumente sind Grundlage. Vorteil → weniger „Halluzinationen“, höherer Nutzwert. Die Antwort ist nie generisch, sondern immer angepasst auf eure Dokumente.

7. Sprache & Audio (ASR/TTS)

• Was KI kann: Sprache zu Text (Transkription) und Text zu Sprache.
• Beispiele:
  • Telefonate/Meetings automatisch transkribieren und zusammenfassen.
  • Voicebots für wiederkehrende Standardanfragen.
  • Voicebots für Mitarbeiter die nicht gern lesen
  • Voicebots für Umgebungen, die mündliche Aussagen brauchen (Produktion, beide Hände an der Maschine)
  • Voicebots in allen Sprachen, jeder fragt in seiner Muttersprache
• Nutzen: Dokumentation ohne Zusatzaufwand, schnelle und genaue Anweisungen für Mitarbeiter ohne Kollegen zu stören oder zu nerven

8. Bild & Video (Computer Vision)

• Was KI kann: Bilder/Videos analysieren, Objekte zählen/prüfen/vermessen.
• Beispiele:
  • Visuelle Qualitätskontrolle an Produkten.
  • Zählerstände, Etiketten, Lieferscheine erfassen.
• Nutzen: Weniger Ausschuss, weniger manuelle Kontrollaufwände.

9. Prozessautomatisierung mit KI (KI + RPA)

• Was KI kann: End-to-End-Abläufe automatisieren, auch bei unstrukturierten Daten.
• Beispiele:
  • Rechnung kommt per Mail → auslesen → prüfen → Zahlungsfreigabe anstoßen.
  • Ticket kommt rein → klassifizieren → Wissensartikel vorschlagen → Antwort ausspielen.
• Nutzen: Echte Durchgängigkeit statt „Insellösungen“. Diese KI können wir nahtlos in die bestehenden Prozesse integrieren. Ohne Aufwand für die IT Abteilung oder Anschaffung neuer Hardware.

10. Personalisierung & Empfehlungen

• Was KI kann: Inhalte/Angebote dynamisch auf Nutzer zuschneiden.
• Beispiele:
  • Bessere Produktempfehlungen im Shop/CRM.
  • Nächste-beste-Aktion im Vertrieb (Next Best Action). Die Unterstützung im Vertrieb ist eine wesentliche Essenz. „Gib mir dein CRM und ich sage dir, wer kauft…“, das können wir auf Basis der vorhandenen Daten ermitteln.
  • Wem sollte man ein anderes Produkt zusätzlich anbieten. Wo ist Upscaling möglich?
• Nutzen: Mehr Relevanz, bessere Conversion, höherer Warenkorb.

11. Optimierung (Scheduling, Routen, Preise)

• Was KI kann: Ressourcen, Reihenfolgen, Routen und Preise optimieren (oft ML + Operations Research).
• Beispiele:
  • Tourenplanung für Außendienst/Logistik.
  • Schichtplanung nach Nachfrageprognose.
• Nutzen: Höhere Auslastung, weniger Leerlauf, kürzere Wege.

Was kann KI für dein Unternehmen? Lohnt sich das?

Im Übrigen rechnen wir in jedem Projekt vorab aus, was mit der gewünschten Anwendung von KI gespart werden soll. Zeit, Geld, Personal? Spätestens nach dem Pilotprojekt ist klar, ob das realistisch umsetzbar ist oder nicht. Also „kann deine KI das, was du möchtest?“ Wenn ja, weiter! Wenn nein, wird sofort eine Alternative überlegt. Das spart extrem Zeit und Geld. Wir sind an dieser Stelle immer ehrlich und transparent.

Verabschiede dich also von monatelangen Überlegungen, Berechnungen, Besprechungen ob und wie eine neue Software eingeführt werden könnte. Definieren, Testen, Loslegen. Wir nennen das „Ready for takeoff?“ – Hier mehr Infos dazu.

Exkurs: Wann KI – und wann reicht klassische Automatisierung?

Es gibt aktuell Situationen, da wird von KI gesprochen, obwohl klassische Automatisierung besser wäre. Die sogenannte Regelbasierte Software ist immer noch Spitzenreiter an vielen Stellen. Die KI holt auf. Man muss klar trennen, wann KI sich lohnt und sinnvoll ist und wann eben nicht. Das ist immer dann der Fall, wenn KI etwas kann, was regelbasiert nicht geht oder nur mit viel Aufwand. Das ist immer der Fall, wenn sehr viele Regeln beachtet werden müssen. Das kann KI viel besser.

• KI ist sinnvoll, wenn Daten unstrukturiert/variabel sind (Text, Sprache, Bilder) oder Regeln nicht stabil genug sind.
• Regel-Automation (RPA) reicht, wenn es klare, dauerhafte Wenn-dann-Regeln gibt (z. B. Dateiumbenennung, Formatkonvertierung).

Wenn die KI kann, wie startet man mit der Umsetzung? Minimal-Voraussetzungen für den Start

• Datenzugriff: Wo liegen die relevanten Infos (ERP, CRM, E-Mail, Ordner)?
• Rechte & DSGVO: Welche Daten dürfen genutzt werden, wer ist verantwortlich?
• Prozess-Owner: Wer entscheidet fachlich über Qualität/„fertig“.
• Erfolgsmetriken: Zeitersparnis, Fehlerquote, Conversion, Durchlaufzeit – eine Kennzahl als Nordstern.
• Integration: Wohin soll das Ergebnis zurückgeschrieben werden (ERP, CRM, Ticket-System)?

Praxis-Tipp: Von „kann“ zu „wirkt“

Viele Unternehmen bleiben bei „KI kann X“ stehen. Wirkung entsteht erst durch Umsetzung:

• saubere Anbindung an eure Systeme,
• Absicherung gegen Fehlerfälle,
• Messen des Nutzens im Live-Betrieb. Unsere Methode: „Ready for takeoff – wir bringen deine KI zum Fliegen.“ Wir bauen ein Pilotprojekt, kostenlos! Teste einfach, ob es wirkt und wenn ja, wieviel. Besser, schneller und risikoloser kommst du nicht zu einer KI Lösung.

Wo wird KI bereits eingesetzt?

Ist Künstliche Intelligenz noch immer Zukunftsmusik für dich? Dann lass uns konkret anschauen, was KI kann. Denn KI ist längst keine Zukunftsmusik mehr. Viele Anwendungen laufen bereits erfolgreich in Unternehmen – vom Konzern bis zum kleinen Mittelständler. Besonders spannend: KI ist nicht nur für „Tech-Giganten“ machbar, sondern auch für KMU, sobald man klein anfängt und schnell sichtbare Ergebnisse schafft.

Die folgenden Einsatzbereiche zeigen, was kann KI und was vielleicht noch nicht.

Fazit dieses Abschnitts

Egal ob HR, Vertrieb, Marketing oder Produktion – KI kann überall dort Mehrwert schaffen, wo Daten entstehen. Der Unterschied liegt darin, ob man nur davon liest oder es auch konkret im eigenen Unternehmen umsetzt.

All diese Anwendungsfelder zeigen: KI ist kein abstraktes Zukunftsthema, sondern kann heute schon konkrete Probleme im Mittelstand lösen.
Die entscheidende Frage ist: „Welcher dieser Bereiche bringt in deinem Unternehmen den größten Nutzen – und wie setzt du ihn um?“

Was kann KI für kleine Unternehmen und den Mittelstand?

Der Mittelstand steht oft vor denselben Hürden: wenig Zeit, knappe Budgets, Fachkräftemangel und gewachsene IT-Landschaften. Genau hier spielt KI ihre Stärken aus – pragmatisch, messbar, ohne Großprojekt.

Die wichtigsten Effekte auf einen Blick

• Zeit sparen: Routinearbeit (Lesen, Zuordnen, Dokumentieren) automatisieren.
• Fehler senken: Konsistente Entscheidungen statt Bauchgefühl im Stress.
• Umsatz steigern: Besser priorisieren (Leads, Angebote), personalisierte Ansprache.
• Qualität erhöhen: Schnellere Reaktionszeiten, bessere Datenbasis.
• Compliance sichern: Protokolle, Rechte- & Rollenlogik, DSGVO-konforme Verarbeitung.

Konkrete Use Cases, die sich lohnen

• EMails: Aus E-Mails Inhalte selektieren → Prüfen → Vorschläge für Antworten, ToDos und Planungen – Reduziert die nervige Email-Beantworterei.
• Angebotsassistenz: Aus Stichpunkten automatisch Angebotsentwürfe inkl. Positionen & Textbausteinen. Wer schreibt schon gerne tagelang Angebote. Und wer wartet gern drauf?
• Lead-Routing & -Scoring: Anfragen nach Kaufwahrscheinlichkeit priorisieren, Follow-ups automatisch vorschlagen. Schau dir unseren Use Case an. Diese Lösung läuft in mehreren Unternehmen bereits. Die Umsätze sind trotzt Wirtschaftsflaute um 15% gestiegen.
• Kundenservice: Wissensbot auf Basis eigener Doku (RAG) beantwortet Standardfragen; Tickets werden vorklassifiziert.
• Gästeservice in Hotels- wir beantworten die Standardfragen der Gäste mit Whatsapp. Der Aufwand für die Mitarbeiter haben sich um 50% reduziert und die Gäste sind happy. Die KI kann, muss aber nicht, 24/7 erreichbar sein.
• Servicequalität erhöhen mit weniger Mitarbeitern: ein Bot unterstützt Mitarbeiter am Telefon aktiv. Keine Rückfragen bei Kollegen und Spezialisten nötig. Kunde hat sofort seine Antwort zu einem Teil, einer Lieferzeit, einer Reservierung.
• HR-Vorqualifizierung: CV-Parsing, Matching zu Must-/Kann-Kriterien, Interviewleitfäden generieren.
• Meeting-Intelligence: Auto-Transkript → To-dos/Entscheidungen extrahieren → ins Task-System schreiben. Das kannst du mit Zoom oder Copilot machen, da brauchst du noch nicht mal irgendwas zu wissen. Nut Knöpfchen drücken.

Noch mehr Infos zu KI im Mittelstand, dann hier klicken. Informationen über KI für kleine Unternehmen findest du hier.

Wenn KI kann, was du willst – wie kannst du starten?

Ready for takeoff? Bedeutet dass wir 30/60/90 arbeiten. Rahmenbedingungen klären, wie der Pilot vor Abflug. Pilotprojekt bauen, zur Startbahn rollen und einen Testflug absolvieren. Kann die KI das, was du möchtest? Kann KI dein Problem lösen? Danach Skalieren im Unternehmen. Nach 90 Tagen bist du auf Flughöhe mit vollem Speed.

Was kann KI in Konzernen?

KI in Konzernen – Chancen und Probleme

Konzerne verfügen über enorme Datenmengen, Budgets und Ressourcen – eigentlich ideale Voraussetzungen für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz. Doch in der Praxis stoßen viele große Unternehmen auf Probleme: komplexe IT-Landschaften, Datensilos, lange Entscheidungswege und kulturelle Widerstände. Während kleine Unternehmen KI oft schnell testen und einführen können, dauern Projekte in Konzernen nicht selten Jahre. Gleichzeitig ist der Druck hoch, global wettbewerbsfähig zu bleiben und Innovation voranzutreiben.

Was kann KI in Konzernen und großen Unternehmen? – Kurzüberblick

• Skalierung & Datenvielfalt: Konzerne sitzen auf riesigen Datenmengen – KI hilft, Muster zu erkennen, Prognosen zu erstellen und Risiken frühzeitig zu managen.
• Automatisierung im großen Stil: Ganze Wertschöpfungsketten lassen sich durch KI effizienter machen, z. B. Logistik, Verwaltung oder Fertigung.
• Innovation & Forschung: KI beschleunigt Produktentwicklung, Design-Simulationen und Forschung (z. B. Pharma, Automobil).
• Globale Kundeninteraktion: Personalisierte Kampagnen und Chatbots in vielen Sprachen ermöglichen konsistente Kundenerlebnisse.
• Risikomanagement & Compliance: KI überwacht Transaktionen, erkennt Betrug und prüft regulatorische Vorgaben in Echtzeit.
• Herausforderungen: Hohe Komplexität, Datensilos, lange Projektdauern und kulturelle Widerstände bremsen oft den Erfolg.

Fazit: KI ist für Konzerne ein strategischer Hebel, bringt aber nur dann Vorteile, wenn die Umsetzung gelingt.

Mehr zu KI in Konzernen findest du hier. 

Was kann KI für Gründer und Start-ups?

Start-ups arbeiten oft mit kleinen Teams, begrenztem Budget und hohem Zeitdruck. Viele Strukturen und Prozesse sind noch nicht klar und wenig etabliert. Die Hierarchien fehlen typischerweise, so dass sich Mitarbeiter selber organisieren und das beste leisten. Das ist für ein Startup entscheidend. KI kann hier helfen:

• Schneller Markteintritt: KI unterstützt bei Marktanalysen, Businessplänen und Pitch-Decks.
• Lean Operations: Automatisierung von Buchhaltung, Support und Terminorganisation spart Ressourcen.
• Marketing mit kleinem Budget: KI erstellt Texte, Ads und Social-Media-Posts und optimiert Kampagnen.
• Produktentwicklung: Kundenfeedback wird automatisch ausgewertet, Prototypen schneller getestet.
• Datenbasiertes Wachstum: KI liefert Absatzprognosen, Cashflow-Szenarien und Investorenkennzahlen.

Fazit: Für Gründer bedeutet KI: schneller starten, schlanker arbeiten und Investoren mit datenbasierten Entscheidungen überzeugen.

Mehr Infos zu Was kann KI für Gründer und Startups haben wir hier.

Was kann KI in der Gesellschaft?

Künstliche Intelligenz verändert nicht nur Unternehmen, sondern auch die gesamte Gesellschaft.

• Bildung: Lernplattformen passen Inhalte individuell an, Sprach-Tools schaffen Barrierefreiheit.
• Gesundheit: KI erkennt Krankheiten früher, unterstützt Ärzte und personalisiert Therapien.
• Arbeit: Automatisierung nimmt Routinen ab, gleichzeitig entstehen neue Jobs – Weiterbildung ist entscheidend.
• Nachhaltigkeit: KI optimiert Stromnetze, Logistik und hilft beim Klimaschutz.
• Politik & Demokratie: Chancen für Bürgerdialoge, Risiken durch Fake News und Deepfakes.
• Kultur & Kreativität: KI generiert Kunst und Musik, wirft aber Urheberrechtsfragen auf.

Fazit: KI kann Bildung, Gesundheit und Nachhaltigkeit fördern – stellt die Gesellschaft aber auch vor ethische und politische Herausforderungen.

Mehr zu KI für die Gesellschaft.

Was kann KI im Alltag?

KI ist längst Teil unseres Alltags – oft, ohne dass wir es merken. KI nicht zu verwenden ist im Grunde nicht mehr möglich.

• Privat: Sprachassistenten steuern Smart Homes, Streaming-Dienste empfehlen Filme, Navigations-Apps berechnen Routen in Echtzeit.
• Arbeit: KI sortiert E-Mails, erstellt Texte, übersetzt Sprachen und fasst Meetings automatisch zusammen.
• Freizeit: Smartphones optimieren Fotos, Spiele passen sich dynamisch an, Online-Shops schlagen passende Produkte vor.

Fazit: KI ist bereits tief in unser Leben integriert. Unternehmen sollten daraus lernen – denn Kunden erwarten dieselbe Schnelligkeit und Personalisierung auch im Geschäftsalltag.

KI im Alltag, hier ein Überblick.

Was kann KI im Branchenfokus – wo der Einstieg besonders leicht ist

• Dienstleistung/Handwerk: Dokumente, Angebote, Einsatzplanung.
• Handel/E-Commerce: Produkttexte, Empfehlungen, Prognosen, Service-Bot.
• Fertigung: Qualitätsprüfung, Wartung, Teile-/Bedarfsplanung, Arbeitsanweisungen
• B2B-Vertrieb: Lead-Scoring, Angebotsautomatisierung, CRM-Assistenz, Chancenmaximierung
• Backoffice (alle): Rechnungen, Verträge, HR-Screening, Meeting-Intelligence.

Entscheidungs-Checkliste – Was kann KI?

• Ist der Business-Nutzen in < 90 Tagen messbar? Wir gehen mit „Ready for Takeoff?“ genau so vor, dass wir nach 90 Tagen bereits im Unternehmen skaliert haben. Der Nutzen kommt sofort.
• Gibt es verlässliche Daten? Sind die Daten KI-ready? Das ist entscheidend und oft ein Knackpunkt.
• Wer ist Fach-Owner und wer Tech-Owner? Es braucht 1 oder 2 Personen im Unternehmen, die zentral agieren.
• Welche Kennzahl verbessert sich konkret? Das ist etwas, was viele Berater unterschlagen. Wir nicht. Vorab ausrechnen, was erreicht werden soll.
• Welche Fehlerfälle gibt es und wie fangen wir sie ab? KI kann viel, aber auch Fehler machen.
• Ist die DSGVO-Kette sauber (AVV, Speicherort, Löschfristen)? Mit unserem Anonymisierungslayer völlig easy lösbar. Nichts verlässt das Haus, was intern bleiben soll.

Fazit: KI lohnt sich im Mittelstand jetzt, wenn du mit pragmatischen, messbaren Use Cases startest und die Umsetzung sauber integrierst.

Grenzen und Risiken – Was kann KI (noch) nicht?

So beeindruckend die aktuellen Entwicklungen sind: KI ist kein Alleskönner. Gerade für kleine und mittelständische Unternehmen ist es entscheidend, die Grenzen realistisch einzuschätzen – und Risiken von Anfang an in den Projekten mitzudenken.

1. KI versteht Inhalte nicht wie ein Mensch

KI-Modelle erkennen Muster in Daten. Sie „verstehen“ aber keine Zusammenhänge oder Absichten.

• Beispiel: Ein KI-Textmodell kann überzeugend formulieren, aber es weiß nicht, ob die Information korrekt ist.
• Folge: Ergebnisse müssen kontrolliert oder durch Fachwissen abgesichert werden.

2. KI kann nur so gut sein wie die Daten

• Schlechte Datenqualität = schlechte Ergebnisse.
• Wenn Stammdaten unvollständig sind oder Informationen verstreut liegen, stößt jede KI schnell an Grenzen.
• Deshalb gilt: Erst Daten aufräumen, dann KI einsetzen.
• Wir helfen bei der Datenanalyse und Aufbereitung. Wenn man einen Ansatz hat, geht das relativ leicht und schnell. Wir haben in 30 Jahren Softwareentwicklung schon einiges gesehen und bereinigt. Wir gehen das schnell und sauber vor.

3. KI ist keine „Plug-and-Play-Lösung“

Viele Unternehmer hoffen auf ein „Tool kaufen – Problem gelöst“-Szenario. In der Realität braucht KI:

• Integration in bestehende Systeme,
• Prozessanpassungen,
• laufende Überwachung.

4. Risiken durch Halluzinationen & Fehlentscheidungen

• Sprachmodelle wie ChatGPT können falsche Informationen erfinden (Halluzination).
• Klassifikations-KI kann falsch entscheiden, wenn Daten verzerrt sind.
• Bei kritischen Prozessen braucht es daher einen Human-in-the-Loop (Mensch prüft/entscheidet).
• Die Wahrscheinlichkeit von Halluzinationen kann erheblich gesenkt werden durch eine eigene KI, die technisch nicht halluzinieren darf. Wie genau KI das kann? Hier.

5. Datenschutz & rechtliche Verantwortung

• KI-Systeme arbeiten oft mit sensiblen Daten (Kundendaten, Mitarbeiterdaten).
• DSGVO verlangt klare Regeln zu Speicherung, Löschung und Transparenz.
• Verantwortlich bleibt immer das Unternehmen – nicht die KI.
• Mit Einsatz einer eigenen KI ist das Thema nicht mehr relevant. Wir haben z.B. einen Anonymisierungslayer eingebaut. Was genau das ist und wie es funktioniert? Hier „KI kann das“.

6. Keine Garantie für Kreativität & Strategie

• KI kann Vorschläge machen, Ideen kombinieren oder Texte entwerfen.
• Sie ersetzt aber keine Unternehmer-Strategie, kein Bauchgefühl und kein Innovationsdenken.
• Kreative Entscheidungen und die Ausrichtung deines Unternehmens bleiben menschlich.

7. Abhängigkeit von Anbietern (Lock-in-Risiko)

• Viele KI-Lösungen laufen über externe Plattformen.
• Wer nur auf einen Anbieter setzt, riskiert Kostensteigerungen oder Abhängigkeiten.
• Lösung: Offene Architektur wählen, die Modellwechsel zulässt.
• Unsere KI kann jedes beliebige Sprachmodell anbinden und auf jeden performanten Server laufen. Du entscheidest, was deine KI kann.

Fazit: Chancen nutzen – Risiken managen

KI ist ein starkes Werkzeug – aber kein Selbstläufer.

• Sie braucht gute Daten, klare Prozesse und Kontrolle durch Menschen.
• Unternehmen, die das verstehen, vermeiden Fehlinvestitionen und holen echten Nutzen heraus.

Von der Theorie zur Praxis – So bringen wir KI zum Fliegen

Viele Unternehmen wissen mittlerweile, was KI alles kann. Sie lesen über Chatbots, Prognosen oder Automatisierung – doch in der Praxis bleibt es oft bei Präsentationen, Pilotprojekten oder halbfertigen Tools, die nie richtig in den Alltag integriert werden.

Genau hier liegt der Unterschied:

• Beratung erklärt, was möglich wäre und verpackt das in schöne Präsentationen
• Umsetzung sorgt dafür, dass es funktioniert.

Warum Umsetzung entscheidend ist

• KI zeigt ihren Wert erst, wenn sie in echte Prozesse eingebaut ist – in dein ERP, CRM oder deine Service-Workflows.
• Statt „Ideen“ brauchst du laufende Systeme, die zuverlässig Ergebnisse liefern.
• Nur so lassen sich Zeit sparen, Kosten senken und Umsatz steigern – messbar und nachhaltig.

Unser Ansatz: Ready for takeoff

• Wir starten nicht mit endlosen PowerPoint-Slides, sondern mit einem konkreten Problem aus deinem Alltag.
• Wir gehen die Checkliste durch – bist du ready for takeoff oder müssen wir nochwas tun?
• Innerhalb weniger Wochen (60 Tage)  bauen wir einen funktionierenden Prototypen, den du direkt testen kannst.
• Wir machen Testflüge. So richtig live mit KI und deinen Daten.
• Anschließend machen wir deine Lösung skalierbar, sicher und DSGVO-konform.
• Schritt für Schritt bringen wir deine KI von der Idee → in den Betrieb → bis zur Wertschöpfung.

Dein Vorteil

• Du erfährst nicht nur, was KI kann, sondern erlebst, wie KI in deinem Unternehmen wirkt.
• Du erhältst keine Standardlösung, sondern maßgeschneiderte KI, die deine echten Probleme löst.
• Und du bleibst unabhängig – weil wir Lösungen so bauen, dass sie sich jederzeit erweitern und anpassen lassen.

KI kann viel – es gibt einige Risiken & wie du sie vermeidest

• Halluzinationen: RAG mit euren Quellen + Antwortgrenzen + Quellenhinweise. Das vermeidest du beim Einsatz einer internen KI von uns komplett. Wir können Halluzinationen komplett ausschalten.
• Datenschutz: Datenklassifizierung, Pseudonymisierung, Logging, EU-Hosting. Das Problem kannst du bei einer eigenen KI von infeos SRL ad acta legen. Durch den Anonymisierungslayer ist jeglicher Datenschutz mehr als eingehalten. Hier gibt es mehr Info dazu.
• Fehlerfolgen: Human-in-the-Loop bei kritischen Schritten (Freigabestufen).
• Lock-in: Architektur mit austauschbaren Modellen (Provider-Abstraktion).
• Schatten-IT: KI hilft die Schatten KI abzuschaffen, weil sie umfassender unterstützt und flexibler ist. Schatten IT sind Systeme, Dateien und Wege, die Mitarbeiter sich bauen, weil offiziell etwas untersagt ist. Sie machen das nicht mit Absicht, sondern weil sie sonst nicht arbeiten können. So werden oft Emails auf private Accounts geschickt und dort geöffnet, wenn die Firma einen Dateityp sperrt, den man aber dringend braucht. KI kann die offiziellen, dokumentierten „goldene Pfade“ einhalten und gebietet dem Wildwuchs so Einhalt.

Fazit: KI kann viel – aber sie bringt nur dann etwas, wenn sie richtig umgesetzt wird.