Fragen und Antworten zu KI im Unternehmen

Der sinnvolle Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) beginnt nicht mit der Auswahl eines Tools, sondern mit den Geschäftsprozessen. Besonders interessant sind wiederkehrende, zeitaufwendige oder wissensintensive Aufgaben, bei denen Informationen verarbeitet, bewertet, recherchiert, zusammengefasst oder weitergegeben werden.

Typische Einsatzfelder sind Dokumentenverarbeitung, Recherche, Kundenservice, Angebotsprozesse, Vertrieb, Marketing, interne Wissenssysteme oder die Unterstützung von Mitarbeitenden bei komplexen Aufgaben.

AI Infusion betrachtet deshalb zunächst Prozesse und Ziele und prüft anschließend, welche KI-Technologie dafür geeignet ist.

Sinnvoll sind KI-Anwendungen, bei denen ein klarer wirtschaftlicher Nutzen entsteht: etwa die Automatisierung wiederkehrender administrativer Tätigkeiten, die Verarbeitung großer Dokumentenmengen, interne Wissensassistenten, Unterstützung im Vertrieb oder KI-gestützte Recherche- und Analyseprozesse.

Entscheidend ist nicht, möglichst viele KI-Anwendungen einzuführen. Relevant sind die Anwendungen, bei denen Aufwand, technische Machbarkeit und erwarteter Nutzen in einem sinnvollen Verhältnis stehen.

Ein guter KI-Use-Case entsteht meistens an der Schnittstelle aus hohem Zeitaufwand, häufig wiederkehrenden Tätigkeiten, verfügbarer Datenbasis und einem messbaren geschäftlichen Nutzen.

Deshalb sollten zunächst bestehende Prozesse analysiert werden. Anschließend lassen sich mögliche KI-Anwendungen nach Nutzen, Umsetzbarkeit und Aufwand priorisieren.

AI Infusion unterstützt Unternehmen dabei, aus allgemeinen KI-Ideen konkrete und realistisch umsetzbare Use-Cases abzuleiten.

Nein. Gerade Unternehmen, die mit KI beginnen, verfügen häufig noch nicht über eine umfassende KI-Strategie.

Sinnvoller als eine abstrakte Strategie ist oft der Einstieg über konkrete Geschäftsprozesse und Anwendungsfälle. Aus den ersten priorisierten Use-Cases kann anschließend eine unternehmensweite KI-Roadmap entstehen.

Klassische Automatisierung basiert überwiegend auf vorher definierten Regeln: Wenn eine bestimmte Bedingung erfüllt ist, wird eine bestimmte Aktion ausgelöst.

Generative KI – etwa ein Large Language Model (LLM) – kann dagegen auch unstrukturierte Informationen wie Texte, Dokumente oder natürliche Sprache verarbeiten und daraus neue Inhalte oder Bewertungen erzeugen.

Besonders leistungsfähig werden Lösungen, wenn klassische Automatisierung und KI miteinander kombiniert werden.

Eine KI-Beratung unterstützt Unternehmen dabei, sinnvolle Einsatzmöglichkeiten für künstliche Intelligenz zu identifizieren, zu bewerten und umzusetzen.

Dazu können Prozessanalyse, Use-Case-Identifikation, Technologieauswahl, Architektur, Datenschutz, Proof of Concept und Implementierung gehören.

AI Infusion verbindet strategische Beratung mit konkreter technischer Umsetzung.

Für mittelständische Unternehmen ist eine KI-Beratung besonders dann sinnvoll, wenn sie nicht nur allgemeine Strategieempfehlungen liefert, sondern konkrete Geschäftsprozesse betrachtet.

Wichtig sind Erfahrung mit Prozessautomatisierung, vorhandenen IT-Systemen, Datenschutz, unterschiedlichen KI-Modellen und der technischen Integration.

AI Infusion konzentriert sich deshalb auf konkrete Anwendungsfälle und deren Umsetzung im Unternehmensalltag.

Ja. AI Infusion hat seinen Sitz in München und betreut Unternehmen in München und Süddeutschland ebenso wie im gesamten deutschsprachigen Raum.

Workshops und Projekttermine finden abhängig vom Projekt vor Ort oder remote statt.

KI-Beratung beantwortet zunächst die Frage, wo und wie KI sinnvoll eingesetzt werden kann.

KI-Implementierung beginnt dort, wo aus einem priorisierten Use-Case eine konkrete technische Lösung entsteht.

AI Infusion verbindet beide Bereiche, sodass zwischen strategischer Empfehlung und technischer Umsetzung kein unnötiger Bruch entsteht.

Ein typisches Projekt beginnt mit der Analyse der Ausgangssituation und der relevanten Geschäftsprozesse. Darauf folgen:

• —Identifikation möglicher KI-Use-Cases
• —Bewertung nach Nutzen und Umsetzbarkeit
• —Priorisierung
• —Entwicklung einer Lösungsarchitektur
• —gegebenenfalls Proof of Concept
• —technische Umsetzung
• —Integration in bestehende Systeme
• —Optimierung im laufenden Betrieb

Der genaue Ablauf hängt von der Komplexität des Projekts ab.

Besonders geeignet sind Prozesse, die häufig wiederholt werden und bei denen Mitarbeitende regelmäßig Informationen lesen, prüfen, übertragen, kategorisieren oder zusammenfassen. Beispiele:

• —Bearbeitung eingehender Anfragen
• —Dokumentenanalyse
• —Angebotsvorbereitung
• —Recherche
• —Datenklassifikation
• —E-Mail-Verarbeitung
• —CRM-Dokumentation
• —Wissensmanagement
• —interne Berichterstellung
• —Kundenkommunikation

Je strukturierter sich ein Prozess beschreiben lässt und je häufiger er durchgeführt wird, desto interessanter kann eine Automatisierung sein.

Zunächst wird analysiert, welche manuellen Schritte ein Prozess enthält. Danach wird geprüft, welche Aufgaben klassische Automatisierung übernehmen kann und an welchen Stellen künstliche Intelligenz benötigt wird.

KI kann beispielsweise Dokumente verstehen, Inhalte klassifizieren, Informationen extrahieren, Texte erstellen oder Entscheidungen vorbereiten.

Die einzelnen Schritte werden anschließend über Workflows, APIs und bestehende Unternehmenssoftware verbunden.

Ja. KI kann eingehende E-Mails analysieren, kategorisieren, relevante Informationen extrahieren und Antwortvorschläge erstellen.

In Kombination mit Automatisierungssystemen lassen sich weitere Schritte auslösen, etwa CRM-Einträge, Ticket-Erstellung oder interne Benachrichtigungen.

Bei sensiblen oder geschäftskritischen Prozessen können menschliche Freigaben integriert werden.

Ja. Moderne KI-Systeme können Informationen aus Verträgen, Formularen, Berichten, Angeboten, Rechnungen oder anderen Dokumenten extrahieren und weiterverarbeiten.

Je nach Anwendungsfall werden Inhalte zusammengefasst, verglichen, kategorisiert oder in strukturierte Daten übertragen.

Ja. Bestehende Systeme müssen häufig nicht ersetzt werden.

KI-Anwendungen lassen sich über APIs oder andere Schnittstellen mit CRM-, ERP-, Dokumentenmanagement- oder anderen Unternehmenssystemen verbinden. So werden vorhandene Prozesse schrittweise um KI-Funktionen erweitert.

Ein KI-Agent ist ein Softwaresystem, das nicht nur auf eine einzelne Frage antwortet, sondern selbstständig definierte Aufgaben innerhalb eines Prozesses bearbeitet.

Ein Agent kann beispielsweise Informationen recherchieren, Daten analysieren, Dokumente bearbeiten, externe Systeme ansprechen oder weitere Aktionen auslösen.

Komplexere Systeme bestehen aus mehreren spezialisierten KI-Agenten, die unterschiedliche Aufgaben übernehmen.

Ein Chatbot reagiert typischerweise auf Eingaben eines Nutzers und liefert darauf eine Antwort. Ein KI-Agent kann darüber hinaus eigenständig Arbeitsschritte durchführen und mit anderen Systemen interagieren.

Beispielsweise kann ein Agent eine Kundenanfrage analysieren, Informationen aus einem CRM abrufen, Dokumente prüfen und anschließend einen Antwortentwurf erstellen.

Ja. Ein KI-Assistent kann mit freigegebenem Unternehmenswissen verbunden werden und Mitarbeitenden oder Kunden Informationen zur Verfügung stellen.

Eingebunden werden können beispielsweise interne Dokumentationen, Produktinformationen, Richtlinien oder Wissensdatenbanken. Häufig kommen dabei Retrieval-Augmented-Generation-Systeme, kurz RAG, zum Einsatz.

RAG steht für Retrieval-Augmented Generation. Dabei beantwortet ein KI-Modell eine Frage nicht ausschließlich auf Grundlage seines Trainingswissens, sondern erhält zusätzlich relevante Informationen aus einer definierten Wissensquelle.

So lassen sich interne Unternehmensinformationen, Dokumentationen oder Produktdaten für einen KI-Assistenten nutzbar machen.

Nein. Je nach Anwendungsfall können unterschiedliche KI-Modelle und Anbieter eingesetzt werden – Cloud-Modelle ebenso wie andere kommerzielle oder selbst betriebene Modelle.

Die Auswahl richtet sich nach Anforderungen wie Qualität, Geschwindigkeit, Kosten, Datenschutz und technischer Infrastruktur.

Die Kosten hängen stark davon ab, welche Aufgaben ein Agent übernehmen soll.

Ein einfacher Agent mit wenigen Funktionen unterscheidet sich erheblich von einem System, das mehrere Unternehmensanwendungen verbindet, komplexe Prozesse steuert oder besondere Datenschutz- und Sicherheitsanforderungen erfüllen muss.

Deshalb wird zunächst der konkrete Prozess definiert, bevor ein belastbarer Aufwand abgeschätzt wird.

Das hängt vom konkreten Anwendungsfall ab: von den verarbeiteten Daten, dem Anbieter, der technischen Architektur und den organisatorischen Maßnahmen.

Unternehmen sollten insbesondere prüfen, welche Daten verarbeitet werden, wo sie verarbeitet werden und welche vertraglichen und technischen Schutzmaßnahmen bestehen. Eine pauschale Aussage für sämtliche Anwendungen ist nicht sinnvoll.

Nein. Je nach Anwendungsfall können unterschiedliche Modelle, APIs, Hosting-Varianten und Architekturen eingesetzt werden.

Bei sensiblen Daten kann eine Architektur gewählt werden, bei der Daten kontrolliert verarbeitet und Zugriffsrechte entsprechend eingeschränkt werden.

Grundsätzlich ja, allerdings muss die technische Architektur zur Sensibilität der Daten passen.

Dazu gehören unter anderem Zugriffskontrollen, Datenminimierung, Protokollierung, Berechtigungsmodelle und die Auswahl geeigneter KI-Infrastruktur.

Das hängt vom jeweiligen Anbieter und der technischen Lösung ab.

Bei professionellen Unternehmenslösungen können häufig Dienste und Vertragsmodelle gewählt werden, bei denen Kundendaten nicht zum allgemeinen Modelltraining verwendet werden. Die konkreten Bedingungen des eingesetzten Dienstes müssen jeweils geprüft werden.

KI-Sicherheit umfasst sowohl den sicheren Einsatz von KI-Systemen als auch den Einsatz künstlicher Intelligenz zur Verbesserung bestehender Sicherheitsprozesse.

Dazu gehören beispielsweise Zugriffsschutz, Datenschutz, die Überwachung von KI-Systemen sowie die KI-basierte Analyse sicherheitsrelevanter Situationen.

KI unterstützt Vertriebsmitarbeitende in unterschiedlichen Phasen des Vertriebsprozesses, zum Beispiel bei:

• —Recherche potenzieller Kunden
• —Vorbereitung von Kundengesprächen
• —Lead-Qualifizierung
• —CRM-Dokumentation
• —Zusammenfassung von Gesprächen
• —Erstellung von Follow-ups
• —Vorbereitung von Angeboten
• —Training von Verkaufsgesprächen

Ziel ist meist nicht, den Vertrieb zu ersetzen, sondern zeitintensive Aufgaben zu reduzieren und Mitarbeitenden bessere Informationen zur Verfügung zu stellen.

Ja. KI kann unterschiedliche Kundentypen und Gesprächssituationen simulieren.

Vertriebsmitarbeitende üben so realistische Gespräche und erhalten anschließend strukturiertes Feedback, etwa zu Fragetechnik, Argumentation, Einwandbehandlung oder Gesprächsführung.

In vielen Anwendungen ist das weder notwendig noch sinnvoll. KI eignet sich besonders gut dafür, Vertriebsmitarbeitende bei Recherche, Vorbereitung, Dokumentation und wiederkehrenden Aufgaben zu unterstützen.

Persönliche Beziehungen, Verhandlungen und komplexe Entscheidungen bleiben Aufgaben des Menschen.

GEO steht für Generative Engine Optimization. Dabei geht es darum, Inhalte, Marken und digitale Informationen so aufzubereiten, dass generative KI-Systeme wie ChatGPT, Gemini oder Perplexity sie verstehen, einordnen und als Quelle oder Empfehlung berücksichtigen können.

Dazu gehören technische, inhaltliche und strukturelle Maßnahmen.

SEO konzentriert sich darauf, Websites in klassischen Suchmaschinen sichtbar zu machen. GEO betrachtet zusätzlich, wie Informationen von generativen KI-Systemen verarbeitet und in Antworten verwendet werden.

Viele Grundlagen überschneiden sich, etwa technische Qualität, hochwertige Inhalte, klare Entitäten und Autorität. Die Art, wie Sichtbarkeit entsteht und gemessen wird, unterscheidet sich jedoch teilweise deutlich.

Es gibt keinen einzelnen technischen Schalter, durch den ein Unternehmen automatisch in ChatGPT erscheint.

Wichtig sind unter anderem eindeutig verständliche Unternehmensinformationen, hochwertige Inhalte, klare thematische Autorität, externe Erwähnungen, konsistente Entitäten und eine technisch gut zugängliche Website. GEO verbessert diese Voraussetzungen systematisch.

Man kann die Wahrscheinlichkeit verbessern, dass ein Unternehmen von KI-Systemen korrekt verstanden und berücksichtigt wird. Eine bestimmte Antwort oder Empfehlung lässt sich jedoch nicht garantieren.

Generative Systeme erzeugen Antworten dynamisch und nutzen abhängig von System, Frage und Kontext unterschiedliche Informationsquellen.

Dafür werden definierte Prompt-Sets regelmäßig in unterschiedlichen KI-Systemen getestet. Mögliche Messgrößen:

• —Brand Mentions
• —Recommendations
• —Citations
• —Share of Voice
• —Sichtbarkeit gegenüber Wettbewerbern
• —Prompt Coverage
• —thematische Sichtbarkeit

Wichtig ist eine konsistente Methodik, damit Veränderungen über längere Zeit vergleichbar werden.

Eine Brand Mention liegt vor, wenn eine Marke oder ein Unternehmen in einer generierten KI-Antwort genannt wird.

Dabei sollte unterschieden werden, ob die Marke lediglich erwähnt, aktiv empfohlen oder als Quelle zitiert wird.

Citations sind Quellenverweise innerhalb generierter Antworten. Je nach KI-System werden Websites, Artikel, Studien oder andere Quellen direkt verlinkt oder genannt.

Für Unternehmen ist deshalb neben der reinen Markenerwähnung auch relevant, ob eigene Inhalte als Informationsquelle verwendet werden.

Nein. Niemand kann seriös garantieren, dass ein Unternehmen bei einer bestimmten Frage dauerhaft von ChatGPT, Gemini, Perplexity oder einem anderen KI-System genannt oder empfohlen wird.

GEO kann jedoch die technischen, strukturellen und inhaltlichen Voraussetzungen verbessern und Veränderungen der Sichtbarkeit systematisch messen.

Die Kosten hängen vom Umfang und der Fragestellung ab. Ein Workshop zur Identifikation erster Use-Cases unterscheidet sich deutlich von einer umfassenden Prozessanalyse oder der Entwicklung einer individuellen KI-Lösung.

Nach einem Erstgespräch lässt sich in der Regel einschätzen, welche Vorgehensweise sinnvoll ist.

Der Aufwand hängt vor allem von Prozesskomplexität, Datenquellen, benötigten Schnittstellen, eingesetzten KI-Modellen und Sicherheitsanforderungen ab.

Deshalb wird zunächst der konkrete Anwendungsfall definiert. Erst danach lässt sich entscheiden, ob ein kleiner Proof of Concept oder direkt eine produktive Lösung sinnvoll ist.

Ja. Ein klar abgegrenzter Use-Case ist häufig der sinnvollste Einstieg.

So lassen sich technische Machbarkeit, Nutzen und Akzeptanz prüfen, bevor größere Prozesse oder Unternehmensbereiche integriert werden.

Das hängt stark vom Umfang ab. Ein begrenzter Prototyp lässt sich wesentlich schneller umsetzen als ein System, das mehrere Datenquellen und Unternehmensanwendungen verbindet.

Besonders relevant sind Schnittstellen, Datenqualität, Sicherheitsanforderungen und bestehende IT-Systeme.

AI Infusion verbindet Beratung und Umsetzung. Je nach Projekt reicht die Zusammenarbeit von Prozessanalyse und Use-Case-Identifikation über Konzeption und Prototyping bis zur Entwicklung und Integration produktiver KI-Lösungen.

Bei umfangreicheren Projekten arbeitet AI Infusion zusätzlich mit spezialisierten Technologie- und Entwicklungspartnern zusammen.

AI Infusion arbeitet vor allem mit mittelständischen Unternehmen und Organisationen, die konkrete Geschäftsprozesse mit künstlicher Intelligenz verbessern oder automatisieren möchten.

Entscheidend ist weniger eine bestimmte Branche als ein nachvollziehbarer Anwendungsfall mit realistischem wirtschaftlichem Potenzial.

Nein. Viele Unternehmen nutzen erst einzelne KI-Tools oder stehen noch am Anfang.

Die Zusammenarbeit kann deshalb sowohl bei der Identifikation erster Use-Cases als auch bei bereits fortgeschrittenen KI-Projekten beginnen.

Am Anfang steht ein Gespräch über das konkrete Ziel, bestehende Prozesse und die aktuelle technische Situation. Dabei klären wir zunächst, ob künstliche Intelligenz für den Anwendungsfall überhaupt sinnvoll ist.

Ergibt sich ein sinnvoller Ansatz, werden die nächsten Schritte, benötigte Ressourcen und ein realistischer Projektumfang definiert.