Warum das Ignorieren des Einsatzes von KI in Unternehmen Sie im Jahr 2025 teuer zu stehen kommen könnte

Maschinelles Lernen

Beim maschinellen Lernen geht es darum, Systeme in die Lage zu versetzen, aus Daten zu lernen und Entscheidungen zu treffen, ohne ausdrücklich programmiert zu werden. 

Anstatt festen Regeln zu folgen, erkennen diese Systeme Muster in großen Datenbeständen und verbessern schrittweise ihre Fähigkeit, Vorhersagen zu treffen oder ungewöhnliche Aktivitäten zu erkennen.

Ein maschinelles Lernmodell kann einem Unternehmen beispielsweise helfen, künftige Einnahmen zu prognostizieren oder merkwürdige Transaktionen zu erkennen. Es ist besonders effektiv, wenn es mit markierten Beispielen (Daten, die bereits von Menschen kategorisiert wurden) versorgt wird, damit es weiß, wonach es suchen muss.

Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)

Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP ) ermöglicht es Computern, geschriebene und gesprochene menschliche Sprache zu interpretieren und zu erzeugen. 

Sie ermöglicht es Maschinen, mit Sprache auf eine Weise zu arbeiten, die sich natürlich anfühlt, und ist darauf ausgelegt, unstrukturierte Eingaben zu verarbeiten: Text aus E-Mails, Sprachbefehle, Support-Tickets, Transkripte, Beiträge in sozialen Medien und mehr. 

NLP unterstützt eine breite Palette von Werkzeugen, darunter:

• KI-Chatbots und virtuelle Assistenten, die Kundenanfragen bearbeiten oder Nutzer durch Aufgaben führen
• Sprachassistenten wie Alexa, Siri und Google Assistant
• Autokorrektur, Textvorhersage und Grammatikwerkzeuge in Anwendungen wie Gmail oder Microsoft Word
• Übersetzungsdienste wie Google Translate oder DeepL
• Sprache-zu-Text-Systeme, die bei Untertiteln, Sprachbefehlen oder Transkriptionsdiensten eingesetzt werden

In Kombination mit maschinellem Lernen und Deep Learning kann NLP riesige Mengen ungeordneter, unstrukturierter Sprachdaten durchforsten und wertvolle Informationen herausholen.

Tiefes Lernen

Deep Learning ist eine Art des maschinellen Lernens, bei dem große, geschichtete Netzwerke, so genannte neuronale Netze, verwendet werden, um aus Daten zu lernen, und zwar in einer Weise, die die Arbeitsweise des menschlichen Gehirns nachahmt. Diese Netzwerke bestehen aus vielen Schichten einfacher Verarbeitungseinheiten, die zusammenarbeiten, um Muster zu erkennen.

Das Besondere am Deep Learning ist, dass es direkt aus Rohdaten wie Bildern, Ton oder Text lernt und sich selbst beibringt, wie man sie sinnvoll verarbeitet. Jede Schicht des Netzwerks baut auf der vorherigen auf: Frühe Schichten können Kanten in einem Foto erkennen, während tiefere Schichten ein ganzes Gesicht erkennen können.

Aus diesem Grund ist Deep Learning besonders leistungsfähig für komplexe Aufgaben. Es wird für Dinge wie Gesichtserkennung und das Aufspüren von Kreditkartenbetrug verwendet. Es steht auch hinter vielen aktuellen Fortschritten in der KI, einschließlich selbstfahrender Autos.

Generative AI 

Generative KI erstellt neue Inhalte wie Text, Bilder, Musik oder Code, indem sie aus vorhandenen Daten Muster lernt. 

Es verwendet Deep-Learning-Modelle, insbesondere große Sprachmodelle, um Struktur und Stil zu verstehen und dann originelle Ausgaben als Reaktion auf Aufforderungen zu erzeugen.

Sie kennen wahrscheinlich Tools wie ChatGPT, DALL-E oder MusicLM - alles Beispiele für generative KI in Aktion. 

Agentische KI

Bei KI-Agenten handelt es sich um Software, die nicht nur dazu dient, Inhalte zu generieren oder auf Aufforderungen zu reagieren, sondern zielgerichtet auf ein bestimmtes Ziel hinzuarbeiten. 

Beispiele für KI-Agenten in Aktion sind: 

• Überwachen Sie eine Datenpipeline und alarmieren Sie automatisch einen Techniker, wenn wichtige Metriken fallen
• Scannen Sie mehrere Kalender, finden Sie freie Zeitfenster und planen Sie eine Besprechung.
• Recherche von Produktpreisen auf verschiedenen Websites und Abgabe von Kaufempfehlungen
• sich bei einer Kundensupport-Plattform anmelden, ein Ticket eskalieren und eine Zusammenfassung für das Team erstellen

Im Gegensatz zu Chatbots, die auf Hin- und Heranweisungen angewiesen sind, zeichnet sich agentenbasierte KI durch ihre Autonomie aus. Sie kann herausfinden, was geschehen muss und wie es geschehen soll, und ihr Verhalten entsprechend den Ergebnissen anpassen. 

1. Geringere Kosten

Unternehmen, die KI einsetzen, berichten von einer Senkung der Arbeitskosten um 52 %. 

Das liegt daran, dass KI zeitaufwändige Aufgaben wie Dateneingabe, Terminplanung und die Bearbeitung gängiger Kundenanfragen automatisiert. Anstatt mehr Mitarbeiter für diese Aufgaben einzustellen, können sich die Teams auf KI verlassen, die diese Aufgaben sofort, rund um die Uhr und ohne Pausen erledigt.

2. Datengesteuerte Erkenntnisse

KI hilft Unternehmen, große, unübersichtliche Datensätze sinnvoll zu nutzen, ganz gleich, ob es sich um Kundenfeedback, Vertriebsaktivitäten oder Supportprotokolle handelt. Anstatt Tabellen oder Berichte manuell zu analysieren, können Teams KI nutzen, um automatisch Muster zu erkennen, wichtige Trends aufzudecken und hervorzuheben, was Aufmerksamkeit erfordert.

Lassen Sie mich Ihnen ein selbst entwickeltes Beispiel geben. Bei Botpress setzt mein Team einen Bot ein, um durch das Scannen von Produktnutzungsdaten Verkaufschancen aufzudecken. 

Es stellt eine Verbindung zu Mixpanel, HubSpot und unserer internen Plattform her, um Signale wie API-Spitzen oder einen Anstieg der aktiven Nutzer zu überwachen. Wenn es eine hochinteressante Aktivität erkennt, pingt es den richtigen Vertriebsmitarbeiter auf Slack mit Kontext und einem empfohlenen nächsten Schritt an.

Wie Sie sich vorstellen können, wäre dies für einen Menschen nahezu unmöglich (und unglaublich mühsam). Mithilfe von KI können wir Schlüsselmomente in dem Moment erfassen, in dem sie passieren, sodass wir schneller handeln können.

3. Operative Effizienz

KI steigert die Effizienz, indem sie sich wiederholende, zeitaufwändige Aufgaben übernimmt. Sie kann Berichte generieren, Nachrichten planen, Workflows verwalten oder Follow-ups auslösen - alles ohne manuellen Aufwand. 

Infolgedessen können sich die Teams nicht mehr auf das Mikromanagement von Aufgaben konzentrieren, sondern auf die Entwicklung von Strategien. Es ist keine Überraschung, dass 63 % der Unternehmen, die KI einsetzen, von einer verbesserten Effizienz in ihrem gesamten Betrieb berichten.

4. Skalierbarkeit

Wenn Unternehmen wachsen, steigt auch die Arbeitsbelastung. Das bedeutet aber nicht, dass Sie Ihr Team in aller Eile verdoppeln müssen. KI kann mit Ihnen mitwachsen. 

Die KI-Lead-Generierung kann beispielsweise mühelos skaliert werden, wenn das Interesse an eingehenden Anfragen steigt. Sie qualifizieren Interessenten automatisch und leiten sie an die richtigen Teams weiter, unabhängig davon, wie viele Leads eingehen.

Hier sind einige weitere Möglichkeiten, wie KI mit dem Wachstum eines Unternehmens Schritt halten kann:

• Bewältigen Sie wachsende Mengen von Support-Tickets oder FAQs, ohne mehr Mitarbeiter zu benötigen.
• Automatisieren Sie die Schulung für neue Benutzer oder Mitarbeiter mit KI-gesteuerten Anleitungen und Chatbots.
• Bearbeiten Sie Fragen zu Sozialleistungen, PTO-Anträge oder Erklärungen zu Richtlinien für ein wachsendes Team.
• Kümmern Sie sich um routinemäßige technische Probleme und das Zurücksetzen von Passwörtern, wenn die Zahl der Mitarbeiter steigt.

5. Verbesserte Kundenerfahrungen

Die Akzeptanz beschleunigt sich schnell: Gartner geht davon aus, dass 80 % der Kundenservice-Teams generative KI nutzen werden, um das Kundenerlebnis zu verbessern. Das liegt daran, dass KI große Mengen an Anfragen verarbeiten, Interaktionen personalisieren und Probleme sofort lösen kann.

Ein Online-Händler kann zum Beispiel einen KI-Chatbot einsetzen, der auf der Grundlage des Browserverlaufs Artikel empfiehlt und Aufgaben wie die Nachverfolgung von Bestellungen, die Bearbeitung von Rücksendungen oder die Aktualisierung von Versandinformationen sofort erledigt.

Kosten für KI-Einstiegslösungen

Wenn Sie mit einem KI-Agenten für Ihr kleines Unternehmen experimentieren möchten und einen unkomplizierten Weg suchen, um in die KI einzutauchen, können Sie kostenlose Basispläne finden oder bis zu $30-$90 dollars Monat skalieren. 

Diese Einstiegsoptionen bieten in der Regel grundlegende Automatisierungen und einfache Analysen. Sie sind eine gute Möglichkeit, KI auszuprobieren, ohne viel Geld auszugeben, egal ob es sich um einen Lead-Gen-Bot, einen Kundenservice-Helfer oder einen einfachen HR-Assistenten handelt.

Kosten von KI-Lösungen der mittleren Preisklasse

Wenn Sie etwas Fortgeschritteneres suchen, reichen die KI-Tarife der Mittelklasse in der Regel von 200 bis 1.000 US-Dollar pro Monat, je nach den enthaltenen Funktionen. 

Diese Tarife unterstützen in der Regel erweiterte Anwendungsfälle wie benutzerdefinierte Workflows, tiefere Analysen, Integrationen mit Tools von Drittanbietern und höhere Nutzungsgrenzen.

Kosten von KI-Lösungen für Unternehmen

Auf der Unternehmensseite beginnen die Preise im Allgemeinen bei 15.000 US-Dollar pro Jahr und steigen je nach Umfang und Anpassungsbedarf an. 

Diese Pläne beinhalten oft Dinge wie erweiterte Analysen, Audit-Protokolle, benutzerdefinierte SLAs und praktische Unterstützung durch technische Spezialisten.

Marketing

Mit Hilfe von KI-Agenten für das digitale Marketing können Marketingexperten die Planung und Durchführung von Kampagnen verbessern. So können die Teams effizienter arbeiten und den Kunden relevantere Erlebnisse bieten.

Hier erfahren Sie, wie KI das Marketing heute verändert:

• Vorhersage des Kundenverhaltens mit Modellen, die die Abwanderungs- oder Konversionswahrscheinlichkeit prognostizieren, damit die Teams im richtigen Moment eingreifen oder nachlegen können
• Generierung und Personalisierung von Inhalten in großem Umfang, die auf jedes Zielgruppensegment zugeschnitten sind
• Erstellung von Zielgruppensegmenten durch Analyse von Echtzeitverhalten wie Website-Aktivitäten, Kampagnenbeteiligung und Produktnutzung
• Automatisieren Sie A/B-Tests, indem Sie die CTAs und das Timing auf der Grundlage der Live-Performance optimieren.
• Prognostizieren Sie die Ergebnisse von Kampagnen anhand historischer Daten, um das Engagement und den ROI abzuschätzen, bevor etwas in Betrieb geht.

Vertrieb

KI hilft Vertriebsmitarbeitern, mehr Geschäfte abzuschließen, indem sie Verhaltensdaten analysieren, um vorherzusagen, welche Leads am ehesten kaufen werden. Tools wie Vertriebs-Chatbots weisen diesen potenziellen Kunden Punkte zu, so dass Vertriebsmitarbeiter weniger Zeit mit der Verfolgung von Sackgassen und mehr Zeit mit hochinteressanten Leads verbringen. Das Ergebnis: kürzere Vertriebszyklen und höhere Gewinnquoten.

KI kann Vertriebsteams auf verschiedene Weise unterstützen:

• Automatische Bewertung und Priorisierung von Leads auf der Grundlage von Verhalten, Eignung und Absicht
• Halten Sie CRMs auf dem neuesten Stand, indem Sie Interaktionen protokollieren und den Geschäftsverlauf verfolgen
• Identifizierung von Upsell- oder Cross-Sell-Möglichkeiten durch Analyse von Nutzungsmustern und Kaufhistorie
• Vorhersage des Abwanderungsrisikos oder der Abschlusswahrscheinlichkeit, damit sich die Mitarbeiter auf das Wesentliche konzentrieren können
• Empfehlen Sie die nächstbesten Maßnahmen, wie z. B. den Zeitpunkt der Nachfassaktion oder die zu versendende Nachricht, basierend auf der Geschäftsphase, den bisherigen Ergebnissen und dem Käuferverhalten.
• AI-Lead-Generierung qualifiziert Interessenten und leitet sie an die richtigen Teams weiter

Ein Beispiel: Die Waiver Consulting Group setzte einen KI-Assistenten ein, der Website-Besucher begrüßte, Beratungstermine buchte und mit Kalendern synchronisierte, wodurch die Zahl der Beratungen in nur drei Wochen um 25 % stieg.

Cybersecurity

KI spielt eine entscheidende Rolle bei der Cybersicherheit, da sie Bedrohungen in Echtzeit erkennt und darauf reagiert. Sie überwacht die Netzwerkaktivitäten auf ungewöhnliche Muster - wie Phishing-Versuche oder unbefugten Zugriff - und zeigt Probleme an, sobald sie auftreten.

Hier erkennt die KI subtile Anomalien und passt sich an neue Angriffsmethoden an. Sie reduziert Fehlalarme und kann automatisch Eindämmungsmaßnahmen einleiten, um den Schaden zu minimieren, bevor menschliche Teams eingreifen.

Laut dem Ponemon Institute sagen 70 % der Cybersicherheitsexperten, dass KI sehr effektiv bei der Erkennung von zuvor unentdeckten Bedrohungen ist.

Personalwesen 

Wenn es um die Personalabteilung geht, macht KI - insbesondere HR-Chatbots - einen echten Unterschied, indem sie die alltäglichen Fragen bearbeiten, die sich schnell auftürmen können, wie z. B. "Wie viel PTO habe ich noch übrig?" oder "Wo ist das Onboarding-Dokument nochmal?". Anstatt auf eine Antwort zu warten, erhalten die Mitarbeiter sofort eine Antwort.

Hier bei Botpress verwenden wir einen Slack namens Harry Botter (ja, wirklich), der wie ein 24/7-HR-Assistent funktioniert. Er hilft dem Team bei allem, von der Suche nach Richtlinien über Gehaltsabrechnungskalender bis hin zu Erinnerungen an das Onboarding. Er hat unserem Team unzählige Stunden gespart und auch uns das Leben sehr erleichtert.

Inventarverwaltung

KI hält den Bestand in Schach, indem sie Lagerbestände, Nachfragetrends und Kaufmuster analysiert. Sie warnt Teams, bevor Probleme auftreten, und hilft so, Überbestände und Stockouts zu vermeiden. 

Zara beispielsweise setzt KI ein, um globale Modetrends zu überwachen und die Produktion schnell anzupassen, was dem Unternehmen zu einer Umsatzsteigerung von 7 % verhalf.

Kundenbetreuung

Der Kundensupport wird durch KI so umgestaltet, dass er rund um die Uhr sofortige und präzise Unterstützung bietet. Sie bearbeiten Routinefragen und lösen Probleme selbstständig. Das Ergebnis: schnellere Antworten, weniger Rückstände und höhere Kundenzufriedenheit.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Bots können KI-Chatbots für den Kundenservice Absichten interpretieren, Wissensdatenbanken abfragen und Aufgaben erledigen. Mit der Zeit lernen sie aus den Interaktionen, um Geschwindigkeit, Präzision und Kundenerlebnis zu verbessern.

Nehmen wir Able, eine Plattform für personalisierte Gesundheitsberatung. Durch die Integration eines KI-Chatbots zur Bearbeitung von Routine-Kundenanfragen konnten 65 % der manuellen Support-Tickets reduziert und jährlich über 50.000 US-Dollar an Support-Kosten eingespart werden.

Finanz- und Rechnungswesen

In der Buchhaltung kann KI Aufgaben wie die Rechnungsstellung und die Kategorisierung von Ausgaben übernehmen, automatisch Anomalien erkennen und menschliche Fehler reduzieren. Dies beschleunigt den Monatsabschluss und hilft den Teams, sich auf übergeordnete Analysen zu konzentrieren.

Im Finanzwesen unterstützt KI die eher strategische Arbeit. Sie kann den Cashflow prognostizieren und verschiedene Finanzszenarien modellieren. Anstatt Erkenntnisse aus Tabellenkalkulationen manuell zusammenzustellen, können Finanzteams Chatbots einsetzen, um wichtige Kennzahlen automatisch zu ermitteln.

Betrieb

KI verbessert die betriebliche Effizienz durch die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben wie Dokumentenverarbeitung und Dateneingabe. Sie sorgt dafür, dass Arbeitsabläufe ohne manuelle Eingaben weiterlaufen, sodass sich die Betriebsteams auf die Prozessverbesserung konzentrieren können.

Bei Botpress setzen wir zum Beispiel KI-Umfragebots zur Verarbeitung von internem Feedback ein. Sie scannen die Antworten, erkennen Muster im Tonfall und in der Stimmung und erstellen strukturierte Zusammenfassungen, sodass aus stundenlanger manueller Überprüfung nur wenige Minuten an Erkenntnissen werden.

1. Botpress

Wenn Sie KI-gesteuerte Chatbots erstellen oder Arbeitsabläufe automatisieren möchten, ist Botpress eine führende Plattform zur Erstellung von KI-Agenten, die speziell dafür entwickelt wurde.

Es geht weit über einfache Chatbots hinaus. Ganz gleich, ob Sie das Supportvolumen reduzieren, sich wiederholende Aufgaben automatisieren oder interne Abläufe rationalisieren möchten, Botpress bietet die Flexibilität und Tiefe, um dies zu bewältigen.

Mit integrierten Analysen, Debugging-Tools und einem visuellen Flow Builder können Teams auch ohne ein großes Entwicklungsteam schnell liefern und iterieren.

2. Lucidchart

Wenn Sie sich in der Planungsphase befinden und vor dem Bau Ihres Chatbots einen Überblick über dessen Funktionsweise erhalten möchten, ist Lucidchart ein ideales Tool.

Es ist eine intuitive Diagramm-App, mit der Sie Chat-Flows, Entscheidungsbäume und technische Workflows mit einfachen Drag-and-Drop-Tools skizzieren können. Sie eignet sich perfekt, um die Logik zu visualisieren, potenzielle Probleme zu erkennen und früh im Prozess Feedback von Ihrem Team zu erhalten - ganz ohne Programmierung.

3. Coveo

Coveo unterstützt Unternehmen dabei, mithilfe von KI-gestützter Suche und Empfehlungen intelligentere, personalisierte digitale Erlebnisse zu schaffen. 

Egal, ob Sie eine E-Commerce-Website oder ein Support-Portal betreiben, Coveo nutzt maschinelles Lernen, um die relevantesten Inhalte genau dann anzuzeigen, wenn die Nutzer sie brauchen.

Es ist besonders wertvoll für Unternehmen mit großen Katalogen oder komplexen Customer Journeys. 

Durch die Anpassung von Suchergebnissen und Empfehlungen in Echtzeit verbessert Coveo die Auffindbarkeit, steigert das Engagement und sorgt für höhere Konversionsraten ohne manuellen Aufwand.

4. HubSpot

HubSpot ist bereits eine führende Plattform für die Verwaltung von Vertrieb und Marketing. Jetzt bietet es integrierte KI-Funktionen, die die Arbeit der Teams verbessern. Anstatt Ihren stack zu überarbeiten, können Sie KI in bestehende Workflows einbauen.

KI-gestützte Tools helfen bei der Lead-Qualifizierung, der Planung von Meetings, der Erstellung von Inhalten und der CRM-Automatisierung, was ideal für Teams ist, die KI ohne eine steile Lernkurve nutzen möchten. 

5. Yellow.ai

Yellow.ai ist eine KI-Automatisierungsplattform für große Unternehmen, die skalierbare, mehrsprachige Chatbots benötigen. 

Der No-Code/Low-Code-Builder macht ihn auch für Nicht-Entwickler zugänglich, und mit vorgefertigten Vorlagen und Integrationen können Teams schnell auf ihre Bedürfnisse zugeschnittene Bots starten. 

Yellow.ai ist ideal für Unternehmen, die ihren Support rationalisieren und die betriebliche Belastung in großem Umfang reduzieren möchten.

6. IBM watsonx Assistant

IBM watsonx Assistant ist eine konversationelle KI-Plattform zur Entwicklung virtueller und sprachgesteuerter Assistenten für Kundendienstanwendungen. 

Es nutzt umfangreiche Sprachmodelle, um aus Kundeninteraktionen zu lernen, und zielt darauf ab, die Effizienz der Problemlösung zu verbessern und die Wartezeiten für Kunden zu verkürzen.

Anders als herkömmliche Chatbots kann der watsonx Assistant Wissensdatenbanken abfragen, nach Klärungen suchen oder bei Bedarf an einen menschlichen Agenten eskalieren. Er ist anpassungsfähig für den Einsatz in verschiedenen Umgebungen, einschließlich Cloud- und On-Premises-Konfigurationen.

Die Plattform bietet auch Sprachfunktionen, die eine Integration in telefonische Kundensupportsysteme ermöglichen.

7. Kore.ai

Kore.ai bietet eine vielseitige KI-Chatbot-Plattform für Unternehmen und kleine Betriebe. 

Die Plattform zeichnet sich durch ihren No-Code-Ansatz aus, der es Nutzern ermöglicht, intelligente virtuelle Assistenten (IVAs) ohne Programmierkenntnisse zu erstellen. Außerdem bietet sie Low-Code-Optionen für eine tiefere Anpassung.

Kore.ai konzentriert sich auch auf Sicherheit und Compliance, was für sensible Sektoren wie das Bankwesen und das Gesundheitswesen von entscheidender Bedeutung ist. 

Die branchenübergreifende Anpassungsfähigkeit der Plattform hilft Unternehmen bei der Rationalisierung von Prozessen und der Verbesserung der Kundeninteraktion. 

8. LivePerson

LivePerson bietet Sprach- und Messaging-Funktionen in seinen Chatbots und ermöglicht es den Nutzern, ihre Bots in andere Kommunikationskanäle zu integrieren. 

Ihre Chatbot-App bietet menschenähnliche Unterhaltungen mit fortschrittlicher KI für Unterhaltungen, generativer KI und Sprach-KI-Fähigkeiten, die alle in ihrer Conversational Cloud gehostet werden. Ihr Produkt ist in der Lage, Sprachkonversationen für Ihre Website-Besucher zu digitalisieren. 

LivePerson verfügt über Partnerschaften mit Drittanbietern, die eine Omnichannel-Conversational-Suite unterstützen und Ihrem Bot die Möglichkeit geben, sich mit Ihren Daten über Avaya und Amazon Connect zu verbinden.

Woher weiß ich, ob mein Unternehmen jetzt schon bereit ist, KI einzusetzen?

Ihr Unternehmen ist bereit für den Einsatz von KI, wenn Sie ein klares Problem haben, das Zeit oder Geld kostet, genügend digitale Daten zu diesem Problem vorliegen und Sie bereit sind, mit neuen Tools zu experimentieren und Ihr Team zu schulen, selbst wenn Sie nur mit einem Anwendungsfall beginnen.

Ist KI nur für Technologieunternehmen geeignet, oder können auch traditionelle Branchen davon profitieren?

KI ist nicht nur für Technologieunternehmen interessant. Auch traditionelle Branchen wie die Fertigung, der Einzelhandel, das Gesundheitswesen und die Logistik profitieren vom Einsatz von KI zur Optimierung von Lieferketten, zur Vorhersage von Wartungsproblemen, zur Personalisierung von Kundenerlebnissen oder zur Erkennung von Betrug, was sie in allen Bereichen wertvoll macht.

Was ist der Unterschied zwischen KI, maschinellem Lernen und Automatisierung im Geschäftskontext?

KI ist das weite Feld der Entwicklung von Maschinen, die die menschliche Intelligenz nachahmen, maschinelles Lernen ist ein Teilbereich, in dem Systeme aus Daten lernen, um sich im Laufe der Zeit ohne explizite Programmierung zu verbessern, und Automatisierung bedeutet die Ausführung sich wiederholender Aufgaben ohne manuelles Eingreifen.

Wird der Einsatz von KI in meinem Unternehmen bedeuten, dass ich meine Mitarbeiter ersetzen muss?

Der Einsatz von KI in Ihrem Unternehmen bedeutet nicht zwangsläufig, dass Sie Mitarbeiter ersetzen müssen. Stattdessen befreit sie Ihr Team oft von sich wiederholenden Aufgaben, sodass es sich auf strategische oder kreative Arbeit konzentrieren kann.

Welche Daten brauche ich, um KI effektiv zu nutzen?

Um KI effektiv einsetzen zu können, benötigen Sie strukturierte oder halbstrukturierte Daten, die für Ihr Geschäftsproblem relevant sind - wie Kundeninteraktionen, Verkaufsunterlagen, Support-Tickets oder Produktdetails - und sicherstellen, dass diese sauber und konsistent sind, damit Ihre KI-Tools Muster lernen und genaue Ergebnisse liefern können.