KI-Anwendungsfälle identifizieren und skalieren

In nur zwei Jahren haben bereits 39 % der Erwachsenen in den USA KI genutzt.⁠(wird in einem neuen Fenster geöffnet) Das Internet erreichte im selben Zeitraum nur eine Einführungsquote von 20 %. Der Aufstieg der KI gestaltet nicht nur Branchen neu, sondern schafft auch Chancen für einzelne Beschäftigte. KI gibt Menschen den Freiraum, wertvollere Aufgaben zu übernehmen, ihre Fähigkeiten auszubauen und ihre Karriere voranzubringen.



In einer Studie stellte BCG fest⁠(wird in einem neuen Fenster geöffnet), dass führende KI-Unternehmen in den letzten drei Jahren ein 1,5-fach schnelleres Umsatzwachstum, 1,6-fach höhere Aktionärsrenditen und eine 1,4-fach bessere Kapitalrendite erzielt haben als ihre weniger fortgeschrittene Konkurrenz.

Laut McKinsey⁠(wird in einem neuen Fenster geöffnet) planen 92 % der Unternehmen, ihre Investitionen in KI zu erhöhen. Dennoch benötigen viele Organisationen weiterhin Orientierung dabei, wie sie greifbaren Mehrwert erzielen können, und nur 1 % sind der Ansicht, dass ihre KI-Investitionen ihre volle Reife erreicht haben.

Wir haben aus erster Hand erlebt, was erfolgreiche KI-Projekte auszeichnet. Unsere Einblicke stammen aus 300 unserer erfolgreichsten Implementierungen, mehr als 4.000 Akzeptanzumfragen und von über 2 Millionen geschäftlichen Nutzer:innen.

Dieser Leitfaden soll deine Organisation dabei unterstützen, KI-Anwendungsfälle zu identifizieren und zu skalieren, die einen klaren Mehrwert bieten. Wir unterteilen den Prozess in drei Schritte:

Im gesamten Inhalt findest du Kundengeschichten, praktische Checklisten und Anwendungsbeispiele, die auf verschiedene Abteilungen zugeschnitten sind, um den Fortschritt deines Teams zu unterstützen.

Es ist wichtig zu erkennen, dass die KI-Einführung weit mehr bedeutet, als nur die richtigen Anwendungsfälle zu finden. Nicht Gegenstand dieses Leitfadens sind Themen wie der Aufbau einer KI-zentrierten Unternehmenskultur, die Entwicklung von Anwendungsfällen mit höherem Mehrwert und die Förderung der Einführung im gesamten Unternehmen. Auf diese Themen werden wir in anderen Leitfäden näher eingehen, aber zunächst konzentrieren wir uns darauf, die richtigen Anwendungsfälle für dein Unternehmen zu finden.

Behalte diese drei Prinzipien im Hinterkopf. Sie bilden den Hintergrund für all die praktischen Anleitungen, die du im Folgenden finden wirst.

Der erste Schritt besteht darin, die Bereiche deines Unternehmens zu identifizieren, die sich mit KI sofort verbessern lassen.

Eine Möglichkeit dafür besteht darin, KI als Mittel zu betrachten, Super-Assistenten für deine Belegschaft zu schaffen. KI-Superassistenten werden nie müde und verlieren nie die Konzentration. Sie sind immer verfügbar, wenn du Hilfe brauchst. Und sie können bei nahezu jeder Aufgabe flexibel eingesetzt werden und die Fähigkeiten deiner Mitarbeitenden erweitern. 

Erläutere konkret, warum die Einführung von KI für die Zukunft deines Unternehmens entscheidend ist – sei es, um mit Wettbewerbern Schritt zu halten, auf sich verändernde Kundenerwartungen zu reagieren oder nachhaltiges Wachstum zu sichern. Wenn Mitarbeitende ein gut begründetes „Warum“ hören, schafft das Vertrauen und Klarheit und hilft ihnen zu erkennen, wie diese Veränderungen mit ihrer eigenen Arbeit und ihren Zielen im Einklang stehen.

Erläutere konkret, warum die Einführung von KI für die Zukunft deines Unternehmens entscheidend ist – sei es, um mit Wettbewerbern Schritt zu halten, auf sich verändernde Kundenerwartungen zu reagieren oder nachhaltiges Wachstum zu sichern. Wenn Mitarbeitende ein gut begründetes „Warum“ hören, schafft das Vertrauen und Klarheit und hilft ihnen zu erkennen, wie diese Veränderungen mit ihrer eigenen Arbeit und ihren Zielen im Einklang stehen.

Wissensarbeit ist oft mit Mehrdeutigkeit und ergebnisoffenen Herausforderungen verbunden. Mitarbeitende könnten Schwierigkeiten haben, loszulegen, oder nicht weiterkommen, wodurch Projekte ins Stocken geraten. Hier kann KI als Katalysator wirken: Sie hilft, Ideen zu entwickeln, Daten zu analysieren und nächste Schritte vorzuschlagen, wenn der Weg noch unklar ist. 

Menschen in allen Unternehmen, mit denen wir gesprochen haben, nutzen KI, um ihren Denkprozess anzustoßen und neue Ideen zu entwickeln. Sie nutzen KI, um Kampagnenideen zu entwickeln, schnelle Erkenntnisse aus Rohdaten zu gewinnen, Trends zu analysieren oder einfach die nächsten Schritte zu planen, wenn sie unsicher sind, was zu tun ist.

Die Konzentration auf diese Arten von Arbeit kann dir helfen, schnell KI-Möglichkeiten mit großer Wirkung zu erkennen und deinen Teams dabei zu helfen, Arbeitsabläufe zu optimieren, Engpässe zu reduzieren und Innovationen in deinem gesamten Unternehmen zu beschleunigen.

Sobald du deinen Teams einen Rahmen gegeben hast, um neue KI-Möglichkeiten zu erkennen, besteht der nächste Schritt darin, sie in den grundlegenden Einsatzmöglichkeiten von KI zu schulen. Um dabei zu helfen, haben wir über 600 Anwendungsfälle analysiert, die von unseren Kund:innen stammen. Die meisten Anwendungsfälle lassen sich einem von sechs „Grundtypen“ zuordnen – grundlegenden Typen von Anwendungsfällen, die in allen Abteilungen und Fachbereichen Anwendung finden:

Diese Grundtypen sind eine schnelle Möglichkeit, deinen Mitarbeitenden dabei zu helfen, die vielversprechendsten Anwendungsfälle für dein Unternehmen zu finden. Jeder Grundtyp steht für Hunderte von Anwendungsfällen, die wir branchen-, rollen- und workflowübergreifend identifiziert haben, und bietet einen schnellen Zugang zu skalierbarem Mehrwert.

Schauen wir uns jedes Grundtyp genauer an, beginnend mit der Content-Erstellung:

KI kann die Content-Erstellung in allen Teams unterstützen – sei es, indem sie Vertriebsanrufe zusammenfasst oder erste Entwürfe von Strategiedokumenten, Blogbeiträgen, Webseiten und sogar Bildern und Visualisierungen erstellt. Wir sehen, dass Teams KI nutzen, um ihre Arbeit zu überarbeiten und zu verfeinern, und sie dann in letzter Minute als Korrekturinstanz hinzuzuziehen.



KI kann automatisch im Stil deines Unternehmens schreiben, deinen Leitfaden für den Tonfall anwenden, deinen bevorzugten Dokumentstrukturen folgen und sogar Feedback zum Schreiben geben. Anschließend kann es deine Inhalte in verschiedene Sprachen übersetzen und sie für verschiedene Zielgruppen, Kanäle oder Programme neu aufbereiten.

Beim Schreiben kann die KI den vollständigen Kontext einer Konversation erfassen oder eine Reihe hochgeladener Dokumente berücksichtigen, um die Ausgabe zu gestalten. Versuche zum Beispiel, deinen Schreibleitfaden hochzuladen oder deine fünf besten Blogbeiträge zu verwenden, und gib dann ChatGPT einen detaillierten Prompt, um auf Grundlage dieser Beispiele einen ausführlichen Schreibleitfaden zu erstellen.

KI wird branchenübergreifend häufig für Forschungszwecke eingesetzt. Vom schnellen Einarbeiten in neue Konzepte (wie die Einführung von KI oder Design Thinking) über die Suche im Web nach relevanten Artikeln oder Wettbewerbsdaten bis hin zu umfassenderen, mehrstufigen Forschungsprojekten, die das Web nach Artikeln, Datenpunkten und Erkenntnissen durchsuchen. Wir sehen auch, dass Teams lange, interne Dokumente hochladen, um schnell Erkenntnisse zu gewinnen. 

Einer der größten Vorteile beim Einsatz von KI für die Forschung ist, dass du das Format und die Struktur der Analyse festlegen kannst: im Tabellenformat, in Aufzählungspunkten, in bestimmten Abschnitten organisiert oder mit Querverweisen versehen.



Die Aufmerksamkeit der KI für Details und ihre Fähigkeit, Anweisungen zu befolgen, machen sie zu einem hervorragenden Forschungsassistenten.

Viele Softwareentwickler sind Power-User von KI. Sie nutzen es zum Debugging, zum Erstellen eines ersten Code-Entwurfs in unbekannten Programmiersprachen, zum Portieren von Code von einer Sprache in eine andere und zum lauten Durchdenken ihres Codes. In den letzten zwei Jahren haben sich die Fähigkeiten von KI in Mathematik, Wissenschaft und Programmierung in vielen Sprachen deutlich verbessert, und viele Tools bieten inzwischen sogar Echtzeit-Code-Vorschauen.

Wir sehen außerdem, dass viele Nicht-Programmierer:innen mithilfe von KI-Tools mit dem Programmieren beginnen. Allein durch die Verwendung natürlicher Sprache können Marketing- und Finanzteams Python-Skripte zur Automatisierung von Prozessen, SQL-Abfragen zum Abrufen von Daten oder sogar Visualisierungen mit Front-End-Code für Websites oder interne Präsentationen erstellen. 

KI hilft allen, Daten aus verschiedenen Quellen zu harmonisieren, Erkenntnisse und Trends zu identifizieren und mit komplexen Tabellendaten zu arbeiten, ohne fortgeschrittene Kenntnisse in Excel, SQL oder Python zu benötigen.

Du kannst der KI mehrere Tabellen oder Screenshots von Dashboards zur Verfügung stellen, um eine schnelle Analyse zu unterstützen. Sie kann Tabellendaten interpretieren, visuelle Diagramme verstehen und sogar dabei helfen, deine Ausgabe für Berichte zu formatieren. Du kannst auch festlegen, wie Ergebnisse strukturiert werden, z. B. durch die Angabe bevorzugter Diagrammtypen, Zusammenfassungsformate oder Vergleichslogik.

Anwendungsfälle für Ideenfindung und Strategie sind in allen Teams beliebt – vom Brainstorming für einen neuen Blogbeitrag über die Unterstützung bei der Strukturierung eines Dokuments, das Lösen strategischer Probleme bis hin zum Geben von Feedback zu Arbeiten auf Grundlage wichtiger Ziele oder der Präferenzen von Stakeholdern.

Da KI-Modelle immer multimodaler werden, sehen wir, dass Teams Stimme und Bild nutzen, um mit KI genauso zu interagieren, wie sie es mit Kolleg:innen tun würden.

Und je besser Modelle komplexe Probleme durchdenken können, desto häufiger sehen wir, wie Teams strategische Pläne mit ihnen entwickeln, wobei sie ihre Daten, Ziele, den Kontext, Einschränkungen und Abhängigkeiten berücksichtigen.

Viele Anwendungsfälle umfassen die Automatisierung von Teilen einer Aufgabe. Wir haben beobachtet, dass Kund:innen wiederkehrende Routineaufgaben identifizieren und Wege entwickeln, diese an KI zu übergeben. Automatisierungen können einfach sein, wie die Erstellung wöchentlicher Wettbewerbs-Updates, oder komplexer, wie die Erstellung eines Finanzberichts für wöchentliche Briefings der Geschäftsleitung, der anschließend von einem Menschen geprüft wird.

Erinnerung und benutzerdefinierte Anweisungen sind der Schlüssel zur Automatisierung solcher Prozesse. Benutzerdefinierte GPTs sind die Methode, um sie gemeinsam zu nutzen. Durch das Erstellen eines standardisierten Satzes von Anweisungen, das Hochladen desselben Dokuments und das Festlegen der gleichen Ausgabe können Teams Aufgaben mit geringerem Mehrwert abgeben.

Heute sind diese Automatisierungen oft einzelne Aufgaben, aber mit Produkten wie Deep Research und Operator bewegen wir uns in eine Welt, in der KI mehrstufige Aufgaben eigenständig und nach Zeitplan übernehmen kann.

Estée Lauders GPT Lab beginnt mit funktionsübergreifenden Teams – darunter ein Geschäftsanwender, ein Fachexperte und ein technischer Leiter –, um wirkungsstarke Anwendungsfälle zu identifizieren und zu entwickeln. Ihr Prozess ist einfach und wiederholbar:

Für weitere Details lesen Sie bitte den Artikel über das Estée Lauder GPT Lab⁠.

Sobald Teams wichtige Anwendungsfälle verstehen und beginnen, zu lösende Probleme zu identifizieren, vermehren sich Anwendungsfälle in der Regel schnell.

Die Herausforderung verlagert sich dann von der Entdeckung zur Priorisierung. Welche Anwendungsfälle kannst du skalieren, um alle Mitarbeitenden zu erreichen? Welche werden jetzt am ehesten Kosteneinsparungen bringen? Was könnte zu einem neuen Produkt oder einer neuen Einnahmequelle führen?

Unsere Customer-Success-Teams verwenden diesen Auswirkungs-/Aufwandsrahmen, um Enterprise-Kund:innen bei der Priorisierung von Anwendungsfällen zu unterstützen. Es ist ein einfaches Quadrantendiagramm, das jeden Anwendungsfall anhand des Werts für das Unternehmen und des erforderlichen Aufwands bewertet.

Die meisten Teams beginnen damit, KI für einzelne Aufgaben zu nutzen: Blogbeiträge zu bearbeiten, Kampagnen-Briefings zu erstellen oder Richtlinien zu entwerfen. Es ist einfacher, KI im Kontext spezifischer, klar abgegrenzter Aufgaben zu betrachten.

Doch wenn wir beobachten, wie Power-User KI in alles einbetten, was sie tun, sehen wir oft, dass sie Anwendungsfälle entdecken, die mehrstufige Workflows umfassen.

KI ist nicht wie klassische Software oder Cloud-Apps. Um die Stärken der KI zu nutzen, ist eine neue Denkweise erforderlich. Doch unsere Arbeit mit unseren Kund:innen hat uns gezeigt, wie schnell Menschen aus allen Fachbereichen sich diese Denkweise aneignen und in ihrer Arbeit hochwirksame Anwendungsfälle erkennen können.