Bunte Bildchen und schnelle Texte oder innovatives Experimentierfeld für große Technologiekonzerne? Künstliche Intelligenz (KI) kann in der deutschen Wirtschaft all das sein, und ist derzeit in Unternehmen häufig irgendwas dazwischen. Laut einer Erhebung des Branchenverbandes der deutschen Informations- und Telekommunikationsbranche, Bitkom, berichten 77 Prozent der Unternehmen von einer verbesserten Wettbewerbsposition durch den Einsatz von KI. Wir erläutern, wie dieser Einsatz derzeit in Unternehmen aussieht, welche Potentiale sie in unterschiedlichen Abteilungen entfalten kann und was Unternehmerinnen und Unternehmer vor der Einführung unbedingt beachten sollten.
Einsatz von KI in Unternehmen oft nur punktuell
Laut eines KI-Reports des Instituts der deutschen Wirtschaft Köln (IW) wird KI zwar von 37 Prozent der befragten Unternehmen genutzt, aber häufig nur in einzelnen Bereichen, oft mit frei verfügbaren Tools. Die 37 Prozent stellen dabei allerdings nur einen Mindestwert dar, da es wahrscheinlich ist, dass zudem in zahlreichen Unternehmen eine Nutzung von KI „durch die Hintertür“ stattfindet, also direkt am Arbeitsplatz der einzelnen Beschäftigung ohne das Wissen oder eine Regulierung durch die Geschäftsführung.
Nur ein sehr kleiner Teil der befragten Unternehmen setzt KI bereits breit über relevante Unternehmensbereiche hinweg ein. Als Gründe dafür nennt der IW unter anderem schwer einschätzbaren Nutzen, Weiterbildungsbedarf, fehlende Ressourcen, Unsicherheiten bei Regulierung und Datenschutz sowie mangelnde strategische Klarheit.
Die entscheidende Frage lautet deshalb nicht mehr: Sollten Unternehmen generell KI einsetzen? Sondern: Wo bringt KI einen konkreten geschäftlichen Nutzen – und welche Voraussetzungen müssen dafür geschaffen werden?
Zwei Arten von KI-Nutzung
In der Praxis lassen sich zwei Ebenen unterscheiden. Die erste ist der Einsatz von KI als kognitivem Assistenten. ChatGPT, Gemini, Copilot oder ähnliche Systeme von generativer KI mittels Textprompt helfen beim Recherchieren, Schreiben, Zusammenfassen, Übersetzen, Strukturieren oder Ideenentwickeln. Sie sind kein Spezialtool für eine einzelne Abteilung, sondern ein horizontal einsetzbares Werkzeug über viele Unternehmensbereiche hinweg. Richtig eingesetzt können sie einzelne Arbeitsschritte deutlich erleichtern und Arbeitszeit verkürzen.
Die zweite Ebene ist anspruchsvoller, kann aber vor allem in Industrieunternehmen einen entscheidenden Unterschied machen: KI als spezialisiertes Prozess-, Analyse- oder Optimierungssystem.
Hier geht es nicht mehr nur um Texte oder Präsentationen, sondern um Produktionsdaten, Zeitreihen, Sensorwerte, Tabellen, Kundendaten, Wartungsinformationen, Logistikdaten oder digitale Zwillinge. In einem Whitepaper zur Datenverarbeitung mit generativer KI beschreibt das Fraunhofer Institut genau diesen erweiterten Blick: GenAI kann auch komplexe Datenstrukturen wie Tabellen, Zeitreihen, Graphen, digitale Zwillinge und multimodale Sensordaten erschließen.
Daraus ergibt sich eine wichtige Einordnung: Der schnelle Einstieg gelingt oft über Assistenztools. Der größere Produktivitätssprung entsteht aber dort, wo KI mit Prozessen, Originaldaten, Fachwissen unter einer klaren strategischen Ausrichtung verbunden wird und aufwendige Interpretationsarbeit in einem Bruchteil der vorab nötigen Zeit erledigt.
Marketing und Kommunikation: schneller zu besseren Varianten
Im Marketing ist KI für viele Unternehmen der naheliegendste Einstieg. Tools wie ChatGPT oder Gemini (Text- und Bilderstellung), Canva AI (Erstellung grafischer Inhalte) oder Adobe Firefly (integrierte Bildgeneration) unterstützen bei Themenrecherche, Textentwürfen, Social-Media-Posts, oder Newsletterstrukturen.
Auch wenn sich der Gesamtprozess der Erstellung von Marketinginhalten nicht ausschließlich per KI abbilden lässt: Erste Entwürfe entstehen schneller, Varianten können systematischer getestet und differenzierter ausgearbeitet werden. Auch vorhandene Inhalte – etwa Broschüren, Website-Texte, Kundenfeedback oder Studien – können effizienter weiterverarbeitet werden.
Die Grenzen: KI kann überzeugend formulieren, aber sie prüft nicht automatisch, ob Fakten korrekt, Aussagen rechtlich zulässig oder Produktversprechen belastbar sind. Für Marketing und Kommunikation braucht es deshalb klare Regeln: Strenger Faktencheck bei Zahlen und Studien, Einarbeitung einer unverwechselbaren Markenstimme, sorgfältige Freigabeprozesse und Sensibilität für Urheberrecht, Bildrechte und Kennzeichnung. Auch datenschutzrechtlich darf die scheinbar anonyme KI Marketingmitarbeitende nicht zu falschem Vertrauen verleiten: So müssen beispielsweise Mitarbeitende angewiesen werden, keine Kundendaten in offene Systeme einzugeben. Hier besteht Schulungsbedarf: Laut einer Umfrage des TÜV-Verbandes hat bereits jeder achte Nutzer vertrauliche Daten in ein KI-System eingegeben.
Datenanalyse und Management: vom Bericht zur Entscheidungshilfe
Besonders groß ist das Potenzial dort, wo Unternehmen bereits über viele Daten verfügen, diese aber nur unzureichend nutzen. So zeigt beispielsweise auch die Erhebung von Bitkom, dass viele Betriebe ihr Datenpotenzial noch nicht ausschöpfen. Nur ein kleiner Teil nutzt vorhandene Daten vollständig, während große Teile der Unternehmen ihr Potenzial eher wenig oder gar nicht nutzen.
KI kann hier mehrere Rollen übernehmen: Sie kann Datenbestände durchsuchen, Muster sichtbar machen, Kennzahlen kommentieren, Prognosen vorbereiten, Auffälligkeiten markieren oder Managementberichte verständlicher machen. In Verbindung mit Business-Intelligence-Systemen kann generative KI helfen, aus Daten nicht nur Tabellen, sondern konkrete Fragestellungen zu entwickeln: Warum steigen Reklamationen in einer Region? Welche Kundengruppen reagieren auf bestimmte Angebote? Welche Kostenpositionen entwickeln sich auffällig? Wo entstehen Engpässe? Damit wird KI nicht nur zum Auswertungstool, sondern zum Zugang zu Daten, die bisher nur mit hohem Spezialwissen nutzbar waren.
Vor der Einführung sollten Unternehmen jedoch sorgfältig prüfen, ob die Datenbasis überhaupt belastbar ist. Sind Daten vollständig, aktuell und konsistent? Gibt es einheitliche Definitionen? Welche Daten sind personenbezogen oder vertraulich? Ohne einheitliche, strukturierte Datenqualität und Data Governance produziert KI vor allem plausible, aber möglicherweise falsche Interpretationen.
Produktion, Instandhaltung und Logistik: KI nah am Kernprozess
In Produktion, Instandhaltung und Logistik kann KI bei Qualitätskontrolle, Maschinenüberwachung, Wartungsprognosen, Produktionsplanung, Fehlererkennung und Prozessoptimierung helfen.
Die Deutsche Bahn nutzt KI beispielsweise in der Betriebssteuerung, in der Instandhaltung und für Fahrgastinformationen. Bei Unregelmäßigkeiten im S-Bahn-Betrieb unterstützt KI Disponentinnen und Disponenten dabei, den Verkehr so zu steuern, dass möglichst wenig Verspätung entsteht. Außerdem werden Kamera- und Sensordaten für Wartung und Inspektion ausgewertet.
Auch Bosch zeigt, wie KI in industriellen Prozessen eingesetzt wird. Die AI Analytics Platform unterstützt in der Fertigung dabei, große Datenmengen aus Produktionsprozessen lesbar zu machen, Qualitätsveränderungen zu erkennen und Optimierungen abzuleiten.
Zu bedenken sind allerdings hohe Anforderungen an Integration und Sicherheit. Produktionsdaten müssen verfügbar, sauber angebunden und geschützt sein. KI-Empfehlungen brauchen fachliche Kontrolle.
IT und Entwicklung: Beschleunigung mit Prüfpflicht
In der IT sind Code-Assistenten wie GitHub Copilot, Microsoft Copilot oder auch die „Allzweckwaffe“ ChatGPT bereits verbreitet. Sie unterstützen beim Schreiben von Code, bei Tests, Dokumentationen, oder bei der Fehlersuche. Durch die schnellere und ressourcenschonende Arbeit in der Entwicklung kann so in größeren, produzierenden Unternehmen auch die Einstiegshürde für Automatisierungen verringert werden.
Gleichzeitig ist dieser Bereich sicherheitskritisch. KI-generierter Code darf nicht ungeprüft produktiv eingesetzt werden. Zugangsdaten, interne Systeminformationen oder Sicherheitsarchitekturen gehören nicht in offene Tools. Unternehmen brauchen Entwicklungsstandards, Code-Reviews, Lizenzprüfung und klare Regeln, welche KI-Systeme für welche Aufgaben genutzt werden dürfen.
Kundenservice und Vertrieb: Routine entlasten, Beratung stärken
Im Kundenservice helfen Chatbots, Voicebots oder KI-Assistenzsysteme bei Standardfragen, Vorqualifizierung, Zusammenfassung von Anfragen oder Gesprächsvorbereitung. Im Vertrieb können sie Kundengespräche strukturieren oder passende Argumente vorbereiten.
Das Potenzial liegt vor allem in schnelleren Reaktionszeiten und besserer Vorbereitung. Sensible oder komplexe Anliegen sollten jedoch nicht automatisiert „wegerledigt“ werden. Entscheidend sind klare Kommunikationsregeln, Datenschutz, geprüfte Antwortbausteine und Transparenz gegenüber Kundinnen und Kunden. Außerdem sollten Unternehmen sich darüber bewusst sein, dass KI als einziges „Kundinnen- und Kunden-Interface“ ein Unternehmen gegenüber seiner Kundschaft auch anonymer und weniger serviceorientiert wirken lassen kann.
Was Unternehmen vor dem KI-Einsatz klären sollten
Erfolgreiche KI-Projekte beginnen nicht mit der Tool-Auswahl. Sie beginnen mit einer sauberen Problemdefinition. Welcher Prozess ist langsam, teuer, fehleranfällig oder datenintensiv? Welche Daten werden dazu benötigt? Welche Risiken entstehen, wenn die KI falsch liegt?
Gerade vor der strategischen Einbettung von KI-Systemen in größere Prozesse sollten fünf Kernbereiche geklärt werden:
Governance: Unternehmen brauchen Regeln für Tool-Nutzung, Freigaben, Dokumentation, Datenschutz und für die Überwachung der Einhaltung gesetzlicher Vorgaben.
Datenqualität: Ohne aktuelle, vollständige und verständliche Daten bleibt KI unzuverlässig.
Sicherheit: Vertrauliche Unternehmens-, Kundinnen- und Kunden- und Personaldaten brauchen Schutz, klare Zugriffsrechte und passende Betriebsmodelle.
Wirtschaftlichkeit: Nicht jeder KI-Einsatz lohnt sich. Die Entwicklung größerer, Bereichsumspannender KI-Lösungen sollte genauer evaluiert, und gegen Alternativen abgewogen werden.
Kompetenz: Mitarbeitende müssen KI-Ergebnisse einschätzen, prüfen und sinnvoll in ihre Arbeit integrieren können.
KI bringt in koordinierter, geregelter Nutzung die größten Wettbewerbsvorteile
KI kann Unternehmen produktiver, schneller und entscheidungsfähiger machen. Sie kann Kommunikation beschleunigen, Daten nutzbar machen, Produktion stabilisieren, IT entlasten und Wissen besser verfügbar machen. Der eigentliche Mehrwert entsteht aber nicht durch möglichst viele einzelne Experimente, sondern durch die Verbindung von Fachwissen, Daten, Prozessen und klarer Verantwortung.
Für viele Unternehmen ist deshalb ein pragmatischer Einstieg sinnvoll: dort beginnen, wo der Nutzen konkret ist, die Risiken beherrschbar sind und in größeren Systemen dort, wo die Datenlage ausreichend gut ist.
Bei größeren Investitionsvorhaben in Sachen Digitalisierung, Automation oder KI stehen Ihre Beraterinnen und Berater der Volksbank in Südwestfalen Ihnen gerne zur Seite. Denn gerade in einer industriell geprägten Region wie Südwestfalen ist das Potential besonders groß, unternehmerische Tradition durch technische Innovation zukunftsfit zu machen.