Künstliche Intelligenz hat sich vom Trend zur Schlüsseltechnologie entwickelt. Sie steigert Effizienz, ermöglicht datenbasierte Entscheidungen und schafft neue Geschäftsmodelle. Doch die grosse Transformation steht erst bevor: Noch haben viele Unternehmen KI nur punktuell implementiert. Der Artikel beleuchtet zehn zentrale Felder, in denen KI bereits heute Veränderungen bewirkt – von Automatisierung über Analyse und Sicherheit bis hin zu Ethik und Governance. Er zeigt, wie Unternehmen Prozesse intelligent vernetzen, Mitarbeitende schulen und eine verantwortungsvolle KI-Kultur etablieren können. Mit klaren Praxis-Tipps bietet der Beitrag einen Leitfaden für alle, die den Wandel aktiv gestalten und das Potenzial der KI langfristig nutzen wollen.
Künstliche Intelligenz (KI) hat sich von experimentellen Projekten zu einem zentralen Treiber der Unternehmenstechnologie entwickelt. Unternehmen in nahezu allen Branchen nutzen KI bereits, um Prozesse zu automatisieren, Entscheidungen zu verbessern, Kundenerlebnisse zu personalisieren und neue Geschäftsmodelle zu entwickeln.
Doch diese Transformation ist keineswegs abgeschlossen – sie befindet sich in vollem Gange, und wir stehen noch am Anfang der Entwicklung. Die meisten Unternehmen haben KI bislang in einzelnen Funktionen implementiert, sie jedoch noch nicht über sämtliche Geschäftsbereiche hinweg skaliert. In den kommenden Jahren wird es zu einer tieferen Integration, einer breiteren Anwendung und zu neuen Fähigkeiten kommen, die heute erst in Ansätzen sichtbar sind.
Dieser Artikel beleuchtet zehn zentrale Wirkungsbereiche, in denen KI bereits heute einen Unterschied macht, zeigt auf, welche Veränderungen als Nächstes anstehen, und erläutert, warum wir uns noch in einer frühen Phase befinden. Jedes Kapitel schließt mit praktischen Empfehlungen, wie Unternehmen KI so einführen können, dass sowohl das Unternehmen als auch die Kundschaft profitieren.
KI-gestützte Automatisierung und Effizienzsteigerungen
Was sich bereits verändert hat
Unternehmen automatisieren mithilfe von KI-gestützter Robotic Process Automation (RPA) zunehmend arbeitsintensive, sich wiederholende Aufgaben in Bereichen wie Finanzen, Personalwesen, Logistik und Compliance. Dadurch konnten Bearbeitungszeiten verkürzt, Fehler reduziert und erhebliche Kosteneinsparungen erzielt werden. Eine große Bank etwa automatisiert inzwischen die Vertragsanalyse und spart dadurch jährlich Hunderttausende Stunden juristischer Arbeit ein.
Was sich als Nächstes verändern wird
Die Automatisierung wird sich von klar strukturierten, regelbasierten Aufgaben auf komplexere Arbeitsabläufe ausweiten. Dabei wird KI mit Process Mining kombiniert, um Ineffizienzen zu identifizieren und Prozesse dynamisch zu optimieren. Zudem wird KI enger mit Menschen zusammenarbeiten – etwa bei halbstrukturierten Aufgaben wie dem Verfassen von Berichten oder der Datenvalidierung vor der Einreichung.
Warum wir noch am Anfang stehen
Viele Organisationen haben bislang nur einzelne Prozesse automatisiert. Vollständig KI-gesteuerte, abteilungsübergreifende End-to-End-Workflows sind noch die Ausnahme – das Potenzial für eine unternehmensweite Skalierung der Automatisierung ist daher noch längst nicht ausgeschöpft.
Praxis-Tipps
- Erfassen Sie wiederkehrende, zeitaufwändige Prozesse und starten Sie Pilotprojekte in einem besonders wirkungsvollen Bereich.
- Messen Sie die Verbesserungen bei Geschwindigkeit, Genauigkeit und Kosten – und skalieren Sie erfolgreiche Anwendungsfälle.
- Schulen Sie Mitarbeitende darin, automatisierte Workflows zu steuern und weiterzuentwickeln, anstatt sie nur zu bedienen.
Erweiterte Analytik und datengetriebene Entscheidungsfindung
Was sich bereits verändert hat
KI-gestützte Analytik hat Prognosen zur Nachfrage, die Bestandsoptimierung und das Risikomanagement erheblich verbessert. Unternehmen nutzen prädiktive Modelle, um Muster im Kundenverhalten, in Markttrends und operativen Daten zu erkennen – was zu schnelleren und fundierteren Entscheidungen führt.
Was sich als Nächstes verändern wird
Echtzeitanalysen werden zum Standard. KI wird sich nahtlos in Business-Intelligence-Plattformen integrieren und auf Basis von Live-Datenströmen – nicht nur historischer Daten – proaktive Empfehlungen und Simulationen bereitstellen.
Warum wir noch am Anfang stehen
Viele Organisationen kämpfen weiterhin mit unzureichender Datenqualität und isolierten Datensystemen, was das Potenzial der KI einschränkt. Prädiktive Analytik ist in einigen Branchen bereits etabliert, hat jedoch noch nicht in allen Unternehmensfunktionen den Reifegrad erreicht.
Praxis-Tipps
- Konsolidieren und bereinigen Sie Ihre Daten, bevor Sie KI-Analytik einsetzen.
- Beginnen Sie mit einem einzelnen, besonders wertschöpfenden Anwendungsfall, um den ROI zu belegen.
- Fördern Sie die Zusammenarbeit zwischen Data Scientists und Fachbereichen, um Erkenntnisse in konkrete Maßnahmen umzusetzen.
Personalisierte Kundenerlebnisse
Was sich bereits verändert hat
KI-gestützte Chatbots und Empfehlungssysteme ermöglichen heute personalisierte Interaktionen in großem Maßstab. Einzelhändler passen Werbeaktionen an das Verhalten ihrer Kundschaft an, während Finanzinstitute Produkte empfehlen, die zu individuellen Ausgabemustern passen.
Was sich als Nächstes verändern wird
KI wird künftig Kundenbedürfnisse vorhersagen, bevor sie entstehen – und so proaktive Interaktionen ermöglichen. Beispielsweise kann ein System potenzielle Serviceprobleme antizipieren und Lösungen anbieten, bevor sich Kundinnen oder Kunden beschweren, oder Preise in Echtzeit dynamisch anpassen.
Warum wir noch am Anfang stehen
Während die Personalisierung in Bereichen wie E-Commerce bereits fortgeschritten ist, arbeiten viele Branchen noch mit einfacher Segmentierung. Eine wirklich dynamische, eins-zu-eins-basierte Personalisierung beginnt erst, sich in Unternehmen zu etablieren.
Praxis-Tipps
- Setzen Sie KI-Chatbots für häufige Kundenanfragen ein – mit reibungsloser Übergabe an menschliche Mitarbeitende bei komplexeren Anliegen.
- Nutzen Sie KI zur Mikrosegmentierung, um hochgradig zielgerichtete Kampagnen zu entwickeln.
- Verfeinern Sie Modelle kontinuierlich mit neuen Daten, um die Relevanz der Personalisierung langfristig zu sichern.
KI in IT-Betriebsprozessen (AIOps)
Was sich bereits verändert hat
AIOps-Tools erkennen heute Anomalien, korrelieren Warnmeldungen und automatisieren die Incident-Behebung – was Ausfallzeiten reduziert und die Servicezuverlässigkeit erhöht. Weltweit konnten Unternehmen Ausfälle verhindern, indem sie Probleme Stunden im Voraus vorhersahen.
Was sich als Nächstes verändern wird
KI wird sich von einer reaktiven Rolle hin zu selbstheilenden IT-Umgebungen entwickeln, in denen Systeme Probleme eigenständig erkennen und beheben. Durch die Integration in DevOps-Pipelines werden neue Software-Releases automatisch auf Leistung und Zuverlässigkeit optimiert.
Warum wir noch am Anfang stehen
Die Einführung von AIOps konzentriert sich bisher vor allem auf große IT-Organisationen. Viele Unternehmen haben KI-gestütztes Monitoring noch nicht vollständig in ihre gesamte IT-Infrastruktur integriert.
Praxis-Tipps
- Implementieren Sie AIOps zunächst in geschäftskritischen Systemen.
- Automatisieren Sie risikoarme Korrekturen, während bei geschäftsrelevanten Eingriffen Menschen weiterhin eingebunden bleiben.
- Leiten Sie AIOps-Erkenntnisse zurück in die Entwicklungsprozesse, um wiederkehrende Probleme zu vermeiden.
Stärkung von Sicherheit und Risikomanagement
Was sich bereits verändert hat
KI erkennt Cyberbedrohungen, Betrug und Compliance-Risiken schneller und präziser als herkömmliche Methoden. Unternehmen, die KI in der Sicherheitsüberwachung einsetzen, konnten ihre Reaktionszeiten deutlich verkürzen und die Kosten für Sicherheitsvorfälle erheblich senken.
Was sich als Nächstes verändern wird
KI wird eine vollständig automatisierte, Echtzeit-Erkennung und Eindämmung von Bedrohungen ermöglichen und noch tiefere prädiktive Fähigkeiten entwickeln, um Risiken zu neutralisieren, bevor sie auftreten. Die Erkennung von gegnerischer (adversarial) KI wird zu einem zentralen Bestandteil der Abwehrstrategie gegen KI-basierte Angriffe.
Warum wir noch am Anfang stehen
Viele Organisationen setzen weiterhin auf traditionelle, reaktive Sicherheitsmodelle. Nur ein kleiner Teil hat KI bereits fest in seine Security Operations Center (SOC) integriert.
Praxis-Tipps
- Nutzen Sie KI für kontinuierliches Bedrohungsmonitoring.
- Automatisieren Sie klar definierte, risikoarme Maßnahmen zur Eindämmung von Sicherheitsvorfällen.
- Setzen Sie KI zur Betrugserkennung in Finanzprozessen ein.
Erweiterung der Belegschaft durch KI
Was sich bereits verändert hat
Generative KI-Tools unterstützen Mitarbeitende beim Verfassen von Texten, beim Programmieren, beim Zusammenfassen von Dokumenten und beim Erstellen kreativer Inhalte. Dadurch steigt die Produktivität, und Teams können sich stärker auf wertschöpfende Aufgaben konzentrieren.
Was sich als Nächstes verändern wird
KI wird zu einem ständigen «Co-Piloten» in allen Unternehmensanwendungen werden und kontextbezogene Unterstützung in Echtzeit bieten – von automatischen Sitzungsprotokollen bis hin zu Entscheidungsempfehlungen.
Warum wir noch am Anfang stehen
Viele Mitarbeitende verfügen noch nicht über das nötige Wissen, um KI effektiv einzusetzen, und die Einführung im gesamten Unternehmen ist oft uneinheitlich.
Praxis-Tipps
- Testen Sie KI-Assistenten zunächst in einer Abteilung, um ein konkretes Problem zu lösen.
- Bieten Sie Schulungen zu Prompt-Engineering und effektivem KI-Einsatz an.
- Fördern Sie den Austausch bewährter Praktiken im Umgang mit KI unter Kolleginnen und Kollegen.
Förderung von Innovation und neuen Geschäftsmodellen
Was sich bereits verändert hat
KI ermöglicht neue Dienstleistungen wie «Predictive Maintenance as a Service», hyperpersonalisierte Einkaufserlebnisse und KI-gestützte Finanzberatung.
Was sich als Nächstes verändern wird
Immer mehr Unternehmen werden KI direkt in ihre Produkte integrieren, um kontinuierliche Serviceerlöse zu generieren und eine Echtzeit-Personalisierung im großen Maßstab zu ermöglichen.
Warum wir noch am Anfang stehen
Nur ein kleiner Teil der Unternehmen nutzt KI bisher, um ihr Geschäftsmodell grundlegend zu verändern; die meisten konzentrieren sich noch auf Effizienzsteigerungen in bestehenden Prozessen.
Praxis-Tipps
- Analysieren Sie, wie KI über reine Kostensenkungen hinaus Mehrwert schaffen kann.
- Entwickeln Sie KI-gestützte Dienstleistungen zunächst in kleinen, risikoarmen Märkten.
- Beobachten Sie Innovationen im Wettbewerbsumfeld und reagieren Sie schnell auf neue Entwicklungen.
Die Bedeutung von Datenqualität und Infrastruktur
Was sich bereits verändert hat
Unternehmen investieren zunehmend in zentrale Datenplattformen, Cloud-Speicher und Governance-Frameworks, um KI-Anwendungen zu unterstützen. Saubere, integrierte Daten werden heute als entscheidender Erfolgsfaktor für den Einsatz von KI anerkannt.
Was sich als Nächstes verändern wird
Echtzeitfähige, automatisierte Datenpipelines und KI-optimierte Infrastrukturen werden zum Standard. Sie ermöglichen kontinuierlich lernende Modelle, die sich sofort an neue Informationen anpassen.
Warum wir noch am Anfang stehen
Viele Organisationen arbeiten weiterhin mit fragmentierten und qualitativ unzureichenden Daten, was die Leistungsfähigkeit und Skalierbarkeit von KI-Systemen einschränkt.
Praxis-Tipps
- Führen Sie regelmäßige Datenprüfungen und –bereinigungen durch.
- Bauen Sie Datensilos ab, indem Sie gemeinsame Plattformen und Schnittstellen etablieren.
- Implementieren Sie MLOps, um die Bereitstellung und Überwachung von Modellen zu optimieren.
Mitarbeitende weiterbilden und eine KI-bereite Kultur schaffen
Was sich bereits verändert hat
Vorausschauende Unternehmen bieten Programme zur KI-Grundbildung sowie rollenspezifische Schulungen an. Dadurch fördern sie das Vertrauen in KI-Technologien und schaffen eine Kultur der Offenheit und Experimentierfreude.
Was sich als Nächstes verändern wird
KI-Kompetenzen werden ebenso selbstverständlich wie digitale Grundkenntnisse. In den meisten Berufsfeldern wird KI-Verständnis zur Basiskompetenz, und Führungspositionen mit Fokus auf KI-Strategie werden sich zunehmend etablieren.
Warum wir noch am Anfang stehen
Die Mehrheit der Mitarbeitenden hat bislang keine strukturierte KI-Schulung erhalten, und in vielen Organisationen bestehen noch kulturelle Vorbehalte gegenüber dem Einsatz von KI.
Praxis-Tipps
- Führen Sie unternehmensweite Informationsveranstaltungen zur KI ein.
- Bieten Sie vertiefende, rollenbezogene KI-Kurse an.
- Teilen Sie interne Erfolgsgeschichten, um Begeisterung und Akzeptanz für KI zu fördern.
Governance, Ethik und verantwortungsvolle KI
Was sich bereits verändert hat
Unternehmen beginnen, Governance-Frameworks für KI einzuführen, um Risiken im Zusammenhang mit Voreingenommenheit, Transparenz und Datenschutz zu steuern und gleichzeitig auf neue regulatorische Anforderungen zu reagieren.
Was sich als Nächstes verändern wird
Ethische KI wird sich von einem Wettbewerbsmerkmal zu einer grundlegenden Erwartung entwickeln – gesetzlich verankert und von Kundinnen und Kunden eingefordert. KI-Systeme werden zunehmend erklärbar und prüfbar sein müssen, um Vertrauen und Nachvollziehbarkeit sicherzustellen.
Warum wir noch am Anfang stehen
Weniger als die Hälfte der Unternehmen verfügt derzeit über eine ausgereifte KI-Governance. Viele Richtlinien und Prozesse befinden sich noch in der Entwicklungsphase.
Praxis-Tipps
- Bilden Sie ein funktionsübergreifendes KI-Governance-Komitee.
- Entwickeln Sie klare Grundsätze und Richtlinien für den verantwortungsvollen Einsatz von KI.
- Verfolgen Sie regulatorische Entwicklungen proaktiv, um Compliance-Risiken zu vermeiden.
Fazit
Die Integration von KI in Unternehmenstechnologien ist ein tiefgreifender Wandel, der bereits messbare Ergebnisse liefert – von Kosteneinsparungen in der operativen Effizienz bis hin zu stärkerem Kundenengagement. Dennoch befinden wir uns erst in der Anfangsphase einer langfristigen Entwicklung. Viele Organisationen haben bislang nur an der Oberfläche des KI-Potenzials gekratzt.
Wer jetzt handelt – und dabei auf solide Governance, hohe Datenqualität und eine KI-kompetente Belegschaft setzt – kann sich einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil sichern, der mit der weiteren Reifung von KI noch wächst. Entscheidend ist, KI nicht als einmaliges Projekt zu betrachten, sondern als kontinuierliche Reise der Innovation, Skalierung und Verbesserung.
Ricardo Saltz Gulko
Ricardo Saltz Gulko ist Geschäftsführer von Eglobalis, Mitbegründer und Visionär der European Customer Experience Organization. Er ist ein globaler Stratege, Vordenker und Praktiker im Bereich Kundenerfahrung, der für Samsung und seine Kunden wahrnehmbare Design-Analysen mit Schwerpunkt auf Kundenakzeptanz, -erfahrung und -wachstum erstellt.
