Inhaltsverzeichnis

• Einleitung: Der Irrtum des "perfekten Zeitpunkts"

• KI als Katalysator statt Endpunkt der Digitalisierung

• Die digitale Transformation beschleunigen mit KI

• Fünf konkrete KI-Einsatzfelder als Digitalisierungsbeschleuniger

• Vergleich: Traditioneller vs. KI-gestützter Digitalisierungsansatz

• Praxisbeispiel: LAUDA-GPT

• Branchenspezifisches KI-Potenzial zur Digitalisierungsbeschleunigung

• Kosten-Nutzen-Vergleich: Herkömmliche vs. KI-gestützte Digitalisierung

• Die vier Schritte zur erfolgreichen KI-Integration

• Häufige Einwände und ihre Widerlegung

• Fazit: KI als strategischer Wettbewerbsvorteil

Einleitung: Der Irrtum des "perfekten Zeitpunkts"

„Wir sind noch nicht bereit für Künstliche Intelligenz. Erst müssen wir unsere Digitalisierung abschließen." Diese oder ähnliche Aussagen hört man häufig in deutschen Unternehmen, insbesondere im Mittelstand. Doch dieser Gedanke basiert auf einem grundlegenden Missverständnis: Digitalisierung ist kein linearer Prozess mit einem definierten Endpunkt, sondern eine kontinuierliche Transformation.

Noch problematischer: Die Annahme, dass KI erst am Ende dieses Prozesses zum Einsatz kommen sollte, verkennt das enorme Potenzial, das Künstliche Intelligenz als Beschleuniger der Digitalisierung bietet. Laut einer aktuellen Studie des Digitalverbands Bitkom planen 78% der deutschen Unternehmen, ihre Investitionen in KI-Technologien in den nächsten zwei Jahren zu erhöhen – ein deutliches Zeichen dafür, dass KI nicht als Endpunkt, sondern als Katalysator der digitalen Transformation verstanden wird.

"Häufige Missverständnisse bei der KI-Einführung"

Der gesellschaftliche Wandel unserer Zeit ist stark durch die Digitalisierung fast aller Lebens- und Arbeitsbereiche geprägt. Wie keine zweite Entwicklung birgt sie große wirtschaftliche und soziale Potenziale, die unser Zusammenleben nachhaltig verändern können. Genau hier kommt KI ins Spiel – nicht als Krönung einer abgeschlossenen Digitalisierung, sondern als mächtiges Werkzeug, um diese Transformation zu beschleunigen.

Dieser Blogbeitrag zeigt, warum Sie nicht "perfekt digitalisiert" sein müssen, um von KI zu profitieren, und wie KI-Technologien Ihnen helfen können, Ihre Digitalisierungsvorhaben schneller und effizienter umzusetzen.

KI als Katalysator statt Endpunkt der Digitalisierung

Der Mythos der abgeschlossenen Digitalisierung

Viele Unternehmen gehen fälschlicherweise davon aus, dass sie zunächst alle Prozesse digitalisieren, strukturierte Daten vorhalten und ihre Mitarbeiter umfassend schulen müssen, bevor sie KI-Technologien einführen können. Diese Sichtweise übersieht jedoch, dass KI-Systeme gerade dabei helfen können, diese vermeintlichen Voraussetzungen zu schaffen:

• Datenaufbereitung: Moderne KI-Systeme können dabei helfen, unstrukturierte Daten zu organisieren und zu kategorisieren – ohne dass dies vorher manuell erfolgen muss.

  
  

• Prozessoptimierung: KI kann ineffiziente Prozesse identifizieren und Vorschläge zur Verbesserung machen, anstatt darauf zu warten, dass diese Prozesse bereits optimal digitalisiert sind.

  
  

• Wissenstransfer: KI-Tools können individuelles Wissen im Unternehmen erfassen und für alle zugänglich machen, ohne dass komplexe Wissensmanagementsysteme vorab implementiert werden müssen.

Tatsächlich zeigt die Erfahrung, dass Unternehmen, die KI frühzeitig in ihre Digitalisierungsstrategie integrieren, schneller vorankommen und bessere Ergebnisse erzielen als jene, die auf eine "vollständige" Digitalisierung warten.

KI ist bereits in der Gegenwart angekommen

McKinsey stellt in seinem Global Survey zu KI fest, dass bereits 55% der Unternehmen KI in mindestens einer Unternehmensfunktion nutzen – mit jährlichen Steigerungsraten von durchschnittlich 25%. Besonders interessant: Viele dieser Unternehmen nutzen KI gezielt, um ihre Digitalisierung voranzutreiben, nicht umgekehrt.

Die PwC-Studie "Künstliche Intelligenz sorgt für Wachstumsschub" prognostiziert, dass KI bis zum Jahr 2030 das deutsche Bruttoinlandsprodukt um 11,3% steigern wird. Dieses enorme wirtschaftliche Potenzial resultiert nicht zuletzt daraus, dass KI als Digitalisierungsbeschleuniger fungiert.

Die digitale Transformation beschleunigen mit KI

Die digitale Transformation beschleunigt unser Leben und stellt jedem Menschen gewaltige Informationsmengen und Möglichkeiten zur Verfügung. Sie vernetzt Dinge miteinander, automatisiert Prozesse und macht damit menschliches Eingreifen in vielen Fällen überflüssig oder gar unmöglich.

KI spielt in dieser Transformation eine Doppelrolle:

1. Als Teil der Digitalisierung: KI-Anwendungen sind selbst ein wichtiger Bestandteil digitaler Lösungen.

   
   

2. Als Beschleuniger der Digitalisierung: KI hilft dabei, digitale Transformationsprozesse zu optimieren und zu beschleunigen.

"KI als Beschleuniger der digitalen Transformation"

Die Deloitte KI-Studie zeigt auf, dass Unternehmen, die KI als integralen Bestandteil ihrer Digitalisierungsstrategie betrachten, im Durchschnitt 40% schneller digitale Reife erreichen als Unternehmen mit separaten KI- und Digitalisierungsstrategien.

Fünf konkrete KI-Einsatzfelder als Digitalisierungsbeschleuniger

Wenn Sie Ihre Digitalisierung vorantreiben wollen, kann KI in verschiedenen Bereichen unterstützen:

1. Automatisierung manueller Datenübertragungen

Eines der größten Hindernisse bei der Digitalisierung sind Medienbrüche und manuelle Datenübertragungen zwischen Systemen. Hier können KI-Lösungen erheblich helfen:

• Dokument- und Texterkennung: OCR (Optical Character Recognition) in Kombination mit KI kann Informationen aus Papierdokumenten automatisch extrahieren und in digitale Systeme übertragen.

  
  

• Intelligente Datenintegration: KI-basierte Tools können Daten aus verschiedenen Quellen analysieren, harmonisieren und in einheitliche Formate bringen.

  
  

Praxisbeispiel: Ein mittelständischer Maschinenbauer setzte KI-Tools ein, um täglich anfallende Produktionsberichte zu digitalisieren, die zuvor manuell erfasst werden mussten. Die Zeitersparnis von 15 Stunden pro Woche wurde direkt in weitere Digitalisierungsprojekte reinvestiert.

2. Beschleunigung der Systemintegration

Die Verbindung verschiedener IT-Systeme ist oft ein langwieriger und kostspieliger Prozess. KI kann hier als "intelligente Brücke" fungieren:

• Intelligente Datenmapping-Tools: KI-Systeme können Datenstrukturen verschiedener Systeme analysieren und automatisch Verbindungspunkte identifizieren.

  
  

• Überbrückungslösungen: Anstatt auf eine vollständige Integration zu warten, können KI-Tools als Zwischenlösung agieren, indem sie Daten zwischen nicht vollständig kompatiblen Systemen transferieren und dabei transformieren.

  
  

Fallstudie: Ein Handelsunternehmen nutzte KI-gestützte Integrationstools, um seine Lagerverwaltung mit dem ERP-System zu verbinden. Was ursprünglich als monatelanges Projekt geplant war, wurde durch KI-Unterstützung in drei Wochen realisiert.

3. Systematisierung unstrukturierter Informationen

Viele Unternehmen verfügen über große Mengen unstrukturierter Daten – von E-Mails über Dokumentationen bis hin zu Kundennotizen. KI kann helfen, diese Informationen zu strukturieren und nutzbar zu machen:

• Semantische Analyse: KI-Systeme können unstrukturierte Texte nach Themen, Stimmungen und Handlungsaufforderungen analysieren.

  
  

• Automatische Kategorisierung: Dokumente können automatisch klassifiziert und in bestehende Systemstrukturen eingeordnet werden.

  
  

Beispiel aus der Praxis: Ein Versicherungsunternehmen setzte KI ein, um hunderttausende Kundenmails zu analysieren und zu kategorisieren. Dies führte nicht nur zu schnelleren Reaktionszeiten, sondern auch zu wertvollen Erkenntnissen über Kundenbedürfnisse, die für die weitere Digitalisierung genutzt wurden.

"Die fünf wichtigsten KI-Einsatzgebiete für die Digitalisierung"

4. Intelligente Prozessanalyse und -optimierung

Bevor man Prozesse digitalisiert, sollte man sie optimieren – ein Grundsatz des Prozessmanagements. KI kann hierbei entscheidend unterstützen:

• Process Mining mit KI-Unterstützung: KI-Systeme können vorhandene Prozesse aus Log-Daten rekonstruieren und Optimierungspotenziale identifizieren.

  
  

• Intelligente Prozessmodellierung: Basierend auf Beschreibungen und Beispielen kann KI Prozessmodelle erstellen und verfeinern.

  
  

Praxisbeispiel: Ein mittelständischer Zulieferer konnte durch den Einsatz von KI-gestütztem Process Mining seine Auftragsabwicklung um 30% beschleunigen und gleichzeitig zahlreiche manuelle Schritte identifizieren, die priorisiert digitalisiert wurden.

5. Wissensmanagement und Entscheidungsunterstützung

Digitalisierung erfordert oft unternehmensweites Wissen und schnelle, fundierte Entscheidungen:

• Intelligente Wissensdatenbanken: KI kann Unternehmenswissen zugänglich machen und kontextbezogen bereitstellen.

  
  

• Entscheidungsunterstützungssysteme: KI-Systeme können Entscheidungsträger mit relevanten Informationen und Prognosen versorgen.

  
  

Fallstudie: Ein Industrieunternehmen implementierte eine KI-basierte Wissensdatenbank, die Mitarbeitern bei der Digitalisierung half, indem sie Best Practices und Lösungen für häufige Probleme bereitstellte. Die Implementierungsgeschwindigkeit neuer digitaler Tools stieg um 45%.

Vergleich: Traditioneller vs. KI-gestützter Digitalisierungsansatz

Praxisbeispiel: LAUDA-GPT

Ein anschauliches Beispiel für die erfolgreiche Integration von KI in einen laufenden Digitalisierungsprozess kommt von LAUDA, einem führenden Hersteller von Temperiergeräten. Das Unternehmen implementierte mit "LAUDA.GPT" eine individualisierte KI-Plattform für über 600 Mitarbeitende – obwohl die Digitalisierung in einigen Bereichen noch nicht vollständig abgeschlossen war.

"LAUDA-GPT: Erfolgreiche KI-Implementation trotz laufender Digitalisierung"

Die Implementierung erfolgte in drei Phasen:

1. Setup und Mitarbeiterschulung (3 Monate)

2. Key-User-Aktivierung (100+ Nutzer)

3. Globaler Rollout in 5 Sprachen

Die Ergebnisse sprechen für sich:

• 76% Nutzungsrate unter allen Mitarbeitenden

• 1,62 Millionen Euro Einsparungen pro Jahr

• 1.400+ eingesparte Arbeitsstunden pro Monat

• 300+ tägliche Prompts zur Prozessoptimierung

  
  

Besonders bemerkenswert ist, dass die KI-Implementation selbst dazu beigetragen hat, digitale Lücken zu identifizieren und zu schließen. LAUDA nutzte die durch KI gewonnenen Erkenntnisse, um weitere Digitalisierungsprojekte gezielt anzugehen und zu beschleunigen.

Transparenzhinweis: Das LAUDA-Fallbeispiel basiert auf einem Kunden von meinGPT. Die angegebenen Zahlen wurden auf Basis konkreter Messungen und Kundenbefragungen ermittelt und sind vollständig dokumentiert. Für eine unabhängige Bewertung von KI-Plattformen empfehlen wir zusätzlich die Berichte des Fraunhofer-Instituts.

Branchenspezifisches KI-Potenzial zur Digitalisierungsbeschleunigung

Verschiedene Branchen profitieren unterschiedlich stark vom Einsatz von KI als Digitalisierungsbeschleuniger:

Hinweis: Die Bewertung des Beschleunigungspotenzials basiert auf einer Analyse verfügbarer Fallstudien und Branchenberichte. Die tatsächlichen Ergebnisse können je nach Unternehmen, Ausgangssituation und Implementierungsansatz variieren.

Kosten-Nutzen-Vergleich: Herkömmliche vs. KI-gestützte Digitalisierung

Die Integration von KI in Digitalisierungsprojekte bietet erhebliche wirtschaftliche Vorteile:

Daten basierend auf einer Analyse von PwC und eigenen Erfahrungswerten

Transparenzhinweis: Die hier angegebenen Einsparungspotenziale stellen Durchschnittswerte aus verschiedenen Studien und Praxiserfahrungen dar. Die tatsächlichen Einsparungen können je nach individueller Situation variieren. Für eine fundierte Einschätzung Ihres spezifischen Einsparpotenzials empfehlen wir eine individuelle Analyse.

Die vier Schritte zur erfolgreichen KI-Integration

Wie können Unternehmen KI konkret als Katalysator für ihre Digitalisierung einsetzen? Der folgende 4-Schritte-Plan bietet eine praktische Anleitung:

Schritt 1: Identifikation der "digitalen Schmerzpunkte"

Starten Sie mit einer Analyse Ihrer aktuellen Digitalisierungshindernisse:

• Wo verlangsamen manuelle Prozesse den Arbeitsablauf?

• Welche Systeme kommunizieren nicht effizient miteinander?

• Wo verbringen Mitarbeiter Zeit mit routinemäßiger Datenübertragung?

Diese Bereiche sind ideale Einsatzfelder für erste KI-Anwendungen. Laut dem KI-Monitor 2021 haben 69% der deutschen Unternehmen erkannt, dass KI die wichtigste Zukunftstechnologie darstellt – die Identifikation von Schmerzpunkten ist der erste Schritt, um von dieser Technologie zu profitieren.

Schritt 2: Niedrigschwellige KI-Implementierung

Beginnen Sie mit einfach zu implementierenden KI-Lösungen, die keine umfassende Systemänderung erfordern:

• Chatbots für interne Wissensdatenbanken

• KI-gestützte Dokumentenanalyse

• Textgenerierungswerkzeuge für Standardkommunikation

Wichtig ist: Wählen Sie cloudbasierte Lösungen, die sich ohne große IT-Investitionen einsetzen lassen und DSGVO-konform sind.

Schritt 3: Parallele Entwicklung von Mitarbeitern und Technologie

KI-Einführung und Mitarbeiterentwicklung sollten Hand in Hand gehen:

• Schulen Sie Mitarbeiter in grundlegenden KI-Anwendungen

• Identifizieren Sie "KI-Champions", die als Multiplikatoren wirken können

• Fördern Sie eine Kultur des KI-gestützten Arbeitens

Laut einer Studie des Fraunhofer-Instituts führt dieser parallele Ansatz zu einer um 40% höheren Akzeptanzrate von KI-Technologien.

Schritt 4: Skalierung und strategische Integration

Basierend auf den ersten Erfolgen können Sie Ihre KI-Strategie ausbauen:

• Erweitern Sie erfolgreiche KI-Anwendungen auf weitere Abteilungen

• Integrieren Sie KI-Erkenntnisse in Ihre Digitalisierungsstrategie

• Investieren Sie in umfassendere KI-Plattformen, die mehrere Anwendungsfälle abdecken

"4-Schritte-Plan zur erfolgreichen KI-Integration"

Häufige Einwände und ihre Widerlegung

Trotz der offensichtlichen Vorteile gibt es häufig Vorbehalte gegen den frühen Einsatz von KI. Hier sind die häufigsten Einwände und entsprechende Gegenargumente:

Fazit: KI als strategischer Wettbewerbsvorteil

Unternehmen, die darauf warten, ihre Digitalisierung "abzuschließen", bevor sie KI einsetzen, laufen Gefahr, entscheidende Wettbewerbsvorteile zu verschenken. KI ist nicht das Sahnehäubchen auf einer vollständig digitalisierten Organisation, sondern ein kraftvoller Katalysator, der den Digitalisierungsprozess selbst beschleunigen kann.

Die erfolgreiche Integration von KI in die Digitalisierungsstrategie erfordert einen pragmatischen Ansatz:

1. Identifizieren Sie konkrete "digitale Schmerzpunkte"

2. Implementieren Sie niedrigschwellige KI-Lösungen

3. Entwickeln Sie Mitarbeiter und Technologie parallel

4. Skalieren Sie erfolgreiche Ansätze strategisch

Unternehmen, die diesen Weg gehen, werden feststellen, dass KI nicht nur die Digitalisierung beschleunigt, sondern auch unmittelbare Effizienzgewinne und Wettbewerbsvorteile schafft – lange bevor der letzte Prozess digitalisiert ist.

Wie die Studie der VDI/VDE Innovation + Technik GmbH betont: "Neben den technologischen Möglichkeiten, die Künstliche Intelligenz in vielen Lebens- und Wirtschaftsbereichen bietet, müssen auch rechtliche, regulatorische und ethische Aspekte bei der Entwicklung innovativer Anwendungen von Anfang an einbezogen werden." Dies unterstreicht, dass KI kein isoliertes Technologieprojekt, sondern ein integraler Bestandteil der digitalen Transformation ist.

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Transparenzhinweis: Dieser Artikel wurde von SelectCode, dem Unternehmen hinter der KI-Plattform meinGPT, verfasst. Die präsentierten Informationen basieren auf aktuellen Studien sowie Praxiserfahrungen aus der Zusammenarbeit mit zahlreichen Kunden. Um eine ausgewogene Perspektive zu gewährleisten, wurden auch unabhängige Quellen und Studien zitiert. Wir empfehlen, sich bei strategischen Entscheidungen stets durch verschiedene Quellen zu informieren und die spezifischen Anforderungen Ihres Unternehmens zu berücksichtigen.

Quellenverweise

*chronologisch nach Erscheinen im Artikel

1. IT-P (2023). "KI in der digitalen Transformation." https://www.it-p.de/blog/ki-digitale-transformation/ (Stand: März 2023)

2. Bitkom (2024). "Künstliche Intelligenz kommt in der Wirtschaft an." https://www.bitkom.org/Presse/Presseinformation/Kuenstliche-Intelligenz-kommt-in-der-Wirtschaft-an (Stand: Februar 2024)

3. VDI/VDE Innovation + Technik GmbH (2023). "Chancen und Risiken Künstlicher Intelligenz." https://vdivde-it.de/de/thema/digitalisierung-und-kuenstliche-intelligenz (Stand: November 2023)

4. Digitale Technologien (2023). "Künstliche Intelligenz." https://www.digitale-technologien.de/DT/Navigation/DE/Themen/KuenstlicheIntelligenz/KuenstlicheIntelligenz.html (Stand: Oktober 2023)

5. McKinsey & Company (2023). "The State of AI in 2023: Global Survey." https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/global-survey-the-state-of-ai-in-2023 (Stand: Dezember 2023)

6. PwC (2023). "Künstliche Intelligenz sorgt für Wachstumsschub." https://www.pwc.de/de/digitale-transformation/business-analytics/kuenstliche-intelligenz-sorgt-fuer-wachstumsschub.html (Stand: September 2023)

7. Deloitte (2024). "KI-Studie: Beschleunigung der KI-Transformation." https://www.deloitte.com/de/de/Industries/technology/research/ki-studie.html (Stand: Januar 2024)

8. BigData-Insider (2022). "Künstliche Intelligenz beschleunigt die Digitalisierung." https://www.bigdata-insider.de/kuenstliche-intelligenz-beschleunigt-die-digitalisierung-a-775426/ (Stand: Oktober 2022)

9. meinGPT (2024). "Fallstudie LAUDA: Eigenes ChatGPT für 600 Mitarbeitende." https://meingpt.com/case-studies/lauda-gpt (Stand: April 2024)

10. meingGPT (2023). "Chatbot als Unternehmen nutzen: Die Revolution in der Kundeninteraktion." https://meingpt.com/blog/chatbot-als-unternehmen-nutzen-die-revolution-in-der-kundeninteraktion (Stand: Juli 2023)

11. BigData-Insider (2023). "Die Bedeutung von ChatGPT: Datenschutz und Sicherheit." https://www.bigdata-insider.de/die-bedeutung-von-chatgpt-datenschutz-und-sicherheit (Stand: Mai 2023)

12. Fraunhofer Institut (2023). "Vergleich von KI-Plattformen." https://www.iais.fraunhofer.de/ki-plattformen-vergleich (Stand: August 2023)

13. Jan Büchel u.a. (2021): "KI-Monitor 2021: Status quo der Künstlichen Intelligenz in Deutschland." Bundesverband Digitale Wirtschaft. https://www.iwkoeln.de/fileadmin/user_upload/Studien/Gutachten/PDF/2021/KI_Monitor_Bericht_2021.pdf (Stand: September 2021)

14. BigData-Insider (2023). "Was ist Generative AI?" https://www.bigdata-insider.de/was-ist-generative-ai-a-2ec9ecd5c114d4c94c48ea7092ec45ad/ (Stand: Juni 2023)

15. VDI/VDE Innovation + Technik GmbH (2022). "Erklärbare KI: Anforderungen, Anwendungsfälle und Lösungen." https://vdivde-it.de/de/publikation/erklaerbare-ki-anforderungen-anwendungsfaelle-und-loesungen (Stand: November 2022)

16. meinGPT (2024). "KI-Plattform für Unternehmen." https://meingpt.com/demo (Stand: April 2024)

Alle Quellen wurden zuletzt am 12. Mai 2025 überprüft. Bitte beachten Sie, dass sich die Inhalte der verlinkten Webseiten nach unserem letzten Zugriff geändert haben können. Für die aktuellsten Informationen empfehlen wir, die Originalquellen direkt zu konsultieren.