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Künstliche Intelligenz

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Artificial Intelligence im Unternehmenskontext

Artificial Intelligence, kurz AI, oder auch künstliche Intelligenz, verändert grundlegend die Art und Weise, wie Unternehmen Informationen verarbeiten, Entscheidungen vorbereiten und Prozesse gestalten. Entscheidend für den Einsatz von AI in Unternehmen ist aber nicht ein möglichst breiter Einsatz von KI-Tools, sondern die Priorisierung von Problemen und Herausforderungen, verlässliche Daten und klare Verantwortlichkeiten.

Artificial Intelligence – Definition

AI bezeichnet maschinenbasierte Systeme, die Eingaben verarbeiten und daraus Prognosen, Empfehlungen oder Entscheidungen ableiten oder neue Inhalte generieren.

Dabei unterscheidet man zwischen regelbasierten und datengetriebenen KI-Systemen: Regelbasierte Systeme arbeiten mit fest vorgegebenen Regeln und Logiken, wohingegen datengetriebene KI-Systeme, insbesondere auf Basis von Machine Learning, Muster in Daten erkennen und daraus Wahrscheinlichkeiten oder passenden Output ableiten. Das ermöglicht flexible Anwendungen, bedeutet bei datengetriebenen Systemen aber auch, dass Ergebnisse unvollständig, verzerrt oder faktisch falsch sein können und daher abhängig vom Einsatzgebiet kontrolliert werden müssen.

Wie funktioniert AI?

Vereinfacht gesagt lässt sich die Funktionsweise von Artificial Intelligence in vier Teilaspekte gliedern:

  1. 1) Daten und Eingaben: Das System erhält Informationen, z. B. Texte, Bilder, Messwerte, Dokumente oder Prozessdaten.
  2. 2) Modell oder Regeln: Ein Algorithmus verarbeitet die Eingaben. Bei Machine Learning wird das zugrunde liegende Modell zuvor anhand von Beispieldaten trainiert.
  3. 3) Inferenz: Das System wendet Regeln oder gelernte Muster auf neue Eingaben an und erzeugt ein Ergebnis (Klassifikation, Prognose, Empfehlung oder Antwort).
  4. 4) Prüfung und Nutzung: Das Ergebnis wird in einen Prozess übernommen, durch Menschen bewertet (Human-in-the-Loop) oder durch weitere Regeln abgesichert.


Wie zuverlässig ein KI-System arbeitet, hängt mitunter von Datenqualität, Modellwahl, Anwendungsgrenzen und laufender Überwachung ab. Besonders bei geschäftskritischen Entscheidungen sollten menschliche Kontrolle und nachvollziehbare Freigaben fest eingeplant werden.

Welche technischen Ansätze und Formen von Artificial Intelligence gibt es?

Artificial Intelligence ist ein Oberbegriff für unterschiedliche technische Ansätze. Die folgenden Begriffe beschreiben unterschiedliche Ebenen und können sich überschneiden: Machine Learning ist ein technischer Ansatz innerhalb von AI, Deep Learning ist ein Teilgebiet davon. Generative AI beschreibt eine Modell- bzw. Anwendungsklasse, während KI-Agenten eher eine Systemarchitektur beziehungsweise Anwendungsform darstellen.

Regelbasierte Systeme

Diese Systeme arbeiten mit vorgegebenen Wenn-Dann-Logiken. Sie sind gut nachvollziehbar und eignen sich für klar definierte Abläufe.

Machine Learning

Der Ansatz erkennt Muster in Daten und leitet aus diesen Vorhersagen, Klassifikationen oder Empfehlungen ab. Typische Beispiele hierfür sind Prognosen, Betrugserkennung oder Qualitätskontrolle.

Deep Learning

Als Teilbereich von Machine Learning nutzt Deep Learning mehrschichtige neuronale Netze und wird überwiegend für die Bild-, Sprach- oder Textverarbeitung genutzt. Deep Learning ist ein Teilgebiet von Machine Learning und generative AI kann auf Deep-Learning-Modellen basieren.

Generative Artificial Intelligence (GenAI)

Die generative künstliche Intelligenz erzeugt neue Inhalte wie Texte, Bilder, Audio, Präsentationen oder Code. Große Sprachmodelle (LLMs) bilden die technische Grundlage vieler Textassistenten.

KI-Agenten

KI-Agenten, oder auch AI Agents, kombinieren Modelle mit Werkzeugen, Datenquellen und Arbeitsschritten. Sie können Aufgaben planen und teilweise selbstständig ausführen, benötigen aber klare Berechtigungen, Grenzen und Kontrollmechanismen.

Typische Einsatzfelder von AI im Unternehmen

Die Entscheidung für einen Use Case sollte toolunabhängig erfolgen. Wichtiger sind neben einem klaren Geschäftsnutzen auch geeignete Daten und eine realistische Integrationsstrategie sowie die Frage, wie Ergebnisse kontrolliert werden. Künstliche Intelligenz kann u. a. in diesen Bereichen eingesetzt werden:

  • Wissensmanagement und Dokumentenverarbeitung
  • Kundenservice
  • Analyse und Prognose
  • Marketing und Vertrieb
  • Softwareentwicklung und Prozessautomatisierung

Welche Vorteile bietet AI?

Künstliche Intelligenz kann in Unternehmen die Produktivität erhöhen, indem sie Recherchen, Analysen und Routineaufgaben beschleunigt. Zudem kann sie den Wissenszugang erleichtern, Mitarbeiter:innen bei Entscheidungen unterstützen und die Qualität von standardisierten Prozessen erhöhen.

Artificial Intelligence hat außerdem in datenintensiven Bereichen das Potenzial, zusätzliche Möglichkeiten für Prognosen, Personalisierung und frühzeitige Problemerkennung zu schaffen. Auch neue Produkte, Services und Geschäftsmodelle können durch den gezielten Einsatz von KI entstehen.

Ein belastbarer Vorteil entsteht jedoch erst, wenn die Wirkung messbar ist. Ein Pilot sollte deshalb nicht nur technisch funktionieren, sondern vor allem zu einem nachvollziehbaren Unternehmensziel beitragen.

KI in Vertrieb und Marketing

Grenzen und Risiken Künstlicher Intelligenz

KI-generierte Ergebnisse sollten abhängig von Einsatzgebiet und Kritikalität angemessen geprüft werden. Sprachmodelle (Large Language Models – LLMs) können überzeugend klingende, aber falsche Informationen erzeugen. Andere Systeme können bereits bestehende Verzerrungen in Daten übernehmen oder bei veränderten Bedingungen an Qualität verlieren.

Weitere Risiken entstehen durch:

  • Ungeeignete oder unzulässige Daten
  • mangelnde Transparenz und Nachvollziehbarkeit
  • Sicherheits- und Zugriffsrisiken
  • unklare Verantwortlichkeiten

Vor dem KI-Einsatz sollte deshalb kritisch geprüft werden, welche Daten verarbeitet werden, wie kritisch eine Fehlentscheidung wäre und wer die fachliche sowie technische Verantwortung trägt. Vor allem für sensible Anwendungen sind dokumentierte Freigaben, Zugriffskontrollen, Qualitätstests, menschliche Aufsicht und ein kontinuierliches Monitoring besonders wichtig. Auch rechtliche Anforderungen, wie etwa die Einhaltung der DSGVO und des EU AI Acts, müssen abhängig vom konkreten Use Case bewertet werden.

FAQ – Häufig gestellte Fragen zu Artificial Intelligence

Was ist Artificial Intelligence? Artificial Intelligence, oder auch künstliche Intelligenz, bezeichnet Computersysteme, die Aufgaben wie Lernen, Sprachverarbeitung, Mustererkennung oder Entscheidungsfindung unterstützen oder übernehmen. Moderne Systeme basieren häufig auf Machine Learning und leiten aus Daten Wahrscheinlichkeiten oder neue Inhalte ab.

Wie funktioniert Artificial Intelligence? KI-Systeme werden mit Daten und Algorithmen entwickelt. Beim Training lernen Modelle Muster und Zusammenhänge. In der Anwendung verarbeiten sie neue Eingaben und erzeugen Vorhersagen, Empfehlungen oder Inhalte. Die Ergebnisse sind oft probabilistisch und müssen kontrolliert werden.

Wie nutzen Unternehmen künstliche Intelligenz? Unternehmen nutzen Artificial Intelligence unter anderem zur Analyse großer Datenmengen, zur Automatisierung wiederkehrender Aufgaben, Recherche und Wissenssuche, Kundenservice, Softwareentwicklung und Entscheidungsunterstützung. Der Nutzen hängt von klaren Zielen, einer geeigneten Datenlage und kontrollierten Prozessen ab.

Welche Arten von künstlicher Intelligenz gibt es? Für Unternehmen haben sich vor allem regelbasierte Systeme, Machine- und Deep Learning, generative KI, Sprachmodelle und KI-Agenten etabliert. Sie unterscheiden sich darin, welche Daten sie verarbeiten, welche Ergebnisse sie liefern und wie viel Kontrolle erforderlich ist.

Welche Vorteile bietet Artificial Intelligence (AI)? AI kann Prozesse beschleunigen, Wissen zugänglich machen, Qualität verbessern und neue Produkte oder Dienstleistungen ermöglichen. Ein wirklicher Vorteil entsteht jedoch erst, wenn der KI-Einsatz an messbare Unternehmensziele und verlässliche Prozesse gekoppelt wird.

Welche Risiken gibt es beim Einsatz von KI? Typische Risiken sind falsche oder verzerrte Ergebnisse, Datenschutz- und Sicherheitsprobleme, mangelnde Transparenz, rechtliche Verstöße und unklare Verantwortlichkeiten. Governance, menschliche Kontrolle und laufendes Monitoring können diese Risiken reduzieren.

Wie kann ein Unternehmen Artificial Intelligence einführen? Unternehmen sollten mit einem klaren Ziel und priorisierten Use Cases starten, gefolgt von Daten- und Risikoprüfung, Pilotierung, Erfolgsmessung und kontrollierter Skalierung. Dabei müssen Strategie, Governance und Kompetenzaufbau aufeinander abgestimmt und entwickelt werden.