Use Cases mit KI KI-Tools: Was sich heute schon alles umsetzen lässt

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Wenn Siemens wüsste, was Siemens weiß. Dieser Spruch ist wahrscheinlich mehr als 20 Jahre alt. Jetzt aber rückt die Lösung des Problems dank Ki-Tools in greifbare Nähe: Mitarbeiter können über einen Chatbot auf das gesamte Wissen eines Unternehmens zugreifen – aus Dokumenten, Datenbanken und Systemen.

Ein anderes Beispiel: Mithilfe einer Drohne und KI können Lagerbestände fliegend leicht inventarisiert werden. KI-Tools ermöglichen heute eine Vielzahl an Einsatzmöglichkeiten – welche heute und in Zukunft möglich sind, zeigt der Gastbeitrag des KI-Experten Rene Kessler auf. Trotz Hype um KI-Tools bleibt die Nutzung im Arbeitsalltag vielerorts verhalten.

Die Gründe dafür sind bekannt: mangelnde Transparenz, unklare Business Cases, fehlende Ressourcen oder schlichtweg Überforderung durch die Vielfalt an verfügbaren KI-Tools und Softwarelösungen. Dabei existieren längst praxiserprobte Lösungen, die nicht nur technisch funktionieren, sondern auch wirtschaftlich sinnvoll sind. Besonders Prozesse, die heute noch zeitaufwendig, repetitiv oder fehleranfällig sind, bieten enormes Potenzial für Automatisierung durch KI.

KI-Tools: Vom Chatbot bis zur automatisierten Inventur

• Chatbots mit LLM & RAG: Mitarbeitende erhalten sekundenschnellen Zugriff auf internes Wissen – über natürliche Sprache. Möglich wird das durch eine Kombination aus großen Sprachmodellen und sogenannten Vektordatenbanken, die kontextbasierte Informationen aus unternehmensinternen Quellen bereitstellen. Besonders bei der Einarbeitung neuer Mitarbeitender oder bei Rückfragen zu abteilungsübergreifenden Prozessen zeigt sich der Nutzen. Wo früher langes Durchforsten von Ordnern und SharePoint nötig war, reicht heute eine einfache Frage an den digitalen Assistenten.
• Automatisierte Dokumentenverarbeitung: KI und RPA lesen, analysieren und verarbeiten eingehende Dokumente automatisch. Fehlerquellen werden minimiert, die Datenqualität erhöht und der manuelle Aufwand reduziert – um bis zu 90 Prozent.
• KI-gestützte Forecasting-Systeme: Algorithmen analysieren historische und aktuelle Daten, erkennen Muster und liefern granulare, dynamisch anpassbare Vorhersagen.
• Dokumentenprüfung mit KI-Agents: Sprachmodelle erkennen Unterschiede zwischen Dokumentversionen und erstellen automatisch vergleichende Prüfberichte.
• Wareneingang mit Computer Vision: KI prüft automatisch eingehende Waren anhand von Bilddaten – inklusive Echtzeit-Integration in ERP-Systeme.
• Automatisierte Inventur mit KI: In Kombination mit KI und GPS fliegen beispielsweise Drohnen im Outdoorlager und erfassen Bestände automatisch und millimetergenau.

Ob sprachbasiert, bildgestützt oder datengetrieben – KI hat heute viele Gesichter. Entscheidend ist, die passende Technologie mit dem konkreten Businessziel zu verknüpfen.

Anwendungsbeispiele: Was heute schon Realität ist

Ein Projekt von abat zeigt, wie KI-Agents genutzt werden können, um Rohstoffe zu bewerten. Klassischerweise werden dazu Dutzende von Dokumenten und Zertifikaten händisch analysiert und relevante Informationen extrahiert und in einem Report dargestellt. Mit auf LLMs basierenden, individuellen KI-Agents geschieht diese Informationsextraktion auf Knopfdruck. In kürzerer Zeit und höherer Genauigkeit.

Ein weiteres Beispiel: Ein Unternehmen setzte einen KI-gestützten Chatbot ein, der Mitarbeitenden Fragen zur internen Projektabwicklung beantwortet – auf Basis historischer Projektdokumentationen, Sitzungsprotokollen und Prozesshandbüchern. Die durchschnittliche Recherchezeit reduzierte sich von mehreren Stunden auf wenige Sekunden. So unterschiedlich die Use Cases auch sind – bei allen zeigt sich: Der Einsatz von KI bringt nicht nur technische, sondern auch organisatorische Fragen mit sich.

KI ist nicht mehr Zukunft – sie ist bereits Realität im industriellen Alltag. Die Frage ist nicht ob, 
sondern wo man anfängt.

René Kessler, abat

Nutzung von KI-Tools ist kein Selbstläufer

KI-Projekte unterscheiden sich grundlegend von klassischen IT-Vorhaben. Sie sind explorativer, datengetrieben und erfordern interdisziplinäre Zusammenarbeit. Besonders kritisch sind:

• Datenqualität und -verfügbarkeit: Ohne valide, saubere und umfassende Daten laufen auch die besten Algorithmen ins Leere.
• Akzeptanz bei den Nutzern: Eine Lösung ist nur so gut wie ihre Nutzung – fehlendes Vertrauen oder Schulungen können KI-Projekte ins Stocken bringen.
• Sicherheit und Nachvollziehbarkeit: Gerade in regulierten Branchen ist es essenziell, Entscheidungen und Datenflüsse nachvollziehbar zu dokumentieren.

Auch die Integration in bestehende Systeme und Prozkesse ist kein Selbstläufer – sie entscheidet jedoch maßgeblich über den Erfolg.

Was zählt, ist der erste Schritt: Chancen klug nutzen

Der Einstieg in die Welt der künstlichen Intelligenz muss kein Großprojekt sein. Viele Anwendungen lassen sich unkompliziert umsetzen, in kleinen Schritten testen und gezielt weiterentwickeln. Unternehmen, die sich jetzt mit KI befassen, sichern sich nicht nur operative Vorteile, sondern legen den Grundstein für langfristige Wettbewerbsfähigkeit. Lösungen wie automatisierte Inventuren, intelligente Chatbots oder digitale Dokumentenprüfung zeigen, dass KI-Tools längst im Alltag angekommen ist. Künftig wird sie nicht nur entlasten, sondern aktiv zur Entscheidungsfindung beitragen, Prozesse verbessern und sogar Innovationen mitgestalten. Wer heute aktiv wird, sichert sich morgen die Pole Position.

Bestandsaufnahme

Inventur: Mehr Präzision und weniger Aufwand durch KI