Finanzteams stehen vor der Herausforderung, KI sinnvoll in ihre Prozesse zu integrieren, ohne dabei Überforderung oder Ausfallzeiten zu riskieren. Eine klare Phasenstruktur ermöglicht den schrittweisen Ausbau der KI-Fähigkeiten. Dabei beginnen erste Pilotprojekte mit niedrigem Risiko und bauen aufeinander auf.
In den folgenden Phasen erweitern sich Automatisierung und Integration in bestehende ERP-Systeme, was deutliche Zeitersparnisse und Prozessoptimierung zur Folge hat. So verschieben sich Aufgaben von manueller Bearbeitung hin zu strategischer Analyse mit Echtzeitdaten.
Langfristig schafft die Einführung von KI eine wettbewerbsfähige Finanzorganisation, die nicht nur effizienter arbeitet, sondern auch innovative Prognosen und Planungstools nutzen kann. Ein strukturierter Ansatz fördert Akzeptanz und nachhaltige Wertschöpfung.
Das Beispiel eines mehrregionalen Konzerns zeigt, wie durch phasenweise Einführung kontinuierliche Abstimmungen und Automatisierungen möglich werden, die das Finanzteam entlasten und erweiterte Analysen erlauben. Diese Methode vereinfacht den Übergang und fördert die Organisationsentwicklung.
Viele Unternehmen stehen vor der Herausforderung, Roboterlösungen über erste Tests hinaus in den Regelbetrieb zu bringen.
Um dies zu erreichen, sind systematische Rollouts und Skalierungsstrategien notwendig, die technische und organisatorische Aspekte einbeziehen.
Die erfolgreiche Implementierung führt zu verbesserter Produktivität und reduziert langfristig Kosten.
McKinsey liefert praxisnahe Erkenntnisse und Empfehlungen, wie Unternehmen die Robotics-Revolution strategisch gestalten können.
Diese Ansätze gelten branchenübergreifend und werden insbesondere in der Industrie und Fertigung relevant.
Damit unterstützt die Automatisierung Unternehmen bei der Transformation ihrer Betriebsabläufe.
Samsung Electronics hat KI-gestützte Technologien implementiert, um die Qualitätssicherung in der Fertigung zu revolutionieren. Durch den Einsatz von über 50.000 NVIDIA-GPUs und autonomen Robotern werden täglich 30.000 bis 50.000 Einheiten inspiziert, was zu einer Fehlerquote von unter 0,01% führt. Diese Innovationen ermöglichen eine präzise Defekterkennung und reduzieren die Notwendigkeit manueller Inspektionen erheblich. Die Implementierung begann mit Pilotprojekten in der Gumi Smart Factory und wurde auf globale Standorte ausgeweitet, was zu signifikanten Einsparungen und Effizienzgewinnen führt.
In den Kundenbeispielen von SAP wird deutlich, wie Unternehmen wie Cirque du Soleil und JK Cement durch den Einsatz von SAP Business AI ihre Abläufe optimieren konnten. Cirque du Soleil implementierte einen KI-gestützten Rechnungsassistenten, um Anfragen zu automatisieren und die Bearbeitungszeiten zu verbessern. JK Cement hingegen nutzte die SAP Business Technology Platform, um manuelle Einkaufsprozesse zu beschleunigen und die Effizienz zu steigern. Diese Beispiele zeigen, wie KI in verschiedenen Bereichen eingesetzt wird, um signifikante Verbesserungen zu erzielen.
Mit steigenden Umsätzen im E-Commerce entstand die Idee, das Schuhkauferlebnis vom stationären Handel in den Online-Bereich zu übertragen. Die Lösung nutzt Smartphone-Kameras und AR, um 3D-Modelle von Füßen zu erstellen und daraus Schuhgrößen zu berechnen. Machine-Learning-Modelle erkennen Füße und erzeugen einen digitalen biometrischen Zwilling für präzise Messungen.
Die Big-Data-gestützte Auswertung ermöglicht schnelle und genaue Schuhgrößenempfehlungen in Echtzeit. Die Entwicklung erforderte neue Ansätze in der 3D-Objektklassifizierung und Zusammenarbeit mit Frameworks wie TensorFlow und CoreML, um Modelle mobil einsetzbar zu machen. Der Einsatz von KI führte zu einem flexiblen, agilen Entwicklungsprozess, der neue technologische Grenzen überschreitet und letztlich das Einkaufserlebnis verbessert.
Unternehmen wollen die Reaktionen auf Marken und Kampagnen besser verstehen, was im direkten Kundengespräch aufwendig ist. Durch KI-gestützte Analyse von Texten aus Social Media, Foren und Reviewseiten können Stimmungen automatisiert erfasst und bewertet werden.
Die Basis bilden von Menschen verfasste Texte, die themenbezogen mit Data Mining gesammelt werden. Algorithmisch wird die Bewertung der Inhalte vorgenommen und die Konnotationen einzelner Stichworte in positiven oder negativen Kontext eingeordnet.
Diese Methode erlaubt eine fundierte Einschätzung der Markenwahrnehmung und ermöglicht ein dauerhaftes Monitoring relevanter Themen. So können Unternehmen schneller auf Veränderungen reagieren und die eigene Kommunikation optimieren.
Der Einsatz erfolgt branchenübergreifend und wird besonders für Unternehmen mit einer breiten Öffentlichkeit empfohlen. Kleine Märkte mit direktem Kundenkontakt profitieren weniger vom Einsatz dieser KI-Anwendung.
Die Siemens AG hat die ServiceNow-Plattform implementiert, um ihre internen Prozesse zu verbessern und die Mitarbeitererfahrung zu optimieren. Mit KI-Agenten und automatisierten Workflows wird die Produktivität gesteigert und die Effizienz in verschiedenen Bereichen erhöht. Die Plattform ermöglicht es, Daten aus unterschiedlichen Quellen zu integrieren und in Echtzeit zu nutzen, was zu schnelleren Entscheidungen und einer besseren Servicebereitstellung führt.
Siemens Energy nutzt die Möglichkeiten von Cortex AI zur Entwicklung eines innovativen Dokumenten-Chatbots. Dieser Chatbot zielt darauf ab, die Effizienz in der Dokumentenverarbeitung zu steigern und die interne Kommunikation zu optimieren. Durch den Einsatz von KI-Technologien wird eine schnellere und präzisere Bearbeitung von Dokumenten ermöglicht, was letztlich zu einer höheren Produktivität im Unternehmen führt.
Um den wachsenden Bedarf an Gesundheitstechnologie zu decken, hat Siemens Healthineers eine digitale Fabrik entwickelt, die auf Microsoft Azure und weiteren Technologien basiert. Diese Fabrik ermöglicht eine umfassende Vernetzung von Maschinen und Mitarbeitern, was zu einer höheren Produktivität und einer besseren Analyse von Produktionsdaten führt. Durch den Einsatz von KI und digitalen Zwillingen können Anomalien in Echtzeit erkannt und präventive Wartungsmaßnahmen ergriffen werden. Zudem wird die Zusammenarbeit zwischen den Teams durch Microsoft Teams und Azure DevOps gefördert, was eine agile und innovative Arbeitsweise unterstützt.
Viele Unternehmen stehen vor der Herausforderung, Pilotprojekte mit generativer KI in Aftermarket- und Feldserviceprozessen in die Breite zu skalieren. Erfolgreiche Implementierung erfordert einen klaren Fahrplan und passende Technologien, um die Integration in bestehende Abläufe zu gewährleisten.
Durch den gezielten Einsatz von generativer KI lassen sich Serviceprozesse automatisieren und verbessern, was zu schnelleren Reaktionszeiten und höherer Kundenzufriedenheit führt. Die Nutzung von Echtzeitdaten und adaptiven Modellen ermöglicht individuelle Lösungen.
Das Ergebnis ist eine gesteigerte Effizienz bei geringeren Kosten und verbesserte Marktpositionen durch innovative Serviceangebote. Praxisbeispiele verdeutlichen, wie Unternehmen den Übergang vom Pilotprojekt zum profitablen Betrieb meistern.
Das Thema ist besonders relevant für Unternehmen aus Industrie, Automobil- und Maschinenbaubranche, die ihre Aftermarket- und Feldservices digital transformieren möchten.
Die Bauwirtschaft steht vor der Herausforderung, komplexe Bauprozesse effizient zu gestalten und Informationen nutzbar zu machen. SDaC bietet eine Plattform, die verschiedene KI-Methoden einsetzt, um diese Daten zugänglich und verständlich aufzubereiten. Durch den Einsatz erklärbarer KI werden Expertenwissen integriert und Vertrauen bei den Anwendern aufgebaut.
Das Verbundprojekt umfasst neun Anwendungsfälle, die von der Planung bis zur Realisierung von Bauvorhaben reichen. Elf Partner aus Wissenschaft und Industrie kooperieren, um innovative KI-Lösungen gemeinsam zu entwickeln und zu validieren. Design Thinking und Mock-Ups sorgen für eine anwenderorientierte Entwicklung mit kurzem Feedback.
Erste Ergebnisse zeigen großes Interesse aus der Bauwirtschaft an KI-gestützten Assistenzsystemen, die Anwender in den Mittelpunkt stellen. Obwohl die vollständige Umsetzung noch bis 2023 andauert, ist das Potenzial für Effizienzsteigerungen und bessere Informationsnutzung bereits erkennbar. Dadurch wird der digitale Wandel im Bauwesen maßgeblich unterstützt.
Die Verfügbarkeit hochauflösender Positionsdaten eröffnet im Profifußball neue Analysepotenziale. KI-Algorithmen klassifizieren und analysieren Bewegungsmuster automatisch, um individuelle Spielerprofile zu erstellen.
Die Umsetzung erfolgte agil mit Borussia Mönchengladbach als Partner und nutzt moderne Tracking-Systeme sowie Python-basierte KI-Lösungen. So werden vielfältige Einsatzgebiete wie Scouting, Talententwicklung und Belastungssteuerung unterstützt.
Der Anwendung gelingt es, durch kontinuierliches Lernen neue Erkenntnisse zu gewinnen und damit die Effektivität im Spielbetrieb zu steigern. Dies fördert ein tieferes Verständnis von Spielerleistungen und verbessert taktische Entscheidungen.
Das Projekt zeigt exemplarisch, wie Sportdaten mit künstlicher Intelligenz gewinnbringend kombiniert werden können. Es bietet einen kompakten Einblick in herausfordernde und zukunftsweisende KI-Implementierungen im Profisport.
Im Rahmen des Projekts VoiCE wird ein prototypischer Chatbot entwickelt, der als Trainingspartner für psychosoziale Telefon- und Onlineberatung dient. Dieser Chatbot soll es ermöglichen, kritische Gesprächssituationen zu üben und die spezifische Methode der Telefonberatung zu erlernen, die bisher kaum gelehrt wird. Durch den Einsatz von KI können emotionale Zustände simuliert und authentisch auf die Interventionen der Lernenden reagiert werden. Das Projekt zielt darauf ab, wissenschaftlich fundierte Impulse im psychosozialen Beratungsfeld zu setzen und die Ausbildung von Beratern zu verbessern.
In der Pflege stellen Stürze von Patienten eine erhebliche Gefahrenquelle dar, insbesondere in der Nähe von Pflegebetten. Das Projekt FallKI zielt darauf ab, ein kostengünstiges und effizientes System zur Sturzerkennung zu entwickeln, das ohne tragbare Sensoren oder Videoüberwachung auskommt. Durch die Integration in Pflegebetten werden mechanische Schwingungen erfasst, um Sturzereignisse von anderen Bewegungen zu unterscheiden. Die gesammelten Daten dienen zur Schulung moderner KI-Modelle, um die Erkennung zu optimieren und eine schnelle Reaktion des Pflegepersonals zu ermöglichen.
TEAG hat in der Corona-Krise schnell reagiert und einen KI-Chatbot eingeführt, um den Kundenservice zu entlasten. Die Implementierung dauerte nur 14 Tage und ermöglicht es, rund um die Uhr auf Kundenanfragen zu reagieren. Die Software von moinAI wurde als intuitiv für Mitarbeiter und Kunden beschrieben, was zu einer Optimierung des Kundenerlebnisses auf der TEAG-Website führte.
Das Projekt in Ebersbach nutzt Künstliche Intelligenz, um Menschen mit kognitiven Beeinträchtigungen als digitale Expert*innen einzubinden. Acht Gruppen unterstützen IT-Entwickler*innen bei der Erstellung eines digitalen Werkzeugs, das die Durchführung von Online-Kursen erleichtert. Das Tool ist so gestaltet, dass es den Richtlinien für digitale Barrierefreiheit entspricht und von Menschen mit unterschiedlichen Einschränkungen verwendet werden kann. Die Fördersumme beträgt 269.833 Euro und das Projekt läuft von März 2025 bis Februar 2027.
STARK-LS ist ein Forschungsprojekt, das sich mit der Verbesserung der Teilhabe von Menschen mit Behinderungen am ersten Arbeitsmarkt beschäftigt. Durch den Einsatz einer KI-gestützten Übersetzungssoftware sollen Informationen in Leichter Sprache bereitgestellt werden, um Barrieren abzubauen. Das Projekt umfasst die Planung von Praktika, die Erstellung von Arbeitsmaterialien und die Überprüfung der Verständlichkeit der Texte. Ziel ist es, die Inklusionsbereitschaft von Unternehmen zu steigern und die Erfahrungen der Teilnehmenden zu dokumentieren.
Eine Studie zeigt, dass Unternehmen wie BASF, Bayer und Merck bereits Künstliche Intelligenz einsetzen, um Prozesse zu optimieren und neue Produkte schneller zu entwickeln. Der Supercomputer Quriosity bei BASF ermöglicht es, Materialeigenschaften zu simulieren und die Produktentwicklung erheblich zu beschleunigen. In der Pharmabranche wird KI eingesetzt, um die Lieferkette zu optimieren und Produktionsengpässe zu vermeiden. Die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine wird entscheidend sein, um die besten Ergebnisse zu erzielen. Die Branche steht vor der Herausforderung, die Beschäftigten auf die neuen Anforderungen vorzubereiten, insbesondere ältere Mitarbeiter müssen neue Kompetenzen erlernen.
Die Herausforderung bestand darin, Voicebots zu entwickeln, die menschliche Sprache und Interaktionen natürlich nachahmen können. Die Umsetzung erfolgte durch einen digitalen Assistenten, der Anrufe automatisiert und datenschutzkonform authentifiziert. Das Ergebnis ist eine effiziente Kundenservice-Lösung, die Anrufzeiten reduziert und Agent:innen entlastet.
Der Use Case zeigt, wie KI-basierte Voicebots in komplexen IT-Infrastrukturen eines Automobilservice-Dienstleisters implementiert und agil optimiert werden. Die Lösung ist flexibel als On-Premises oder Cloud-Variante verfügbar und wird kontinuierlich ausgebaut.
Die Volkswagen Bank GmbH hat mit der Implementierung von Mercury.ai eine intelligente Chatbot-Lösung entwickelt, die auf die spezifischen Anforderungen im Kundenservice zugeschnitten ist. Der Chatbot ermöglicht es, eine Vielzahl von wiederkehrenden Fragen autonom zu beantworten, was zu einer signifikanten Effizienzsteigerung führt. Durch die Automatisierung können tausende Chats pro Monat bearbeitet werden, was nicht nur die Servicequalität verbessert, sondern auch Kosteneinsparungen mit sich bringt. Die Integration dieser Technologie hat die Kundenzufriedenheit erhöht und bietet wertvolles Feedback zur kontinuierlichen Optimierung der Dienstleistungen.