Use Cases für KI im Unternehmen: Inspirierende Erfolgsgeschichten

KI-Use-Cases aus Forschung und komplexen Analysen

Forschungsnahe Unternehmen setzen KI dort ein, wo herkömmliche Auswertungen an Grenzen stoßen: bei großen Datenmengen, vielen Variablen und schwer erkennbaren Zusammenhängen. Ein Modell kann Messwerte aus Versuchsreihen, Sensordaten oder Fachpublikationen in kurzer Zeit ordnen und auffällige Muster markieren. So wird aus einem Datenberg eine prüfbare Arbeitshypothese.

Ein typischer Use Case ist die Vorhersage von Material- oder Produkteigenschaften. Historische Versuchsdaten dienen als Trainingsbasis. Das System schätzt etwa, welche Rezeptur, Legierung oder Prozesskombination die gewünschte Leistung erreichen könnte. Forschende testen anschließend gezielt die vielversprechenden Varianten. Das spart nicht jeden Versuch, verkürzt die Suche aber oft deutlich.

Von der Analyse zur Forschungsentscheidung

Besonders wertvoll ist KI als Filter vor der eigentlichen Facharbeit. Sie kann Versuchsergebnisse clustern, Ausreißer kennzeichnen und Abhängigkeiten sichtbar machen, die in Tabellen leicht untergehen. Bei Bilddaten erkennt sie zum Beispiel Risse, Verformungen oder Veränderungen an Zellkulturen. Bei Textdaten extrahiert sie Begriffe, Methoden und Ergebnisse aus tausenden Dokumenten.

Der entscheidende Erfolg entsteht jedoch nicht durch eine automatische Endentscheidung. Forschende nutzen die Vorschläge als Priorisierungshilfe und verbinden sie mit ihrem Domänenwissen. Dadurch verschiebt sich die Arbeitszeit: weniger Suchen und Sortieren, mehr Bewerten, Prüfen und Entwickeln.

Beispiel: Wartung mit Mustererkennung

Auch industrielle Forschungsgruppen profitieren von KI. Ein Modell wertet Schwingungen, Temperaturen oder Stromverläufe aus und erkennt Abweichungen vom normalen Maschinenbetrieb. Aus kleinen Veränderungen kann es auf einen möglichen Verschleiß hinweisen. Das ermöglicht eine Wartung vor dem Ausfall und verbessert die Planung von Ersatzteilen.

Für einen belastbaren Einsatz braucht der Use Case messbare Zielgrößen. Dazu zählen etwa die Trefferquote bei Fehlern, die Zahl übersehener Störungen, die verkürzte Analysezeit oder vermiedene Stillstandsstunden. Ohne solche Kennzahlen bleibt die Erfolgsgeschichte schnell nur ein schönes Versprechen.

Forschungs-Use-Cases zeigen damit eine wichtige Facette betrieblicher KI: Der größte Wert liegt nicht immer in sichtbarer Automatisierung, sondern oft in der besseren Entscheidung zum richtigen Zeitpunkt.

IT-Dienstleister automatisieren Prozesse und erschließen neue Geschäftsmodelle

IT-Dienstleister setzen KI häufig dort ein, wo viele kleine Vorgänge zusammenlaufen: im Ticketsystem, bei der Dokumentation, in der Angebotserstellung oder im Betrieb von Software. Ein System klassifiziert neue Anfragen, erkennt ähnliche Fälle und schlägt passende Lösungsschritte vor. Die Servicekräfte starten dadurch nicht bei null, sondern arbeiten mit einer vorsortierten Vorgeschichte.

Ein besonders greifbarer Use Case ist die automatische Ticketbearbeitung. KI liest Betreff und Beschreibung, erkennt Dringlichkeit sowie Themengebiet und leitet den Vorgang an das passende Team weiter. Bei Standardfragen kann sie einen Antwortentwurf erstellen. Die endgültige Freigabe bleibt beim zuständigen Mitarbeitenden. Entscheidend ist die verkürzte Reaktionszeit über viele Vorgänge hinweg.

Auch die interne Wissensarbeit verändert sich. Ein Sprachmodell durchsucht Handbücher, Projektprotokolle und Supportfälle und formuliert daraus eine verständliche Antwort. Eine sogenannte Retrieval-Augmented-Generation-Anwendung greift dabei auf freigegebene Dokumente zurück, statt ausschließlich aus dem allgemeinen Modellwissen zu schöpfen. Das senkt die Gefahr frei erfundener Details, ersetzt aber keine Pflege der Wissensbasis.

Für IT-Dienstleister entsteht daraus ein neues Angebot: Sie verkaufen nicht nur Stunden für die Entwicklung, sondern betreiben KI-gestützte Fachassistenten für bestimmte Branchen. Denkbar sind etwa ein Assistent für Ausschreibungen im Bauwesen, ein Prüfhelfer für technische Dokumentationen oder ein Supportsystem für Maschinenhersteller. Der Umsatz verlagert sich damit teilweise von einzelnen Projekten zu laufenden Serviceverträgen.

• Interne Effizienz: weniger Zeit für Sortierung, Suche und Standarddokumentation
• Kundenservice: schnellere Zuordnung und konsistentere Antworten
• Produktentwicklung: wiederverwendbare Module für ähnliche Branchenprobleme
• Geschäftsmodell: Abrechnung nach Nutzerzahl, Vorgangsvolumen oder Servicepaket

Ein belastbares Angebot braucht klare Grenzen. Kundendaten, Quellcode und vertrauliche Vertragsinhalte dürfen nicht ungeprüft in öffentliche Dienste gelangen. Außerdem verlangt die europäische KI-Verordnung je nach Anwendung dokumentierte Zuständigkeiten, Informationen für Nutzende und passende Kontrollen. Bei einem Assistenzsystem für Support ist das meist leichter umzusetzen als bei einer automatisierten Entscheidung über Bewerbungen oder Kredite.

Die stärkste Erfolgsgeschichte entsteht daher oft unscheinbar: Ein Dienstleister nimmt einen eng umrissenen Ablauf, verbindet ihn mit seinem Branchenwissen und macht daraus ein wiederholbares Produkt. Aus einem internen Helfer wird Schritt für Schritt ein neues Stück Wertschöpfung.

Branchen, Ziele und messbare Ergebnisse erfolgreicher KI-Anwendungen

Filmproduzenten nutzen KI für kreative Inhalte und effiziente Abläufe

Filmproduzenten nutzen KI vor allem als kreativen Sparringspartner und als Beschleuniger in der Vorproduktion. Aus einer groben Idee lassen sich Varianten für Loglines, Figurenprofile oder Szenenfolgen entwickeln. Das Team erhält dadurch schneller unterschiedliche Blickwinkel, ohne die kreative Leitung aus der Hand zu geben.

Ein greifbarer Einsatzbereich ist die Stoffentwicklung. KI kann Drehbuchentwürfe nach Schauplätzen, Rollen, Zeitlinien oder wiederkehrenden Motiven durchsuchen. Unstimmige Anschlüsse fallen früher auf. Auch alternative Dialogfassungen oder kurze Zusammenfassungen für Finanzierungsgespräche entstehen zügig. Die Entscheidung über Ton, Aussage und Dramaturgie bleibt beim Produktionsteam.

In der Planung hilft KI bei der Auswertung von Drehbüchern. Aus einem Skript lassen sich benötigte Rollen, Requisiten, Innen- und Außenszenen sowie mögliche Drehtage ableiten. Diese Informationen bilden eine erste Grundlage für Disposition und Budgetierung. Sie ersetzt keine Produktionsleitung, schafft aber Ordnung, bevor viele Gewerke beteiligt sind.

Nach dem Dreh entstehen weitere Zeitgewinne. Transkripte können automatisch erstellt und mit Timecodes versehen werden. Eine Suche nach Begriffen wie „Bahnhof“, „Vertrag“ oder „Nahaufnahme“ führt direkt zu passenden Stellen im Material. Redaktionen finden Rohszenen schneller, während Untertitel und Übersetzungen effizienter vorbereitet werden.

• Ideenvarianten für Exposé und Figurenentwicklung
• Suche nach Motiven, Aussagen und Szenen im Rohmaterial
• Vorbereitung von Untertiteln und mehrsprachigen Fassungen
• Erstellung von Kurzfassungen für Sender, Plattformen und Presse
• Erste Produktionsinformationen aus Drehbüchern ableiten

Bei synthetischen Bildern, Stimmen oder Gesichtern gelten besondere Grenzen. Rechte an Darstellern, Musik, Archivmaterial und Drehbüchern müssen geklärt sein. Werden realistische künstliche Inhalte veröffentlicht, kann zudem eine Kennzeichnung nach den Transparenzvorgaben des EU AI Act erforderlich sein. Ein sauberer Nachweis über verwendete Materialien schützt dabei nicht nur die Produktion, sondern auch deren Vermarktung.

Der wirtschaftliche Nutzen zeigt sich an mehreren Stellen: kürzere Suchzeiten, bessere Vorbereitung und mehr Raum für kreative Entscheidungen. KI macht aus einem mittelmäßigen Stoff keine gute Geschichte. Sie kann einem erfahrenen Team aber helfen, schneller zur tragfähigen Idee und zum passenden Bild zu gelangen.

Hotels verbessern Service und Wettbewerbsfähigkeit mit KI

Hotels setzen KI dort ein, wo der Aufenthalt aus vielen kleinen Entscheidungen besteht. Vor der Anreise beantwortet ein digitaler Assistent Fragen zu Check-in, Parkplatz, Frühstück oder Haustieren. Nach der Buchung kann er passende Zusatzleistungen vorschlagen, etwa einen Transfer oder einen späteren Check-out. Gäste erhalten schneller eine Auskunft, während die Rezeption mehr Zeit für persönliche Anliegen gewinnt.

Ein weiterer Use Case ist die personalisierte Aufenthaltsplanung. Eine Anwendung verbindet Angaben aus der Reservierung mit freiwilligen Präferenzen und lokalen Angeboten. Familien sehen andere Vorschläge als Geschäftsreisende. Wichtig ist dabei eine einfache Opt-out-Möglichkeit: Persönlicher Service darf nicht in aufdringliche Überwachung kippen.

Auch im Restaurantbetrieb bringt KI praktische Vorteile. Prognosen für Frühstück, Bankett oder Minibar helfen, Mengen genauer zu planen. Dabei können Wochentag, Auslastung, Ferienzeiten und frühere Verbrauchswerte einfließen. Das reduziert Überproduktion und erleichtert die Einsatzplanung. Gerade bei verderblichen Lebensmitteln ist das bares Geld.

Im Housekeeping unterstützt KI bei der Zimmerreihenfolge. Abreisezeiten, neue Ankünfte, Reinigungsdauer und Sonderwünsche werden zu einem Tagesplan zusammengeführt. Ändert sich eine Buchung, kann die Reihenfolge neu berechnet werden. Mitarbeitende erhalten damit eine realistischere Planung statt einer starren Liste.

• Fragen vor der Anreise automatisch beantworten
• Zusatzleistungen passend zum Aufenthalt anbieten
• Frühstücks- und Lebensmittelmengen genauer prognostizieren
• Reinigungsaufträge nach Dringlichkeit und Zeitfenster ordnen
• Bewertungen nach Themen wie Sauberkeit, Schlafkomfort oder Service auswerten

Für die Wettbewerbsfähigkeit zählt nicht nur die Technik. Ein kleines Hotel kann mit einem gut gepflegten digitalen Concierge professionell erreichbar sein, ohne rund um die Uhr zusätzliches Personal einzuplanen. Größere Häuser nutzen dieselbe Idee für mehrere Sprachen und Standorte. Die Marke bleibt glaubwürdig, wenn der Ton des Systems zur tatsächlichen Gastfreundschaft passt.

Besonders sensibel sind Gesundheitsangaben, Zahlungsdaten und Informationen über Reisegewohnheiten. Hotels sollten daher nur Daten verwenden, die für den jeweiligen Dienst wirklich nötig sind. Bei personalisierten Empfehlungen ist außerdem klar zu erklären, warum ein Vorschlag erscheint. So bleibt der Komfort spürbar, ohne dass der Gast sich beobachtet fühlt.

Die besten Hotelbeispiele verbinden digitale Schnelligkeit mit menschlicher Aufmerksamkeit. KI übernimmt den Kleinkram am Rand des Aufenthalts; der persönliche Kontakt bleibt bei Beschwerden, besonderen Wünschen und echten Überraschungsmomenten.

Wintergartenbauer optimieren Planung, Beratung und Kundenkommunikation

Wintergartenbauer nutzen KI, um aus vielen Einzelangaben schneller zu einer belastbaren Planung zu kommen. Maße, Himmelsrichtung, Grundstückslage, gewünschte Nutzung und vorhandene Bausubstanz fließen in eine erste Variantenprüfung ein. Das System kann passende Grundrisse, Beschattungslösungen oder Verglasungsarten vorschlagen. Die technische Freigabe bleibt beim Fachbetrieb.

Besonders hilfreich ist die visuelle Beratung. Aus einem Foto des Hauses oder einer einfachen Skizze lassen sich unterschiedliche Gestaltungsideen ableiten. Kundinnen und Kunden sehen dadurch früh, wie ein Wintergarten mit Schiebeelementen, Dachlüftung oder Sonnenschutz wirken könnte. Das macht Gespräche konkreter und reduziert Missverständnisse zwischen Wunsch und Ausführung.

Auch bei der Angebotserstellung entsteht ein praktischer Vorteil. KI kann Produktdaten, Maße und Ausstattungswünsche aus Beratungsnotizen zusammenführen. Daraus entsteht ein strukturierter Angebotsentwurf mit Varianten und offenen Fragen. Gerade bei individuellen Bauprojekten spart das Nacharbeit, denn fehlende Angaben werden sichtbar, bevor der Auftrag in die technische Planung geht.

• Gestaltungsvarianten auf Basis von Fotos und Skizzen entwickeln
• Maße und Kundenwünsche aus Notizen in strukturierte Datensätze übertragen
• Passende Sonnenschutz- und Lüftungsoptionen vorbereiten
• Unvollständige Angaben im Angebot früh erkennen
• Montage- und Beratungstermine anhand von Projektmerkmalen organisieren

Ein weiterer Einsatzbereich liegt in der Kundenkommunikation. Ein Assistent beantwortet Fragen zu Pflege, Reinigung, Belüftung oder saisonaler Nutzung anhand freigegebener Produktinformationen. Bei komplexen Themen, etwa Statik, Genehmigung oder Anschluss an die bestehende Fassade, leitet er an eine Fachkraft weiter. So bleibt die Auskunft nützlich, ohne falsche Sicherheit zu erzeugen.

Für den Betrieb lässt sich der Nutzen an konkreten Kennzahlen ablesen: weniger Rückfragen zu Angeboten, kürzere Zeit bis zur Visualisierung, höhere Quote bei Beratungsterminen und weniger Änderungsrunden nach Auftragserteilung. Eine solche Messung zeigt, ob KI tatsächlich den Verkauf und die Planung verbessert oder nur zusätzlichen Pflegeaufwand erzeugt.

Der Use Case passt besonders gut zu Wintergartenbauern, weil jedes Projekt individuell ist und zugleich wiederkehrende Entscheidungsmuster besitzt. KI übernimmt die Vorarbeit, während Erfahrung, Ortskenntnis und handwerkliches Urteil den Ausschlag geben. Daraus kann ein brauchbarer Wettbewerbsvorteil entstehen.

Inhalte, Datenstrukturen und Unternehmenspositionierung für KI-Systeme verbessern

KI-Systeme bewerten Unternehmen nicht nur nach einzelnen Suchbegriffen. Sie ordnen Inhalte, verknüpfen Aussagen und suchen nach klaren Signalen für Fachwissen, Angebot und Zielgruppe. Eine gute digitale Positionierung beginnt deshalb mit einer verständlichen Informationsarchitektur.

Ein Anbieter sollte für jedes wichtige Thema eine eigene, eindeutig benannte Seite schaffen. Sie beschreibt das konkrete Problem, die angebotene Lösung, typische Einsatzbedingungen und belastbare Ergebnisse. Verstecken sich diese Angaben nur in PDFs, Bildern oder unstrukturierten Textblöcken, können Suchsysteme sie schwerer erfassen.

Strukturierte Unternehmensdaten schaffen zusätzliche Klarheit. Angaben zu Organisation, Dienstleistungen, Standorten, Ansprechpartnern und Öffnungszeiten lassen sich mit Schema.org-Auszeichnungen maschinenlesbar machen. Das verbessert nicht automatisch jede Platzierung. Es hilft Systemen jedoch, zentrale Fakten korrekt einzuordnen und voneinander zu unterscheiden.

Für generative Antworten zählt außerdem die Qualität der Belege. Aussagen wie „schneller“, „günstiger“ oder „führend“ wirken ohne Nachweis blass. Aussagekräftiger sind veröffentlichte Kennzahlen, technische Datenblätter, Fallbeispiele, Zertifikate und nachvollziehbare Autorenangaben. Jede Zahl sollte einen Zeitraum und eine klare Bezugsgröße besitzen.

• Leistungsseiten nach Kundenproblem statt nach internen Abteilungen benennen
• Fachbegriffe erklären und wichtige Synonyme natürlich einbinden
• Autoren, Aktualisierungsdatum und Quellen sichtbar ausweisen
• Produkte, Leistungen und Standorte eindeutig miteinander verknüpfen
• Häufige Kundenfragen direkt und präzise beantworten

Ein nützlicher Test ist die sogenannte Antwortprobe: Kann eine fremde Person aus einer einzelnen Seite erkennen, für wen das Angebot gedacht ist, welches Ergebnis es liefert und wodurch es sich unterscheidet? Falls nicht, fehlt meist keine KI, sondern redaktionelle Schärfe.

Das Webinar „Von Google zu ChatGPT“ am 8. Mai 2026 greift genau diesen Wandel auf. Sichtbarkeit entsteht zunehmend dort, wo Inhalte nicht nur gefunden, sondern als verlässliche Grundlage für Antworten verwendet werden. Unternehmen sollten deshalb ihre wichtigsten Aussagen regelmäßig auf Aktualität, Widerspruchsfreiheit und klare Belege prüfen.

Eine kompakte Inhaltsinventur zeigt schnell, wo Handlungsbedarf besteht: Welche Leistungen sind nur auf Bildern beschrieben? Welche Kontaktdaten unterscheiden sich zwischen Website und Branchenprofil? Wo fehlen konkrete Beispiele? Solche Lücken entscheiden oft darüber, ob ein KI-System ein Unternehmen passend empfiehlt oder übersieht.

KI-Anwendungsfälle aus vier Perspektiven systematisch entwickeln

Die vier Perspektiven liefern unterschiedliche Startpunkte für einen tragfähigen KI-Use-Case. Ihr Wert liegt im Abgleich: Eine starke Idee löst ein echtes Problem, nutzt passende Daten, greift auf eine geeignete KI-Fähigkeit zurück und zahlt auf ein klares Unternehmensziel ein.

1. Problem und Prozess

Beginnen Sie bei einer konkreten Reibung im Arbeitsalltag. Wo entstehen Wartezeiten, Medienbrüche oder unnötige Schleifen? Ein guter Kandidat lässt sich als Ablauf beschreiben: Eingang, Bearbeitung, Entscheidung und Ergebnis. Dadurch wird sichtbar, an welcher Stelle KI überhaupt eingreifen soll.

2. Daten und Wissensbestände

Prüfen Sie anschließend, welche Daten den Vorgang tragen. Dazu gehören etwa Protokolle, Bilder, Sensormesswerte, E-Mails oder Produktinformationen. Entscheidend sind Aktualität, einheitliche Formate, ausreichende Beispiele und eine nachvollziehbare Herkunft.

3. Technische Fähigkeit

Erst jetzt wird die passende KI-Funktion ausgewählt. Geht es um Klassifikation, Prognose, Sprachverarbeitung, Bilderkennung oder die Erzeugung von Text? Ein einfacher Klassifikator kann für die Zuordnung von Anfragen genügen. Ein komplexes Sprachmodell wäre dann unnötiger Ballast, also eher Kanone auf Spatz.

4. Strategischer Beitrag

Zum Schluss wird geprüft, welchen Unternehmenszweck der Use Case unterstützt. Steigert er die Lieferfähigkeit, verbessert er die Qualität, eröffnet er einen neuen Service oder entlastet er eine knapp besetzte Rolle? Formulieren Sie den Beitrag als Ergebnis, nicht als Technikziel: „Angebote werden innerhalb eines Arbeitstags vorbereitet“ ist greifbarer als „KI einsetzen“.

Für die Entwicklung hilft ein kurzes Arbeitsblatt mit vier Feldern:

• Welcher Ablauf soll sich konkret verändern?
• Welche Daten stehen dafür zur Verfügung?
• Welche KI-Fähigkeit passt zu dieser Aufgabe?
• Welches Geschäftsergebnis soll sich messbar verbessern?

Besonders aussagekräftig sind Schnittmengen. Ein Use Case, der nur technisch spannend klingt, aber keinen klaren Prozessnutzen besitzt, sollte ausscheiden. Ebenso schwach ist eine Idee, für die zwar ein großer Nutzen versprochen wird, aber keine brauchbaren Daten existieren. Die vier Perspektiven machen solche Brüche früh sichtbar.

Die Fraunhofer-Ausarbeitung „In 4 Schritten zum ersten KI-Use-Case“ empfiehlt, Ideen zunächst breit zu sammeln und anschließend sauber zu beschreiben. Für die Praxis lohnt sich zusätzlich ein kurzer Gegencheck mit den späteren Nutzenden: Verändert der Vorschlag ihren Ablauf wirklich – oder legt er nur eine neue digitale Schicht darüber?

Use Cases nach Nutzen, Aufwand und Machbarkeit priorisieren

Eine Priorisierung wird belastbar, wenn jeder Use Case nach denselben Maßstäben bewertet wird. Vorrang verdient der Anwendungsfall, der einen hohen Beitrag verspricht und sich mit überschaubarem Aufwand umsetzen lässt.

Für den Vergleich eignet sich eine Punkteskala von eins bis fünf. Der erwartete Nutzen kann zum Beispiel Umsatz, Kosten, Qualität oder Durchlaufzeit abbilden. Beim Aufwand zählen Entwicklungszeit, laufende Pflege, Schnittstellen und Schulungsbedarf. Die Machbarkeit betrachtet technische Voraussetzungen, Datenzugang und die Einbindung in bestehende Abläufe.

• Nutzen: Wie groß ist der finanzielle oder operative Effekt?
• Reichweite: Wie viele Vorgänge, Kunden oder Beschäftigte profitieren?
• Aufwand: Welche Kosten und Ressourcen entstehen für Aufbau und Betrieb?
• Machbarkeit: Sind Daten, Systeme und Fachwissen verfügbar?
• Risiko: Welche Folgen hätte eine fehlerhafte Ausgabe?
• Zeit bis zum Ergebnis: Wann lässt sich ein erster messbarer Effekt erwarten?

Eine einfache Nutzwertrechnung hilft bei der Entscheidung. Wird der Nutzen mit 40 Prozent, die Machbarkeit mit 25 Prozent, der Aufwand mit 20 Prozent und das Risiko mit 15 Prozent gewichtet, erhält jeder Vorschlag einen Gesamtscore. Hoher Aufwand muss dabei als Malus einfließen. Ein kleiner Service-Use-Case kann so vor einem technisch eindrucksvollen, aber teuren Großprojekt landen.

Die Zahlen ersetzen kein Urteil. Sie machen Annahmen sichtbar. Für jede Bewertung sollte deshalb eine kurze Begründung stehen: erwartete Bearbeitungszeit, Zahl der monatlichen Fälle, vorhandene Schnittstelle oder geschätzte Einsparung. Fehlen belastbare Werte, wird die Unsicherheit ausdrücklich markiert. Das verhindert Scheingenauigkeit.

Besondere Vorsicht verdienen Anwendungen mit erheblichen Auswirkungen auf Menschen. Systeme zur Auswahl von Bewerbenden, Bewertung von Beschäftigten oder Prüfung des Zugangs zu wichtigen Leistungen können nach dem EU AI Act als Hochrisiko-Systeme gelten. Dann steigen Dokumentations-, Überwachungs- und Qualitätsanforderungen deutlich. Ein solcher Use Case kann sinnvoll sein, erhält aber nicht automatisch Priorität.

Eine gute Rangliste enthält neben dem Favoriten mindestens einen Reservekandidaten. So bleibt das Unternehmen handlungsfähig, falls eine Schnittstelle fehlt, ein Datenbestand unbrauchbar ist oder sich der erwartete Nutzen nicht bestätigt. Der beste Startpunkt ist jener Fall, bei dem Wert, Umsetzbarkeit und Verantwortbarkeit überzeugend zusammenpassen.

Von „Google zu ChatGPT“: KI-Wahrnehmung und Unternehmenspraxis im Webinar

Das Webinar „Von Google zu ChatGPT“ am 8. Mai 2026 beleuchtet einen Wandel in der digitalen Wahrnehmung von Unternehmen. Früher führte die Suche meist zu einer Liste von Webseiten. Heute erwarten viele Nutzende eine direkt formulierte Antwort. Dadurch wird wichtiger, ob ein Unternehmen inhaltlich eindeutig, fachlich greifbar und maschinenlesbar beschrieben ist.

Für die Unternehmenspraxis bedeutet das: Sichtbarkeit entsteht nicht allein durch einzelne Suchbegriffe. Entscheidend ist, ob digitale Systeme das Angebot richtig einordnen können. Dazu gehören klare Leistungsbeschreibungen, verständliche Fachinformationen und konsistente Angaben zu Zielgruppen, Standorten und Einsatzbereichen.

Das Webinar ordnet diese Entwicklung aus betrieblicher Sicht ein. Im Mittelpunkt steht die Frage, wie Unternehmen ihre Inhalte für neue Such- und Antwortsysteme vorbereiten. Eine Produktseite sollte nicht nur werben, sondern konkrete Fragen beantworten: Für wen ist die Leistung geeignet? Welches Problem löst sie? Welche Voraussetzungen gelten? Woran lässt sich ein gutes Ergebnis erkennen?

• Leistungen eindeutig benennen und voneinander abgrenzen
• Fachwissen in gut lesbaren Abschnitten erklären
• Unternehmensangaben auf allen wichtigen Kanälen einheitlich halten
• Praxisbeispiele mit überprüfbaren Fakten ergänzen
• Inhalte regelmäßig auf Aktualität und Widersprüche prüfen

Der Wechsel von klassischer Websuche zu dialogischen Systemen verändert auch die Erfolgsmessung. Seitenaufrufe bleiben nützlich, zeigen aber nicht das gesamte Bild. Unternehmen sollten zusätzlich beobachten, welche Fragen Kundinnen und Kunden stellen, bei welchen Themen sie genannt werden und ob daraus qualifizierte Kontakte entstehen.

Für kleine und mittlere Betriebe liegt darin eine Chance. Wer sein Spezialwissen verständlich dokumentiert, kann auch ohne große Werbebudgets als passende Quelle für konkrete Fragen erscheinen. Das funktioniert allerdings nur, wenn Inhalte Substanz besitzen. Allgemeine Werbesätze gehen im Antwortstrom leicht unter.

Die Veranstaltung ist Teil der DIHK-Webinarreihe „breAIkfast“. Sie verbindet die Perspektive der digitalen Kommunikation mit der Frage, wie Unternehmen ihre Positionierung an eine veränderte Informationssuche anpassen. Aufzeichnungen weiterer Termine stehen teilweise zur Verfügung und zeigen zusätzliche Anwendungen aus unterschiedlichen Branchen.

„breAIkfast“: Praxisimpulse, Regulierung und verfügbare Aufzeichnungen

Die Webinarreihe „breAIkfast“ der DIHK verbindet betriebliche Praxis mit aktuellen Fragen der KI-Regulierung. Für Unternehmen ist das Format besonders nützlich, weil nicht nur technische Möglichkeiten im Mittelpunkt stehen. Es geht ebenso um politische Entwicklungen, rechtliche Pflichten und die Frage, wie KI im Alltag verantwortbar eingesetzt werden kann.

Die einzelnen Termine zeigen Anwendungsfelder aus verschiedenen Branchen. Forschende, IT-Dienstleister, Filmproduzenten, Hoteliers und Wintergartenbauer schildern ihre Erfahrungen aus unterschiedlichen Blickwinkeln. Dadurch wird sichtbar, dass KI nicht an eine bestimmte Unternehmensgröße gebunden ist. Der Nutzen entsteht jeweils dort, wo eine konkrete Aufgabe besser unterstützt werden kann.

Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der europäischen und nationalen Regulierung. Der EU AI Act verfolgt einen risikobasierten Ansatz. Je nach Einsatzbereich gelten unterschiedliche Anforderungen. Für Unternehmen werden unter anderem Transparenz, Dokumentation, Kompetenzaufbau und der Umgang mit möglichen Risiken relevant. Die Webinarreihe hilft dabei, diese Vorgaben näher an der betrieblichen Realität einzuordnen.

Die Aufzeichnungen sind vor allem für Teams interessant, die nicht an einem Live-Termin teilnehmen konnten. Sie lassen sich abschnittsweise nutzen: Die Geschäftsleitung kann politische Entwicklungen prüfen, Fachabteilungen passende Praxisbeispiele auswählen und Projektverantwortliche offene Fragen für die eigene Planung sammeln. So wird aus einem einzelnen Termin ein dauerhaft nutzbarer Wissensbaustein.

• Praxisbeispiele aus unterschiedlichen Branchen vergleichen
• Regulatorische Entwicklungen verständlich einordnen
• Fragen für interne KI-Projekte ableiten
• Aufzeichnungen flexibel in Schulungen oder Workshops einsetzen
• Chancen und mögliche Grenzen eines Vorhabens besser besprechen

Besonders wertvoll ist der Erfahrungsaustausch: Unternehmen erhalten keine fertige Schablone, sondern Anregungen für eigene Entscheidungen. Ein Use Case aus einem Hotel lässt sich nicht einfach in einen Handwerksbetrieb kopieren. Die zugrunde liegende Idee – etwa bessere Planung, schnellere Auskunft oder gezieltere Auswertung – kann jedoch einen neuen Blick auf den eigenen Betrieb eröffnen.

Die Beiträge sind im DIHK-Dossier „Künstliche Intelligenz: Regulieren, profitieren – oder beides?“ eingeordnet. Da weitere Beispiele ergänzt werden sollen, eignet sich die Sammlung als fortlaufende Quelle für neue Impulse. Für Unternehmen heißt das: nicht nur einmal hineinschauen, sondern die verfügbaren Beiträge gezielt nach Branche, Aufgabe und Reifegrad des eigenen Vorhabens durchsuchen.

Phishing im Namen der IHK-Organisation sicher erkennen

Phishing-Mails im Namen der IHK-Organisation wirken oft seriös, weil sie vertraute Logos, amtliche Sprache oder Hinweise auf eine angebliche Aktualisierung verwenden. Ein aktuelles Beispiel trägt den Betreff „#Mitteilung: Aktualisierung der Kontaktmöglichkeiten“. Der auffällige Betreff allein beweist noch keinen Betrug, sollte aber zur Prüfung veranlassen.

Öffnen Sie keine Links und Anhänge, bevor die Nachricht geprüft ist. Fahren Sie mit dem Mauszeiger über den Link, ohne ihn anzuklicken. Passt die angezeigte Webadresse nicht zur erwarteten IHK-Domain oder führt sie über eine verkürzte Adresse, ist Vorsicht angebracht. Auch eine Absenderadresse mit kleinen Abweichungen, zusätzlichen Wörtern oder einer fremden Länderendung kann auf eine Fälschung hindeuten.

• Fordert die Nachricht zur Eingabe von Passwörtern, Zahlungsdaten oder Zugangscodes auf?
• Erzeugt sie Zeitdruck oder droht sie mit Folgen bei Nichtreaktion?
• Passt die Anrede nicht zur üblichen Geschäftskommunikation?
• Enthält sie ungewöhnliche Anhänge, QR-Codes oder unerwartete Rechnungen?
• Weicht die Antwortadresse von der sichtbaren Absenderadresse ab?

Die sicherste Gegenprobe erfolgt über einen unabhängigen Kontaktweg. Nutzen Sie die offizielle Website der zuständigen IHK und wählen Sie die dort veröffentlichte Telefonnummer. Antworten Sie nicht direkt auf die verdächtige Mail. Eine echte Stelle kann den Vorgang anhand der offiziellen Kontaktdaten bestätigen.

Wurde bereits geklickt oder eine Datei geöffnet, sollten Betroffene das Gerät vom Netzwerk trennen und den internen IT-Support informieren. Ändern Sie betroffene Passwörter von einem nachweislich sicheren Gerät aus. Bei preisgegebenen Zahlungsdaten ist zusätzlich die Bank einzubeziehen. Die Originalmail, technische Kopfzeilen und Screenshots sollten für die Untersuchung erhalten bleiben.

Verdächtige Nachrichten gehören nicht in den normalen Papierkorb. Melden Sie sie der zuständigen IT-Sicherheitsstelle und verwenden Sie, sofern vorhanden, die Meldefunktion des Mailprogramms. Bei finanziellen Schäden oder Identitätsmissbrauch kommen außerdem Polizei und die zuständigen Meldestellen infrage.

Eine kurze interne Regel senkt das Risiko deutlich: Keine Organisation verlangt sensible Zugangsdaten über einen unerwarteten Mail-Link. Im Zweifel gilt: erst unabhängig prüfen, dann handeln.

Fazit: Mit einem passenden Use Case erfolgreich starten

Die Beispiele zeigen: Ein erfolgreicher KI-Einsatz beginnt nicht mit dem größten Modell, sondern mit einer Aufgabe, deren Ergebnis sich im Alltag wirklich prüfen lässt. Forschung, IT, Medien, Hotellerie und Handwerk nutzen dafür unterschiedliche Wege – von der Auswertung komplexer Muster bis zur besseren Kundenansprache.

Für die nächsten Schritte empfiehlt sich ein klarer Abschluss je Use Case: Wer ist verantwortlich, welches Ergebnis gilt als Erfolg und wann wird die Entscheidung überprüft? Halten Sie außerdem fest, welche Annahmen noch unsicher sind. Das macht aus einer guten Idee ein belastbares Vorhaben.

• einen konkreten Anwendungsfall auswählen
• ein überprüfbares Ergebnis festlegen
• Verantwortlichkeiten schriftlich klären
• Erfahrungen aus dem Betrieb dokumentieren
• nach der Auswertung über Anpassung oder Ausbau entscheiden

Die DIHK-Sammlung und die Reihe „breAIkfast“ liefern anschauliche Impulse aus verschiedenen Branchen. Die Ausarbeitung des Fraunhofer IAO ergänzt den methodischen Rahmen für die Entwicklung eines ersten Anwendungsfalls. Zusammen ergeben beide Perspektiven ein nützliches Bild: Praxisbeispiele zeigen, was möglich ist; ein strukturiertes Vorgehen hilft, daraus den passenden eigenen Einsatz abzuleiten.

Unternehmen sollten dabei weder jedem Trend hinterherlaufen noch auf den perfekten Zeitpunkt warten. Ein überschaubarer, fachlich sinnvoller Use Case kann schneller Erkenntnisse liefern als ein überladenes Großprojekt. Wenn der Nutzen nachvollziehbar ist, wächst daraus mit der Zeit eine tragfähige KI-Praxis.

Die beste Erfolgsgeschichte ist am Ende nicht die technisch spektakulärste, sondern diejenige, die ein echtes Geschäftsproblem löst und im Unternehmen dauerhaft Wirkung zeigt.

Häufige Fragen zu erfolgreichen KI-Anwendungen in Unternehmen