KI im UnternehmenVon der KI-Strategie zur KI-Abteilung

Mit den Fortschritten im Bereich der generativen KI durch Tools wie ChatGPT oder Gemini ist Künstliche Intelligenz in der Öffentlichkeit angekommen. Seither erleben KI-Technologien eine enorme Dynamik. Das Thema wird in unterschiedlichsten Branchen intensiv diskutiert.

Eine zentrale Frage dabei ist: „Können Computer eigenständig Entscheidungen treffen?“

Heute lässt sich diese Frage mit einem „Ja – mit Einschränkungen“ beantworten: KI-Systeme übernehmen bereits zahlreiche Aufgaben, doch vollständig automatisierte Prozesse ohne menschliche Kontrolle sind selten.

Der wirksame Einsatz von KI erfordert stets ein Zusammenspiel von Technologie und menschlicher Kompetenz. Besonders sichtbar wird dies im kreativen Bereich – etwa bei der automatisierten Erstellung von Texten, Bildern und Videos. Hier entstehen neue Berufsbilder, während klassische Tätigkeiten sich verändern. 

Grundlage der KI-Strategie: Welche Arten von KI gibt es?

Bevor Unternehmen eine fundierte KI-Strategie entwickeln können, ist es entscheidend, die unterschiedlichen Formen der Künstlichen Intelligenz zu verstehen und voneinander abzugrenzen. Denn KI ist kein neues Phänomen – sie wird in vielen Branchen seit Jahrzehnten erfolgreich eingesetzt.

Eine systematische Einordnung schafft Orientierung und ermöglicht es, gezielt jene Technologien zu identifizieren, die für den eigenen Anwendungsbereich relevant sind.

In der Praxis haben sich insbesondere folgende KI-Formen etabliert:

• Generative KI: Erstellung von Texten, Bildern und Videos
• Prädiktive KI: Datenanalyse für Prognosen und Entwicklungen
• Empfehlungssysteme: personalisierte Vorschläge, zum Beispiel in Online-Shops
• Conversational AI/Chatbots: automatisierte Interaktionen im Kundenservice
• Spracherkennung und NLP: Analyse gesprochener und geschriebener Sprache
• Answer Engine Optimization (AEO): Optimierung für KI-basierte Such- und Antwortsysteme

Wo werden die KI-Technologien eingesetzt?

Diese Technologien finden branchenübergreifend Anwendung – in Redaktionen, für Social Media und Online-Marketing bis hin zu Kundensupport und Vertrieb.

Darüber hinaus spielen in anderen Bereichen weitere Technologien eine zentrale Rolle, darunter:

• Computer Vision
• Decision Intelligence
• Robotik und Automatisierung (AIoT/RPA)
• Anomalie-Erkennung
• Recommender-KI im B2B
• Reinforcement Learning

Gerade im B2B-Umfeld – etwa im Maschinenbau oder in der Medizintechnik – steigt die Nachfrage nach individuell konfigurierbaren Lösungen. Typische Einsatzfelder sind hier automatisierte Qualitätssicherung, prädiktive Wartung und die intelligente Bildauswertung.

Technologien wie Computer Vision oder Predictive Analytics sind keine Neuentwicklungen, sondern werden seit Jahren kontinuierlich optimiert:

• In der Medizintechnik etwa zur Analyse bildgebender Verfahren,
• im Maschinenbau für visuelle Prüfprozesse und die Steuerung von Robotersystemen.

Hintergrund: Der Hype um KI im generativen Umfeld

OpenAI markierte mit der Veröffentlichung von ChatGPT einen Meilenstein: Erstmals war eine frei zugängliche Anwendung in der Lage, menschenähnlich in einem Chat zu kommunizieren.

Zwar nutzte das Online-Marketing bereits zuvor KI-gestützte Modelle und Schnittstellen, doch ChatGPT eröffnete eine neue Dimension: die unkomplizierte und kostengünstige Erstellung von Texten, Bildern und Videos – und damit der breite Zugang für die Öffentlichkeit.

Die Wirkung war so gravierend, dass Google Alarmstufe Rot ausrief und wenig später selbst massiv in generative KI einstieg. Für viele Branchen war dies ein Weckruf, insbesondere für Berufe, die direkt oder indirekt von der Google-Suche abhängen.

Texter und Texterinnen, Content-Plattformen und weitere Akteure der Inhaltserstellung erlebten einen fundamentalen Wandel. Auf der Google I/O 2025 stellte der Konzern eine Vielzahl neuer KI-Funktionen vor und machte deutlich, dass die Suchmaschine der Zukunft auf generativer KI basieren wird.

Strategischer Einsatz von KI: Ziele festlegen

Bevor KI in Unternehmensprozesse integriert wird, sollten Unternehmen sorgfältig prüfen, ob ihr Einsatz zweckmäßig ist und im Einklang mit den übergeordneten Zielen steht. Der Mehrwert von KI entfaltet sich nur dann, wenn er auf einer klaren Zieldefinition basiert. 

Ein Beispiel für eine KI-Zielsetzung kann sein: Sie wollen Marketing- und Geschäftsstrategien dynamisch anpassen und kontinuierlich optimieren. Dann kommt es auf datengetriebene Auswertungen und IT-gestützte Echtzeit-Analysen an, um Zusammenhänge schneller zu erkennen und operative Maßnahmen gezielt auszurichten.

Datenmuster, die durch intelligente Analysen erkannt werden, lassen sich in präzise und smarte KPIs übersetzen – eine unverzichtbare Grundlage für fundierte, strategische Entscheidungen.

Anwendungsfelder mit AI-Lösungen

Die Einsatzmöglichkeiten von KI sind vielfältig und reichen weit über das Marketing hinaus. Hier sind einige exemplarische Anwendungsfelder, in denen künstliche Intelligenz zum Einsatz kommt. Sie zeigen, welche Potenziale genutzt werden können.

Business Intelligence

In vielen Unternehmen basieren Entscheidungen auf der Analyse von Daten und Kennzahlen. Besonders der Bereich Predictive Analytics bietet hier enormes Potenzial: Umsatztrends, zukünftige Entwicklungen und Risiken lassen sich frühzeitig erkennen und berücksichtigen.

So können etwa Ressourcen, Marketingbudgets oder Controlling-Aktivitäten gezielt und effizient gesteuert werden. Ergänzend helfen KI-gestützte Systeme dabei, Fehlerquellen oder Ausfälle präventiv zu identifizieren und somit die Betriebssicherheit zu erhöhen.

Die Bandbreite an Lösungsansätzen ist groß – von firmeninternen Tools bis hin zu spezialisierten externen Anwendungen. Im Zusammenspiel mit Künstlicher Intelligenz entwickelt sich Business Intelligence dadurch zu einem unverzichtbaren Instrument, um fundierte und zukunftsorientierte Entscheidungen zu treffen.

Vertrieb und Kundenservice

Nicht nur bei der Gewinnung von Neukunden und Interessenten, sondern auch in der Betreuung von Bestandskunden übernimmt KI im Vertrieb eine immer wichtigere Rolle.

Ein typisches Beispiel sind Chat- und Voicebots, die auf Plattformen oder Unternehmenswebseiten rund um die Uhr im Einsatz sind. Sie beantworten häufig gestellte Fragen, unterstützen bei Bestellungen oder lösen einfache Serviceanfragen. Das führt zu geringeren Absprungraten und einer spürbar höheren Kundenzufriedenheit.

Besonders interessant für den Vertrieb ist zudem das Lead-Scoring. KI-gestützte Systeme analysieren dabei Daten zum Nutzerverhalten in Kombination mit bisherigen Interaktionen und bewerten Anfragen nach ihrer Abschlusswahrscheinlichkeit. In der Praxis bedeutet das zum Beispiel:

• Warenkorbabbrecher werden erkannt und können mit gezielten Rabattaktionen erneut angesprochen werden.
• Ebenso lassen sich Bestandskunden identifizieren, die kurz vor der Kündigung stehen, um sie durch personalisierte Angebote oder Service-Maßnahmen zum Verbleib zu bewegen.

Online-Marketing

Auch im Online-Marketing wird das Thema Künstliche Intelligenz intensiv diskutiert – vor allem vor dem Hintergrund, dass Suchmaschinen wie Google langfristig Marktanteile an KI-Plattformen wie ChatGPT, Perplexity oder andere AI-basierte Systeme verlieren könnten.

Besonders prägend sind die Entwicklungen im Bereich der generativen KI: Tools wie ChatGPT oder Gemini können nicht nur Texte erstellen und optimieren, sondern auch als eine Art Ad-hoc-Berater fungieren. Für das Marketing bedeutet das weit mehr als die reine Content-Produktion von Texten und Bildern. 

KI beeinflusst heute ganze Content-Marketing-Strategien, die Entwicklung von Keyword-Konzepten und zunehmend auch die Integration von KI in Werbeanzeigen. Damit verschiebt sich die Rolle von Online-Marketing grundlegend – von klassisch manuell gesteuerten Prozessen hin zu dynamischen, KI-gestützten Strategien.

In den vergangenen Jahren sind mit Begriffen wie LLMO, Generative Engine Optimization (GEO), AI-SEO oder Prompt Engineering völlig neue Fachbereiche und Disziplinen entstanden, die das digitale Marketing nachhaltig prägen.

Wie kann der Aufbau einer KI Digital Marketing Abteilung erfolgen?

KI im Unternehmensprozess sollte nicht nur als „Nice-to-have“ betrachtet werden, sondern als strategischer Erfolgsfaktor. Entscheidend ist dabei das Zusammenspiel aus strategischer Analyse und klarer organisatorischer Verantwortung.

Bevor KI-Lösungen eingesetzt werden, müssen die grundlegenden Fundamente definiert werden.

• Ein zentrales Fundament bildet die Data Strategy. Sie legt fest, wie Daten erfasst, verarbeitet und genutzt werden, um eine verlässliche Basis für Entscheidungen zu schaffen.
• Ebenso wichtig ist die klare Zuweisung von Zuständigkeiten: AI-Engineering-Teams sind für die technische Entwicklung und Integration von Modellen verantwortlich.
• Business-Intelligence-Einheiten werten die Daten aus und liefern so wertvolle Erkenntnisse für Management und Fachbereiche.

Auf diese Weise entstehen neue Abteilungen und Rollen, die den KI-Einsatz nicht nur ermöglichen, sondern ihn gezielt vorantreiben.

Neue Rollen und Zuständigkeiten

Mit dem KI-Einsatz entstehen neben klassischen Funktionen völlig neue Berufsfelder, die bestehende Rollen erweitern oder ganz neue Schwerpunkte setzen. Einige zentrale Beispiele lassen sich bereits klar erkennen.

Der AI-Product-Owner übersetzt Unternehmensziele in konkrete strategisch-operative Handlungsfelder und sorgt dafür, dass KI-Projekte klar auf den geschäftlichen Nutzen ausgerichtet sind.

Ein noch junges Berufsbild ist der Prompt-Engineer oder Prompt-Designer. Er stellt sicher, dass KI-Modelle mit optimalen Eingaben arbeiten, und übernimmt damit eine wichtige Funktion in der Qualitätssicherung. Dabei geht Prompt-Engineering weit über das reine „Füttern“ von Systemen wie ChatGPT hinaus: Bei selbstlernenden Modellen kann es helfen, menschliche Ressourcen spürbar zu entlasten.

Oft arbeiten Prompt-Engineers eng mit Data-Analysts mit KI-Kompetenz zusammen, die Daten auswerten und praxisrelevante Erkenntnisse ableiten.

Wo Begeisterung für neue Möglichkeiten herrscht, braucht es zugleich klare Regeln. Hier kommen Ethik- und Governance-Manager ins Spiel, die Transparenz sicherstellen und für die Einhaltung von Standards und gesetzlichen Vorgaben sorgen.

Damit der Übergang ins KI-Zeitalter gelingt, sind außerdem Change-Manager und AI-Trainer gefragt, die den Transformationsprozess begleiten, Mitarbeitende schulen und den reibungslosen Aufbau neuer Strukturen ermöglichen.

Zusammenarbeit und Integration innerhalb der Organisation

Damit der Einsatz von KI im Unternehmen langfristig Wirkung entfalten kann, ist klare und kontinuierliche Kommunikation unverzichtbar. Bereiche wie Marketing, HR, Vertrieb, Management und Produktentwicklung müssen ihre Zusammenarbeit deutlich intensivieren – eine Aufgabe, die schon ohne KI komplex ist und durch neue Technologien zusätzlich an Dynamik gewinnt.

Umso wichtiger ist es, Wissen zu bündeln, transparent darzustellen und für alle Beteiligten verständlich aufzubereiten.

Ein wesentlicher Erfolgsfaktor ist die Einführung klar definierter Rollenprofile. Funktionen wie Prompt Engineer oder AI Product Owner sollten nicht nur vorhanden, sondern im Unternehmen auch sichtbar und nachvollziehbar verankert sein.

Diese Transparenz erleichtert es, passende Kompetenzen zusammenzuführen und Schnittstellen sauber zu gestalten.

Als methodischer Ansatz hat sich in den USA die Job-Architektur etabliert, die Stellenanforderungen systematisch beschreibt und eng mit den Unternehmenszielen verknüpft.

Entscheidend bleibt dabei jedoch der Input von oben: Das Management muss klar vorgeben, welche Ziele mit welchen Rollen verfolgt werden sollen. Nur durch diese stringente Steuerung kann KI vom reinen Experiment zum strategischen Erfolgsfaktor werden.