15 KI-Use-Cases nach Unternehmensbereich
Fünfzehn KI-Use-Cases mit echter Wertschöpfung, von der Angebots-Erstellung im Vertrieb über RAG-Wissensdatenbank im Support bis zu Predictive Maintenance in der Produktion. Mit Aufwandsklassen XS bis XL.
Diese Liste ersetzt das übliche „KI kann alles". Hier sind 15 belastbar implementierbare Use-Cases, gegliedert nach Bereichen, mit Aufwandsklassen XS (Wochen) bis XL (über 12 Monate).
Vertrieb: Angebots-Entwurf aus Anfrage
RAG über die letzten 500 Angebote plus Produktkatalog erzeugt einen Erstentwurf. Vertriebler korrigiert in 15 statt 90 Minuten. Aufwand: M.
Vertrieb: Lead-Scoring aus CRM-Verlauf
Klassisches ML auf Aktivitätsdaten, kein LLM nötig. Top-20-%-Leads zeigen sich. Aufwand: S, wenn Daten sauber sind.
Marketing: SEO-Content-Skelette
LLM erzeugt Gliederung und Erstentwurf, Redaktion finalisiert. Schlüsselregel: kein 1:1-Publishing, sonst Google-Penalty-Risiko. Aufwand: S.
Marketing: Multilinguale Kampagnen-Übersetzung
DeepL Pro oder Claude/GPT-4 mit Tone-of-Voice-Prompt. Native Speaker reviewt nur statt komplett zu übersetzen. Aufwand: XS.
Service: RAG-Wissensdatenbank für Support
Confluence/SharePoint als Quelle, Agent antwortet Tier-1-Anfragen. Wichtig: Eskalations-Pfad zu Mensch, Confidence-Schwelle. Aufwand: L.
Service: E-Mail-Klassifikation und Routing
Eingehende Tickets werden nach Kategorie sortiert und an Fachteam geroutet. Reduziert Routing-Zeit um 70 %. Aufwand: M.
HR: Stellenanzeigen-Erstellung
LLM aus Anforderungsprofil plus Tone-of-Voice-Vorgaben. Genderneutralität automatisch checken. Aufwand: XS.
HR: Onboarding-Buddy als Chat
RAG über Handbuch, Policies, FAQs. Beantwortet „Wo finde ich…"-Fragen rund um die Uhr. Aufwand: M.
Recht: Vertragsklauseln-Vergleich
LLM extrahiert Standardklauseln, vergleicht mit Vorlage. Rechtsanwendung bleibt bei Anwälte. Aufwand: M.
Recht: Übersetzung Fachjargon ↔ Verständlich
AGB, Datenschutz-Hinweise, Verträge in klare Sprache. Verbessert E-E-A-T und Compliance. Aufwand: XS.
Finanzen: Rechnungsprüfung
OCR + LLM extrahiert Daten, prüft gegen Bestellung. Vier-Augen-Prinzip bleibt. Reduziert manuelle Erfassung um 80 %. Aufwand: L.
Finanzen: Anomalie-Erkennung
Klassisches ML auf Buchungsdaten, kein LLM. Auffällige Muster werden geflaggt. Aufwand: M.
Produktion: Predictive Maintenance
Sensor-Daten + ML-Modell sagt Ausfall vorher. Klassiker mit echten Cases (Bosch, Trumpf). Aufwand: XL, lohnt sich ab kritischer Anlagen-Anzahl.
Produktion: Qualitätsprüfung per Bild-KI
Vision-Modelle erkennen Defekte. Schnellere und konsistentere Prüfung als Mensch. Aufwand: L, Hardware-Investition nötig.
Management: Meeting-Zusammenfassungen
Teams/Zoom-Transkript → Action Items, Entscheidungen, Open Points. Einsteiger-Use-Case mit hohem Komfortgewinn. Aufwand: XS, mit Enterprise-Tools out-of-the-box.
Fazit
Starte mit XS- und S-Use-Cases, sie liefern in 4–8 Wochen Ergebnisse und finanzieren die nächsten Stufen. Im Lehrgang Manager für angewandte KI-Transformation (IHK) entwickeln wir je Teilnehmer eine Use-Case-Roadmap.
FAQs
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Manager für angewandte KI-Transformation (IHK)
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