Digitalisierung kann beispielsweise bedeuten, einen bestehenden analogen Prozess digital abzubilden. Die digitale Transformation geht weiter und hinterfragt, wie Prozesse, Geschäftsmodelle und Arbeitsweisen grundsätzlich verändert werden können. KI, Cloud-Technologien, Automatisierung und datenbasierte Entscheidungen können dabei wichtige Bausteine sein.

KI kann digitale Prozesse um Funktionen wie Mustererkennung, Sprachverarbeitung, Prognosen oder automatisierte Inhaltserstellung erweitern. Dadurch lassen sich beispielsweise Dokumente analysieren, Kundenanfragen bearbeiten oder interne Wissensbestände durchsuchen. KI ist damit ein mögliches Werkzeug innerhalb einer umfassenderen Digitalisierungsstrategie.

Besonders geeignet sind Prozesse mit wiederkehrenden Arbeitsschritten, hohem manuellen Aufwand oder vielen digital verfügbaren Informationen. Dazu können beispielsweise Rechnungsverarbeitung, Dokumentenverwaltung, Kundenservice, Reporting oder interne Freigabeprozesse gehören. Vor einer Umsetzung sollte jedoch geprüft werden, ob eine digitale Lösung tatsächlich einen messbaren Nutzen bringt.

KI kann insbesondere bei Aufgaben interessant sein, die große Mengen an Texten, Bildern, Sprache oder anderen Daten verarbeiten. Beispiele sind Dokumentenanalyse, Wissensmanagement, Kundenservice, Texterstellung, Datenklassifikation oder Prognosen. Die konkrete Eignung hängt von Datenqualität, Prozessstruktur, Risiko und gewünschtem Ergebnis ab.

Generative KI bezeichnet Systeme, die neue Inhalte auf Basis erlernter Muster erzeugen können. Dazu gehören beispielsweise Texte, Bilder, Code oder andere digitale Inhalte. Bekannte Anwendungen können unter anderem bei Recherche, Kommunikation, Marketing, Wissensmanagement und Produktentwicklung eingesetzt werden.

Large Language Models sind KI-Modelle, die große Mengen von Sprachdaten verarbeiten und daraus sprachliche Zusammenhänge lernen. Sie können beispielsweise Texte erzeugen, zusammenfassen, klassifizieren oder Fragen beantworten. Ihre Antworten sollten jedoch insbesondere bei geschäftskritischen Informationen auf Richtigkeit und Plausibilität geprüft werden.

Ein KI-Use-Case beschreibt einen konkreten Anwendungsfall, bei dem KI eine bestimmte Aufgabe oder einen Geschäftsprozess unterstützt. Ein Beispiel wäre die automatische Klassifizierung eingehender Kundenanfragen. Ein sinnvoller Use-Case sollte nicht nur technisch möglich sein, sondern auch einen nachvollziehbaren geschäftlichen Nutzen bieten.

Geeignete Anwendungsfälle lassen sich identifizieren, indem bestehende Prozesse hinsichtlich Zeitaufwand, Datenmenge, Wiederholbarkeit und Fehleranfälligkeit analysiert werden. Anschließend kann geprüft werden, ob KI gegenüber einer klassischen Softwarelösung einen zusätzlichen Nutzen bietet. Auch Datenschutz, Sicherheit, Kosten und notwendige menschliche Kontrollen sollten bereits bei der Bewertung berücksichtigt werden.

Eine Digitalisierungsstrategie sollte mit den Unternehmenszielen und bestehenden Herausforderungen beginnen. Danach werden Prozesse, Daten, technische Systeme, Kompetenzen und mögliche Digitalisierungsprojekte analysiert. Anschließend können konkrete Prioritäten, Verantwortlichkeiten und Umsetzungsschritte definiert werden.

Daten bilden eine wichtige Grundlage für digitale Prozesse und viele KI-Anwendungen. Sind Daten unvollständig, widersprüchlich oder schlecht strukturiert, kann dies die Qualität von Analysen und KI-Ergebnissen beeinträchtigen. Unternehmen sollten deshalb neben Technologie auch Datenqualität, Datenstrukturen und Datenverantwortlichkeiten berücksichtigen.

Datenqualität beschreibt unter anderem die Richtigkeit, Vollständigkeit, Aktualität und Konsistenz von Daten. Schlechte Daten können zu fehlerhaften Analysen oder ungeeigneten KI-Ergebnissen führen. Deshalb sollte die Qualität der verwendeten Daten bereits vor einem KI-Projekt geprüft werden.

Prompt Engineering bezeichnet die gezielte Formulierung von Eingaben für generative KI-Systeme. Durch klare Aufgabenstellungen, Kontext, gewünschte Ausgabeformate und zusätzliche Einschränkungen kann die Qualität der Ergebnisse verbessert werden. Besonders im beruflichen Einsatz hilft eine strukturierte Prompt-Gestaltung dabei, wiederholbare Ergebnisse zu erzielen.

Der EU AI Act ist ein europäischer Rechtsrahmen für Künstliche Intelligenz, der Anforderungen abhängig vom jeweiligen KI-System und dessen Einsatzbereich festlegt. Dabei werden unterschiedliche Risikostufen und entsprechende Pflichten berücksichtigt. Unternehmen müssen deshalb prüfen, welche Anforderungen für ihre konkreten KI-Anwendungen gelten.

Mitarbeiter müssen nicht nur wissen, wie KI-Tools technisch verwendet werden, sondern auch deren Grenzen und Risiken verstehen. Dazu gehören beispielsweise die Bewertung von KI-Ergebnissen, der Umgang mit vertraulichen Informationen und die Erkennung möglicher Fehler. KI-Kompetenz ist deshalb sowohl eine technische als auch eine organisatorische Aufgabe.

KI kann einzelne Prozessschritte beschleunigen, automatisieren oder durch Assistenzfunktionen unterstützen. Gleichzeitig können neue Aufgaben entstehen, beispielsweise die Kontrolle von KI-Ergebnissen oder die Pflege von Wissensgrundlagen. Die konkrete Auswirkung hängt stark vom jeweiligen Prozess und vom Umfang des KI-Einsatzes ab.