Künstliche Intelligenz (KI) entfacht eine Begeisterung, die beinahe grenzenlos scheint, doch birgt die übermäßige Erwartungshaltung auch Risiken. Unternehmen, die KI als Allheilmittel für sämtliche Herausforderungen betrachten, laufen Gefahr, den Blick für wichtige Geschäftsprobleme zu verlieren, was letztlich zu enttäuschenden Resultaten führen kann. Studien weisen darauf hin, dass im kommenden Jahr ein Drittel der generativen KI-Projekte aufgegeben wird.
Unternehmensführer sollten sich von visionären, zukunftsgerichteten KI-Anwendungen abwenden und stattdessen auf pragmatischere KI-Lösungen setzen, die echten Mehrwert für Organisationen und deren Kunden liefern. Diese bodenständige Herangehensweise sichert nicht nur einen unmittelbaren Wettbewerbsvorteil, sondern schont auch Ressourcen wie Zeit und Budget. Ein pragmatischer Schritt zur KI-Integration beginnt mit der Frage nach dem Nutzen für die Kunden. Inwieweit verbessert die Technologie das Kundenerlebnis, optimiert sie Prozesse oder löst bestehende Probleme? Kunden, deren Anliegen schnell und effizient bearbeitet werden, bemerken den Unterschied – ein Gewinn für Zufriedenheit und Effizienz gleichermaßen.
Ein praxisnahes Beispiel dafür ist der Einsatz von KI im Kundenservice. Unternehmen nutzen zunehmend intelligente Chatbots oder virtuelle Assistenten, die mit umfangreichen Wissensdatenbanken ausgestattet sind, um rund um die Uhr Anfragen zu bearbeiten. Diese Werkzeuge bieten schnellere Reaktionszeiten und entlasten menschliche Mitarbeiter, die sich komplexeren Anliegen widmen können. Eine aktuelle McKinsey-Studie zeigt, dass generative KI-Chatbots in einer großen Firma die Problemlösungsrate pro Stunde um bis zu 14% steigern und die Bearbeitungszeit der Mitarbeiter um 9% reduzieren.
Groß angelegte KI-Experimente erfordern häufig erhebliche Investitionen, und scheitern sie, sind die finanziellen und reputativen Verluste beträchtlich. Weniger umfangreiche und präziser ausgerichtete KI-Anwendungen hingegen sind oft kosteneffizient und einfach zu implementieren. Um die Stolpersteine allzu großer oder unsicherer Projekte zu umgehen, sollten Unternehmen klein anfangen und gezielte Anwendungsfälle mit klarem Geschäftszweck sowie Rücklauf fokussieren. Generative KI-Werkzeuge wie prädiktive Analysen, Übersetzungen und Zusammenfassungen lassen sich nahtlos in bestehende Systeme und Abläufe integrieren. Solche Anwendungen ermöglichen den schnellen Erfolg im Wettbewerb, während Firmen essenzielle KI-Kompetenzen innerhalb ihrer Organisation aufbauen.