Generative KI verändert Unternehmensprozesse grundlegend. Ob in der Produktentwicklung, im Marketing oder im Kundenservice – immer mehr Unternehmen identifizieren konkrete Business Cases für Generative KI, in denen diese Technologie Effizienzpotenziale hebt und neue Services ermöglicht. Die Herausforderung besteht darin, GenAI gezielt einzusetzen und ihren Mehrwert entlang des gesamten Produktlebenszyklus nutzbar zu machen.
GenAI bietet insbesondere für die Prozessautomatisierung großes Potenzial. Im Rahmen des neuen „GenAI Impact Report 2025“ von adesso gaben die Hälfte der 400 in Deutschland befragten Führungskräfte an, dass sie mehr als 30 Prozent ihrer täglichen Aufgaben mithilfe von GenAI automatisieren könnten – und zwar abteilungsübergreifend. Die sechs folgenden Business Cases für Generative KI zeigen beispielhaft, wie sich KI entlang der verschiedenen Phasen von Produktlebenszyklen strategisch implementieren lässt, um Prozesse zu optimieren, Innovationen zu beschleunigen und Kundenerfahrungen zu verbessern:
1. KI-gesteuertes Engineering in der Produkt- und Prozessoptimierung
In modernen Produktionsumgebungen erfassen Sensornetzwerke kontinuierlich Daten, die durch Machine-Learning-Algorithmen in Echtzeit analysiert werden. Diese Technologien erkennen Anomalien in Fertigungsprozessen und unterstützen Predictive-Maintenance-Konzepte. GenAI-Algorithmen ermöglichen es, tausende von Designvarianten zu generieren und in simulierten Belastungsszenarien zu testen. Ein Automobilzulieferer konnte durch diese KI-gestützte Prozessoptimierung die Entwicklungszeit neuer Komponenten um etwa 30 Prozent reduzieren und durch adaptives Engineering flexibel auf veränderte Produktionsbedingungen reagieren.
2. Personalisiertes Marketing durch KI-Technologien
Moderne Marketing-Automation-Tools nutzen verschiedene KI-Technologien, um hochpersonalisierte Marketingkampagnen über alle Kontaktkanäle hinweg zu generieren und zu steuern. Large Language Models (LLMs) analysieren umfassende Kundendaten und erstellen per GAN (Generative Adversarial Networks) dynamische Inhalte für Social Media, E-Mails und Webseiten. Im Kundenkontakt übernehmen NLP (Natural Language Processing)-gesteuerte Chatbots die personalisierte Interaktion und verbessern die Konversionsraten deutlich. Eine E-Commerce-Plattform konnte durch diese Technologien ihre Click-Through-Raten um mehr als 25 Prozent steigern. Gleichzeitig senkt die präzisere Zielgruppenansprache die Werbekosten erheblich. Durch kontinuierliches Customer Sentiment Monitoring wird zudem Hyperpersonalisierung in Echtzeit möglich. Unternehmen müssen jedoch den Balanceakt zwischen Personalisierung und Datenschutz sorgfältig meistern.
3. Predictive Selling im Vertrieb
Im Vertrieb ermöglichen GenAI-gestützte CRM-Systeme präzise Vorhersagen über optimale Kundenangebote. Graph Neural Networks (GNNs) analysieren die komplexen Beziehungen zwischen Produkten, Kundeninteraktionen und Verkaufsabschlüssen, um Muster zu erkennen. Bayesian Inference berechnet die Wahrscheinlichkeit von Kundenreaktionen auf spezifische Angebote. Reinforcement Learning (RL) testet verschiedene Verkaufsstrategien und optimiert Next Best Actions (NBA) in Echtzeit. Ein B2B-Unternehmen konnte durch diese Kombination von Technologien seine Abschlussraten um 40 Prozent steigern. Die erfolgreiche Implementierung erfordert jedoch nicht nur technisches Know-how, sondern auch Change Management und kontinuierliche Weiterbildung der Vertriebsmitarbeiter.
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4. Automatische Mustererkennung und Fraud Detection bei der Transaktionsabwicklung
KI-gestützte Analysesysteme verbessern die Erkennung von Unregelmäßigkeiten bei Transaktionen. Anomaly Detection mit Unsupervised Learning identifiziert untypische Muster in Transaktionsdaten. Computer-Vision-Technologien validieren eingereichte Dokumente automatisch. Ein Finanzdienstleister konnte Betrugsfälle um 70 Prozent schneller erkennen und gleichzeitig durch automatisierte Clustering-Modelle die Priorisierung von Support-Anfragen optimieren. Wichtig ist die kontinuierliche Weiterentwicklung der Modelle, um sich an neue Betrugsszenarien anzupassen, sowie die Sicherstellung menschlicher Kontrolle bei kritischen Entscheidungen.
5. KI-gestützte Compliance-Automatisierung und Betrugserkennung im Risikomanagement
Im Bereich Versicherungen und Finanzen werden NLP-Technologien und Knowledge Graphs zur Analyse von Vertragsunterlagen und Schadenmeldungen eingesetzt. Transformer-Modelle klassifizieren verdächtige Transaktionen mit hoher Präzision. Federated Learning ermöglicht es Unternehmen, KI-Modelle gemeinsam zu trainieren, ohne sensible Kundendaten direkt auszutauschen. In der Praxis konnten durch diese KI-gestützte Risikoanalyse die manuellen Prüfungsaufwände um etwa 50 Prozent reduziert werden, während legitime Schadenfälle schneller bearbeitet werden. Für kritische Fälle bleibt menschliche Expertise weiterhin unverzichtbar.
6. Smarte Automatisierung im Kundenmanagement
Die Integration von Conversational AI in Kundenservice-Prozessen ermöglicht natürlichere Dialoge und die Bearbeitung komplexer Anfragen. Speech-to-Text-Modelle analysieren Anrufe in Echtzeit und erkennen Kundenbedürfnisse. Sentiment-Analysis-Algorithmen erfassen die Stimmung des Kunden und passen die Antworten entsprechend an. Nach Implementierung solcher Systeme konnte ein Telekommunikationsanbieter mehr als 75 Prozent der Routineanfragen automatisieren und gleichzeitig die Kundenzufriedenheit durch personalisierte, kontextabhängige Kommunikation deutlich steigern. Unternehmen müssen jedoch transparent mit KI-basierter Kommunikation umgehen und stets einen reibungslosen Übergang zu menschlichen Mitarbeitern gewährleisten.
Fazit: Business Cases für Generative KI als Wegweiser für die digitale Transformation
„Generative AI ist ein Katalysator für Effizienz, Innovation und nachhaltiges Wachstum“, erklärt Tim Strohschneider, Head of Generative AI bei adesso. „Unternehmen profitieren von Automatisierung und Kostenreduktion, aber auch von einer völlig neuen Qualität in der Entscheidungsfindung und Kundeninteraktion. Wer GenAI als integralen Bestandteil der Geschäftsstrategie betrachtet, entwickelt Schritt für Schritt smartere Prozesse und sichert sich so langfristige Wettbewerbsfähigkeit in einem zunehmend KI-gesteuerten Markt.“ Die vorgestellten Business Cases für Generative KI verdeutlichen, wie technologiegestützte Prozessinnovation branchenübergreifend Realität wird – vorausgesetzt, Unternehmen gehen die Umsetzung strategisch und verantwortungsvoll an.
Der Autor
Tim Strohschneider ist Head of Generative AI bei adesso.