KI bringt die Chance flexible Automatisierung ohne viele verschiedene Spezialsoftwarelösungen in Ihr Unternehmen.
RECAP.
Was versteht man unter KI im Jahr 2025?
Der Begriff der künstlichen Intelligenz ist in aller Munde und das Potential der dahinter stehenden Technologien scheint Grenzenlos. Ein kurze Einordnung hilft zu verstehen, wo wir Ende 2025 stehen. ChatGPT (OpenAI), Gemini (Google), LLama (Meta), Claude (Anthropic) zählen zu den bekanntesten Produktnamen für KI Modelle. Hierbei geht es um eine spezielle Art von KI: Die sogenannten großen Sprachmodelle (engl. Large Language Models, kurz LLMs). Diese Modelle erhalten einen Text input, zum Beispiel eine Frage und generieren daraus eine Textantwort. Im Alltag dominiert diese Art von "Künstlicher Intelligenz", obwohl es durch aus noch viele andere Arten gibt.
Integrationsmöglichkeiten.
Wie kann ChatGPT und Co. in digitale Prozesse eingebunden werden?
Anstatt die Benutzeroberfläche von ChatGPT zu verwenden, können alle gängigen Modelle auch über Schnittstellen angesprochen werden. Hierdurch lassen sich Fragestellungen und zugehörige Daten an die KI-Systeme zur Bearbeitung ohne direkte Menschliche Eingabge senden.
RAG
Unter KI Agenten oder agentic AI, versteht man die selbstständige Ausführung von Aufgaben.
Agentic, RAG, AI, KI, ... (verweis auf den anderen Blogpost)
Anwendungsmöglichkeiten.
Wie kann ich ChatGPT und Co. heute effektiv in meinem Unternehmen einsetzen?
Echten Mehrwert im Unternehmen schaffen
Künstliche Intelligenz ist kein Allheils mittel und muss bedacht eingesetzt werden, um einen echten Mehrwert darzustellen. Im Vergleich zu herkömmlicher Software besticht künstliche Intelligenz durch seine universelle Einsetzbarkeit und Flexibilität. Hier die wichtigsten Kerntechnologien und deren Mehrwert
Anwendung 1: Chatte mit deinen Dokumenten und Daten als Quelle
Das passende Stichwort lautet RAG - Retrevial Augmented Generation. Die Technologie ist besonders intessant, um sog. Halluzinationen der KI-Modelle zu minimieren. Hierfür werden Dokumente oder allgemeiner Textdatensätze vorzugsweise in speziellen Datenbanken - sog. Vektordatenbanken - gespeichert, die es dem KI-Modell ermöglichen zielgerichtet und schnell passende Quellen zu finden. Bei sensiblen Daten, die nicht zu Drittanbietern bzw. KI-Anbietern gesendet werden sollten, bietet sich der Einsatz von lokalen KI Modellen an.
Anwendung 2: Unstrukturierte Daten finden
Verträge, Protokolle, E-Mails, Ticketsysteme oder Dateiserver enthalten wertvolles Wissen, das im Alltag nur schwer zugänglich ist. Meist existiert zwar ein Dokumentenmanagement, die Suche funktioniert aber nur über Schlagworte, starre Ordnerstrukturen oder manuelle Pflege von Labels. Ein KI-gestütztes Suchsystem kann hier helfen, indem es Inhalte semantisch versteht – also nach Bedeutung statt nur nach exakten Begriffen sucht. So lassen sich zum Beispiel schnell alle Verträge zu einem Kunden, alle Protokolle zu einem Projekt oder alle Vorgänge zu einem bestimmten Problem auffinden, ohne lange zu blättern. Gerade in regulierten Branchen ist es außerdem möglich, sensible Dokumente ausschließlich im eigenen Rechenzentrum oder auf lokalen Servern zu indexieren.
Anwendung 3: Automation im Büroalltag
Viele wiederkehrende Tätigkeiten im Backoffice eignen sich hervorragend für KI-gestützte Automatisierung. Dazu gehören etwa das automatische Vorsortieren von E-Mails, das Erkennen und Klassifizieren von Belegen und Rechnungen, das Ausfüllen von Standardformularen oder das Erstellen von Antwortentwürfen. Statt komplette Prozesse „auf einen Schlag“ zu ersetzen, bietet es sich an, zunächst einzelne Teilschritte zu automatisieren – etwa die Vorbereitung von Antworten, die ein Mensch nur noch prüft und freigibt. So entsteht eine pragmatische Mensch-KI-Zusammenarbeit, die Zeit spart, ohne bestehende Abläufe radikal zu verändern.
Anwendung 4: Überwachung von unstrukturierten Daten
Täglich entstehen unzählige E-Mails, Supporttickets, Chatnachrichten oder Kommentare – oft gehen wichtige Signale darin unter. KI-Modelle können diese Datenströme kontinuierlich überwachen und z. B. besonders unzufriedene Kunden, dringende Reklamationen oder rechtlich heikle Formulierungen automatisch hervorheben. So lassen sich etwa Beschwerden priorisieren, kritische Kunden direkt an den passenden Ansprechpartner weiterleiten oder auffällige Vorgänge an das Qualitätsmanagement melden. Auch interne Risiken – etwa Anzeichen von Informationsverlust oder sicherheitsrelevante Meldungen – können so früher erkannt werden.
Anwendung 5: Reporting und Auswertungen
Statt jeden Monat Berichte manuell aus Excel, ERP-Systemen und anderen Quellen zusammenzustellen, können KI-gestützte Assistenten Daten automatisch aufbereiten. Sie generieren auf Knopfdruck Management-Zusammenfassungen, kommentieren Kennzahlen in verständlicher Sprache und heben Auffälligkeiten oder Trends hervor. In Kombination mit klassischen Business-Intelligence-Lösungen entsteht so ein interaktives Reporting, bei dem Führungskräfte konkrete Fragen in natürlicher Sprache stellen können – von „Wie hat sich unser Auftragsbestand im letzten Quartal entwickelt?“ bis hin zu „Welche Kunden sind kurz davor, ihr Budget auszuschöpfen?“.
Anwendung 6: Telefonischer Kundensupport
Sprachbasierte KI-Assistenten sind inzwischen in der Lage, natürliche Gespräche am Telefon zu führen. Sie können Standardfragen zu Öffnungszeiten, Bestellstatus, einfachen Produktinformationen oder Terminvereinbarungen vollständig übernehmen und rund um die Uhr zur Verfügung stellen. Komplexere Fälle werden nahtlos an menschliche Mitarbeitende übergeben, inklusive einer kurzen Zusammenfassung des Gesprächsverlaufs. So sinken Wartezeiten, während das Support-Team entlastet wird und sich auf wertschöpfende, beratungsintensive Anfragen konzentrieren kann.
Anwendung 7: Transkription von Telefonaten und Meetings
Moderne Spracherkennung wandelt Gespräche zuverlässig in Text um – sei es im Kundensupport, im Vertrieb oder in internen Meetings. Auf dieser Basis können automatisch Zusammenfassungen, To-do-Listen, Protokolle oder CRM-Einträge erzeugt werden. Wichtige Entscheidungen und Zusagen werden damit dokumentiert, ohne dass jemand mitschreiben muss. Gerade in Teams mit vielen Kundenterminen entsteht so ein deutlich besserer Überblick über den tatsächlichen Informationsstand.
Über Text und Dokumente hinaus in die physische Welt.
Neben Sprache und Text spielt auch Bilderkennung eine immer wichtigere Rolle für KMUs. In der Qualitätssicherung können Kameras Bauteile oder Produkte automatisch prüfen, in der Logistik lassen sich Lagerbestände visuell erfassen und im Service können Bilder von Schäden oder Anlagenzuständen automatisch klassifiziert werden. Klassische, speziell trainierte Modelle sind hier oft dann sinnvoll, wenn sehr präzise Anforderungen bestehen und ausreichend Trainingsdaten vorliegen. Universelle Modelle dagegen erlauben einen schnelleren Einstieg, da sie bereits ein breites Vorwissen besitzen und mit vergleichsweise wenig Beispieldaten an den eigenen Anwendungsfall angepasst werden können.
Ein „KI-Sekretariat“ verbindet viele dieser Bausteine: Es nimmt Anfragen über verschiedene Kanäle entgegen, sortiert E-Mails vor, bereitet Termine vor, erinnert an Fristen, erstellt Gesprächsnotizen und schlägt Antwortentwürfe vor. Wird ein Teil der Intelligenz dabei lokal betrieben, können besonders vertrauliche Daten – etwa Personalunterlagen, interne Finanzdaten oder Schutz-IP – das Unternehmen gar nicht erst verlassen. Lokale KI-Lösungen, kombiniert mit Cloud-Diensten dort, wo es sinnvoll ist, ermöglichen so eine ausgewogene Balance zwischen Datenschutz, Kosten und Leistungsfähigkeit.
Herausforderungen im Einsatz von KI.
Welche Schwächen haben sprachbasierte KI Modelle?
So vielseitig KI-Modelle sind, sie bringen auch Herausforderungen mit sich. Ein zentrales Thema sind sogenannte „Halluzinationen“: Das Modell formuliert Antworten, die plausibel klingen, aber inhaltlich falsch sind. Gerade bei rechtlich oder fachlich sensiblen Themen ist daher eine Kombination aus klaren Leitplanken, guter Datenbasis (z. B. über RAG-Systeme) und menschlicher Kontrolle entscheidend. Hinzu kommen Fragen von Datenschutz, Informationssicherheit, Urheberrecht und Haftung, die in jedem Projekt sauber adressiert werden müssen. Nicht zuletzt ist der Faktor Mensch wichtig: Mitarbeitende müssen abgeholt, geschult und in die Gestaltung der neuen Prozesse einbezogen werden, damit KI im Alltag wirklich akzeptiert und genutzt wird.
Agentic AI.
Wann kommen die autonomen Mitarbeiter?
Unter „Agentic AI“ versteht man KI-Systeme, die nicht nur auf Anfragen reagieren, sondern selbstständig Aufgaben planen, Zwischenschritte ausführen und mit anderen Systemen interagieren. Solche Agenten können beispielsweise Informationen beschaffen, mehrere Tools nacheinander ansteuern, Rückfragen stellen und Ergebnisse iterativ verbessern – ähnlich wie ein digitaler Mitarbeiter. Für KMUs ist heute vor allem der pragmatische Einsatz interessant: KI-Assistenten, die klar eingegrenzte Aufgabenpakete übernehmen, dabei transparent agieren und jederzeit vom Menschen übersteuert werden können. Mit zunehmender Reife der Technologie wird der Grad der Autonomie steigen – entscheidend ist, frühzeitig Erfahrungen zu sammeln und die eigenen Prozesse so vorzubereiten, dass sie von dieser Entwicklung profitieren.
Wir bei ionix begleiten kleine und mittlere Unternehmen genau auf diesem Weg: von der Identifikation sinnvoller Einsatzfelder über Prototypen bis hin zum stabilen Betrieb produktiver KI-Lösungen. Dazu gehören unter anderem RAG-basierte Suchsysteme, KI-gestützte Büro-Automatisierung, Monitoring von unstrukturierten Daten, Reporting-Assistenten, telefonische Support-Bots, Transkriptions-Workflows, Bildverarbeitung sowie hybride Architekturen mit lokaler und Cloud-KI. Wenn Sie eines oder mehrere der beschriebenen Anwendungsszenarien in Ihrem Unternehmen realisieren möchten, sprechen Sie uns gerne an – wir bieten all das aus einer Hand an.