Generative KI - Beispiele für Anwendungen im Arbeitsalltag

Generative KI steigert die Performance und Kundenzufriedenheit durch effizientere und automatisierte Prozesse.

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Beispiele für KI-Anwendungen im Vertrieb:

• Erstellung von optimalen  Angeboten für spezifische Kundenanfragen oder Bearbeitung von Ausschreibungen.
• Datenbasierte Qualifizierung und Priorisierung von Leads.
• Ableiten und Vorhersagen von Kundenverhalten, z. B. für Maßnahmen im Bereich Cross- oder Up-Sales.

Generative KI kann zu einer Verbesserung der Servicequalität führen, z. B. kürzere Reaktions-zeiten und eine höhere Verfügbarkeit.

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Beispiele für KI-Andendungen im Support:

• Höhre Verfügbarkeit des Kundensupports, z. B. durch einen 24/7-Ansatz.
• Individuelle Kundenbetreuung, auf Basis von bestehenden Daten und Erfahrungswerten.
• Einfache Skalierung bzw. Abwicklung einer großen Anzahl von Anfragen bei Spitzenzeiten.

Generative KI steigert die Produktivität und

erhöht die Mitarbeiterzufriedenheit durch die Übernahme von Routineaufgaben.

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Beispiele für KI-Anwendungen im HR:

• Automatisierung von repetitiven Aufgaben, z. B. die Formulierung von Stellenausschreibungen.
• Individuelles Onboarding von neuen Mitarbeiter:innen durch die Bereitstellung maßgeschneiderten Trainingsinhalten.
• Automatische Auswertung und Zusammenfassung von internen Befragungen.

Durch den Einsatz von generativer KI kann die Effizienz und Produktivität bei de Abwicklung von Standard-aufgaben deutlich gesteigert werden.

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Beispiele für KI-Anwendungen im Rechtswesen:

• Automatische Prüfung von Verträgen oder weiteren Dokumenten, nach spezifischen Kriterien.
• Ausfüllen von Dokumenten oder Formularen mit bestehenden Daten oder Informationen.
• Abgleich von Inhalten in Dokumenten, z. B. bei Vertragsanpassungen.

Mit generativer KI wird die Erfassung und Bereitstellung von Wissen deutlich effizienter, z. B. durch eine automatische Wissensens-extraktion und -organisation.

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Beispiele für KI-Anwendungen im Wissensmanagement:

• Analyse von unstrukturierten Daten und Umwandlung von relevanten Informationen in strukturierte Formate.
• Dynamische Aktualisierung von Wissen durch eine kontinuierliche Integration von neuen Informationen.
• Bereitstellung von personalisiertem Wissen für eine effektive Wissensvermittlung.

Die Nutzung von generativer KI steigert die operativen Effizienz durch optimierte Prozesse, sowohl auf Abteilungsebene als auch bereichsübergreifend.

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Beispiele für KI-Anwendungen im Prozessmanagement:

• Automatisierte Prozessmodellierung und -visualisierung.
• Erstellung von Prozessmodellen, basierend auf Informationen aus Prozess-beschreibungen.
• Automatische Erstellung von Dokumentationen für Prozesse oder einzelne Prozessschritte.

Mit generativer KI könnnen Innovations-prozesse verbessert und neue Lösungsansätze entwickelt werden, die Menschen evt. entgehen würden.

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Beispiele für KI-Anwendungen in F&E:

• Beschleunigte Innovationen durch eine automatische Auswertung von großen Datenmengen.
• Erstellung von Problemanalysen mit Hilfe von bestehenden Berichten.
• Ressourceneffizienz duch die automatische Erstellung von Dokumentationen.

Durch die Unterstüztung von generativer KI kann kann die Performance im Marketing gesteigert werden, z. B. durch automatisierte Inhalte und kreativen Prozesse.

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Beispiele für KI-Anwendungen im Marketing:

• Erstellung von Inhalten und Medien, wie z. B. Produktbeschreibungen oder Videos.
• Personalierung und Individualisierung der Interaktion mit Kunden für ein besseres Kundenerlebnis.
• Automatische Bereitstellung Produktvorschläge, auf basis von Daten und Kundenverhalten.

Steigerung der betrieblichen Effizienz und Optimierung von Lieferketten Bedarfsprognosen oder eine Abfallreduzierung.

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Beispiele für KI-Anwendungen in der Produktion und Logistik:

• Optimierung der Produktionsplanung und -steuerung, z. B. mit KI-Agenten.
• Qualitätssicherung und Fehlererkennung mit Hilfe von Bildverarbeitung.
• Optimierung von Lieferketten, z. B. durch die Analyse von Lieferanten und auftretenden Störungen.