🤖 KI ist in aller Munde. Aber was braucht es wirklich, um sie sinnvoll im Unternehmen einzusetzen?

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Täglich lesen wir von bahnbrechenden Entwicklungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz. Ob bei der Automatisierung oder für intelligente Prognosen – KI gilt als der große Gamechanger.

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Doch viele Unternehmerinnen und Unternehmer fragen sich zu Recht:

👉 „Was muss ich eigentlich beachten, wenn ich KI in meinem Unternehmen einsetzen möchte?“

👉 „Welche Voraussetzungen müssen erfüllt sein, bevor sich ein KI-Projekt überhaupt lohnt?“

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Deshalb möchten wir mit diesem Beitrag einen Überblick geben, was Unternehmen tun müssen, um KI-fähig zu werden – also organisatorisch, technisch und strategisch bereit für den produktiven Einsatz von KI-Systemen.

 

1️⃣ Daten sind die Grundlage
Ohne qualitativ hochwertige und strukturierte Daten kann keine KI sinnvoll arbeiten. 
Fragen Sie sich: Wo fallen bei uns Daten an? In welchem Zustand befinden sie sich? Können wir sie zentral sammeln, bereinigen und zugänglich machen?
Tipp: Der Aufbau eines „Data Lake“ oder „Data Warehouse“ ist oft ein erster sinnvoller Schritt.

 

2️⃣ Die richtige Infrastruktur schaffen
KI-Modelle benötigen je nach Anwendungsfall erhebliche Rechenleistung – lokal oder in der Cloud.
Haben Sie bereits skalierbare Systeme (z. B. Kubernetes, Cloud-Plattformen)?
Ist Ihre IT-Sicherheit auf KI-getriebene Workloads vorbereitet?
Unser Rat: Planen Sie frühzeitig mit skalierbaren, containerisierten Umgebungen.

 

3️⃣ Kompetenzen im Team aufbauen
Ein KI-Projekt ist kein reines IT-Vorhaben. Es braucht:
Data Engineers, die mit Daten arbeiten, Data Scientists, die Modelle entwickeln,
Domänenexpert:innen, die den Kontext liefern, und Softwareentwickler:innen, die alles produktionsreif machen.
Wichtig: Schulungen und interne Sensibilisierung sind oft genauso entscheidend wie die Technik selbst.

 

4️⃣ Mit Pilotprojekten starten
Beginnen Sie nicht gleich mit dem größten Use Case. Kleine, fokussierte Pilotprojekte mit klar messbarem Nutzen helfen Ihnen, Risiken zu minimieren, Erfahrungen zu sammeln und Stakeholder zu überzeugen.
Beispiele: Automatisierte Rechnungserkennung, intelligente Produktempfehlungen oder Textklassifikation.

 

5️⃣ Use Cases strategisch auswählen
Nicht jede Aufgabe eignet sich für KI. Gute KI-Anwendungen haben klar definierte Ziele, basieren auf ausreichend historischen Daten und bringen echten Mehrwert für Prozesse oder Kunden.
Tipp: Denken Sie in Business Cases, nicht in Technologien.

 

➡️ Unser Fazit: KI ist kein Plug-and-Play-Werkzeug. Aber mit einem strukturierten Vorgehen, datengetriebenem Denken und einem verlässlichen Software-Partner an Ihrer Seite schaffen Sie die Grundlage für nachhaltigen KI-Einsatz in Ihrem Unternehmen.

 

💡 Sie möchten wissen, ob Ihr Unternehmen bereit für KI ist? Wir helfen gerne beim Einstieg – von der ersten Analyse bis zur produktionsreifen Lösung. 

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