Geschäftsprozesse mit GenAI transformieren: Erst Strategie, dann Skalierung

Ob zur Hyperautomatisierung routinemäßiger Aufgaben oder zur Aufwertung von Produkten und Services – Unternehmen setzen zunehmend auf generative KI (GenAI), um Wettbewerbsvorteile zu erzielen. Doch die erfolgreiche Implementierung von GenAI ist leichter gesagt als getan. Sie erfordert eine klar definierte Strategie und ein tiefes Verständnis der eigenen Geschäftsanforderungen und Datenbedarfe.

Die erste Frage, die sich Unternehmen stellen sollten, lautet: Welche Bereiche der Organisation profitieren am meisten von GenAI? Sollen initiale GenAI-Projekte interne Abläufe verbessern – etwa Marketing oder HR effizienter machen? Oder sollen sie kundenorientiert sein, wie die Optimierung des Call Centers oder die Stärkung der digitalen Präsenz?

Unabhängig vom Use Case kann GenAI als erster Schritt sehr effektiv komplexe Geschäftsprozesse und Workflows optimieren und straffen. In Branchen wie Healthcare, Technologie, Fertigung und Retail gibt es komplexe Verfahren, die sich über mehrere Abteilungen und Behörden erstrecken. Unternehmen identifizieren nun Stellen, an denen KI-gestützte Content-Generierung, Analyse und Zusammenfassung Übergaben zwischen Teams automatisieren und Zeitpläne sowie Outputs beschleunigen können.

Ein Kunde, ein großer Healthcare-Anbieter, der die Terminplanung von Radiologie-Untersuchungen für Krankenhäuser managt, erzielte massive Effizienzgewinne durch KI. Die Planung eines einzelnen Radiologie-Termins erfordert die Evaluierung Dutzender Parameter – Arzt, Gerät, Patientenverfügbarkeit –, ein Prozess, der zuvor durchschnittlich 8 bis 10 Minuten dauerte. Durch den Einsatz von GenAI zur schnellen Analyse aller Datenpunkte reduzierte der Anbieter die Planungszeit auf nur 2 bis 3 Minuten. Das ist enorm. Für einen Anbieter mit hohem Volumen bedeutet eine Verkürzung um wenige Minuten pro Termin Millionen Dollar Kosteneinsparungen pro Jahr.

Doch die Realität ist: Die meisten Organisationen müssen mit GenAI erst laufen lernen, bevor sie sprinten können. Vor über einem Jahrzehnt unterteilte Beratungsfirma McKinsey Innovationsphasen in drei Horizonte. Der erste, über die ersten ein bis zwei Jahre, ist inkrementelle Innovation – schrittweise Verbesserungen bestehender Produkte, Services oder Prozesse. Der zweite Horizont, über die nächsten zwei bis fünf Jahre, erforscht und entdeckt neue Expansionen. Der dritte, typischerweise fünf bis zehn Jahre out, visioniert und schafft völlig neue Geschäftsmodelle oder Marktchancen, die es vorher nicht gab.

Ich glaube, diese Innovationshorizonte gelten weiterhin, aber ihre Zeiträume werden im Zeitalter von GenAI massiv beschleunigt. Tatsächlich zeigt ein aktueller IDC-Bericht: 92 % der KI-Einführungen dauern 12 Monate oder weniger, Organisationen erzielen durchschnittlich innerhalb von 14 Monaten ROI.

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5 Schritte für den erfolgreichen GenAI-Einsatz im Business

Obwohl die potenziellen Vorteile von GenAI enorm sind, erfordert die erfolgreiche Operationalisierung und Skalierung einen pragmatischen Ansatz mit klaren Zielen. Hier sind fünf Schritte für positive Ergebnisse bei Ihrem GenAI-Rollout.

1: KI-Genauigkeit sicherstellen

Eine kritische Herausforderung ist die Verifizierung der Genauigkeit und Zuverlässigkeit KI-generierter Outputs. Die meisten KI-Modelle wie ChatGPT warnen, dass Inhalte ungenau oder falsch sein können. Deshalb brauchen Unternehmen weiterhin Human-in-the-Loop, um KI-Outputs zu prüfen und zu validieren.

Die gute Nachricht: Neue Tools ermöglichen es Menschen, KI-generierte Inhalte zu bewerten, Feedback zu Genauigkeit zu geben und Modelle kontinuierlich zu feintunen. Ein gewisses Maß an menschlicher Aufsicht wird essenziell sein, um Vertrauen und Rechenschaftspflicht aufzubauen, während GenAI in Geschäftsworkflows operationalisiert wird.

2: Business Case quantifizieren

Ein weiterer Schlüsselfaktor ist ROI. Sie müssen prüfen, ob Sie Energie in eine KI-Lösung investieren sollten, die auch durch traditionelle Automatisierung oder bestehende Workflows erreichbar wäre. Wie viel Geld geben Sie für etwas aus, das einfacher machbar ist?

Über den finanziellen ROI hinaus sollten Unternehmen potenzielle Zeiteinsparungen durch KI für Content-Generierung, Analyse und andere Aufgaben abbilden. Wie viele Stunden sparen Sie vs. manueller Erledigung? Wie hoch ist die Gesamtreduktion der Prozesszeit? Daraus lassen sich Kosteneinsparungen ableiten. Die durch KI-gestützte Prozessstraffung ermöglichten Zeit- und Kosteneinsparungen können überzeugende Treiber sein – variieren aber stark je nach Use Case und Domäne.

3: Erfahrenen Partner finden

Die rasante GenAI-Entwicklung der letzten 18 Monate hat verständlicherweise Verwirrung gestiftet. Zunächst sprach man davon, Custom Models in-house zu bauen. Das ist aber vergleichbar mit der Erstellung einer eigenen Mobile-App-Plattform – für die meisten Unternehmen ein überkomplexes, kostspieliges Unterfangen.

Der klügere Ansatz für die meisten Organisationen: Proof-of-Value (POV)-Projekte durchführen. Im Gegensatz zu einem Proof-of-Concept, der die Technologie an sich validiert, demonstriert ein POV den konkreten Wert, den Ihr Business durch GenAI für spezifische Use Cases erzielen kann. Verlieren Sie sich nicht im Beweis des bereits Etablierten – dass diese Modelle funktionieren. Fokussieren Sie sich stattdessen auf den Nachweis ihres Werts für Ihre Operations.

Für einen effektiven POV greifen Sie auf Expertise von Partnern und IT-Dienstleistern mit tiefem GenAI-Domänenwissen zurück, gestützt auf bewährte Plattformen wie Microsoft, Google oder AWS. Diese Spezialisten bringen wertvolle Erfahrung aus ähnlichen Implementierungen für andere Kunden mit.

4: Datenqualität priorisieren

Der Schlüssel zu großartigen GenAI-Ergebnissen ist Datenvorbereitung. Es geht um Qualität, Verfügbarkeit, Organisation und Governance Ihrer Daten – nicht nur um den Trainingsprozess selbst. Die Quintessenz: Mit schlechter oder nicht verfügbarer Datenqualität ist KI-Erfolg unmöglich.

Viele CXOs bleiben skeptisch, wie GenAI effektiv mit ihren Daten arbeiten kann, da Large Language Models typischerweise auf Internetdaten vortrainiert sind. Diese Vorstellung muss entmystifiziert werden. KI-Modelle können gut auf Organisationsdaten operieren, solange diese korrekt strukturiert sind. Der entscheidende Teil: hochwertige, gut organisierte Daten bereitzuhalten.

5: KI-Guardrails implementieren

GenAI kann unvorhersehbar sein. Es kann Bias verstärken, Privatsphäre gefährden und zu unethischen Entscheidungen führen. Dies ist eines der größten Hindernisse für breite Adoption. Doch die Herausforderung lässt sich meistern, wenn ethische Überlegungen, Daten-Bias und ähnliche Themen sorgfältig adressiert werden. Beispielsweise das viel diskutierte Thema unerwünschter Sprache. Es gibt nun Tools, um Sprache im Zusammenhang mit Hass, Gewalt oder Selbstverletzung zu kontrollieren und zu filtern. Solche Tools sind entscheidend und schaffen Nutzervertrauen.

Insbesondere große Tech-Vendor wie Microsoft, Google und AWS sowie viele Startups entwickeln Tools und Add-ons, um GenAI-Lösungen mit eingebauten Guardrails bereitzustellen. Ziel dieser Technologien: Nutzer müssen sich weniger um das Filtern voreingenommener Outputs und Blockieren missbräuchlicher Inhalte kümmern – das passiert im Hintergrund. Doch KI-Sicherheitstools stecken noch in den Kinderschuhen. Robuste Guardrails zu implementieren, erfordert für jedes Unternehmen, das GenAI nutzen will, erheblichen Aufwand.

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Fazit

GenAI transformiert Business jetzt in Echtzeit. Organisationen, die nicht aufspringen, werden abgehängt. Doch Unternehmen, die GenAI übereilt umarmen, müssen hinschauen und planen, bevor sie springen. Indem sie diese fünf Schritte befolgen und up to date bleiben mit aktuellen Trends und Best Practices, können Unternehmen das transformative Potenzial von GenAI freisetzen, um größere Innovation, Effizienz und Wachstum zu treiben.