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KI ist einer der wenigen Bereiche, in denen sich die vorherrschenden Trends von einem Jahr zum nächsten fast bis zur Unkenntlichkeit verändern können. GenAI gewinnt rasant an Fahrt, Marktführer bauen ihre KI-Ökosysteme weiter aus, und mittlerweile kann fast jeder zum “KI-Entwickler” werden.
Zu den aktuellen Trends gehören nicht mehr die Diskussionen darüber, warum sich der Einsatz von KI auf Unternehmensebene lohnt, sondern vielmehr die Frage, wie man KI skalieren kann, um einen höheren ROI zu erzielen, und was dabei zuerst skaliert werden sollte. Diese Trends spiegeln heute die Erkenntnisse wider, die aus der ersten Welle der groß angelegten KI-Einführung gewonnen wurden.
Seit fast einem Jahrzehnt verfolge ich Trends im Bereich der KI für Unternehmen und unterstütze Unternehmenskunden dabei, den Nutzen der KI optimal zu ausschöpfen. Was lohnt sich für Sie? Das erfahren Sie in diesem Artikel.
Wenn Sie einen Chatbot in Ihr Intranet integrieren, bedeutet das noch nicht, dass Ihr Unternehmen KI einsetzt. KI wird erst dann unternehmenstauglich, wenn KI-Technologien wie maschinelles Lernen, natürliche Sprachverarbeitung, Computer Vision oder generative Modelle gezielt und systematisch in die Geschäftsabläufe eingebunden werden. In der Regel verändert KI die Organisation von Arbeitsabläufen, die Funktionsweise von Entscheidungsprozessen und die Art und Weise, wie Kunden mit Ihrem Produkt interagieren.
Um das Prädikat “im Unternehmen etabliert” zu verdienen, muss KI tief in die Arbeitsabläufe integriert sein, sodass die Mitarbeiter die Technologie selbst zwar nicht wahrnehmen, ihre Auswirkungen jedoch deutlich spüren. Algorithmen werden in die von Ihrem Unternehmen genutzten CRM-, ERP-, Altsysteme oder maßgeschneiderten Systeme eingebettet und so konzipiert, dass eine Skalierung über Geschäftsbereiche hinweg reibungslos erfolgt. Beispiele hierfür: Wenn sich eine Lieferkettenprognose über Nacht selbst anpasst, ein Schadenbearbeitungsprozess potenziellen Betrug erkennt, bevor ein Mensch überhaupt blinzeln kann, und ein Vertriebsmitarbeiter differenzierte Produktfragen von einem KI-Copiloten beantwortet – dann ist dies ein Zeichen dafür, dass die Einführung von KI im Unternehmen richtig gelungen ist.
Traditionell stützt sich die Einführung von KI in Unternehmen auf vier wesentliche Vorteile.
Das weltweite Marktvolumen für KI im Unternehmensbereich wurde im Jahr 2024 auf $23,95 Milliarden geschätzt und wird voraussichtlich $155,21 Milliarden im Jahr 2030, mit einem jährlichen Wachstum von 37,61 TP180T. Ab 2025, etwa 88% Organisationen KI in mindestens einem Geschäftsbereich einsetzen.
Entscheidend ist, dass dieser kulturelle Wandel größtenteils bereits vollzogen ist. Unternehmen haben Vertrauen in diese Modelle gewonnen – auch wenn sie diese anfangs nicht vollständig verstanden haben –, nachdem sie Ergebnisse gesehen und gelernt haben, wie man sie handhabt.
Unternehmen, die heute aktiv in KI investieren, lassen sich von folgenden Schlüsselfaktoren leiten:
Die Zeiten, in denen Chatbots lediglich antworteten, sind vorbei. Die heutigen KI-Agenten handeln in Ihrem Namen: Sie melden sich bei Systemen an, füllen Formulare aus, gleichen Datensätze ab und erledigen mehrstufige Aufgaben automatisch. Wenn sie an ihre Grenzen stoßen, holen sie einen Menschen hinzu, erläutern ihm, was sie bisher getan haben, und machen dort weiter, wo sie aufgehört haben. Unternehmen müssen heute kein perfektes Modell implementieren; sie benötigen eines mit genügend Autonomie und Regeln, um bei Bedarf Unterstützung anzufordern.
Dank der Fortschritte im Bereich der adaptiven KI lernen Unternehmensagenten im laufenden Betrieb dazu. Nehmen wir das Beschaffungswesen als Beispiel: Der Agent überwacht den Lagerbestand, erstellt eine Bestellung, gleicht diese mit dem Budget ab und legt sie zur Genehmigung vor. In IT können Agenten ein ablaufendes Zertifikat erkennen, ein neues bestellen, den Dienst neu starten und den Benutzer darüber informieren, dass “alles erledigt ist”, noch bevor es zu einem Problem wird. Die schwierigste Entscheidung ist, welchem Prozess man “die Zügel in die Hand geben” kann und welcher “an einer sehr kurzen Leine” gehalten werden muss.”
Größer ist nicht immer besser. Unternehmen, die sich beeilt haben, jeden Geschäftsprozess an ein großes Sprachmodell (GPT-4, Claude, Gemini usw.) anzubinden, haben letztendlich ihr Inferenzbudget überschritten. Kleine Sprachmodelle (mit bis zu 14 Milliarden Parametern) lassen sich auf einer einzigen GPU betreiben und bewältigen Aufgaben zu deutlich geringeren Kosten.
Es gibt bereits so viele davon. Microsoft hat Phi-3-Modelle (mit 3,8 Mrd. und 7 Mrd. Parametern) veröffentlicht, die in vielen Benchmarks mit GPT-3.5 mithalten können und dabei nur sehr wenig Rechenleistung verbrauchen. Google hat Gemma (2B und 7B Parameter) auf den Markt gebracht, das auf Anwendungsfälle in Unternehmen wie Zusammenfassungen und Entitätserkennung optimiert ist. Offene Modelle wie Mistral 7B und Zephyr ermöglichten es Ingenieuren, ihre eigenen spezialisierten SLMs innerhalb eines Wochenendes fein abzustimmen.
Im Rahmen einer Unternehmensimplementierung werden diese SLMs für bestimmte Geschäftsprozesse eingesetzt, beispielsweise für die interne Wissenssuche, die Dokumentenklassifizierung oder Chatbots im Kundenservice. Unternehmen setzen SLMs zunehmend in Schwärmen ein: Sie geben Aufgaben über leichtgewichtige Orchestrierungsschichten wie LangGraph oder DSPy untereinander weiter. Wenn ein SLM auf etwas stößt, das es nicht bewältigen kann, wird auf ein größeres LLM umgeschaltet, was jedoch nur in etwa 5% der Fälle vorkommt. Auf diese Weise sinken die Kosten für die Inferenz auf Bruchteile eines Cent, was für Unternehmen mit mehr als 1.000 Mitarbeitern von entscheidender Bedeutung ist.
Die Frage “Was kann GenAI?” höre ich mittlerweile kaum noch. Stattdessen lautet die Frage: “Welche GenAI-Funktionen integrieren wir jetzt in die Produktion?” Die Antworten lassen sich meist auf praktisch nützliche Dinge zurückführen, wie beispielsweise die automatisierte Zusammenfassung von Besprechungen unter Berücksichtigung der Unternehmensterminologie oder die Code-Vervollständigung, die bei jedem Kontextwechsel eines Entwicklers wertvolle Minuten spart.
Ein Großteil dieses Wandels wurde durch Fortschritte im Bereich der „Retrieval-Augmented Generation“ (RAG) ermöglicht, die innerhalb von Millisekunden relevanten Kontext in Millionen von Unternehmensdatensätzen findet (Copilots). Es sind Plattformen für das Prompt-Management (LangSmith, HoneyHive, PromptLayer) entstanden, um Prompts zu verfolgen, zu versionieren und A/B-Tests durchzuführen. Mittlerweile befinden sich Halluzinationserkennungsschichten wie Guardrails AI, NeMo Guardrails und speziell auf bestimmte Domänen abgestimmte Verifizierungsmodelle zwischen dem LLM und dem Nutzer. Die Generierung strukturierter Ausgaben hat zudem dazu beigetragen, GenAI von einer „geschwätzigen“ Schwachstelle in eine zuverlässige Systemkomponente zu verwandeln.
KI ist als unscheinbare Infrastruktur nahtlos in den Arbeitsalltag der Unternehmensabteilungen integriert. So lässt sich das in der Geschäftssprache ausdrücken:
In all diesen Fällen ist die KI in Anwendungen wie Salesforce, Workday und SAP integriert, die die Mitarbeiter ohnehin bereits nutzen, sodass die Umstellung – abgesehen von den positiven Auswirkungen – kaum wahrnehmbar ist.
Multimodale Modelle können Texte, Bilder, Audio- und Videodaten sowie nun auch strukturierte Unternehmensdaten in einem einzigen Arbeitsablauf verarbeiten und auswerten, wobei sie Signale aus mehreren Eingangsquellen gleichzeitig interpretieren. So sieht das in der Praxis aus: Ein Versicherungssachverständiger kann Schadensmeldungen, Unfallfotos und Kundenaussagen verarbeiten, um die Bearbeitung zu beschleunigen, anstatt zwischen mehreren isolierten Systemen hin- und herwechseln zu müssen.
In der Praxis setzen Unternehmen mittlerweile multimodale Systeme unter anderem für folgende Bereiche ein: visuelle Inspektionen in der Fertigung, Risikoprüfung und Schadenbearbeitung in Unternehmen, die in Dokumenten versinken, Bestandszählungen im Einzelhandel, die Analyse von Kundenservice-Interaktionen sowie KI-Copiloten, die sowohl Ihren Bericht als auch Ihre Sprache oder ein Bild verstehen. KI kann den geschäftlichen Kontext mittlerweile ähnlich wie Mitarbeiter “verstehen”.
Da KI zunehmend in geschäftskritischen Anwendungsfällen zum Einsatz kommt, sind Transparenz und Rechenschaftspflicht unverzichtbar. Regulatorische Rahmenbedingungen wie das EU-KI-Gesetz, Datenschutzvorschriften wie die DSGVO und branchenspezifische Anforderungen an das Modellrisikomanagement legen die Messlatte immer höher. Gleichzeitig bieten Normen wie ISO/IEC 42001, ISO/IEC 23894 und das NIST-Rahmenwerk für KI-Risikomanagement Unternehmen einen Rahmen für den verantwortungsvollen Einsatz von KI.
Genau hier kommen wir ins Spiel. Innowise integriert Governance direkt in Ihre Unternehmensplattformen und sorgt dafür, dass Ihr Unternehmen von Grund auf auditfähig, vorurteilsbewusst und auf Compliance ausgerichtet ist.
Laut einer Omdia-Studie Von über 600 Unternehmen in 10 Ländern nutzen bereits 82% Organisationen Funktionen zur Echtzeit-Datenverarbeitung oder planen deren Einführung, und über 75% ergänzen ihre IoT-Implementierungen durch KI und maschinelles Lernen, um nahezu sofort auf Streaming-Daten reagieren zu können. Drei Technologien haben sich vereint, um dies zu ermöglichen: Echtzeit-Streaming-Daten, KI-Inferenz mit geringer Latenz und Edge-Computing.
Die derzeit erfolgreichsten Anwendungsfälle im Echtzeitbereich:
Dank der Entwicklungen bei großen Sprachmodellen, benutzerfreundlichen Low-Code-/No-Code-Tools, serverlosen KI-APIs und integrierten Governance-Funktionen steht KI nun direkt den Marketingfachleuten, Finanzverantwortlichen, Customer-Success-Managern – kurz gesagt: jedem, der sie nutzen kann – zur Verfügung. Kurz gesagt: Technisches Fachwissen ist keine Voraussetzung mehr.
Von den Mitarbeitern wird nicht mehr nur erwartet, dass sie KI-Lösungen nutzen, sondern zunehmend auch, dass sie ihre eigenen KI-gestützten Lösungen entwickeln und einsetzen. Mit benutzerdefinierten KI-Entwicklungswerkzeugen und vorkonfigurierten Agenten können Geschäftsanwender schnell Assistenten erstellen, die Routineaufgaben übernehmen. Für Unternehmen bietet dieser Ansatz durch Richtlinien, Governance-Regeln und Kostenmanagement mehr Kontrolle und Sicherheit beim Einsatz von KI, ohne dabei neue Initiativen einzuschränken.
Die Testphase ist vorbei, und nun beginnt die Phase der vollständigen Rentabilität. Bei 38% Organisationen, … der großflächige Einsatz von KI ist bereits Realität. Mit diesem Einsatz gehen Erwartungen hinsichtlich der Rentabilität einher, wobei KI-Assistenten im Kundenservice anhand von Faktoren wie einer Verkürzung der Zeit bis zur Problemlösung, einer Verringerung der durchschnittlichen Bearbeitungszeit und so weiter bewertet werden. KI-gestützte Tools für Softwareentwickler hingegen rechtfertigen ihren Einsatz durch eine schnellere Markteinführung oder einen geringeren Aufwand für die Entwickler.
Der “ROI-at-work” in 2026 wird der größte sein: nicht durch groß angelegte Transformationsinitiativen, sondern durch KI, die in den Arbeitsablauf integriert ist.
Es gibt kein einheitliches Einsatzmodell für KI in Unternehmen. Eine hybride Strategie schließt die Lücke zwischen Zielvorstellung und Umsetzung. Eine verbesserte Modellorchestrierung, Containerisierung und Multi-Cloud-Verwaltung können Unternehmen dabei helfen, verschiedene KI-Workloads dort einzusetzen, wo sie den größtmöglichen Nutzen erzielen. So können sie beispielsweise umfangreiche Modelle in der Public Cloud trainieren und vertrauliche Kunden- und Betriebsdaten privat verarbeiten.
Ein gängiger Ansatz besteht darin, wo immer möglich große, auf der öffentlichen Cloud basierende Grundmodelle zu nutzen und gleichzeitig kleinere, maßgeschneiderte Modelle am Netzwerkrand in der Nähe geschäftskritischer Systeme und firmeneigener Daten einzusetzen.
Der entscheidende Vorteil liegt mittlerweile weniger in den Algorithmen als vielmehr in den Daten. Sowohl maßgeschneiderte Lösungen als auch Plattformen sind nicht mehr nur auf Rechenleistung ausgerichtet; sie bieten nun vorgefertigte, auf bestimmte Branchen zugeschnittene Pipelines. Folgendes zeichnet die Marktführer aus:
Die Verbreitung von KI verläuft nach wie vor uneinheitlich: An der Spitze stehen datenreiche oder digitalisierte Branchen, solche mit stark manuell geprägten Arbeitsabläufen sowie traditionell technologisch fortschrittliche Sektoren.
Die nachstehende Grafik zeigt den tatsächlichen Einsatz im operativen Geschäft – über Experimente und Pilotprojekte hinaus – in mindestens einem Geschäftsbereich.
Um 90% von Telekommunikationsanbietern nutzen bereits in irgendeiner Form KI, doch die meisten Anwendungen befinden sich noch in der Pilotphase oder in einer frühen Ausbaustufe.
Die meisten Anwendungsfälle konzentrieren sich eher auf die Kostenoptimierung als auf die Umsatzgenerierung.
Fast die Hälfte der KI-Implementierungen in der Telekommunikationsbranche konzentrieren sich auf die Automatisierung des Kundenservices und auf dialogorientierte KI-Systeme.
Eine deutliche Mehrheit der Studierenden, zwischen 86 und 921 TP180T, geben zu, KI-Tools zu nutzen, um Inhalte für wissenschaftliche Arbeiten zusammenzufassen oder Ideen zu entwickeln, oder als Hilfsmittel beim Schreiben.
Zwar mögen Lehrer vielleicht KI-Anwendungen entdecken In ihrem Unterricht geht es ihnen in erster Linie darum, den Vorbereitungsaufwand zu verringern.
Nur 19% der Hochschulen verfügen bereits über eine KI-Richtlinie, während weitere 42% daran arbeiten, solche zu entwickeln.
Nur 41% Organisationen setzen KI im Finanzwesen in mäßigem oder großem Umfang ein, während sich die übrigen noch in der Anfangsphase oder in einem begrenzten Stadium der Einführung befinden.
Risiko, Recht und Compliance sind die Bereiche, in denen die meisten Finanzinstitute KI einsetzen – noch vor Bereichen wie Personalwesen und Strategie.
Der Verbreitungsgrad generativer KI im Finanzdienstleistungssektor erreichte weltweit etwa 61% im Jahr 2025, was auf eine relativ rasche Einführung von LLM-basierten Tools in der Branche hindeutet.
Um 82% Immobilienmakler haben KI-Tools in ihre Arbeit integriert.
Am meisten Häufige Anwendungsfälle für KI sind die Erstellung von Produktbeschreibungen (68%), die Erstellung von Social-Media-Inhalten (59%) und das Verfassen von E-Mails (53%).
Fortgeschrittene Anwendungsfälle wie beispielsweise die Risikoprüfung, die Wertermittlung und die Anlageentscheidung sind nach wie vor weniger verbreitet und befinden sich noch in der Entwicklungsphase.
~66% Ärzte KI-Tools bei ihrer Arbeit einsetzen.
Im Bereich der medizinischen Bildgebung ist die KI am weitesten fortgeschritten, aber nur weniger als 10% solcher Lösungen werden landesweit umgesetzt; KI auf Diagnoseebene unterliegt nach wie vor starken Einschränkungen und einer strengen Regulierung.
Zwar wird ausgiebig experimentiert, doch die Einführung von KI im Gesundheitswesen ist nach wie vor ziemlich verstreut und ungleichmäßig; die meisten KI-Implementierungen finden derzeit nur auf lokaler Ebene oder im Rahmen von Pilotprojekten statt, nicht jedoch systemweit im gesamten Gesundheitswesen.
Im Jahr 2024 entwickelte nur ein verschwindend geringer Anteil der Unternehmen im verarbeitenden Gewerbe KI selbst: Der Großteil der eingesetzten KI stammte aus dem Standardangebot übernommen oder von externen Anbietern entwickelt.
Vorausschauende Instandhaltung, Qualitätskontrolle und Optimierung der Lieferkette sind die häufigsten Anwendungsfälle der KI in der Fertigung.
Die größten Hindernisse Zu den Hindernissen für den Einsatz von KI in der Fertigung zählen Fachkräftemangel, Einschränkungen bei der Datenqualität und Inkompatibilität mit der bestehenden Infrastruktur.
KI funktioniert nach dem Prinzip “Garbage in, garbage out”. Jahrzehntelange fragmentierte Systeme, Abteilungssilos, uneinheitliche Formate, fehlende Werte und veraltete Bezeichnungen führen dazu, dass die meisten Unternehmen schlichtweg keine “KI-fähigen” Daten haben. Ohne eine solide Strategie zur Datenverwaltung kommen KI-Projekte ins Stocken, da Datenwissenschaftler 80% ihrer Zeit mit der Bereinigung und Integration von Daten verbringen, sodass nur noch 20% für die eigentliche Modellierung übrig bleibt.
Da das Training der fortschrittlichsten, modernsten Modelle Cluster erfordert, die Millionen kosten und enorme Mengen an Strom verbrauchen, ist das gesamte Vorhaben für alle außer den wohlhabendsten Organisationen schlichtweg unerschwinglich. Selbst der Einsatz dieser Modelle in der Produktion verursacht enorme Cloud-Kosten in Höhe von Zehntausenden von Dollar pro Monat. Ihr Energieverbrauch und die damit verbundenen CO₂-Emissionen ziehen zudem zunehmend die Aufmerksamkeit von Unternehmen auf sich, die Innovation und Nachhaltigkeitsziele in Einklang bringen wollen.
Moderne KI erfordert eine moderne Infrastruktur: Echtzeit-Datenstromübertragung, containerisierte Microservices, flexible Data Lakehouses und robuste MLOps-Pipelines. Dennoch sind die meisten Unternehmen an Altsysteme wie Mainframes, COBOL, DB2 und lokale ERP-Systeme gebunden, die noch vor dem Aufkommen der Cloud entwickelt wurden. Dies kann dazu führen, dass die Integration zu einem mehrjährigen Neuprogrammierungsprojekt wird.
KI-Modelle sind von ihrer Konzeption her „Black Boxes“, die sich das Gelernte merken. Werden sie mit sensiblen Daten wie personenbezogenen Kundendaten, Gesundheitsakten oder Finanztransaktionen trainiert, besteht die Gefahr, dass diese Informationen durch geschickt formulierte Eingabeaufforderungen oder adversarische Angriffe nach außen gelangen. Gleichzeitig fordern die Aufsichtsbehörden Erklärbarkeit, da man keinen Kredit verweigern, keinen Anspruch ablehnen oder keine Einstellungsentscheidung treffen kann, die auf einem Modell basiert, das man einem Prüfer oder einem Gericht nicht erklären kann.
KI-Fachkräfte sind sehr gefragt und rar, insbesondere Experten in bestimmten Branchen. Der Schlüssel zur erfolgreichen Einführung von KI liegt in der richtigen Mischung aus Mitarbeitern – Dateningenieure, Infrastrukturexperten, Fachexperten, die die Geschäftslogik des Unternehmens verstehen, sowie Mitarbeiter, die wissen, wie man Veränderungen managt und die Einführung vorantreibt. Viele Unternehmen verfügen nicht darüber. Mit einem einzigen Datenwissenschaftler kommt das Projekt zwar ins Rollen, doch dann fehlen ihnen die anderen Kompetenzen, die zur vollständigen Umsetzung erforderlich sind.
KI liefert Wahrscheinlichkeiten, Prognosen und scheinbar “intelligente” Empfehlungen, die sich nur schwer von anderen geschäftlichen Faktoren abgrenzen lassen. Eines Ihrer Modelle hat die Prognosen für die Lieferkette um 5% verbessert. Aber wie viel dieser Verbesserung schlägt sich in Dollar-Umsatz nieder? Wie viel davon war auf saisonale Schwankungen zurückzuführen? Was war auf die Marketingmaßnahmen zurückzuführen? Zudem liegt ein Großteil des Werts der KI in der Prävention (Betrug, Ausfallzeiten von Anlagen), und dies lässt sich nicht genau in Zahlen beziffern.
Traditionell ist die größte Hürde nicht technischer, sondern menschlicher Natur: KI stellt etablierte Machthierarchien auf den Kopf, setzt sich über Experten hinweg und bedroht Arbeitsplätze. Führungskräfte fürchten möglicherweise, dass ihre Entscheidungen von einem Programm in Frage gestellt werden; Mitarbeiter an der Basis befürchten möglicherweise, durch Automatisierung ihren Lebensunterhalt zu verlieren. Infolgedessen bleiben KI-Tools oft ungenutzt, deaktiviert oder werden umgangen. So viel zum technischen Erfolg und zur langsamen Akzeptanz einer neuen Technologie, wenn niemand bereit ist, sie einzuführen.
Identifizieren Sie 2–3 konkrete, besonders wichtige geschäftliche Probleme mit klarem ROI-Potenzial, anstatt zu versuchen, "alles auf einmal mit KI zu lösen".
Legen Sie vor der Einführung Richtlinien für Sicherheit, Compliance, Ethik und Modellüberwachung fest, um spätere regulatorische Krisen und Reputationsschäden zu vermeiden.
Bereinigen, vereinheitlichen und strukturieren Sie nur die Daten, die Sie für Ihre ersten Anwendungsfälle benötigen, anstatt ein umfangreiches, jahrelanges Datenumwandlungsprojekt in Angriff zu nehmen.
Schulen Sie sowohl die technischen Teams als auch die Fachanwender in den Bereichen KI-Kompetenz, Veränderungsmanagement und Prompt-Engineering, um sicherzustellen, dass die Tools ordnungsgemäß eingesetzt werden.
Beginnen Sie mit einem einzelnen Geschäftsbereich oder einer einzelnen Funktion, stellen Sie den Nutzen unter Beweis, dokumentieren Sie die gewonnenen Erkenntnisse und erweitern Sie das Projekt dann schrittweise, bevor Sie zur unternehmensweiten Einführung übergehen.
Identifizieren Sie 2–3 konkrete, besonders wichtige geschäftliche Probleme mit klarem ROI-Potenzial, anstatt zu versuchen, "alles auf einmal mit KI zu lösen".
Legen Sie vor der Einführung Richtlinien für Sicherheit, Compliance, Ethik und Modellüberwachung fest, um spätere regulatorische Krisen und Reputationsschäden zu vermeiden.
Bereinigen, vereinheitlichen und strukturieren Sie nur die Daten, die Sie für Ihre ersten Anwendungsfälle benötigen, anstatt ein umfangreiches, jahrelanges Datenumwandlungsprojekt in Angriff zu nehmen.
Schulen Sie sowohl die technischen Teams als auch die Fachanwender in den Bereichen KI-Kompetenz, Veränderungsmanagement und Prompt-Engineering, um sicherzustellen, dass die Tools ordnungsgemäß eingesetzt werden.
Beginnen Sie mit einem einzelnen Geschäftsbereich oder einer einzelnen Funktion, stellen Sie den Nutzen unter Beweis, dokumentieren Sie die gewonnenen Erkenntnisse und erweitern Sie das Projekt dann schrittweise, bevor Sie zur unternehmensweiten Einführung übergehen.
Bei Innowise beschäftigen wir uns schon seit Entwicklung von KI für Unternehmen seit Jahren, von der Strategie bis hin zur umfassenden Unterstützung. Unser KI-Drehscheibe vereint fundiertes technisches Fachwissen, Branchenkenntnisse und bewährte Rahmenkonzepte, um Ihre KI-Initiativen von der Idee bis zur Umsetzung zu begleiten.
Wir helfen Ihnen dabei, zu klären, was “KI-Erfolg” für Sie bedeutet, indem wir Roadmaps erstellen, besonders wertvolle Anwendungsfälle priorisieren und KI-Initiativen mit Ihren Unternehmenszielen verknüpfen. So erhalten Sie einen fundierten Plan, hinter dem sowohl Finanzvorstände als auch Ingenieure stehen können.
Sie möchten KI entwickeln, aber ist Ihr Unternehmen dafür bereit? Zunächst bewerten wir Ihre Datenreife, Infrastruktur, Sicherheit, Governance und Integrationsanforderungen, um skalierbare KI-Systeme für Unternehmen zu entwickeln, die reibungslos in die Produktion gehen können.
Die Teams von Innowise entwickeln unternehmenstaugliche KI-Systeme, die Ihre alltäglichen Arbeitsabläufe bewältigen, einschließlich komplexer Prozesse, funktionsübergreifender Zusammenarbeit und der Notwendigkeit, die ständige Weiterentwicklung Ihres Unternehmens zu unterstützen. Unsere Modelle lassen sich nahtlos in Ihr Unternehmen integrieren.
Wir integrieren KI in Software, Altsysteme, Cloud-Umgebungen und Datenplattformen und modernisieren leistungsschwache oder überteuerte KI-Lösungen. Äußerlich bleiben Ihre Systeme gleich, aber innerlich wachen sie auf.
Wir unterstützen Sie bei der Umsetzung von KI-Governance – von der Ausarbeitung von Richtlinien bis hin zur Einhaltung gesetzlicher Vorschriften. Unser Ansatz umfasst die Erkennung von Verzerrungen, Erklärbarkeit, Prüfpfade, menschliche Aufsicht sowie die Einhaltung des EU-KI-Gesetzes, der DSGVO, des HIPAA und des SOX.
Gestützt auf fundiertes Fachwissen entwickeln, realisieren und skalieren wir KI-Lösungen für Unternehmen aller Größenordnungen
AI-Trends in 2026 deuten auf eines hin: KI entwickelt sich von einer experimentellen Neuheit zu einer betrieblichen Notwendigkeit. Die Ära der spektakulären Demos und vereinzelten Pilotprojekte neigt sich dem Ende zu. Die ersten Erfolge sind dokumentiert, und nun beginnt die Phase der “Produktion, Steuerung und Skalierung”.
Wenn Sie in diesem Jahr KI-Lösungen entwickeln, werden nicht jene Teams Erfolg haben, die jeder Veröffentlichung eines neuen Modells hinterherlaufen. Erfolgreich sein werden vielmehr diejenigen, die KI an konkreten geschäftlichen Problemen sowie an Anwendungsfällen mit hohem Volumen und hohem Mehrwert ausrichten, sie mit sauberen, integrierten Daten und bestehenden Unternehmenssystemen verknüpfen und robuste Leitplanken in Bezug auf Sicherheit, Compliance und ethische Risiken errichten.
Und ja, kontinuierliches Lernen bleibt unverzichtbar: Angesichts des rasanten Fortschritts im Bereich der KI wird der Wettbewerbsvorteil von heute schon morgen zum Standard.
Dabei handelt es sich um den Prozess der Einbindung von KI in die zentralen Arbeitsabläufe, Entscheidungsprozesse und Kundenbeziehungen eines Unternehmens. KI hat sich von vereinzelten Pilotprojekten zu einem unsichtbaren, zuverlässigen Bestandteil des täglichen Geschäftsbetriebs entwickelt.
Die Bereiche Information, Bildung und Finanzdienstleistungen liegen mit 30–40% an der Spitze, gefolgt von den Bereichen Immobilien und Gesundheitswesen mit 20–25%, während die Bereiche Fertigung und Energie aufgrund veralteter Infrastruktur und physischer Komplexität hinterherhinken.
Mangelhafte Datenqualität und -fragmentierung, Altsysteme, die keine KI in Echtzeit unterstützen können, unerschwingliche Rechenkosten, Fachkräftemangel, der Druck zur Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, Schwierigkeiten bei der Messung des ROI sowie kultureller Widerstand seitens der Mitarbeiter, die der Technologie misstrauen oder Angst vor ihr haben.
KI verlagert Entscheidungsprozesse von der Intuition hin zu datengestützten Prognosen, automatisiert Routineaufgaben (Kundensupport, Dokumentenverarbeitung, Berichterstellung) und ermöglicht Echtzeit-Reaktionsfähigkeit – von der dynamischen Preisgestaltung bis hin zur vorausschauenden Wartung – in allen Unternehmensbereichen.
Die Demokratisierung von Tools (Low-Code/No-Code, AutoML), eine Verlagerung hin zu branchenspezifischen vertikalen KI-Lösungen, der Aufstieg kleinerer, kostengünstigerer Open-Source-Modelle, die die Bindung an bestimmte Anbieter verringern, sowie die zunehmende Verbreitung von agentischer KI, die autonom agiert und nicht nur Empfehlungen generiert.
Der weltweite Markt für Unternehmens-KI wird im Jahr 2030 voraussichtlich ein Volumen von $155,21 Milliarden erreichen und dabei mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 37,6% wachsen. Treiber hierfür sind die zunehmende Nutzung von Cloud-Lösungen, sinkende Rechenkosten im Verhältnis zur Leistung sowie der nachgewiesene ROI von Early Adopters aus verschiedenen Branchen.
Leiter von Big Data
Philip baut Dateninfrastrukturen auf, die für Klarheit sorgen. Er konzentriert sich auf das “Warum” hinter den Daten und entwirft Systeme, die riesige Datenmengen zu verwertbaren Erkenntnissen verarbeiten und gleichzeitig sicherstellen, dass die technische Vision scharf und zielgerichtet bleibt.
