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Künstliche Intelligenz (KI): Vom Chatbot zum Gamechanger 

Tipps zum Einsatz von generativer KI (GenAI) im Arbeitsalltag 

14.05.2024 | Sie ist eine der maßgeblichen Schlüsseltechnologien unserer Zeit: Künstliche Intelligenz. Kaum eine andere Technologie verändert unsere Arbeitswelt und unsere Gesellschaft so schnell und tiefgreifend wie sie.
Viele Unternehmen setzen KI bereits in der Entwicklung, Produktion oder Verwaltung ein und auch im Alltag begleiten uns Künstliche Intelligenzen auf vielfältige Weise – von der schnellsten Route zur Arbeit über personalisierte Empfehlungen von Streaming-Diensten bis hin zu virtuellen Assistenten wie Alexa, Siri und Co. KI-Algorithmen machen unser Leben in vielerlei Hinsicht leichter. Doch das ist noch lange nicht alles!

Die Veröffentlichung von ChatGPT im November 2022 markiert einen Meilenstein in der ohnehin schon beispiellosen Entwicklung von Künstlicher Intelligenz, der die digitale Welt in ein "Davor" und "Danach" teilt. Generative KI (GenAI) könnte laut einer Studie des McKinsey Global Institute (MGI) erhebliche wirtschaftliche Vorteile bringen und besitzt das Potenzial, die Arbeitsproduktivität nachhaltig zu steigern.

Die Herausforderung für die Geschäftswelt besteht nun darin, die vielfältigen Möglichkeiten Künstlicher Intelligenz für sich zu erkennen und gewinnbringend zu nutzen.

Was ist generative Künstliche Intelligenz (GenAI)? 

Generative Künstliche Intelligenz (GenAI) bezieht sich auf Technologien und Algorithmen, die darauf ausgelegt sind, Inhalte wie Texte, Bilder, Musik oder sogar Code eigenständig zu erstellen. Im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Systemen, die primär für Analysezwecke und zur Mustererkennung genutzt werden, ist die generative KI darauf programmiert, neue Daten zu erzeugen, die denen ähnlich sind, auf denen sie trainiert wurde.

Zu den Einsatzmöglichkeiten generativer KI-Tools gehören:

  • Texterstellung: Generative KI-Modelle wie die GPT-Reihe von OpenAI können zusammenhängende Texte schreiben, die auf einem Eingabeprompt basieren. Diese Modelle werden für Aufgaben wie das Verfassen von Artikeln, das Erstellen kreativer Geschichten oder das Generieren von Antworten in Chatbots verwendet. Auch Übersetzungen oder Transkriptionen von Meetings sind dank Künstlicher Intelligenz mit wenigen Klicks verfügbar.
  • Bildgenerierung: KI-Systeme wie DALL-E von OpenAI oder Google DeepDream können Bilder generieren, die auf Beschreibungen oder anderen Bildern basieren. Diese Technologien finden Anwendung in der Kunst, im Design und in der Unterhaltungsindustrie.
  • Musikerzeugung: Generative KI kann auch in der Musikindustrie eingesetzt werden, um neue Musikstücke zu komponieren oder bestehende Musik in einem bestimmten Stil neu zu interpretieren. Beispiele hierfür sind Projekte wie Google Magenta, das KI verwendet, um musikalische Ideen zu entwickeln.
  • Codegenerierung: KI-basierte Systeme wie GitHub Copilot nutzen maschinelles Lernen, um Programmierern Codevorschläge zu machen oder sogar ganze Codeblöcke zu generieren, basierend auf der Beschreibung der gewünschten Funktionalität.
Generative KI wird durch Techniken wie maschinelles Lernen (ML) und neuronale Netzwerke ermöglicht, die große Datenmengen nutzen, um Muster und Strukturen zu erkennen und kreativ anzuwenden. Diese Systeme erfordern zum einen große Mengen an Trainingsdaten und zum anderen eine sorgfältige Überwachung und kontinuierliche Anpassung, um sicherzustellen, dass die generierten Inhalte sinnvoll und angemessen sind.

Generative KI-Tools: Die Qual der Wahl 

Generative KI-Tools nutzen fortschrittliche KI, um eine Vielzahl von Aufgaben zu automatisieren und zu verbessern, von der Kundeninteraktion über Content-Erstellung bis hin zur Datenanalyse. Bei der Auswahl dieser kleinen hilfreichen Tools haben Unternehmen die sprichwörtliche Qual der Wahl: Der Markt ist überaus umfangreich und wächst beständig weiter.

Hier eine Auswahl gängiger KI-Chatbots und KI-Content-Tools, die das Arbeitsleben erleichtern können:

KI-Chatbot-Tools

  • ChatGPT (OpenAI) nutzt GPT-3 Technologie, um Kundenservice-Bots zu betreiben, die komplexe Anfragen bearbeiten können. 
  • Drift bietet personalisierte Kommunikation mittels AI-Chatbots, um die Lead-Generierung und Kundenzufriedenheit zu verbessern. 
  • Intercom ermöglicht individuelle Echtzeit-Gespräche und effiziente Ticketbearbeitung.
  • Fireflies.ai ist ein KI-basierter Assistent, der Meetings transkribiert, wichtige Momente festhält und die Teamkoordination durch automatische Aufgabenerstellung und Organisation von Follow-ups unterstützt.
  • Tidio automatisiert den Kundenservice mit E-Commerce-spezifischen Chatbots, die sofort auf Kundenanfragen reagieren. 
  • DeepSeek-V2 ist die chinesische Antwort auf ChatGPT und wirbt mit Open Source. Allerdings sind manche – insbesondere politische – Antworten des Tools mit Vorsicht zu genießen, da sie eine rein chinesische Perspektive widerspiegeln.

KI-Content-Tools

  • Grammarly bietet erweiterte Textkorrektur und Stilverbesserungen mittels KI. 
  • Writesonic generiert Inhalte wie Blogartikel und Werbetexte basierend auf kurzen Beschreibungen. 
  • Canva Magic Write unterstützt die Texterstellung innerhalb des Design-Tools – ideal für Social Media und Marketingmaterial.
  • Neuroflash bietet innovative KI-Unterstützung in mehreren Sprachen zur Erstellung von Texten aller Art.
  • Jasper ist ein KI-gesteuertes Schreibtool, das Texte basierend auf den vorgegebenen Richtlinien, erstellt.
  • CopyAI ist auf kurze, kreative Texte fokussiert und hilft bei der Ideenfindung für Werbetexte, Slogans und mehr.
  • Hootsuite Insights analysiert mit KI-Unterstützung Social-Media-Gespräche in Echtzeit, um Einblicke in Kundeneinstellungen und Markttrends zu liefern.
Da es unter den zahlreichen generativen KI-Tools das eine Universalwerkzeug nicht gibt, sollte man sich im Vorfeld bereits Gedanken machen, zu welchem Zweck man es im Unternehmen einsetzen möchte und welche Vorteile man sich erhofft:

  • Bedarf: Analysieren Sie, bei welchen Aufgaben Sie Unterstützung benötigen. Ganz gleich, ob es um das Verfassen von Texten in verschiedenen Sprachen oder das Erstellen von Bildern geht, präzisieren Sie Ihre Anforderungen.
  • Sprachfähigkeiten: Wenn Ihr Unternehmen internationale Märkte bedient, wählen Sie ein Tool, das Inhalte in mehreren Sprachen anbieten und verstehen kann.
  • Skalierbarkeit: Wählen Sie KI-Tools, die mit Ihrem Unternehmen wachsen können. Die Tools müssen sich einfach skalieren lassen, um den wachsenden Bedarf an Inhalten und Interaktionen zu decken.
  • Vielseitigkeit: Achten Sie darauf, dass das Text-Tool vielseitige Inhalte erstellen kann – von Blogposts bis hin zu Social Media-Posts.
  • Integration: Das KI-Tool sollte sich nahtlos in Ihre bestehende Arbeitsumgebung integrieren lassen und die Arbeit vereinfachen, nicht komplizierter machen.
  • Benutzererfahrung: Wählen Sie ein Tool, das einfach zu nutzen ist. Eine intuitive Benutzeroberfläche erleichtert den Einstieg.
  • Analyse- und Berichtsfunktionen: Ein gutes KI-Tool bietet intelligente Analysen über die Performance Ihrer Inhalte und ermöglicht Ihnen, Strategien auf Datenbasis zu optimieren.
  • Kosteneffizienz: Berücksichtigen Sie nicht nur den Anschaffungspreis, sondern auch die langfristigen Kostenersparnisse, die sich durch effiziente Arbeitsprozesse dank der KI-Tools ergeben.


Unabhängig davon, für welche Tools Sie sich letztendlich entscheiden – wichtig ist, herauszufinden, welches am besten zu Ihnen passt.

Beim Einsatz generativer KI in der Geschäftswelt gilt das Prinzip "Trial & Error". Trauen Sie sich, Dinge auszuprobieren und im Zweifelsfall auch wieder zu verwerfen – was im Konkurrenzunternehmen funktioniert, muss noch lange nicht zu Ihnen passen!

Eine Person interagiert mit einer GenAI

Prompting: Die Macht der Worte 

Das richtige Prompting spielt eine entscheidende Rolle bei der optimalen Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI), insbesondere im Bereich der generativen KI. 
Prompting bezeichnet den Prozess, einer Künstlichen Intelligenz spezifische Anweisungen oder Daten in einer Form zu geben, die sie verarbeiten kann, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Ein Prompt kann einfach oder komplex sein, je nachdem, welche Aufgabe die KI ausführen soll. 

Die Qualität der KI-Ausgabe hängt stark von der Qualität des Eingabeprompts ab. Unklare oder missverständliche Prompts können zu irrelevanten oder falschen Ausgaben führen. Um diese Herausforderungen zu bewältigen, ist es wichtig, dass die Nutzer lernen, wie sie ihre Anfragen und Anweisungen klar und präzise formulieren.

Unser Tipp: 

Fordern Sie Ihre Mitarbeitenden aktiv dazu auf, die Möglichkeiten von Künstlicher Intelligenz auszuprobieren. Stellen Sie ihnen ein Budget zur Nutzung der KI-Tools zur Verfügung, unterstützen Sie sie mithilfe von Praxishandbüchern oder Kurzschulungen zum Thema Prompting und schaffen Sie so gezielt Raum für den Einsatz von Generative AI in Ihrem Unternehmen!

Von der Theorie zur Praxis: Erfolgreiche Einführung von KI im Unternehmen 

Künstliche Intelligenz bietet eine breite Palette an Einsatzmöglichkeiten – von der Optimierung des Kundenservices über die Personalisierung von Marketingstrategien bis hin zur Automatisierung zeitintensiver administrativer Vorgänge wie etwa das Protokollieren von Meetings. 
Letzteres kann innerhalb der Microsoft-365-Welt ganz komfortabel an Microsoft Copilot ausgelagert werden. Dieser digitale Assistent kombiniert Large Language Models (einschließlich GPT-4), Microsoft 365-Apps und Microsoft Graph-Daten, um kontextbezogene Antworten zu generieren und ermöglicht den Zugriff auf umfangreiche Unternehmensdaten. So unterstützt Microsoft Copilot die Nutzer in den gängigen Microsoft-365-Anwendungen wie Word, Excel, PowerPoint, Outlook und Teams bei der Bewältigung ihrer Aufgaben.

Künstliche Intelligenz
Die Möglichkeiten sind schier unbegrenzt und ebenso scheint es die Auswahl passender KI-Tools zu sein.

Bei der erfolgreichen Einführung von Künstlicher Intelligenz liegt die Kunst darin, genau die Einsatzbereiche zu identifizieren, in denen sie den größten Mehrwert für Ihr Unternehmen bietet. Der erste Schritt ist somit die Definition klarer Ziele und das Verständnis der Probleme, die mit KI gelöst werden sollen. 
Anschließend ist es wichtig, die vorhandenen Daten zu analysieren und die passende Technologie auszuwählen, die sich nahtlos in die bestehende IT-Infrastruktur einfügen lässt.
Um eine effektive und verantwortungsvolle Nutzung von KI im Unternehmen zu gewährleisten, gilt es, vor der Einführung einige wesentliche Aspekte zu beachten.

  • Datenschutz: Die Verwendung von KI erfordert den Zugang zu und die Verarbeitung von großen Mengen an Daten. Unternehmen müssen sicherstellen, dass sie die geltenden Datenschutzgesetze einhalten und Maßnahmen zum Schutz dieser Daten vor Missbrauch und Cyberangriffen ergreifen.
  • Ethische Überlegungen: Der Einsatz von KI wirft ethische Fragen auf, etwa in Bezug auf Bias und Diskriminierung. Algorithmen können unbewusste Vorurteile der Daten, mit denen sie trainiert werden, widerspiegeln. Unternehmen sollten Mechanismen implementieren, um Bias zu erkennen und zu minimieren.
  • Transparenz: KI-Systeme sollten so gestaltet sein, dass ihre Entscheidungen und Handlungen für die Nutzer nachvollziehbar sind. Dies ist besonders wichtig in Bereichen, in denen KI-Entscheidungen erhebliche Auswirkungen auf Einzelpersonen haben können, wie z.B. im Personalwesen oder bei Kreditentscheidungen.
  • Compliance: Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre KI-Systeme in Übereinstimmung mit relevanten Gesetzen und Vorschriften funktionieren.
  • Faktor Mensch: Es ist wichtig, dass KI-Systeme als Werkzeuge betrachtet werden, die die menschliche Arbeit unterstützen und verbessern, nicht als Ersatz für menschliche Entscheidungsträger. Die Rolle des Menschen bei der Überwachung und Kontrolle der KI muss klar definiert sein.
  • Integration und Schulung: Die erfolgreiche Implementierung von KI erfordert eine gut durchdachte Integration in bestehende Prozesse und Systeme. Mitarbeiter müssen geschult werden, um mit neuen KI-Tools effektiv arbeiten zu können.
  • Skalierbarkeit: KI-Systeme sollten so entwickelt werden, dass sie mit dem Wachstum und den sich ändernden Bedürfnissen des Unternehmens skalierbar sind.
  • Messung des Erfolgs: Unternehmen sollten klare Kriterien und Metriken festlegen, um den Erfolg ihrer KI-Initiativen zu bewerten. Dies hilft dabei, den ROI zu messen und informierte Entscheidungen über zukünftige Investitionen in die Technologie zu treffen.

Was können Sie heute schon tun?


  • Identifizieren Sie einfache Quick-Win-Szenarien und nutzen Sie diese.
  • Lassen Sie Ihre Mitarbeitenden die Möglichkeiten ausprobieren und stellen Sie ein monatliches Budget für KI-Tools zur Verfügung.
  • Erteilen Sie aktiv ChatGPT-Accounts – nicht nur für die IT-Abteilung! – und animieren Sie zur Nutzung innerhalb Ihres Unternehmens. 
  • Bieten Sie gezielte (Grundlagen-)Schulungen für den Umgang und die Nutzung von KI-Tools an.
  • Verschenken Sie Praxishandbücher zum Thema "Prompting" an Ihre Mitarbeitenden.
  • Und last but not least: Übung macht den Meister – besonders in Hinblick aufs Prompting! Also los geht’s: üben, üben, üben!

GenAI: Grenzen und Herausforderungen 

Generative KI-Tools wie ChatGPT & Co. verändern unsere Arbeitsweise auf tiefgreifende Weise und werden – darin sind sich die Experten einig – in Zukunft eine zentrale Rolle bei der Erstellung von Inhalten spielen.

Noch stehen wir jedoch am Anfang der Reise und stoßen bei der Nutzung immer wieder an die Grenzen dieser Technologie. Besonders im Bereich der Bilderstellung wird dies deutlich, wenn Menschen ohne Köpfe oder fehlerhafte Texte abgebildet werden. Doch die KI lernt aus diesen Fehlern und wird beständig weiterentwickelt, sodass die Fehleranfälligkeit im Lauf der Zeit abnehmen wird. 
Auch die Einbindung externer Inhalte ist bei vielen Tools (noch) nicht möglich, was es schwierig macht, z.B. das Unternehmenslogo einzubinden. 
Ein weiterer Knackpunkt ist das Abomodell zahlreicher KI-Tools, das die Nutzer gleich für ein ganzes Jahr bindet – einerseits verständlich, da die Start-ups in diesen Bereichen enorme Kosten haben, die sie wieder einspielen müssen. Auf der anderen Seite können diese Jahresabonnements die Experimentierfreudigkeit von Unternehmen mit den KI-Tools einbremsen. Dabei ist es gerade in der Einführungsphase wichtig, die Möglichkeiten der einzelnen Tools zu testen, um das passende zu finden.

Eine der größten Herausforderungen bei der Nutzung von KI ist der Zugang zu hochwertigen, relevanten und umfangreichen Daten. KI-Systeme benötigen große Mengen sauberer, gut strukturierter Daten, um effektiv zu lernen und präzise Vorhersagen zu treffen. 
Aus diesem Grund lautet die Devise für jedes Unternehmen, das KI einsetzt oder dies plant: Daten sammeln! Schaffen Sie sich Ihren eigenen Datenpool, auf dessen Basis Sie in der Zukunft dann Ihr eigenes Large Language Model (LLM) trainieren können. 
In diesem Zusammenhang ist es zudem wichtig, Fachwissen im eigenen Unternehmen aufzubauen, da die Zahl der Experten auf dem Gebiet der generativen KI begrenzt ist.

Grundsätzlich geht die Einführung und Nutzung von generativer Künstlicher Intelligenz (GenAI) in Unternehmen mit einigen Herausforderungen einher. Diese betreffen technische, organisatorische, ethische und rechtliche Aspekte, mit denen sich Unternehmen bereits im Vorfeld auseinandersetzen sollten. 
Wichtig ist es, mit einer realistischen Erwartung an das, was KI leisten kann, an die Thematik heranzugehen und mithilfe agiler Konzepte auszutesten, welchen konkreten Nutzen sie für das eigene Unternehmen bietet.

KI-generiertes Bild mit einem stilisierten Gehirn und einem Computerchip

KI 2.0: Heute Daten sammeln für den Erfolg morgen! 

Daten, Daten, Daten – sie sind das Fundament Künstlicher Intelligenz (KI). Daten ermöglichen es KI-Systemen, Muster zu erkennen, Vorhersagen und Entscheidungen zu treffen. Die Qualität und Vielfalt der verwendeten Daten beeinflusst dabei direkt die Leistungsfähigkeit der KI. 

Um effektiv zu funktionieren, benötigt KI große Mengen an relevanten, gut kuratierten Daten, die ihr helfen, komplexe Zusammenhänge zu verstehen und angemessene Antworten zu generieren. Insbesondere beim Training von KI-Modellen ist eine umfangreiche und vielseitige Datenbasis entscheidend für die Entwicklung robuster und effektiver Systeme. 

Die Basis für die nächste Generation Künstlicher Intelligenz ist Ihr eigener Datenpool, den Sie mit sauberen und strukturierten Daten anreichern. Aber aufgepasst – der Markt sammelt mit! Schützen Sie Ihre sensiblen Daten, indem Sie auf ein hybrides Erfolgskonzept setzen, das nach einem einfachen Prinzip funktioniert:

  1. Public AI (Gemini, ChatGPT, DALL-E, Llama 3…) in die Public Cloud
  2. Private AI (wichtige und sensible Daten wie z.B. eigene Datenmodelle und LLM) in das TÜV-zertifizierte Regionalrechenzentrum der BADEN CLOUD®

Mensch und Maschine – die Mischung macht’s! 

Die Revolution der Geschäftswelt durch generative KI ist bereits in vollem Gange und wird unsere Arbeitsweise nachhaltig verändern. Die Möglichkeit, kreative Prozesse an eine Maschine auszulagern, birgt enormes Potenzial für die Produktivitäts- und Effizienzsteigerung in Unternehmen. 
Inwiefern dieses Potenzial ausgeschöpft wird, liegt jedoch in der Hand jedes einzelnen Unternehmens. 

Intelligent eingesetzt können KI-Chatbots und KI-Content-Tools sicherlich dazu beitragen, das Geschäftswachstum zu beschleunigen. Dabei spielt der Faktor Mensch jedoch eine entscheidende Rolle. Generative KI-Modelle, die Inhalte wie Texte, Bilder und Musik erstellen können, erfordern ein tiefes Verständnis und eine sorgfältige Steuerung, um innovative und zugleich ethisch vertretbare Ergebnisse zu erzielen. 
Erst eine effektive Mensch-KI-Kollaboration ermöglicht es, die Kreativität und das strategische Denken des Menschen mit der Fähigkeit der KI zur schnellen Datenverarbeitung und Mustererkennung zu verbinden. 
Indem Ihre Mitarbeitenden in den Umgang mit diesen Technologien eingebunden und geschult werden, können sie die generative KI gezielt einsetzen, um Prozesse zu optimieren und neue Lösungswege in ihrer Arbeit zu finden. 

Künstliche Intelligenz per se ist somit nicht der Schlüssel zum Erfolg – letztendlich kann maschinelles Lernen den Menschen nicht ersetzen. Doch richtig eingesetzt, können Tools wie ChatGPT & Co. ihr enormes Potenzial entfalten und im Arbeitsalltag für eine deutliche Entlastung der Mitarbeitenden sowie eine Beschleunigung von Prozessen sorgen.

Weiterführende Links: 

Glossar: 

  • GPT: Generative Pre-trained Transformer ist ein Sprachmodell, welches mit Transformer-Architektur große Mengen an unstrukturierten Textdaten analysieren und daraus Texte erstellen kann.
  • Large Language Model (LLM): Ein auf umfangreichen Textdatensätzen trainiertes KI-System, das fähig ist, menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren.
  • Natural Language Processing (NLP): Der Prozess, bei der Menschensprache vom Sprachmodell verarbeitet wird, indem angelernte Muster erkannt, Reaktionen ausgeführt werden.
  • Prompt: Eine Anweisung für eine KI.
  • Prompt Engineering: Prompt Engineering bezeichnet die Kunst und Wissenschaft, einer Maschine ihre Aufgabe zu erklären und die folgenden Ausgaben analysieren und verbessern zu können.
  • Maschinelles Lernen (ML): Eine Maschine simuliert die Lernfähigkeit eines Menschen.