KI hat in Unternehmen großes Potenzial – aber nur wenn der Einsatz gut durchdacht ist. 95 Prozent aller KI-Initiativen in Unternehmen scheitern laut einer MIT-Studie, weil generative KI keinen messbaren Mehrwert schafft. Der Gründer und CEO des Berliner Start-ups Langdock Lennard Schmidt relativiert die Zahl im Gespräch mit Table.Briefings: „Es ist extrem schwer, einen sinnvollen Business-Case für KI in Unternehmen zu rechnen.“ Das gelte generell für Software-Infrastruktur. „Wie sähe das für Outlook aus – wie groß ist der Gewinn daraus, dass Mitarbeiter E-Mails statt Faxe schicken?“
Zudem hänge der geschaffene Mehrwert einer Software oder KI stark davon ab, wie sie genutzt wird. „Mit Excel kann man komplexe Finanzanalysen erstellen – oder eine Einkaufsliste schreiben.“ Schmidts Firma Langdock hat eine „All-in-One-Plattform“ entwickelt, über die Firmen die gängigen LLMs (ChatGPT, Claude et cetera) regel- und DSGVO-konform nutzen können. Zu den Kunden zählen nach Angaben des Start-ups große Firmen wie der Pharmakonzern Merck, das Bauunternehmen Leonard Weiss, Personio oder der Spiegel-Verlag.
Programmierer und IT-Abteilungen profitieren deshalb am schnellsten vom Einsatz von KI, weil der Prozess sehr strukturiert ist. Das Schreiben und Revidieren von Code funktioniert gut, erklärt Schmidt, weil die Vorgaben dafür einfach und klar zu formulieren sind. Und Fehler sind sofort erkennbar: Funktioniert es oder nicht? „Coding ist ohne Frage aktuell der größte Use Case von KI in Unternehmen, mit dem sich am meisten Geld verdienen lässt“, sagt Schmidt.
Soll KI in anderen Abteilungen eingesetzt werden, ist entscheidend: Sind die Prozesse und zu erledigenden Aufgaben dort sauber dokumentiert? Findet die KI klare Anweisungen vor, kann sie gute Ergebnisse liefern. Sie kann etwa Wettbewerbsanalysen für das Marketing erstellen, SEO-optimierte Beiträge verfassen oder für den Kundenservice Texte in mehrere Sprachen übersetzen. Bei seinem Unternehmen, sagt der Langdock-Gründer, setzt das Sales-Team KI ein, um in Echtzeit Informationen zu potenziellen Kunden zu recherchieren. Noch während des Verkaufsgesprächs können Vertriebler mitlesen: Wie groß ist das Unternehmen, was ist für dessen Branche gerade relevant, was wird gerade über sie berichtet?
Den Unterschied macht allerdings nicht das Tool selbst, also die KI, sondern die Integration. „Die Nutzung von ChatGPT ist ein guter erster Schritt“, sagt Schmidt. „Aber wenn man KI wirklich in den Arbeitsalltag und in Unternehmen integrieren will, geht es um deutlich mehr.“ Integration von KI fängt an, wenn man die von KI übersetzte E-Mail nicht in Outlook kopieren muss, sondern direkt verfassen und übersetzen kann. Und sie geht weiter, wenn die KI, die E-Mails schreibt, Zugang zu Daten vom Sharepoint oder etwa den Kalender hat, erklärt Schmidt. Danach entsteht das Bedürfnis, sie Firmendaten verwenden zu lassen. Es geschieht Schritt für Schritt. Der Einsatz von KI könne nicht auf einen Schlag ganze Unternehmen automatisieren, sagt Schmidt. Aber generell gilt: Wo viel Text verarbeitet wird, ist der KI-Hebel am größten.
Was KI nicht kann: Unternehmen komplett automatisieren. „An uns werden oft Fälle herangetragen, die recht wenig mit KI zu tun haben“, berichtet Schmidt. „Da werden unter dem Deckmantel von KI Digitalisierungsprojekte forciert.“ Das ist dann zwar der falsche Name, aber nicht die verkehrte Sache: Damit KI überhaupt sinnvoll arbeiten kann, muss sie Zugriff auf relevante und strukturierte Daten haben. In Betrieben, in denen einzelne Mitarbeiter Excels von Hand pflegen und auf ihren lokalen Rechnern speichern, kann auch die beste KI kaum Mehrwert stiften. Da muss zunächst Grundlagenarbeit gemacht werden, erklärt Schmidt. Mehr zu dieser Vorarbeit lesen Sie auch in den CEO.Picks in diesem Briefing.