Typische Einsatzgebiete künstlicher Intelligenz in den kaufmännischen Abteilungen von Unternehmen konzentrieren sich aktuell auf analytische Einsatzgebiete. Der nächste Schritte der Prozessautomatisierung ist bereits technisch möglich, mittelständischen Unternehmen beginnen jetzt, die Möglichkeiten auszuloten.
Hier einige Beispiele für KI-gestützte Analysen in mittelständischen Unternehmen aus der Investitionsgüterbranche.
Unterstützung des Customer Service und Sales mit KI
Customer Service. Die Unterstützung der Kunden und Zwischenhändler erfolgt telefonisch. Wenige Mitarbeiter haben die Kompetenz, Anfragen der Kunden und Zwischenhändler per Mail oder Telefon fachkundig zu beantworten. Ein interner Chatbot wird aufgesetzt, der bestimmte Bereiche der Datenbank abfragt und auch (noch) nicht fachkundigen technischen Kundenbetreuern zur Verfügung steht.
Der Kundenbetreuer erhält Informationen zur Beantwortung der Supportanfrage und deren Lösung. Der Chatbot fragt gegebenenfalls den Kundenbetreuer nach der Produktfamilie und einer besseren Eingrenzung der Fragestellung.
Vertrieb. Projektanfragen sind komplex und immer unterschiedlich. Zur Qualifizierung einer neuen Anfrage muss im Internet die Marktsituation des Unternehmens, das Profil der anfragenden Person und der Kompatibilität der vorhandenen technischen Lösungen recherchiert werden.
Da die Vertriebsprozesse oft mehrere Monate dauern und mehrere Mitarbeiter des Unternehmens eingebunden sind, ist ein schneller Überblick über die bereits vorhandenen Dokumente und die bereits durchgeführt Kommunikation nötig.
Hier kann ebenfalls mit Künstlicher Intelligenz gearbeitet werden. Microsoft erlaubt beispielsweise die Erstellung von “Agents”, die auf diese Fragestellungen ausgerichtet werden.
Von der Analyse zur Prozessautomatisierung
An diesen beiden Beispielen sehen wir die “Use Cases” für Künstliche Intelligenz, die produktiv genutzt werden. Die Vorbereitung einer Projektbesprechung verkürzt sich drastisch. Die Effizienz des Customer Service wird massiv gesteigert und knappe menschliche Ressourcen können effizienter eingesetzt werden.
Wie aber können die betriebswirtschaftlichen Prozesse automatisiert werden? Kann die unsichtbare Schranke zwischen Analyse und Aktion durchbrochen werden?
Customer Service bei komplexen Produkten im Werkzeugmaschinenbau ist meist nicht automatisierbar. Die Folgen falscher Beratung oder die Unzufriedenheit eines genervten Kunden sind nachhaltig schlecht.
Es muss ja nicht so weit kommen, dass der Kunde absurde Vorschläge von der KI bekommen könnte. Das Handelsblatt daran am 18. Juli 2025 erinnert. Sie zitierte KI Tipps, die Salami mit Klebstoff an der Pizza zu fixieren und oder ein Vanilleeis mit Speck anzubieten.
Stufen des KI Einsatzes in Unternehmen
Ansatzpunkte für KI-Prozessautomatisierungen
Auch bei der Prozessautomation mit KI ist deshalb Vorsicht geboten. Denn das Ziel ist es, die Analyseergebnisse dazu zu verwenden, Aktivitäten auszulösen. Das können beispielsweise
- Erstellen und Versand von eMails
- Einträge in Datenbanken
- Erstellen und Zuweisen von Aufgaben
- Auslösen von Telefonaten
- Bestellungen
sein. Bei all diesen Beispielen ist zumindest dann Vorsicht angebracht, wenn es sich um die Kommunikation mit Kunden oder um Aktionen mit direkten wirtschaftlichen Folgen handelt. Sehen wir uns ein paar Beispiele an, die bereits heute möglich sind und meine Firma aktuell entwickelt und einsetzt.
Fallbeispiele in mittelständischen Betrieben: Effizienzgewinne möglich
Unstrukturierte Kunden- und Interessentenanfragen können mit KI Anwendungen strukturiert und ausgewertet werden. Leads werden einem Scoring unterworfen und in einem Ampelsystem bewertet. “Grüne” Anfragen werden dann im Kundenmanagement als Verkaufschance angelegt und eine Aufgabe für den zuständigen Mitarbeiter angelegt.
Die Auswertung der Anfrage gibt die Felder vor, die die Datenbank befüllen soll. Nacharbeiten sind zwar meist notwendig, der Zeitaufwand von der Beurteilung der Anfrage, der Übernahme der Informationen in die Datenbank und die Zuweisung der Verkaufschance und der damit verbundenen Aufgaben reduzieren sich um 50 bis 75 Prozent.
Da kein Kontakt mit dem Interessenten bis jetzt erfolgt ist, können “Halluzinationen” der KI keine Schäden verursachen.
In der weiteren Verarbeitung kommen dann wieder die am Anfang vorgestellten KI Analyseinstrumente bei der Leadqualifizierung zum Einsatz.
Marktbedeutung
Große Unternehmen haben auch in Deutschland viele Projekte für den Einsatz KI angestoßen. Und zum Teil auch schon wieder eingestellt. Manche mittelständische Unternehmen im B2B beginnen hier zum Teil sehr zurück haltend, zum Teil enthusiastisch. Wahrscheinlich ist der Mittelweg wie so oft die beste Wahl.
In einem meiner letzten Artikel habe ich einen pragmatischen Weg vorgestellt, bei dem zunächst die Schwachstellen in den Prozessabläufen in Unternehmen festgstellt werden. Dann wird gefragt, ob und mit welchem Aufwand (!) die erkannten Engpässe beseitigt werden können. Oft stellt sich dabei heraus, dass aufwändige Suchprozesse, umständliche Datenweitergabe und unklare Verantwortungen zu Problemen führen. Und gerade in diesen drei Bereichen kann KI schnell wirksam werden.
Setzen Sie auf die neue Uhrzeit, damit die Uhr – wie im Titelbild – nicht stehen bleibt.
Ich hoffe, diese Vorschläge helfen Ihnen weiter. Wenn Sie weitere Anpassungen oder spezifische Änderungen wünschen, lassen Sie es mich bitte wissen!