Generative KI: So lässt sich die Einführung erfolgreich gestalten
generative KI
- 19.05.2025
Generative KI: eine Lösung für viele drängende Probleme
Generative KI hat sich in jüngster Vergangenheit erheblich weiterentwickelt und ist dadurch in der Lage, an vielen Stellen für Entlastungen und Optimierungen zu sorgen. Vielerorts sind beispielsweise die Personalressourcen knapp und zusätzliche Fachkräfte lassen sich nur schwer rekrutieren. Generative KI entlastet in diesem Kontext signifikant, indem sie administrative Aufgaben übernimmt – von der automatischen Erstellung von Protokollen bis zur Zusammenfassung komplexer Dokumente. So gewinnt das Fachpersonal Zeit für wertschöpfende und strategische Tätigkeiten.Um wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Unternehmen zudem Kosten senken und gleichzeitig die Qualität ihrer Produkte oder Dienstleistungen erhöhen. Hier setzt KI-gestützte Automatisierung an. Intelligente Workflow-Lösungen reduzieren Fehlerquoten, beschleunigen Freigabeprozesse und ermöglichen durchgängige Prozessketten. Die Ergebnisse sind schnellere Markteinführungen, niedrigere Abwicklungskosten und eine messbare Qualitätssteigerung.
In modernen IT-Landschaften fallen zudem täglich riesige Mengen an Informationen an – von Maschinendaten über Social-Media-Feeds bis zu Kundeninteraktionen. Manuelle Auswertungen stoßen hier an Grenzen. KI-Modelle werten strukturierte und unstrukturierte Daten hingegen in Echtzeit aus, finden Muster und liefern Entscheidungsgrundlagen auf Knopfdruck. Führungskräfte erhalten präzise Analysen für bessere Weichenstellungen.
Auch Sicherheitsrisiken nehmen stetig zu und Cyberangriffe werden immer ausgefeilter. KI-basierte Security-Lösungen detektieren Anomalien bereits im frühen Stadium, isolieren betroffene Systeme und verhindern so potenziellen Schaden. Gleichzeitig unterstützt generative KI bei der Betrugsprävention: Verdächtige Transaktionsmuster in Finanz- und Versicherungsprozessen lassen sich in Echtzeit identifizieren und blockieren.
Ein weiterer Bereich, in dem KI echten Mehrwert schafft, ist die Optimierung von Lieferketten. Prognosemodelle sagen Nachfrage und Materialengpässe vorher, steuern Bestandsmanagement und koordinieren Zulieferer. Das Ergebnis sind reibungslosere Abläufe und weniger Unterbrechungen.
Generative KI einführen: Wie gelingt die Umsetzung?
Die zuvor genannten Beispiele zeigen: Das Potenzial generativer KI ist enorm. Doch der Weg zur erfolgreichen Umsetzung ist nicht trivial. Eine klare Datenstrategie bildet die Basis: Relevant sind nicht nur technische Infrastruktur und Modelle, sondern vor allem die Einbindung der Fachabteilungen. Die Definition konkreter Anwendungsfälle verhindert teure Fehlentwicklungen. Parallel dazu muss das Anforderungsmanagement Sicherheits- und Compliance-Aspekte vollumfänglich berücksichtigen – insbesondere Datenschutz und DSGVO-Konformität.Ein strukturierter Einführungsfahrplan vermeidet Insellösungen. Schnelle Praxisworkshops erzeugen erste Erfolge ("Quick Wins") und sichern die nötige Akzeptanz. Darauf aufbauend folgen Modell-Training, Einbettung der Systeme in Fachkontexte und kontinuierliches Monitoring. Change-Begleitung und Schulungen sind unerlässlich, um Mitarbeiter zu befähigen und Skepsis abzubauen. Nur so wird generative KI zum integralen Bestandteil der Unternehmens-DNA.
Unterstützung durch erfahrene Partner empfehlenswert
Materna verfügt über mehr als vier Jahrzehnte Expertise in IT-Transformation und Software-Entwicklung. Das "PAC Innovation Radar" bewertet Materna als "Best in class", basierend auf Referenzprojekten, Marktpräsenz und spezieller Kompetenz in KI-Diensten. Kunden profitieren von einem umfassenden Leistungsspektrum: Der Anbieter begleitet Organisationen von der Ideenfindung bis zum operativen Betrieb, indem er praxisnahe Workshops anbietet, ganzheitliche Datenstrategien entwickelt, KI-Projekte technisch und organisatorisch absichert, Modelle trainiert und integriert sowie individuelle Lösungen gestaltet und dauerhaft betreibt.
Generative AI Factory: Anwendungsfälle werden in kurzer Zeit umgesetzt
Die sogenannte Generative AI Factory von Materna verkürzt den Weg von der Idee zum produktiven Einsatz von künstlicher Intelligenz deutlich. Im Zentrum stehen dabei große Sprachmodelle wie PhariaAI von Aleph Alpha, die in Deutschland entwickelt werden und strenge Anforderungen an Datenschutz, Sicherheit und ethische Standards erfüllen. Alle zu verarbeitenden Dokumente verbleiben im eigenen Rechenzentrum oder einer kontrollierten Hybrid-Cloud, sodass volle Datenkontrolle gewährleistet ist.PhariaAI erfasst semantische Zusammenhänge und erlaubt die Erzeugung von Texten und Antworten auf Basis umfangreicher Kontextinformationen. Dank einer Funktion zur Quellenangabe lassen sich KI-generierte Inhalte nachvollziehen und validieren.
Materna realisiert vielseitige Anwendungsfälle in kurzer Zeit. Einige Beispiele sind:
- Unterstützung von Behörden: Klassifizierung und Bearbeitung schriftlicher Anfragen, automatisches Verfassen von Aktenvermerken
- digitale Chatbots: Beantwortung von Anfragen in einfacher Sprache und Übersetzung in mehrere europäische Sprachen
- Dokumentenexploration: Analyse großer Akten- und Dokumentenbestände zur Entscheidungsunterstützung
- Finanz- und Controlling-Assistenz: automatisierte Finanzberichte, Prognosen und Chatbots zur Klärung von Zahlen
- Betrugserkennung: Erkennen von Anomalien in E-Commerce- und Versicherungsprozessen
- Fertigung und Logistik: sprachgesteuerte Roboter, optische Qualitätsprüfungen und Bestandsoptimierung
