KI-Anwendungen und Lösungen

ChatGPT ist nicht "die KI"

Es gibt nicht nur ChatGPT als KI - sondern viele weitere spannende Lösungen, die gleich unten für die unterschiedlichesten Anwendungsfälle und EInsatzgebiete in Unternehmen aufgelistet sind. Manche von diesen Lösungen sind einfach zu integrieren und zu nutzen, andere wiederum benötigen eine instensive Integration und Pflege.

Aber bevor wir uns die Vielzahl der schon heute verfügbaren KI-Anwendungen betrachten, sei noch ein zentraler Hinweis erlaubt: Um als Unternehmen das Optimum aus der KI ziehen zu können, muss man das gesamte KI-Ökosystem betrachten.

Diese Pyramide verdeutlicht es klar und deutlich: Anwendungen wie LLM-Plattformen (z.B. ChatGPT, Claude, Mistral) oder KI-Software (siehe unten) bilden lediglich die oberste, sichtbare Ebene eines umfassenden KI-Systems. Darunter liegen unterschiedliche Modellarchitekturen und methodische Ansätze – etwa Natural Language Networks (NLP), Convolutional Neural Networks (CNN), Generative Adversarial Networks (GAN) oder Retrieval-Augmented-Generation-Konzepte (RAG) – die spezifische Aufgaben der Mustererkennung, Generierung oder Informationsverknüpfung in neuronalen Netzen übernehmen. Erst diese Modelle ermöglichen die später beschriebenen Möglichkeiten der KI in Form der deskriptiven KI, prädiktiven KI, präskriptiven KI, generativen KI und seit 2025 der Agentic-AI.

Diese Modelle wiederum basieren auf strukturierten und qualitativ hochwertigen Daten aus den unterschiedlichsten Softwarelösungen, APIs und Analysewerkzeugen, die ihrerseits eine leistungsfähige IT-Infrastruktur mit Netzwerken, Servern, Speicher- und Rechenkapazitäten voraussetzen.

Und was ist nun die Erkenntnis für Unternehmen? Sie können nicht einfach eine KI-Software „einkaufen“, weil Anwendungen wie ChatGPT nur die sichtbare Spitze der Pyramide darstellen und erst dann echten Mehrwert schaffen, wenn darunterliegende Ebenen wie Datenqualität, Softwarearchitektur, Modellintegration, IT-Infrastruktur und Governance systematisch aufgebaut und aufeinander abgestimmt sind. Künstliche Intelligenz wirkt nur im Zusammenspiel des gesamten Ökosystems!

Content Creation mittels KI-Plattformmodellen und Prompting

Generative KI-Plattformen wie ChatGPT, Claude oder die Modelle von Mistral AI, Apertus etc. basieren auf Large Language Models (LLMs), also vortrainierten neuronalen Sprachmodellen, die große Textmengen statistisch analysieren und daraus neue Inhalte erzeugen können. Sie dienen als dialogfähige Analyse-, Strukturierungs- und Produktionswerkzeuge: Sie unterstützen bei der Contenterstellung, fassen komplexe Informationen zusammen, bereiten Entscheidungsgrundlagen auf, generieren Berichte oder Programmcode und ermöglichen den semantischen Zugriff auf interne Wissensbestände. Sie sind damit keine bloßen Chatbots, sondern skalierbare KI-Plattformen zur Beschleunigung von Wissensarbeit, Effizienzsteigerung bei der Content-Produktion und datenbasierter Entscheidungsunterstützung.

ChatGPT – www.openai.com (zum Löschen der Wasserzeichen: https://futureflash.net/chatgpt-text-wasserzeichen-entfernen-gratis-online-tool/)

Claude - https://claude.ai

Gemini - https://gemini.google.com/

Microsoft's Copilot - https://copilot.microsoft.com

Mistral - https://mistral.ai

Mixtral (Mistral of Experts) - https://mistral.ai/news/mixtral-of-experts

Apertus (ETH & CSCS, Lugano, Schweiz) - https://publicai.co/

Lumo (Proton AG, Genf, Schweiz) - https://lumo.proton.me/guest/ 

Euria (Infomaniak SA, Genf, Schweiz) - https://euria.infomaniak.com

Meta's Llama - https://www.llama.com

Abacus (Superapp) - https://abacus.ai

Bildquelle: https://www.linkedin.com/posts/susanne-drews_gestern-hat-mich-jemand-gefragt-welche-activity-7397521669600350209-lesH?utm_source=share&utm_medium=member_ios&rcm=ACoAAAC9Hs4B7QVUQejO_novojgElxOFnBGT2-A

Sonstige:

IONOS - https://ai.ionos.de/explore (aus Deutschland!, aber leider noch ziemlich langsam, basierend auf einem Open Source Llama Modell)

xAI (ex Twitter) Grok - https://x.ai

Deepseek - https://www.deepseek.com

Manus - https://manus.im/app

Alibabas Quark AI (bisher nur auf chinesisch)- https://www.quark.cn

TextBlaze – https://blaze.today

WriteSonic – writesonic.com/

Tome – https://beta.tome.app

Call Annie – https://callannie.ai

GPT Checker (AI Detector): Welche Texte sind von der KI erstellt?

Pangram - https://www.pangram.com

Quillbot - https://quillbot.com/ai-content-detector

ZeroGPT - https://www.zerogpt.com

Umgekehrt: Soll dein KI-Text "menschlicher" werden, dann nutze TwainGPT https://www.twaingpt.com

Eigenes Sprach- und Multimodell-Modell:

1. Nutzung über Cloud-APIs: Viele Unternehmen greifen zunächst auf bestehende Modelle über Cloud-Schnittstellen zurück, etwa ChatGPT, Microsoft Copilot, Google Gemini oder Aleph-Alpha (Heidelberg, 2015, https://aleph-alpha.com. Diese lassen sich schnell integrieren und erfordern keine eigene Infrastruktur, führen jedoch zu Abhängigkeiten vom Anbieter. Aus Datenschutzgründen ist diese Vorgehensweise (z.B. für Banken, Versicherungen) nur eingeschränkt möglich.

   
   

2. Einsatz von Open-Source-LLMs: Eine zweite Strategie ist der Betrieb offener Modelle wie Llama oder Mistral auf eigener Infrastruktur. Unternehmen können diese Modelle mit eigenen Daten anpassen und behalten damit mehr Kontrolle über Daten und Kosten. Die wichtigste Plattform ist dabei Hugging Face (https://huggingface.co/models).

   
   

3. Aufbau eines „Private LLM“: Wird die Technologie von Open-Source-LLMs in Unternehmen direkt integriert, so spricht man von "Private LLM". Ein bestehendes Basis-LLM (wie Llama oder Mistral) wird  innerhalb der eigenen IT-Infrastruktur betrieben oder in einer gesicherten Cloud installiert. Zusätzlich zum allgemeinen Weltwissen werden interne Datenquellen angebunden. Technologien wie erneut Aleph-Alpha, aber auch Pinecone (www.pinecone.io) oder LangChain ermöglichen es, Unternehmenswissen in KI-Assistenten einzubinden.

   
   

4. Nutzung von Enterprise-AI-Plattformen: Viele Konzerne setzen auf Dienstleistungs-Plattformen wie Databricks (https://www.databricks.com/de) oder Dataiku (https://www.dataiku.com/de/), um Datenintegration, Modelltraining, Datenschutz (!) und Governance zentral zu steuern. Dadurch lassen sich KI-Anwendungen skalierbar im Unternehmen einsetzen. Allerdings nutzen auch diese Plattformen meist bekannte LLMs wie von OpenAI, Llama oder Mistral.

   
   

5. Entwicklung eigener Modelle: Einige wenige Organisationen entwickeln und betreiben komplett eigene LLMs. Dies erfordert enorme Investitionen in Rechenleistung, Kompetenzen, Daten und Governance, bietet jedoch maximale technologische Kontrolle und Datenschutz. Ein Lieferant für die Netzwerkarchitektur ist dabei NVIDIA (siehe https://build.nvidia.com/nvidia/llama-3_1-nemotron-70b-instruct).

Die Kunst des Promptings

Prompts sind Aufforderungen oder Eingaben, die verwendet werden, um kreative oder technische Systeme, wie KI-Modelle, zu steuern und gezielt Antworten oder Ergebnisse zu erzeugen. Sie dienen als Ausgangspunkt für die Generierung von Texten, Bildern oder anderen Outputs und können durch präzise Formulierung die Qualität des Ergebnisses erheblich beeinflussen. Ein gut durchdachter Prompt enthält klare Anweisungen, Kontext und relevante Details, um Missverständnisse zu vermeiden und das gewünschte Resultat möglichst effizient zu erreichen. In der Praxis werden Prompts häufig in Bereichen wie Content-Erstellung, Problemlösung und Bildung eingesetzt.

Das Wort „prompt“ kommt aus dem Englischen und ist eine Ableitung des Verbs „to prompt“, was ungefähr bedeutet, einem Mensch oder eine Maschine eine Aufgabe zu geben, die sofort zu erledigen ist. Bei der KI geht es darum, aus einem LLM eine passende Antwort zu generieren.

Im Business-Kontext nutzen durchschnittliche Anwender etwa 10–30 Prompts pro Tag, während Power-User 30–80 Interaktionen erreichen; Führungskräfte arbeiten häufig in weniger, aber komplexeren Prompt-Sequenzen mit mehreren Iterationen. Entscheidend für den Mehrwert ist dabei nicht die reine Anzahl der Prompts, sondern deren Qualität und Iterationstiefe: Mehrstufige, strukturierte Abfragen steigern nachweislich die Ergebnisqualität deutlich stärker als einzelne Schnellabfragen, weshalb strategische Nutzung wichtiger ist als hohe Frequenz.

15 kompakte Tipps für besseres Prompting

1. Formuliere ein klares Ziel: Statt „Erzähl mir was über KI“: „Erkläre KI so, dass meine 10-jährige Tochter es versteht.“ Je konkreter das Ziel, desto nützlicher die Antwort.

2. Gib alle Infos direkt mit: Vermeide Links – kopiere Texte und Kontext direkt in den Prompt, um Fehlinterpretationen zu vermeiden.

3. Mach den Use Case deutlich: Beschreibe, wofür du die Antwort brauchst – etwa ein Interview, eine Präsentation oder Kundenmail.

4. Definiere Stil und Ton: Gib klare Vorgaben wie „sachlich“, „ironisch“, „LinkedIn-Stil“ oder „wie ein Fachartikel“.

5. Fordere Schritt-für-Schritt-Denken: Ein Zusatz wie „Bitte Schritt für Schritt denken“ bringt mehr Struktur – besonders bei komplexen Themen.

6. Zerlege komplexe Aufgaben: Statt alles auf einmal zu verlangen, arbeite mit Folge-Prompts – das steigert Klarheit und Qualität.

7. Zeige ein Beispiel: Ein Format- oder Stilbeispiel („So soll’s aussehen“) hilft dem Modell, genauer zu antworten.

8. Bitte um Alternativen: „Gib mir drei Optionen mit Vor- und Nachteilen“ liefert differenziertere Ergebnisse.

9. Gib eine Rollenperspektive vor: „Du bist ein CEO-Coach“ oder „eine Start-up-Beraterin“ – das verbessert Tonalität und Relevanz.

10. Begrenze Länge und Format: „Max. fünf Bulletpoints, je zehn Wörter“ sorgt für Fokus und Lesbarkeit.

11. Vermeide vage Anfragen: „Schreib was über Führung“ ist zu allgemein. Kontext schafft Qualität.

12. Nutze Wiederholung gezielt: „Fass das kürzer zusammen“ oder „formuliere griffiger“ verfeinert das Ergebnis schrittweise.

13. Gib eine Strukturvorgabe: „In Form einer Tabelle“ oder „als SWOT-Analyse“ sorgt für klare, nutzbare Ausgaben.

14. Verwende Trennzeichen: Mit --- oder ``` gliederst du längere Prompts besser – die KI erkennt so den Aufbau klarer.

15. Halte den Prompt fokussiert: Präzise, strukturierte Prompts führen zu besseren Antworten – weniger ist oft mehr.

R - T - F Role – Task – Format	T - A - G Task – Action – Goal	B - A - B Before – After – Bridge	C - A - R - E Context – Action – Result – Example
Act as a ROLE Create a TASK Show as FORMAT	Define the TASK State the ACTION Clarify the GOAL	Explain problem BEFORE State outcome AFTER Ask the BRIDGE	Give the CONTEXT Describe the ACTION Clarify the RESULT Give the EXAMPLES
Schafft Klarheit, wer dein GenAI sein soll, was es tun soll und in welcher Form das Ergebnis erscheinen soll	Fokussiert auf das Was, das Wie und das Warum einer Aufgabe – ideal zur Zielorientierung	Hilft beim Problemlösen: Zeigt den Ausgangszustand, das gewünschte Ergebnis und fragt nach dem Weg dazwischen	Sorgt für tieferes Verständnis durch Einbettung in einen Kontext, eine Handlung, deren Ergebnis und Beispiele

Ein effektiver Prompt sollte spezifisch, prägnant und zielgerichtet sein. Vermeide vage oder mehrdeutige Formulierungen, die zu unklaren oder unerwünschten Ergebnissen führen können. Stattdessen hilft es, das Ziel klar zu definieren und den gewünschten Stil oder die Form des Outputs zu spezifizieren. Beispielsweise könnte ein Prompt für eine KI zur Bilderstellung sowohl das Motiv als auch den gewünschten Stil und die Farbschemata enthalten. Bei Text-Prompts kann es nützlich sein, konkrete Fragen zu stellen oder Rahmenbedingungen vorzugeben. Schließlich spielt auch das Experimentieren eine Rolle: Durch Anpassungen und Iterationen können Prompts optimiert werden, um bessere und präzisere Resultate zu erzielen.

Tipp OpenAI Academy: Eine absolute Goldgrupe für die kostenlose KI-Ausbildung, vollgepackt mit Tutorien zum Prompting, Live-Workshops, Übungen und Fallstudien aus der Praxis. Die OpenAI Academy findest Du unter https://academy.openai.com/home!

Und hier noch ein Link zu einem Prompt, mit dem sich jedes Thema erarbeiten lässt: https://candle-basil-7a8.notion.site/Prompt-um-jedes-Thema-zu-lernen-215870cafcc18044990fefe0d145f2e0

Produktion und Supply Chain

Gerade in der Produktion und Supply Chain wird Künstliche Intelligenz bereits seit vielen Jahren erfolgreich eingesetzt – lange bevor die generative KI breite Aufmerksamkeit erhalten hat. In Bereichen wie Bedarfsprognose, Bestandsoptimierung, Qualitätskontrolle oder Predictive Maintenance kommen vor allem deskriptive (Was ist passiert?), prädiktive (Was wird wahrscheinlich passieren?) und präskriptive KI-Modelle (Was sollte getan werden?) zum Einsatz, die auf statistischen Verfahren, Machine Learning und Optimierungsalgorithmen basieren. Diese Ansätze sind häufig robuster, besser erklärbar und enger mit operativen Entscheidungsprozessen verknüpft als generative Modelle, da sie strukturierte Daten aus ERP-, MES- oder Logistiksystemen analysieren und konkrete Handlungsempfehlungen liefern. Für industrielle Anwendungen ist weniger die Textgenerierung entscheidend, sondern die datenbasierte Steuerung von Kapazitäten, Beständen, Durchlaufzeiten und Risiken – weshalb klassische analytische KI in vielen Fällen zielgerichteter, wirtschaftlicher und unmittelbarer wertschöpfend ist als die generative KI. Nichtsdestotrotz können Prompts mit der generativen KI auch für Produktions- und Supply Chain Themen von Nutzen sein.

Softwarelösungen

In den jeweiligen Tabellen pro unternehmensweiter Tätigkeit finden sich gleich unterschiedliche Software-Lösungen. Diese lassen sich wie folgt klassifizieren:

Enterprise-Software-Lösung: Eine Enterprise-Software ist eine umfassend integrierte, unternehmensweite Systemlösung mit hohem Implementierungsaufwand, klar definierten Workflows, komplexem Rollen- und Berechtigungskonzept sowie hoher Skalierbarkeit für mehrere Standorte, Geschäftsbereiche und internationale Strukturen.

Low-Barrier-/Speed-First-Lösung: Eine Low-Barrier-Lösung ist eine schnell implementierbare, meist cloudbasierte Anwendung mit geringem Integrationsaufwand, standardisierten Workflows und überschaubarem Berechtigungsmodell, die sich flexibel testen und skalieren lässt, ohne tiefgreifende Systemarchitektur oder langwierige Transformationsprojekte zu erfordern.

Produktion und Supply Chain
Aufgaben	Enterprise Software (integriert, Workflow, skalierbar, Berechtigung)	Schnell & einfach nutzbar (Low-Barrier / Speed-First)	Prompting- Use-Cases (für Generative KI Plattformen)
Planung (Bedarf, Absatz, Produktion, Lager, Transport) Steuerung (laufende Datenanalye und Anpassung von Losgrößen, Störungs- und Engpass-management) Qualitätsprüfung (Kameraüberwachung, Fehlerklassfikation, Inline-Prüfung) Lager- / Bestands-optimierung (Sicherheitbestände, Disposition, Slow-Mover) Routen- und Transportoptimierung (Tourenplanung, CO2-Optimierung, Lieferzeit-prognosen) Predictive Maintenance (Analyse von Sensor- & Maschinendaten,Ausfall-wahrscheinlichkeit und Terminierung)	Siemens Opcenter (ehemals SIMATIC IT, Produktionsplanung) - https://plm.sw.siemens.com/de-DE/opcenter/ (Alternativen: SAP Integrated Business Planning (IBP), Microsoft Dynamics 365 Supply Chain Management) Llamasoft (Supply Chain Planung, Michigan, 2003) -.https://www.coupa.com/de/produkte/supply-chain-design-planning/ (Alternativen: SAP Integrated Business Planning (IBP), IBM Waton Supply Chain, DataRobot, ThroughPut AI) Scoutbee (Lieferanten-rating, Würzburg, 2015, seit 2025 Coupa) https://www.scoutbee.com	Teachable Machine (ML-Bilderkennung für jeden) https://teachablemachine.withgoogle.com Akkio (Predictive-AI-Plattform) https://www.akkio.com OpenAI API (Reporting und Engpassanalyse) - https://openai.com/de-DE/api/ Amazon Web Services Rekognition (Qualitäts-kontrolle mit Standard-kameras) - https://aws.amazon.com/de/rekognition/ Google Maps AI Agenten (Routen- und Tourenplanung) - https://www.google.com/url?sa=t&source=web&rct=j&opi=89978449&url=https://mapsplatform.google.com/ai/&ved=2ahUKEwj3jfay4f6SAxUj_7sIHUm5J0MQFnoECBMQAQ&usg=AOvVaw2f_eDoVMvEi5jiXv-kz8GT	Prozessoptimierung Qualitätsmanagement Automatisierung Ressourcenmanagement Lieferkettenoptimierung Erfolgskennzahlen Einführung einer neuen Technologie

Prompting

Aufgabe	Prompting Beispiele
Prozessoptimierung	"Erstelle eine detaillierte Analyse für die Optimierung von [spezifischem Geschäftsprozess], einschließlich Engpassidentifikation, Maßnahmen zur Effizienzsteigerung und potenzieller Einsparungen."
Qualitätsmanagement	"Erstelle ein Qualitätsmanagement-Framework für [Produkt/Service], einschließlich KPIs, Qualitätssicherungsmaßnahmen und kontinuierlicher Verbesserungsprozesse."
Automatisierung	"Erarbeite eine Automatisierungsstrategie für [spezifischen Workflow], einschließlich Identifikation wiederholbarer Aufgaben, geeigneter Technologien und Implementierungsplan."
Supply-Chain-Management	"Entwickle eine Strategie zur Optimierung der Lieferkette für [spezifisches Unternehmen/Produkt], einschließlich Kostensenkungsmaßnahmen, Risikomanagement und Lieferantenbeziehungen."
Ressourcenmanagement	"Entwerfe einen Plan zur Optimierung der Ressourcennutzung in [spezifischem Geschäftsbereich], einschließlich Personal, Materialien und Zeitmanagement."
Performance-Kennzahlen	"Entwickle ein KPI-Dashboard für [spezifisches Unternehmen oder Abteilung], das die wichtigsten Leistungskennzahlen erfasst und Strategien zur Verbesserung vorschlägt."

Beispiele

Prompt für Priorisierung bei Prozess-optimierung

„Handel als Produktivitätsberater. Verwende DeepThink für [Unternehmen], um: [Aufgabe]. Ordne die Aufgaben in die 4 Eisenhower-Quadranten ein. Erkläre, warum jede Aufgabe dorthin gehört (z. B. „Krisenmanagement = Dringend/Wichtig“). Verwende dann die Suchfunktion, um: Vergleiche die Matrix mit Branchen-Benchmarks (z. B. Prioritäten im Gesundheitswesen und in der Technik). Füge Statistiken zur Zeiterfassung hinzu (z. B. durchschnittliche Stunden, die für „nicht dringende/nicht wichtige“ Aufgaben verschwendet wurden).

Prompt für Einführung einer neuen Technologie

„Du bist ein erfahrener Experte für Produktionsmanagement, Lean Management, Supply Chain Management, Automatisierung und digitale Transformation in Industrieunternehmen. Analysiere die Einführung der folgenden neuen Technologie in einer Produktionsumgebung oder in der Supply Chain strukturiert und praxisnah. Neue Technologie: [TECHNOLOGIE EINTRAGEN – z. B. autonome mobile Roboter, KI-Qualitätskontrolle, RFID-Tracking, Digital Twin, Computer Vision, Warehouse-Roboter, predictive maintenance] Branche / Unternehmen: [BRANCHE EINTRAGEN – z. B. Maschinenbau, Automotive, Elektronik, Logistik] Unternehmensgröße: [z. B. Mittelstand / Konzern] Erstelle eine fundierte Analyse mit folgenden Schritten: Problemdefinition: Beschreibe die typischen operativen Probleme in Produktion oder Lager, die durch diese Technologie gelöst werden sollen (z. B. Fehlerquote, Durchlaufzeit, Bestandsgenauigkeit, Personalmangel, Qualitätsprobleme). Anwendungsfälle (Top 10) Nenne die zehn wichtigsten praktischen Einsatzmöglichkeiten dieser Technologie im Produktions- oder Lagerbetrieb. Prozessanalyse Beschreibe, welche bestehenden Prozesse sich verändern und welche neuen Prozesse entstehen. Wirtschaftlicher Nutzen Analysiere die potenziellen Effekte auf: Produktivität Kosten Qualität Lieferfähigkeit Mitarbeiterproduktivität ROI-Analyse Schätze Investition, laufende Kosten, Einsparpotenziale und typische Amortisationszeiten. Technologiearchitektur Beschreibe die notwendige Systemarchitektur (z. B. Sensorik, Software, Cloud, ERP-Integration, Datenplattform). Risiken und Herausforderungen Identifiziere technische, organisatorische und kulturelle Risiken bei der Einführung. Implementierungs-Roadmap Entwickle eine pragmatische Einführung in fünf Phasen: Analyse Pilotprojekt Skalierung Integration kontinuierliche Optimierung KPIs für den Erfolg Definiere messbare Kennzahlen, mit denen der Erfolg der Technologie bewertet werden kann. Quick-Win-Pilotprojekt Beschreibe ein kleines Pilotprojekt, das innerhalb von 3–6 Monaten umgesetzt werden kann. Strukturiere die Antwort klar mit Überschriften, Tabellen und praxisnahen Beispielen aus Industrie und Logistik.

Administration (Finanzen, IT, Einkauf, Projektmanagement etc.)

Die Nutzung von Künstlicher Intelligenz in administrativen Bereichen markiert einen grundlegenden Wandel von reaktiver Sachbearbeitung hin zu datenbasierter, vorausschauender Steuerung. Ob Finanzen, Controlling, Einkauf, Personal, Recht oder Reporting – nahezu alle administrativen Funktionen arbeiten mit strukturierten Daten, wiederkehrenden Prozessen und dokumentenintensiven Abläufen, die sich durch KI automatisieren, analysieren und optimieren lassen. Dabei geht es nicht nur um Effizienzgewinne durch Automatisierung, sondern um bessere Entscheidungsqualität, höhere Transparenz und schnellere Reaktionsfähigkeit. KI wird damit zum digitalen Co-Piloten der Administration: Sie erkennt Muster, prognostiziert Entwicklungen, unterstützt bei der Informationsaufbereitung und schafft Freiräume für strategische Aufgaben – vorausgesetzt, Datenqualität, Governance und Prozessklarheit sind gegeben. Und was bringt uns speziell die generative KI in der Adminstration? Nun, ihr besondere Mehrwert liegt in der schnellen Erstellung, Zusammenfassung und sprachlichen Aufbereitung von Berichten, Verträgen, Analysen oder Managementvorlagen, wodurch wissensintensive Verwaltungsarbeit deutlich beschleunigt und standardisiert werden kann.

Softwarelösungen

Administration (Finanzen, IT, Einkauf, Projektmanagement etc.)
Aufgaben	Enterprise Software (integriert, Workflow, skalierbar, Berechtigung)	Schnell & einfach nutzbar (Low-Barrier / Speed-First)	Prompting- Use-Cases (für Generative KI Plattformen)
Rechnungswesen (Erfassung, Prüfung, Mahnwesen, Zahlungen) Liquiditätsplanung & Forecasting Einkaufsoptmierung (Preisabweichungen, Lieferantenrating, Angebotsvergleiche und -Suche) Vertragsanalyse (Risikoerkennung, Kündigungsfristen, Compliance-Prüfung) Compliance Monitoring (Dokumentenanalyse, Regulatorik, Risiko-bewertung) Dokumenten-management (Klassifizeirung, Priorsierung, Aufgaben-extraktion) Projektcontrolling (Abweichungen, Priorisierung, Dokumentation) Reporting (KPI-Generierung, textbasierte Zusammenfassung, Gap-Analyse) Fraud Detection (Erkennung von Manipulationsrisiken) Termin- und Ressourcenplanung (Kapazitäten, Engpassprognosen, Zusammenfassung)	Hypatos (Rechnungserfassung und Zahlungsvor-bereitung, Berlin, 2018) - https://www.hypatos.ai Insiders (Dokumenten-verarbeitung, Kaiserslautern, 1998) - https://insiders-technologies.com/de/ Celonis (Process Mining und Ursachenanalyse, München, 2011) - http://www.celonis.com/ Asana (Projektmanagement, San Francisco, 2008) - https://asana.com/de/uses/project-management UiPath (eigentlich RPA, num immer mehr KI) - https://www.uipath.com/de MakeCom (visuelle Automatisierungsplattform, Celonis Gruppe) - https://www.make.com/en N8N (Automatiserungsplattform, Berlin)- https://n8n.io OpenClaw (aktueller Hype von Peter Steinberger - neu bei OpenAI, KI-Agent direkt auf PC, OpenSource, Sicherheitslücken?, ex Clawdbot und Moltbot) - https://openclaw.ai (passendes YouTube Tutorial)	Nexusbird mit Motion (AI Kalender Assistent) - https://www.usemotion.com Notion (Organisieren und Zusammenfassen von Projekten) - https://www.notion.com/product/ai OtterAI (Zusammenfassung von Meetings) - https://otter.ai (dito Fireflies https://fireflies.ai, Jamie https://www.meetjamie.ai und Notta https://www.notta.ai/de ) Nanonets (Worklow-AI, Dokumente automatisch erkennen) https://nanonets.com Cursor (Programmieren)- https://www.cursor.com Replit (No-Code Entwicklung von Apps) - https://replit.com Legly (Online-Vertragsprüfung) - https://www.legly.io/ PrimeLegal (juristische Fachberatung) - https://www.primelegal.ai (Alternative: Harvey - https://www.harvey.ai)	Risikomanagement Projektmanagement Jahresabschlussanalyse Bewertung eines neuen Gesetzes (Regulierung) Programmierung

Prompting

Aufgabe	Prompting Beispiele
Risikomanagement	"Erstelle einen operativen Risikomanagementplan für [spezifisches Szenario], einschließlich Identifikation potenzieller Risiken, Bewertung ihrer Auswirkungen und Maßnahmen zur Risikominderung."
Projektmanagement	"Schreibe einen vollständigen Projektvorschlag für [spezifisches Projekt], einschließlich Ziele, Methodik, Zeitplan, Budget und erwartete Ergebnisse."

Beispiele

Prompt zur Analyse eines Jahres-abschlusses

„Analysiere und bewerte den beiliegenden Jahresabschluss eines Unternehmens umfassend. Erstelle eine strukturierte Auswertung mit folgenden Punkten: Kurzprofil des Unternehmens (Branche, Märkte, Geschäftsmodell, Besonderheiten) Erfolgsanalyse (GuV): Umsatzentwicklung, Ergebnisentwicklung, Margen, zentrale Einflussfaktoren Bilanzanalyse: Vermögensstruktur, Kapitalstruktur, Liquidität, Eigenkapitalquote, Verschuldungsgrad Kennzahlenanalyse: EBIT, EBITDA, EBT, Liquidität 1. Grad (Barliquidität), Liquidität 2. Grad, Liquidität 3. Grad, Anlagenintensität, Vorratsintensität, Forderungsintensität, Debitorenziel (DSO), Vorratsreichweite (DIO), Verbindlichkeitenreichweite (DPO), Umsatzrendite (ROS), EBIT-Rendite, Eigenkapitalrendite (ROE), Gesamtkapitalrendite (ROA), Personalaufwandsquote und Materialaufwandsaquote Entwicklung im Zeitverlauf (mit Vergleich zum Vorjahr) Cashflow- und Investitionsanalyse SWOT-Analyse (Stärken, Schwächen, Chancen, Risiken – auch in Bezug auf Marktumfeld und Strategie) Strategische Einordnung: Wettbewerbsposition, Expansion, Digitalisierung, Nachhaltigkeit Chancen und Risiken im Hinblick auf externe Rahmenbedingungen Konkrete Handlungsempfehlungen für Management, Investoren und andere Stakeholder Bitte nutze konkrete Zahlen aus Bilanz und GuV und weise auf besondere Entwicklungen, Auffälligkeiten und Risiken hin. Fasse die Ergebnisse zudem in einer Präsentationsstruktur (z. B. Stichpunkte für Folien) zusammen. Der Jahresabschluss befindet sich im PDF und enthält sowohl Lagebericht als auch Bilanz und GuV.“

Prompt für eine Vorstands-sitzung zum Thema DSGVO

"Ich bereite eine Präsentation für eine Vorstandssitzung vor. Bitte fasse mir die Datenschutz-Grundverordnung (siehe https://dsgvo-gesetz.de) so zusammen, dass die Inhalte für ein nicht-juristisches Führungsteam verständlich sind. Konzentriere dich auf die wichtigsten Punkte, die für Geschäftsführung und Unternehmensverantwortung relevant sind. Gib mir: Eine verständliche Übersicht über die Ziele und Grundprinzipien der DSGVO. Eine Zusammenfassung der wichtigsten Pflichten für Unternehmen, insbesondere mit Blick auf Haftung und Bußgelder. Die Rechte von betroffenen Personen, kurz und klar dargestellt. Typische Fehler und Risiken, die Unternehmen machen – mit Beispielen. Konkrete Maßnahmen, die ein Unternehmen ergreifen sollte, um DSGVO-konform zu handeln – strukturiert nach kurzfristig, mittelfristig und laufend. Empfehlungen für den Vorstand: Welche Fragen sollten sie stellen? Welche strategischen Entscheidungen stehen an? Formatierung als strukturierter Bericht oder als Präsentationsskript, das ich direkt in PowerPoint oder Word übernehmen kann. Ziel: Eine praxisnahe, umsetzbare Übersicht für Entscheider – kein Juristendeutsch, sondern Handlungskompetenz."

Schreibe ein kurzes Python-programm zum Sortieren von Familien-namen nach dem Anfangs-buchstaben

# Liste von Familiennamen namen = ["Müller", "Schmidt", "Meier", "Schulz", "Wagner", "Klein"] # Sortieren der Liste nach dem Anfangsbuchstaben namen.sort() # Ausgabe der sortierten Liste print("Sortierte Familiennamen:") for name in namen:     print(name).

Service (presales & aftersales)

Der Servicebereich entwickelt sich zunehmend vom reinen After-Sales-Support zu einem strategischen Differenzierungsfaktor, mit dem sich Unternehmen nachhaltig als Nutzenführer vom Wettbewerb abheben können. Moderne Serviceleistungen reichen dabei über die gesamte End-to-End Reise der Kunden von datenbasiertem Monitoring über präventive Wartung und Performance-Optimierung bis hin zu maßgeschneiderten Vertrags- und Verfügbarkeitsmodellen, die den Kundennutzen in den Mittelpunkt stellen. KI ermöglicht es, Anlagenzustände frühzeitig zu erkennen, Einsatzplanung zu optimieren, Ersatzteilverfügbarkeiten zu steuern und Serviceprozesse transparenter sowie effizienter zu gestalten. Entscheidend ist dabei nicht nur die operative Effizienz, sondern die Fähigkeit, aus Daten konkrete Mehrwerte für den Kunden abzuleiten – etwa höhere Verfügbarkeit, geringere Stillstandskosten oder bessere Planbarkeit. Der besondere Mehrwert generativer KI im Service liegt zusätzlich in der intelligenten Aufbereitung von Wissensdatenbanken, der automatischen Erstellung von Serviceberichten und Angeboten sowie in dialogfähigen Assistenzsystemen für Techniker und Kunden, die Informationen kontextbezogen bereitstellen und so Reaktionsgeschwindigkeit und Servicequalität deutlich erhöhen.

Softwarelösungen

Service (presales & aftersales)
Aufgaben (gem. End-to-End Journey)	Enterprise Software (integriert, Workflow, skalierbar, Berechtigung)	Schnell & einfach nutzbar (Low-Barrier / Speed-First)	Prompting- Use-Cases (für Generative KI Plattformen)
Beratung & Pre-Sales Service (Chatbot, Simulation, Kalkulation) Installation & Inbetrieb-nahme (Checklisten, Protokolle, Remote-Support) Schulung, Enablement (Chatbot, XR-Anleitung, Wissensmanagement) Betrieb & Monitoring (Echzeit-Überwachung, Anomalienerkennung) Prognose & Prävention (Wartung, Ersatzteile, Bestände, Risikoscoring) Wartung & Reparatur (Ticketklassifizeirung, Routenoptimierung, Vorabdisposition) Ersatzteilmanagement (Bedarfsprognose, Preis-optimierung, Substitution) Dokumentation & Wissensmanagement (Serviceberichte, Suche, Verträge, Protokolle, Status Meldungen) Updates & Retrofit (Vorschläge, Zeitmgt.) Vertrags- & SLA-Steuerung (Churn-Analyse, Prognosen, Risikobewertung) Performance-Optimierung (OEE-Analyse, Benchmarking, Vorschläge) Rücknahme, Update, Refurbishment & Recycling (Restwert-prognose, Verkaufs-potential, CO2-Tracking)	Anthropic (Automatisierung von Kundenanfragen, Prozessen, San Francisco, 2021) - https://claude.com/product/overview iPSoft/Amelia (Chatbot, Kundenanfragen, New York, 1998) - https://amelia.ai/ Parloa (AI Agent für Kundenservice, Berlin, 2018) - Parloa.com USU (Inhalte für IT- und Kundenservice-Management), Möglingen, 1977) - www.usu.com	Celonis (Identifikation von Bottlenecks und SLA-Verletzungen) - https://www.celonis.com/de Notion (Semantische Suche in Handbüchern) - https://www.notion.com/product/ai Sprinklr (Omnichannel und Ticketpriorisierung für schnelle Kundeninteraktion) - https://www.sprinklr.com/de/ Chatbase (Chatbot aus eigenen Daten mit minimalen Aufwand) - www.chatbase.co	Service e2e Journey Verkaufbare Services Onboarding & Inbetriebnahme KPI für Betrieb & Monitoring Prognose & Predictive Maintenance Vertrags- & SLA-Steuerung Customer Journey Methode zur Identifikation von Service-potentialen

Prompting

Aufgabe	Prompting Beispiele
Analyse der Service e2e Journey	"Analysiere unser Servicegeschäft im Maschinenbau und identifiziere die drei größten Wertschöpfungshebel entlang der gesamten Service Journey – inklusive Monetarisierungspotenzial."
Verkaufbare Services	"Welche datenbasierten Serviceleistungen könnten wir bereits im Angebotsprozess integrieren, um unseren Kunden einen messbaren Mehrwert zu bieten?"
Onboarding & Inbetriebnahme	"Entwickle ein Konzept, wie KI unsere Inbetriebnahmeprozesse beschleunigen und Fehlerquoten reduzieren kann."
KPI für Betrieb & Monitoring	"Welche KPIs sollten wir unseren Servicekunden in einem digitalen Dashboard anbieten, um uns als strategischen Partner statt als Reparaturdienstleister zu positionieren?"
Prognose & Predictive Maintenance	"Welche Minimaldaten benötigen wir, um innerhalb von 6 Monaten ein erstes Predictive-Maintenance-Angebot aufzubauen?"
Vertrags- & SLA-Steuerung	"Wie können wir Serviceverträge so gestalten, dass wir von reaktiven Wartungsmodellen zu datenbasierten Performance-Verträgen wechseln?"

Beispiel

Customer Journey Methode zur Identifikation von Service-potentialen

"Übernimm die Rolle eines erfahrenen Service- und Innovationsberaters. Analysiere unser Servicegeschäft entlang der gesamten Customer Journey strukturiert nach vier Schritten: Touchpoint-Analyse: Identifiziere alle relevanten Touchpoints entlang der Customer Journey (z. B. Pre-Sales Beratung, Angebotsphase, Installation/Inbetriebnahme, Betrieb, Wartung, Ersatzteile, Support, After-Sales). Beschreibe für jeden Touchpoint kurz Ziel, typische Interaktionen und beteiligte Akteure. Painspotting: Analysiere für jeden Touchpoint mögliche Pain Points aus Kundensicht und aus Unternehmenssicht (z. B. lange Reaktionszeiten, Informationsbrüche, fehlende Transparenz, ineffiziente Prozesse). Priorisiere die wichtigsten Probleme nach Wirkung auf Kundenzufriedenheit und Wirtschaftlichkeit. Gainspotting: Identifiziere für jeden priorisierten Pain Point konkrete Verbesserungs- bzw. Mehrwertpotenziale (Gains), die den Kundennutzen erhöhen oder interne Effizienz steigern könnten. Beschreibe kurz den erwarteten Nutzen für Kunde und Unternehmen. Digitale und KI-basierte Lösungsansätze: Entwickle für die wichtigsten Gains konkrete Lösungsansätze auf Basis digitaler Technologien (z. B. Datenplattformen, IoT, Predictive Analytics, Automatisierung, generative KI). Beschreibe, wie diese Technologien den Gain ermöglichen und welche organisatorischen Voraussetzungen nötig sind. Ergebnisdarstellung: Stelle die Analyse übersichtlich in einer Tabelle dar mit den Spalten: Touchpoint – Pain Point – Priorität – Gain – mögliche digitale/KI-Lösung – erwarteter Nutzen. Ergänze abschließend eine kurze Zusammenfassung der drei wichtigsten strategischen Servicehebel für unser Unternehmen.."

Vertrieb und Marketing

Vertrieb und Marketing entwickeln sich durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz von erfahrungsgetriebenen Disziplinen zu datenbasierten Steuerungsfunktionen mit hoher strategischer Hebelwirkung. Deskriptive KI schafft Transparenz über Kundensegmente, Kampagnenperformance und Conversion-Raten, prädiktive Modelle prognostizieren Abschlusswahrscheinlichkeiten, Nachfrageentwicklungen oder Churn-Risiken, und präskriptive Ansätze geben konkrete Handlungsempfehlungen zur Preisgestaltung, Angebotspriorisierung oder Budgetallokation. So lassen sich Ressourcen gezielter einsetzen, Lead-Qualität erhöhen und Vertriebsprozesse systematisch optimieren. Generative KI ergänzt diese analytischen Formen insbesondere in der schnellen und skalierbaren Erstellung personalisierter Inhalte – von Angeboten und Kampagnentexten bis hin zu Social-Media-Posts oder Marktanalysen – und ermöglicht damit eine effizientere, zielgruppenspezifische Kommunikation. In der Kombination entsteht ein leistungsfähiges System aus Analyse, Prognose, Handlungsempfehlung und Content-Produktion, das Unternehmen hilft, Marktchancen schneller zu erkennen und wirksamer zu nutzen.

Softwarelösungen

Vertrieb und Marketing
Aufgaben	Enterprise Software (integriert, Workflow, skalierbar, Berechtigung)	Schnell & einfach nutzbar (Low-Barrier / Speed-First)	Prompting- Use-Cases (für Generative KI Plattformen)
Kundensegmentierung (Dynamische Kunden-segmente, Verhaltens-analyse, Zielgruppen-profiling) Lead-Generierung und Lead-Scoring (Lead-Erkennung, Abschluss-wahrscheinlichkeit, CRM-Analyse) Contenterstellung (Marketingtexte, Social-Media-Posts, Kampa-gnenideen, Bilder, Videos, Musik, Sprache) Forecast (Nachfrage- und Absatzprognose, Abschlusswahrschein-lichkeiten, Umsatz-prognosen) Targeting (personal-isierte Kampagnen) Preisoptimierung (Dynamische Preisge-staltung, Wettbewerbs-analyse, Margenopti-mierung) Angebot und Angebots-dokumente erstellen Auftragsannahme und Auftragsprüfung (Plausibilitätskontrolle, Vertrags- und Konditionsprüfung) Marktfeedback (Feedbackanalyse, Sentiment-Analyse, Trendidentifikation) Vertriebs- u. Marketing-Reporting (Dashboards, Managementsummaries) Vertriebscontrolling (KPI-Monitoring, Ab-weichungsanalysen) Marketingerfolgs-kontrolle (Kampagnen-Performance, Conversion-Analyse, ROI-Bewertung)	Salesforce Einstein (Kundenveständnis und -segmentierung, Lead Scoring, San Francisco, 1999) - https://www.salesforce.com/de/artificial-intelligence/ Cognism (GDPR-konforme Sales-Intelligence-Suite, London, 2015) - https://www.cognism.com/de/ Zoho CRM + Zia AI (Kundenverständnis und Prognose, Indien, 1996) - https://www.zoho.com/de/zia/	Canva (Designprozess) – https://www.canva.com/de_de/ Nano Banana (Bilder) - https://ainanobanana.ai Upscale (Verbesserung der Bildqualität) - https://www.upscale.media/de Napkin (Grafiken aus Text) - https://www.napkin.ai Heygen (Video, Prozess, Übersetzung) - https://www.heygen.com Google Flow (inkl. VEO3 AI-Video Generator) - https://labs.google/flow/about ElevenLabs (Audio, realistische Stimmen) - https://elevenlabs.io/de SunoAI (Musik) - www.suno.com NotebookLM (Umwandung pdf in Podcastinterview): https://notebooklm.google.com Auphonic (Sound-Optimierung für kristallklare Audioqualität) - https://auphonic.com Bilder für Personas - https://thispersondoesnotexist.com Headshot (kostenpflichtige Profilphotos) - https://www.headshot.ai Namelix - https://namelix.com LogoAI - https://www.logoai.com (oder www.lovart.ai) Logo Diffusion (aus Zeichnung Logo erstellen) - https://logodiffusion.com Coursify (Erstellen von Online Schulungen) - https://www.aicoursify.com 123App (Sammlung mehrere Onlinewerkzeuge) - https://123apps.com/de/; oder TinyWow https://tinywow.com	Marketingstrategie Blog-/Postsplanung Contententwicklung Social-Media-Marketing Kundenerfahrung (Customer Journey Map) Suchmaschinen-optimierung E-Mail-Marketing Event-Planung

Prompting

Aufgabe	Prompting Beispiele
Marketingstrategie	"Entwickle einen detaillierten Marketing-Funnel für [spezifisches Produkt], einschließlich Strategien für jede Phase von Bewusstsein bis Kundenbindung."
Blog-/Postsplanung	"Erstelle einen detaillierten Inhaltskalender für die nächsten 3 Monate, einschließlich Blogpost-Titel, Hauptthemen und optimalen Veröffentlichungsterminen für [spezifische Branche]."
Ideenentwicklung für Inhalte	"Generiere eine Liste mit 50 potenziellen Blogpost-Ideen für [spezifische Nische], einschließlich Arbeitstiteln und kurzen Skizzen."
Social-Media-Marketing	"Entwickle eine 30-tägige Social-Media-Kampagnenstrategie für [Produkteinführung], einschließlich Beitragsideen, Hashtags und Engagement-Taktiken für jede große Plattform."
Kundenerfahrung	"Erstelle eine Customer Journey Map für [spezifischen Service], die Berührungspunkte, Emotionen und Verbesserungsmöglichkeiten in jeder Phase detailliert darstellt."
Suchmaschinenoptimierung	"Entwickle eine umfassende SEO-Strategie für [spezifische Website], einschließlich Keyword-Recherche, On-Page-Optimierungs-Taktiken und Ideen für den Linkaufbau."
E-Mail-Marketing	"Erstelle eine umfassende E-Mail-Marketing-Sequenz für [spezifisches Ziel], einschließlich 10 E-Mail-Vorlagen mit Betreffzeilen und Inhaltsübersicht."
Event-Planung	"Plane ein Kundenevent einer Firma, bei dem nur Top Kunden von Key Accounts zu einem Sommerabend eingeladen werden"

Beispiel

Prompt für einen radikalen Kundenblick

"Versetze dich in die Rolle unseres anspruchsvollsten Kunden: Unser Unternehmen [Kurze Beschreibung der Branche/Produkt] bietet derzeit [Hauptprodukt oder Service] an. Aus deiner Perspektive als radikaler Kunde: Was müsste sich drastisch ändern, damit du künftig doppelt so viel bei uns kaufst? Gib uns provokantes, ungeschöntes Feedback und decke schonungslos Schwachstellen oder unerfüllte Wünsche auf, die wir erfüllen müssen, um deinen Umsatzanteil dramatisch zu steigern."

Prompt für Kundendaten (z. B. aus Excel)

„Ich habe eine Kundendatenliste mit den folgenden Spalten: Name, Geschlecht, Alter, Körpergröße, Körpergewicht, Augenfarbe, Monatseinkommen und Wohnort. Bitte führe eine umfassende Analyse dieser Daten durch. Ich wünsche mir: Eine deskriptive Statistik über Alter, Einkommen, Körpergröße und -gewicht (Mittelwert, Median, Standardabweichung, Minimum, Maximum). Visualisierungen wie Histogramme, Boxplots oder Streudiagramme zur Veranschaulichung von Verteilungen und Zusammenhängen (z. B. Einkommen nach Alter oder Geschlecht). Eine Clusteranalyse (z. B. mittels K-Means), um typische Kundensegmente zu identifizieren. Für jedes Cluster bitte eine verbale Beschreibung der typischen Merkmale. Eine Zielgruppenanalyse: Wer sind die einkommensstärksten Gruppen? Welche Altersgruppen haben die höchste Kaufkraft? Gibt es regionale Besonderheiten (z. B. Stadt mit dem höchsten Durchschnittseinkommen)? Eine geografische Auswertung nach Wohnort (durchschnittliches Alter und Einkommen je Stadt). Empfehlungen für Marketing und Vertrieb auf Basis der ermittelten Daten: Welche Zielgruppen lohnen sich besonders? Welche Städte oder Kundentypen eignen sich für Premium-Produkte? Welche Kanäle oder Ansprachen könnten bei bestimmten Clustern sinnvoll sein? Optional: Eine Korrelationsanalyse zwischen Merkmalen (z. B. Einkommen vs. Alter, Gewicht vs. Größe). Wichtig: Bitte gib die Ergebnisse in leicht verständlicher Sprache wieder, gerne auch mit Tabellen und kurzen Handlungsempfehlungen pro Abschnitt. Ich kann dir die Daten im Excel-Format zur Verfügung stellen.“

Prompt für ein Sommerfest

Organisiere ein exklusives Sommerabend-Event für die Top-Kunden der Key Accounts eines Unternehmens. Ziel ist es, eine elegante und entspannte Atmosphäre zu schaffen, in der wertvolle Geschäftspartnerschaften gepflegt werden können. Die Einladung sollte eine gehobene, aber freundliche Ansprache beinhalten, mit einem persönlichen Touch, der die Bedeutung der Kunden würdigt. Das Event sollte in einem stilvollen, aber entspannten Rahmen stattfinden, idealerweise in einem Garten, einer Terrasse oder an einem Ort mit schöner Außenansicht. Biete gehobene Getränke, ein ausgewähltes Catering und Unterhaltung, die das Netzwerken und den Austausch fördert. Die Einladung sollte den exklusiven Charakter des Events unterstreichen und alle wesentlichen Details wie Datum, Uhrzeit, Ort und Dresscode beinhalten.

Business Development und Innovation

Im Business Development und Innovationsmanagement wirkt Künstliche Intelligenz als strategischer Beschleuniger für die systematische Identifikation, Bewertung und Umsetzung neuer Geschäftschancen. Deskriptive KI analysiert Markt-, Wettbewerbs- und Technologiedaten, prädiktive Modelle bewerten Erfolgswahrscheinlichkeiten neuer Geschäftsmodelle oder Partnerschaften, und präskriptive Ansätze unterstützen bei der Priorisierung von Innovationsportfolios sowie der optimalen Ressourcenallokation. Gleichzeitig kann KI die Ideenfindung gezielt fördern, indem sie Trends kombiniert, neue Lösungsansätze generiert, bestehende Konzepte variiert und unterschiedliche Perspektiven oder Branchenlogiken miteinander verknüpft. Generative KI erweitert diesen Prozess zusätzlich durch die schnelle Entwicklung von Geschäftsmodellskizzen, Value Propositions, Szenarien oder Prototyp-Beschreibungen. Darüber hinaus unterstützt KI das Management von Innovationsprozessen, indem sie Projektfortschritte analysiert, Engpässe identifiziert, Ressourcen steuert und Transparenz über das gesamte Innovationsportfolio schafft. In der Verbindung aus datengetriebener Analyse, kreativer Impulsgebung und strukturierter Prozesssteuerung entsteht ein leistungsfähiges Innovationssystem, das Unternehmen hilft, Chancen frühzeitig zu erkennen und effizient in marktfähige Lösungen zu überführen.

Softwarelösungen

Business Development und Innovation
Aufgaben	Enterprise Software (integriert, Workflow, skalierbar, Berechtigung)	Schnell & einfach nutzbar (Low-Barrier / Speed-First)	Prompting- Use-Cases (für Generative KI Plattformen)
Markt- & Trendanalyse (Technologietrends, Marktveränderungen, Wettbewerbsentwicklungen) Wettbewerbsanalyse (Produktvergleiche, Marktpositionierung, Stellenausschreibungen, Patentanmeldungen) Monitoring neuer Geschäftschancen (Marktchancen, White-Space-Analyse, Wachstumspotentiale) Identifikation neuer Geschäftsmodelle (datenbasierte Services, Crowdsourcing, Plattformstrategien) Ideenfindung und Ideengenerierung (Assoziationen, Perspektivwechsel, Kombination von Technologien) Bewertung von Innovationsideen (Scorecard, Potentialanalyse, Machbarkeit, ROI) Innovationsportfolio priorisieren (Res-sourcenallokation, strategische Priorisierung) Szenario- und Zukunftsanalysen (Marktszenarien, Technologiewandel, strategische Optionen) Kundenbedürfnisse & Use Cases analysieren (Customer Insights, Use Cases, Pain- und Gain-spotting) Business Cases (Investitionsrechnungen, Risikoanalysen) Partner- und Öko-systemanalyse (Kooperationspotenziale, Startup-Scouting, Innovationsnetzwerke) Innovationsprozesse steuern (Projekttracking, Fortschrittsanalyse, Res-sourcenmanagement) Prototyp- und Konzeptentwicklung (Produktkonzepte, MVP-Ideen, Lösungsdesign) Testmanagement (Testplanung, Pilotprojekte, Validierung von Innovationen) Rollout- und Marktein-führungsmanagement (Implementierungs-planung und Skalierung) Innovations-Reporting (Innovations-KPIs, Fortschrittsberichte, Ent-scheidungsgrundlagen)	Vizcom (von Idee/Sketch bis CAD) - https://www.vizcom.ai Figma (Design- und Prototyping-Plattform, San Francisco, 2012) - Figma.com Testim (Testverfahren bei Software-Releases und Updates, San Francisco, 2014) - https://www.testim.io/	Recherchen: Perplixity - https://www.perplexity.ai Storm - https://storm.genie.stanford.edu/ Marktforschung: Metaculus (KI-Marktforschung) - https://www.metaculus.com (alternativ AlphaSense www.alpha-sense.com) Trendhunter (Analyse von Konsumtrends) - https://www.trendhunter.ai IPlytics (Monitoring von Patenten, Technologien) - https://www.lexisnexisip.com/solutions/ip-analytics-and-intelligence/iplytics/ Noveable (Startup-Scouting) - https://novable.com Ideensammlung: IdeaScale (Ideen-Crowdsourding für Mitarbeiter, Kunden etc.) https://ideascale.com/de/ Datenanalyse: Orange3 (Datenvisua-lisierung und Analyse, Open Source) - https://orangedatamining.com/	Produktentwicklung Neue Geschäftsmodelle entwickeln Disruptionsanalyse Marktchancen identifizieren Innovationsideen generieren Trends frühzeitig erkennen Kundenprobleme verstehen Radikales Innovationsteam

Prompting

Aufgabe	Prompting Beispiele
Produktentwicklung	"Erstelle eine vollständige Produkt-Roadmap für die nächsten 12 Monate für [spezifische Branchenlösung], einschließlich Funktionen, Veröffentlichungstermine und Entwicklungsprioritäten."
Neue Geschäftsmodelle entwickeln	"Analysiere unser aktuelles Geschäftsmodell und entwickle drei alternative Geschäftsmodelle, die durch Innovationen, neue Märkte, Digitalisierung oder KI entstehen könnten. Nutze dazu diese sinnvolle Rohdaten:" Geschäftsmodellbeschreibung Produktportfolio Umsatzstruktur Kundenstruktur Wertschöpfungskette Preismodelle
Disruptionsanalyse	"Wenn ein technologiegetriebenes Start-up unsere [Branche] angreifen würde, wie würde es unser Geschäftsmodell disruptieren? Nutze [wenn möglich!] dazu diese sinnvolle Rohdaten:" Marktanteile Wettbewerbssituation Preisstruktur Technologieeinsatz Kundensegmente
Marktchancen identifizieren	"Identifiziere fünf neue Marktchancen oder Kundensegmente, die wir mit unseren bestehenden Kompetenzen erschließen könnten." Benötigte Rohdaten: Kundenstruktur Branchenentwicklung geografische Märkte Vertriebsstatistiken Marktstudien
Innovationsideen generieren	"Entwickle zehn innovative Produkt- oder Serviceideen für [Branche] unter Nutzung neuer digitaler Technologien."
Trends frühzeitig erkennen	"Analysiere aktuelle Technologie- und Markttrends für [Branche] und leite daraus mögliche Auswirkungen auf unser Unternehmen ab."
Kundenprobleme verstehen	"Welche ungelösten Probleme oder Bedürfnisse haben die Kunden unserer [Branche], die wir bisher nicht ausreichend adressieren?"

Prompt für ein radikales Innovations-team

"Stell dir vor, wir haben ein Team von Top-Innovatoren und Querdenkern versammelt, das unser Geschäftsmodell gnadenlos seziert. [Beschreibung der Geschäftsmodell / Unternehmen / Produkt] Du agierst als Moderator dieser imaginären Innovations-Session. Erkläre uns, welche Bestandteile unseres aktuellen Geschäftsmodells dieses Team radikal verändern oder neu erfinden würde, um neue Umsatzquellen zu erschließen und den Umsatz zu verdoppeln. Beziehe auch unkonventionelle Ideen mit ein – etwa völlig neue Produktangebote, disruptive Vertriebswege oder überraschende Partnerschaften, die bisher undenkbar schienen."

Personalwesen

Im Personalwesen unterstützt Künstliche Intelligenz entlang der gesamten „Employee Journey“ – von der Talentgewinnung über Onboarding, Entwicklung und Performance bis hin zu Retention und Offboarding – eine datenbasierte, strategische Steuerung des Humankapitals. Deskriptive KI schafft Transparenz über Fluktuation, Skill-Strukturen oder Recruiting-Performance, prädiktive Modelle prognostizieren Kündigungsrisiken, Personalbedarfe oder Entwicklungspotenziale, und präskriptive Ansätze liefern konkrete Empfehlungen für Weiterbildungsmaßnahmen, Nachfolgeplanung oder Ressourcenallokation. So wird HR vom administrativen Dienstleister zum strategischen Partner des Managements. Generative KI ergänzt diese analytischen Funktionen insbesondere in der schnellen Erstellung von Stellenanzeigen, Interviewleitfäden, Entwicklungsplänen oder Kommunikationsvorlagen und ermöglicht zugleich dialogfähige HR-Assistenten für Mitarbeitende und Führungskräfte. In der Kombination entsteht eine integrierte, datengetriebene Personalarbeit, die sowohl Effizienz steigert als auch Mitarbeitererlebnis und Bindung systematisch verbessert.

Softwarelösungen

Personalwesen
Aufgaben	Enterprise Software (integriert, Workflow, skalierbar, Berechtigung)	Schnell & einfach nutzbar (Low-Barrier / Speed-First)	Prompting- Use-Cases (für Generative KI Plattformen)
Employer Branding (Analyse Zielgruppen und Kanäle, Stellen-anzeigen, Social Media Content) Recruitment (CV-Parsing & Matching, Ranking & Auswahl, Vertragsphase) On-/Off-Boarding (Ein-arbeitsplände, Rechte, Material / Hardware, Wissenssicherung) Personaleinsatz (Kapazitätsplanung, Gap-Analyse, Schichtplan, ROI-Rechnung) HR-Controlling (KPI-Auswertung, Zielab-gleich, OKR-Support, Fluktuationsprognose, Mitarbeitereffizienz) Compliance (Vertrags-/Fristenmonitoring, Fraud- bzw. DSGVO-Überwachung) Personalentwicklung (Skil-Gap & Potential-analyse, LMS, Nach-folgeplanung) Wissensmanagement (Protokolle, Dokumente, Kompetenzen,)	Shyftplan (Schichtplanung, Berlin, 2013) - https://shyftplan.com/ (Alternative:  https://planerio.de (für Schichtplanung in Produktion und Medizin, inkl. ROI aus Lohndaten) Integrator (Enterprise-Search- und Wissensmanagement, Dresden, 1993) - https://www.intergator.de/ Axonify (Lernmanagement-System, Ontario, Kanada, 2011) - https://axonify.com/en-uk/ Visier (Leistungs-, Trend- und Risikoanalyse im HR Controlling, Vancouver, 2010) - http://www.visier.com/	LinkedIn Sales Navigator - https://business.linkedin.com/de-de/sales-solutions/sales-navigator Sprinklr - https://www.sprinklr.com/de/ YouLearn (Zusammenfassung aus Texten, pdfs, YouTube) – https://www.youlearn.ai Liminary (Wissen sammeln, analysieren, Beziehungen aufzeigen) - https://liminary.io;  Alternative ist https://www.remio.ai Lessie AI (Suche nach Experten, Influencern) - https://lessie.ai (firmenintern hilft z.B. Gloat mit einem internen KI-Talent-Marketplace) - https://gloat.com DeepL (Sprachen lernen, Übersetzung) - https://www.deepl.com/de/translator	Onboarding Plan Kündigungs-Frühwarnsystem Wettbewerber-Abwerbe-Analyse Perspektivwechsel: Verlust von Talenten Zukunftsszenario 2030 Führung unter Druck Sprachen lernen HR-KPI-Dashboard

Prompting

Aufgabe	Prompting Beispiele
Onboarding	"Du bist ein erfahrener HR-Strategieberater. Entwickle einen strukturierten 90-Tage-Onboarding-Plan für die Position [Position einsetzen] in einem Unternehmen mit [Branche/Größe einsetzen]. Der Plan soll enthalten: Ziele pro Phase (0–30, 31–60, 61–90 Tage) konkrete Maßnahmen messbare Erfolgskriterien (KPIs) typische Risiken im Onboarding Führungskräfte-Checkliste Ergebnis bitte als übersichtliche Tabelle mit klarer Management-Perspektive"
Kündigungs-Frühwarnsystem	"Welche internen Datenpunkte könnten auf versteckte Kündigungsrisiken hindeuten?" Benötigte Rohdaten: Beförderungshistorie Gehaltsentwicklung Krankenstandsdaten Mitarbeiterzufriedenheit Überstundenquote Projektbelastung
Wettbewerber-Abwerbe-Analyse	"Wenn ein aggressiver Wettbewerber unsere besten Mitarbeitenden abwerben wollte – wo wären wir am verwundbarsten und warum?" Benötigte Rohdaten: Gehaltsbänder Karrierepfade Altersstruktur High-Potential-Liste Ergebnisse von Exit-Interviews
Perspektivwechsel: Verlust von Talenten	"Warum könnten sich die besten Talente unserer Branche bewusst gegen unser Unternehmen entscheiden – selbst wenn wir marktüblich bezahlen?"
Zukunftsszenario 2030	"Wie wird sich die Rolle von Mitarbeitenden und Führungskräften in unserer Branche bis 2030 verändern – und welche HR-Strukturen passen dann nicht mehr?"
Führung unter Druck	"Welche typischen Fehlentscheidungen treffen Manager in Zeiten von Unsicherheit – und wo könnten wir selbst gefährdet sein?"
Sprachen lernen	"Du bist mein Sprachcoach für Spanisch (A2). Bitte trainiere mit mir täglich Alltagssprache: Vokabeln, einfache Dialoge, Hörverstehen, kurze Texte, Fehlerkorrekturen. Gib mir Übungen zum Thema Restaurantbesuch. Beginne mit einem Mini-Dialog und 5 relevanten Vokabeln in Beispielsätzen. Korrigiere meine Antworten freundlich und begründe Fehler. Am Ende: Kurze Quizfrage!"
Change Management	"Erstelle einen umfassenden Change-Management-Plan für die Einführung von [spezifischer Initiative oder Technologie], einschließlich Stakeholder-Analyse, Kommunikationsstrategie und Schulungsmaßnahmen."

Strategisches Management

Für Manager eröffnet der persönliche Einsatz von Künstlicher Intelligenz im eigenen strategischen Arbeitsumfeld einen unmittelbaren Produktivitäts- und Qualitätshebel. Deskriptive KI unterstützt bei der Analyse komplexer Informationslagen, prädiktive Ansätze helfen bei der Einschätzung von Szenarien und Risiken, und präskriptive Modelle liefern strukturierte Entscheidungsoptionen mit klaren Chancen-Risiko-Abwägungen. So wird KI zum digitalen Denkpartner bei Strategieentwicklung, Investitionsentscheidungen, Transformationsprogrammen oder Vorstandsunterlagen. Generative KI erweitert diesen Nutzen zusätzlich durch die schnelle Strukturierung von Argumentationslinien, die Erstellung von Management-Summaries, Reden, Investorenbriefings oder Konzeptpapieren sowie durch das kritische Spiegeln eigener Annahmen. In dieser Kombination fungiert KI nicht als Ersatz für Führung, sondern als kognitiver Verstärker, der Entscheidungsqualität erhöht, Denkprozesse beschleunigt und Freiräume für echte strategische Führungsarbeit schafft.

Softwarelösungen

Strategisches Management
Aufgaben	Enterprise Software (integriert, Workflow, skalierbar, Berechtigung)	Schnell & einfach nutzbar (Low-Barrier / Speed-First)	Prompting- Use-Cases (für Generative KI Plattformen)
Strategischer Analyse (komplexe Markt- und Wettbewerbsdaten) Szenario-Planung (worst-base-best-Case) Entscheidungsunter-stützung (große Daten-volumen für Chancen-Risiko-Abwägung) Investor Relations (bessere Argumentation dank kritischen Rollenspiel) Risikobewertung (laufender Trendradar) Organisationsent-wicklung (Bedarf, Eng-pässe, Blockaden) Kommunikationsvor-bereitung (klare, ziel-gruppenspezifische Botschaften) Stakeholder-Reporting (Simulation kritischer Fragen von Chefs, Sponsoren oder Investoren) M&A-Vorbereitung (Targets, Synergien, Risiken) Performance-Transparenz (Echtzeit KPI-Zusammenfassung)	alle klassischen ERP-Tools (wie SAP, Microsoft Dynamics etc.), CRM-, SCM-, PPM- Tools	Elicit (Zusammenfas-sung wissenschaftlicher Artikel) - https://elicit.com Eye2 (Qualitätsprüfung über verschiedene GenAI Modelle) - https://www.eye2.ai/de Easy Slides - https://easy-slides.com (innerhalb von Microsoft Powerpoint) Gamma (AI basierte PPT-Folien) - https://gamma.com.ai/ (alternativ Tome https://ppt.ai/de/tome-ai-ppt und Skywork https://skywork.ai)	Strategische Analyse Radikale Priorisierung Unternehmertum Wettbewerbsanalyse Stakeholdergespräch Krisenmanagement Pre-Mortem-Analyse Schwierige Probleme mit dem First-Principles-Denken lösen Eine neue Fähigkeit erlernen und entwickeln:

Prompting

Aufgabe	Prompting Beispiele
Strategische Analyse	"Erstelle eine umfassende SWOT-Analyse für [spezifisches Unternehmen/Produkt], einschließlich 5 Punkte pro Kategorie und kurzen Erklärungen."
Radikale Priorisierung	"Wenn wir nur drei strategische Initiativen in den nächsten 12 Monaten verfolgen dürften – welche wären es und welche müssten wir konsequent stoppen?" Dieser Prompt geht auch ohne Rohdaten, aber wird noch besser mit: aktuelle Strategie-Roadmap, Budgetverteilung, Ressourcenallokation, Projektliste inkl. Status sowie EBIT-/ROI-Beiträge je Initiative
Unternehmertum	"Schreibe einen detaillierten Geschäftsplan für [spezifische Startup-Idee], einschließlich Marktanalyse, Finanzprognosen und Marketingstrategien."
Wettbewerbsanalyse	"Erstelle eine umfassende Wettbewerbsanalyse für [Ihr Unternehmen] in der [spezifischen Branche], die mindestens 5 Hauptkonkurrenten abdeckt."
Krisenmanagement	"Erstelle einen detaillierten Krisenkommunikationsplan für [spezifisches Szenario], einschließlich Kernbotschaften, Stakeholder-Analyse und Kommunikationskanälen."
Pre-Mortem-Analyse	"Angenommen, unsere aktuelle Strategie ist in zwei Jahren gescheitert – was wären die wahrscheinlichsten Ursachen?" Dieser Prompt geht auch ohne Rohdaten, aber wird noch besser mit: Strategiedokument, Marktprognosen, Wettbewerbsanalyse, Investitionspläne und Risiko-Register
Schwierige Probleme mit dem First-Principles-Denken lösen	"Ich habe Schwierigkeiten, [Thema einfügen] zu lernen. Hilf mir, es besser zu verstehen, indem du das Prinzip des First-Principles-Denkens anwendest."
Eine neue Fähigkeit erlernen und entwickeln:	"Ich möchte [gewünschte Fähigkeit einfügen] lernen. Ich bin ein kompletter Anfänger. Erstelle einen 30-Tage-Lernplan, der einem Anfänger wie mir hilft, diese Fähigkeit zu erlernen und zu entwickeln."

Prompt zum erfolgreichen Stakeholder Termin

"Agiere als mein kritischer Unternehmensberater zur Vorbereitung eines Stakeholdergesprächs [mit Kunden/Lieferanten/Gesellschafter/Investoren/ Beirat etc.], Bewerte meine aktuelle Strategie und Präsentation kritisch. Strategie: [Strategie beschreiben, Präsentation einfügen] Analysiere: Schwachstellen Wettbewerbsrisiken generelle Trends und Gegentrends Regulatorik und Compliance disruptive Bedrohungen Verbesserungsvorschläge Erstelle zudem : mögliche Teilziele und Teilergebnisse des Gesprächs kritische Fragen Verhandlungsstrategie mögliche Gegenargumente"

Acht universell einsetzbare Zusätze, die fast jeden Prompt in der Leistungsqualität verbessern:

1) Der Kontextturbo: „Stelle mir fünf Folgefragen, deren Antworten dir helfen werden, die Antwort signifikant zu verbessern.“

2) Der Experte: „Was würden die Top 1 % der Experten in diesem Themenfeld über deine Antwort denken? Nutze relevante Frameworks, um Optimierungen zu evaluieren und vorzuschlagen.“

3) Der Qualitätsmanager: „Prüfe deine Antwort systematisch auf Genauigkeit, Vollständigkeit und interne Konsistenz – korrigiere oder ergänze, falls nötig, bevor du sie mir gibst.“

4) Der Challenger: „Fordere meine Annahmen heraus und hilf mir, dieses Problem aus einer neuen Perspektive zu durchdenken.“

4a) Multi-Agenten-Debatte: Verschiedene Expert-Personas debattieren über dein Problem. Du beobachtest. Die Synthese-Punkte, wo unterschiedliche Denkschulen sich treffen, sind oft die robustesten Lösungen.

4b)  Zeitliche Triangulation: Betrachte das Problem aus drei Zeitperspektiven: Wie hat man es 1970 gelöst? Wie lösen wir es 2025? Wie wird es 2045 funktionieren?

4c) Red Teaming: Die KI greift dein Konzept systematisch an. Aus der Perspektive eines skeptischen CFOs, Wettbewerbers oder kritischen Kunden. Bruchstellen werden sichtbar.

4d) Paradox Engineering: Finde Lösungen für zwei scheinbar widersprüchliche Anforderungen, die BEIDE vollständig erfüllt werden – ohne Kompromisse.

4e) First Principles Analyse: Zerlege Probleme in ihre fundamentalen, objektiv wahren Bestandteile. Baue von dort neu auf, unabhängig davon, wie "man es halt macht".

5) Der Klarheitsbooster: „Formuliere dein Ergebnis so verständlich wie möglich: nutze kurze Sätze, vermeide Fachjargon (oder erkläre ihn) und gib eine knappe Zusammenfassung in zwei Sätzen.“

6) Der Evidenzlieferant: „Belege jede Hauptaussage mit mindestens einer zuverlässigen Quelle, einem belastbaren Beispiel oder einer eindeutigen Begründung, damit ich die Aussage nachvollziehen kann.“

7) Der Strukturierer: „Ordne die Informationen logisch mit aussagekräftigen Überschriften, Aufzählungen und – falls sinnvoll – einer visuellen Darstellung (z. B. Tabelle, Diagramm) für den schnellen Überblick.“

8) Der Endanwender-Tester: „Versetze dich in einen kritischen Endnutzer: welche Fragen oder Einwände hätte er? Ergänze deine Antwort um kurze Reaktionen auf diese möglichen Rückfragen.“

KI-Board of Directors dank mehrerer LLMs nach Delphi Methode

Die Idee ist, dass du deine Fragen nicht an deinen Lieblings-LLM-Anbieter (z. B. OpenAI GPT 5.1, Google Gemini 3.0 Pro, Anthropic Claude Sonnet 4.5, xAI Grok 4 usw.) richtest, sondern sie in deinem „LLM Council” zusammenfasst. Dieses kleine Programm ist eine einfache, lokale Web-App, die im Wesentlichen wie ChatGPT aussieht, außer dass sie OpenRouter verwendet, um Ihre Anfrage an mehrere LLMs zu senden. Anschließend werden diese gebeten, die Arbeit der anderen zu überprüfen und zu bewerten, und schließlich erstellt ein Vorsitzender-LLM die endgültige Antwort.

https://github.com/karpathy/llm-council

BSI Leitfaden

Und hier noch ein Link zum guten Leitfaden des  Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI)

https://www.bsi.bund.de/SharedDocs/Downloads/DE/BSI/KI/Generative_KI-Modelle.pdf?__blob=publicationFile&v=7 Diese Publikation "Generative KI-Modelle" zeigt übersichtlich auf, welche Chancen und Risiken für Industrie und Behörden gelten. Neben Großen KI-Sprachmodellen (engl.: Large Language Models - LLMs) werden dabei auch Bild- und Videogeneratoren betrachtet. Zudem werden mögliche Gegenmaßnahmen aufgezeigt, um den Risiken zu begegnen. Die Publikation richtet sich an Unternehmen und Behörden, die über die Integration von generativen KI-Modellen in ihre Arbeitsabläufe nachdenken. Sie soll ein grundlegendes Sicherheitsbewusstsein für diese Modelle schaffen und ihren sicheren Einsatz fördern; dabei kann sie als Grundlage für eine systematische Risikoanalyse dienen. Mit der angestrebten Erschließung weiterer Teilgebiete in der generativen KI (z.B. Audiogeneratoren) wird die Publikation kontinuierlich erweitert.

---

Tutorials

In den letzten Monaten habe ich eine ganze Reihe sehr guter gratis Videos, Podcasts etc. gefunden, die einen guten Überblick über die Künstliche Intelligenz und ihre verschiedenen Entwicklungsstufen geben. Daher hier meine Liste, die regelmäßig aktualisiert wird.