Die 125 besten Anwendungen für generative KI

width="1200" height="672" src="https://aimultiple.com/wp-content/uploads/2022/11/Invoice-processing-with-generative-AI-1200x672.png" alt="Rechnungsverarbeitung mit generativer KI" class="wp-image-113257" srcset="https://aimultiple.com/wp-content/uploads/2022/11/Invoice-processing-with-generative-AI-1200x672.png 1200w, https://aimultiple.com/wp-content/uploads/2022/11/Invoice-processing-with-generative-AI-800x448.png 800w, https://aimultiple.com/wp-content/uploads/2022/11/Invoice-processing-with-generative-AI-197x110.png 197w, https://aimultiple.com/wp-content/uploads/2022/11/Invoice-processing-with-generative-AI.png 1224w" sizes="auto, (max-width: 1200px) 100vw, 1200px" />

Abbildung 17: Rechnungsverarbeitung mit generativer KI. ¹

Die Teams der Kreditorenbuchhaltung müssen ihre Datensysteme, wie z. B. ERP-Systeme, nicht wechseln, um von solchen Technologien zu profitieren; ihre ERP-Systeme können über Plugins erweitert werden, wie hier beschrieben: Blackbaud AP-Automatisierung .

Praxisbeispiel: BBVA, Spaniens zweitgrößte Bank, erwarb in Zusammenarbeit mit OpenAI 3.000 ChatGPT Enterprise-Lizenzen. ChatGPT Enterprise, eine Business-Version von ChatGPT, ermöglicht es Mitarbeitern, individuell angepasste „GPTs“ (General Process Tools) für spezifische Aufgaben oder Arbeitsabläufe zu erstellen.

Die Mitarbeiter der BBVA aus verschiedenen Abteilungen, darunter Recht, Risikomanagement, Marketing, Personalwesen und Finanzen, haben über 2.900 GPTs (General Performance Tools) entwickelt. Diese Tools erfüllen verschiedene Funktionen, von der Interpretation risikobezogener Begriffe wie „Abschreibung“ bis hin zur Erstellung von Antworten auf Anfragen von Privatkunden.

BBVA berichtete, dass frühe Anwender eine Produktivitätssteigerung verzeichnen konnten: 80 % der Nutzer gaben an, durch die Tools mehr als zwei Stunden pro Woche einzusparen. Bedenken hinsichtlich messbarer Auswirkungen auf das Geschäftsergebnis und der Herausforderungen bei der Skalierung der Technologie bestehen jedoch weiterhin. Das Unternehmen hob die Schwierigkeiten bei der Integration von ChatGPT Enterprise in komplexe interne Systeme und Datenbanken hervor.

Die Bank hat ihr Lizenzportfolio seither auf 3.300 Lizenzen erweitert und plant für 2025 weiteres Wachstum.

Mehr dazu finden Sie unter KI-Anwendungen in der Kreditorenbuchhaltung .

> Marketinganwendungen

88. Content-Erstellung für Marketingzwecke

Generative KI-Tools ermöglichen es Unternehmen, personalisierte Inhalte wie Produktbeschreibungen, Social-Media-Posts, Videoanzeigen und E-Mail-Kampagnen zu erstellen.

Eine aktuelle Studie, die auf über drei Jahren Forschung basiert, ergab, dass die Synergie zwischen Mensch und KI bei kreativen Aufgaben wahrscheinlicher ist als bei entscheidungsbasierten. Bei kreativen Tätigkeiten wie der Content-Erstellung ergänzt die KI die menschliche Kreativität, indem sie repetitive Aufgaben übernimmt, während der Mensch für Einsicht und Originalität sorgt. ²

KI-Tools können beispielsweise Überschriften generieren, Artikel strukturieren und Handlungsaufforderungen vorschlagen, während Marketingfachleute die Botschaften verfeinern und die Markenkonsistenz sicherstellen. Diese Zusammenarbeit steigert die Effizienz, ohne die kreative Note zu beeinträchtigen, die das Publikum anspricht.

Im Zuge der Weiterentwicklung von KI sollten sich Unternehmen darauf konzentrieren, KI strategisch in Content-Workflows zu integrieren, anstatt kreative Prozesse vollständig zu automatisieren.

Abbildung 18: KI-generierte Inhalte zur Werbung für ein neues Elektroauto-Modell mithilfe von ChatGPT.

89. Personalisiertes Kundenerlebnis

ChatGPT und ähnliche generative Tools mit ihrer natürlichen Sprachverarbeitung können personalisierte Inhalte für Ihre Kunden erstellen, basierend auf deren Präferenzen, bisherigem Verhalten und demografischen Daten. So erstellen Sie zielgerichtete Inhalte, die Ihre Zielgruppe ansprechen und zu höheren Interaktions- und Konversionsraten führen.

Informieren Sie sich über dialogbasierte KI im Vertrieb und entdecken Sie, wie sie die Kundeninteraktionen verbessert.

90. Zielgruppenforschung

Generative KI kann zur Analyse von Kundendaten wie beispielsweise folgenden verwendet werden:

• Suchanfragen
• Interaktionen in sozialen Medien
• Um Muster und Trends im Kundenverhalten zu erkennen, wurden frühere Käufe analysiert.

Durch die Analyse dieser Daten können generative KI-Tools Ihnen helfen, die Präferenzen, Interessen und Probleme Ihrer Zielgruppe zu identifizieren. Diese Informationen können Ihre Marketingbotschaften, Inhalte und Produktentwicklung beeinflussen.

91. Produktbeschreibungen schreiben

Produktbeschreibungen spielen im Marketing eine entscheidende Rolle, da sie potenziellen Kunden detaillierte Informationen über die Merkmale, Vorteile und den Wert eines Produkts liefern. Generative Tools wie ChatGPT können dabei helfen, ansprechende und informative Produktbeschreibungen zu erstellen, die Ihre Zielgruppe erreichen.

92. Erstellung von Kundenbefragungen

Marketingfachleute können Umfragen als wertvolles Instrument nutzen, um Kundenfeedback und Erkenntnisse zu sammeln und so Produkte, Dienstleistungen und Werbemaßnahmen zu verbessern. Hier sind einige Möglichkeiten, wie generative KI beider Erstellung von Kundenumfragen helfen kann:

• Fragengenerierung
• Organisation der Umfragestruktur
• Umfragen mehrsprachig gestalten dank Übersetzungsfähigkeit
• Umfrageanalyse

93. Erstellung von Videoanzeigen oder Produktdemos

Zu den Anwendungsgebieten der Videogenerierung in GenAI gehören:

• Videoanzeigen: Mithilfe generativer KI können Unternehmen hochwertige Videoanzeigen erstellen, die auf verschiedenen Plattformen, darunter sozialen Medien und Video-Sharing-Seiten, eingesetzt werden können. Dies kann dazu beitragen, die Markenbekanntheit zu steigern und die Konversionsrate zu erhöhen.
• Produktdemos: Videogenerierung kann auch zur Erstellung von Produktdemo-Videos genutzt werden. Durch den Einsatz generativer KI zur Erstellung dieser Videos können Unternehmen ihre Produkte visuell ansprechend präsentieren, was zu mehr Interaktion und höheren Umsätzen führen kann.

94. E-Mail-Marketing-Kampagnen

Der Einsatz von generativer KI im E-Mail-Marketing unterstützt Marketingprozesse durch die Optimierung der Automatisierung und die Steigerung von Personalisierung und Kreativität durch die Erstellung ansprechender Inhalte.

Generative KI-Tools können genutzt werden, um personalisierte Inhalte zu generieren:

• E-Mail-Text
• Betreffzeilen
• Bilder im E-Mail-Text
• Handlungsaufforderungen (CTAs).

KI-gestützte E-Mail-Marketing-Tools ermöglichen Unternehmen außerdem Folgendes:

• Automatisierte E-Mail-Antworten
• Wählen Sie die Zielgruppe aus
• E-Mail-Zustellzeiten optimieren

SEO-Anwendungen

95. Themenideen für das Schreiben von Inhalten generieren

Generative Tools wie ChatGPT können mithilfe ihrer Sprachverarbeitungsfunktionen zur Generierung von Themenideen für SEO-Content verwendet werden:

• Relevante Schlüsselwörter und -phrasen erstellen
• Analysieren Sie die Inhalte der Wettbewerber, um Lücken in der Berichterstattung zu identifizieren.
• Schlagen Sie Themen basierend auf aktuellen Trends und Suchanfragen der Nutzer vor.

96. Durchführung der Keyword-Recherche

Die Einbindung relevanter Schlüsselwörter in den Inhalt ist für eine erfolgreiche SEO-Strategie von entscheidender Bedeutung, da sie dazu beiträgt, die Begriffe und Phrasen zu ermitteln, die potenzielle Kunden bei der Suche nach Produkten oder Dienstleistungen verwenden, die mit dem Angebot der Website in Zusammenhang stehen.

Generative Tools wie ChatGPT können Funktionen bei der Keyword-Suchoptimierung ausführen, wie zum Beispiel:

• Generierung von Schlüsselwörtern: Es kann eine Liste relevanter Schlüsselwörter für ein Thema oder eine Fragestellung generieren, indem es den Kontext und die in den bereitgestellten Informationen verwendete Sprache analysiert.
• Keyword-Trends erkennen: Es kann Suchdaten analysieren, um aktuelle Keyword-Trends zu ermitteln und Begriffe vorzuschlagen, die in naher Zukunft wahrscheinlich populär sein werden.

Abbildung 19: Generierung von Keyword-Ideen für B2B-Marketinginhalte mit ChatGPT.

97. Die richtigen Titel finden

Generative Tools wie ChatGPT können SEO-freundliche Titel generieren, indem sie sicherstellen, dass die Titel Folgendes enthalten:

• Beschreibend und vermittelnd das Thema des Inhalts
• Fähig, relevante Schlüsselwörter einzubinden, die mit dem Thema in Zusammenhang stehen.
• Kurz und bündig, typischerweise innerhalb des 60-70-Zeichen-Limits für eine optimale Darstellung auf den Suchmaschinenergebnisseiten.
• Auffällig und klickstark, was die Klickrate (CTR) und letztendlich die Suchmaschinenoptimierung (SEO) verbessern kann.

98. Gruppierung der Suchintention

Das Verständnis der Suchintention hinter einer Suchanfrage ist entscheidend für die Erstellung von Inhalten, die die Kundenbedürfnisse präzise und effektiv ansprechen und so zu höherem Engagement und mehr Konversionen führen.

Tools wie ChatGPT unterstützen die Gruppierung von Suchanfragen, indem sie diese mithilfe von Methoden der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) analysieren und anhand des beabsichtigten Ziels oder Zwecks des Nutzers kategorisieren. Dadurch können Unternehmen und Marketingfachleute den Zweck spezifischer Suchanfragen verstehen und ihre Inhalte und Strategien optimieren, um die Bedürfnisse ihrer Zielgruppe besser zu erfüllen.

99. Erstellung einer Inhaltsstruktur

Tools wie ChatGPT unterstützen die Erstellung einer Inhaltsstruktur, indem sie Gliederungen und Organisationsvorschläge für ein bestimmtes Thema generieren. Dies ist für die Suchmaschinenoptimierung (SEO) von Vorteil, da gut strukturierte und organisierte Inhalte nicht nur die Nutzererfahrung verbessern, sondern auch Suchmaschinen helfen, den Kontext und die Relevanz der Inhalte zu verstehen.

Abbildung 20: ChatGPT erstellt die Inhaltsstruktur.

100. Generieren von Meta-Beschreibungen

Eine Meta-Beschreibung ist ein HTML-Attribut, das eine kurze Zusammenfassung des Inhalts einer Webseite liefert. Sie dient als Werbung für die Seite und animiert Nutzer zum Klicken auf den Link und zum Besuch der Seite. Daher sind Meta-Beschreibungen ein wichtiger Bestandteil der Suchmaschinenoptimierung (SEO).

ChatGPT kann verwendet werden, um effektive Meta-Beschreibungen zu erstellen, indem Zusammenfassungen des Inhalts generiert werden, die das Hauptthema einer Seite präzise und prägnant beschreiben.

101. Erstellen von Sitemap-Codes

Eine Sitemap ist eine strukturierte XML-Datei, die alle Seiten und Inhalte einer Website auflistet. Sie hilft Suchmaschinen, die Struktur und Organisation einer Website zu verstehen. Der Sitemap-Code enthält Informationen zu jeder Seite, wie z. B. ihre URL, das Datum der letzten Änderung und ihre Priorität im Verhältnis zu anderen Seiten der Website.

ChatGPT kann verwendet werden, um Sitemap-Codes zu generieren und so eine XML-Datei zu erstellen, die alle Seiten und Inhalte einer Website auflistet.

> HR-Anwendungen

102. Erstellung von Stellenbeschreibungen

Generative KI kann verwendet werden, um Stellenbeschreibungen zu erstellen, die die erforderlichen Fähigkeiten und Qualifikationen für eine bestimmte Position genau widerspiegeln.

Praxisbeispiel: Um relevante Lebensläufe anhand von Stellenbeschreibungen in natürlicher Sprache zu verarbeiten und abzurufen, entwickelte DataToBiz einen KI-gestützten Lebenslauffilter. Mithilfe semantischer Suche und großer Sprachmodelle (LLMs) ermöglichte der Lebenslauffilter die Interpretation und den Abgleich von Stellenbeschreibungen mit Lebensläufen. Das System verbesserte die Benutzeranfragen, indexierte Lebensläufe und lieferte kontextbezogene Ergebnisse.

Die Lösung verbesserte zudem die Kundenzufriedenheit, optimierte die betriebliche Effizienz und ermöglichte eine strategische Talentakquise, was zu einer schnelleren und präziseren Kandidatenauswahl führte. ³

103. Erstellung von Interviewfragen

Personalabteilungen müssen häufig einen Fragenkatalog für Vorstellungsgespräche erstellen, was zeitaufwändig sein kann. Künstliche Intelligenz kann Interviewfragen generieren, die auf die jeweilige Stelle zugeschnitten sind und die Qualifikationen, Fähigkeiten und Erfahrungen der Kandidaten bewerten.

Abbildung 21: ChatGPT erstellt einen Fragenkatalog für ein Vorstellungsgespräch für eine Stelle.

104. Erstellung von Einarbeitungsmaterialien

KI kann Einarbeitungsmaterialien für neue Mitarbeiter generieren, wie zum Beispiel Schulungsvideos, Handbücher und andere Dokumente.

105. Mitarbeiterunterstützung durch KI-Chatbots

Der Einsatz von KI-Tools kann die Mitarbeiterzufriedenheit steigern, indem er den Informationszugriff vereinfacht und routinemäßige HR-Prozesse automatisiert. Diese Systeme unterstützen HR-Mitarbeiter bei der effizienten Erledigung von Aufgaben wie:

• Antworten auf häufig gestellte Fragen,
• Bearbeitung von Urlaubsanträgen,
• Lohn- und Gehaltsabrechnung verwalten und
• Überwachung von Leistungen wie Gesundheitsversorgung, Altersvorsorgeplänen und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.

Praxisbeispiel: IBM HR-Mitarbeiter nutzen eine umfassende Bibliothek vorgefertigter KI-gestützter Dialogfunktionen, sogenannte „Skill-Flows“. Diese Automatisierungen unterstützen die Bewältigung komplexer HR- Aufgaben und gewährleisten gleichzeitig die Einhaltung von Vorschriften und Unternehmensrichtlinien. Zudem bietet die Plattform Mitarbeitern ein Self-Service-Chat-Erlebnis in natürlicher Sprache. ⁴

106. Steigerung der Produktivität am Arbeitsplatz

Große Unternehmen stehen vor der anhaltenden Herausforderung, die Zeit ihrer Wissensarbeiter optimal zu nutzen, da ein erheblicher Teil der Energie für Routineaufgaben wie E-Mails und die Vorbereitung von Besprechungen aufgewendet wird, anstatt für die eigentlichen Aufgaben.

Ein sechsmonatiges Feldexperiment mit Microsoft 365 Copilot zeigte, dass generative KI den Zeitaufwand für E-Mails um 25 % reduzieren, die Dokumentenerstellung beschleunigen und die Konzentrationszeit erhöhen kann, ohne dabei die Arbeitsabläufe im Team oder die Besprechungsstrukturen zu stören.

Die bemerkenswertesten Verbesserungen traten bei Aufgaben auf, die die Arbeiter selbstständig anpassen konnten. Dies unterstreicht zwar die frühen Produktivitätsgewinne, verdeutlicht aber auch die Notwendigkeit umfassenderer organisatorischer Veränderungen, um eine vollständige KI-gestützte Transformation zu erreichen. ⁵

> Anwendungen für Lieferkette und Beschaffung

107. Bedarfsplanung und Lieferkettenmanagement

Generative KI kann Unternehmen dabei helfen, die Nachfrage nach bestimmten Produkten und Dienstleistungen vorherzusagen und ihre Lieferkettenprozesse entsprechend zu optimieren. Dies kann Unternehmen helfen, Lagerkosten zu senken, die Auftragsabwicklung zu beschleunigen und Verschwendung sowie Überbestände zu reduzieren.

Erfahren Sie, wie generative KI die Abläufe in der Lieferkette verändert, indem sie die Nachfrage vorhersagt und Prozesse optimiert.

Ein Beispiel aus der Praxis: Der Schuhhändler FLO hat eine Partnerschaft mit Invent Analytics geschlossen, um sein Omnichannel-Bestandsmanagement zu verbessern.

Die Prognoselösungen von Invent Analytics halfen FLO, Umsatzeinbußen um 12 % zu reduzieren, Lagerbestände zu optimieren und den Nettogewinn um 4,7 % zu steigern. Diese Zusammenarbeit ermöglichte zudem eine präzisere Bestandsverteilung innerhalb des Netzwerks.

108. Bestandsverwaltung mit KI-Chatbots

KI-Chatbots können Beschaffungsprozesse optimieren, indem sie Aufgaben wie die Überwachung von Lagerbeständen, die Nachbestellung von Waren und die Echtzeit-Auftragsverfolgung automatisieren. Sie verbessern zudem die Entscheidungsfindung durch Bedarfsplanung, Produktkategorisierung und die Bereitstellung von Echtzeit-Bestandsaktualisierungen. Hier die Vorteile des Einsatzes von KI-Chatbots im Bestandsmanagement:

• Automatisierte Beschaffung: KI-Chatbots können Artikel automatisch nachbestellen, sobald bestimmte Lagerbestände erreicht sind.
• Bestandsverfolgung: Bereitstellung von Echtzeit-Updates zu Lagerbeständen und Bestellstatus.
• Kundendienst: Bearbeitung von Anfragen zur Produktverfügbarkeit und zu Bestelldetails.
• Verbesserte Kategorisierung: Nutzen Sie maschinelles Lernen, um Produkte besser zu klassifizieren und vorzuschlagen.

109. Transport und Routenplanung

Generative KI kann Transport und Routenplanung im Supply-Chain-Management erheblich verbessern. Durch die Verarbeitung großer Datenmengen aus verschiedenen Quellen kann sie optimierte Transportpläne erstellen, was Zeit spart und die Logistikeffizienz steigert.

Zu den wichtigsten Vorteilen gehören:

• Kosteneffiziente Routenplanung und pünktliche Lieferungen.
• Intelligenteres Fahrzeug- und Flottenmanagement mit besserer Ressourcennutzung und reduziertem Verschleiß.
• Adaptives Routing, das auf Störungen und Verzögerungen reagiert.

> Rechtliche Anträge

110. Vertragserstellung

Generative KI kann Verträge auf Basis vordefinierter Vorlagen und Kriterien erstellen. Dies spart Einkaufsabteilungen Zeit und Aufwand und trägt zur Konsistenz und Genauigkeit der Vertragssprache bei.

Praxisbeispiel: Orangetheory arbeitete mit Ironclad zusammen, um seine Vertragsmanagementprozesse zu automatisieren und AI Assist einzusetzen, um über 1.000 Vertragsvorlagen in seinem Franchisenetzwerk zu verwalten.

Durch diese Zusammenarbeit verkürzte sich die Projektlaufzeit von sechs Monaten auf drei Monate, und das Kundenerlebnis wurde durch digitale Vertragslösungen verbessert.

111. Vertragserfüllung

Unternehmen verfügen über Tausende von Verträgen mit unterschiedlichsten, ausgehandelten Bedingungen. LLMs oder generative KI-Anwendungen mit Sprachverständnisfähigkeiten können Folgendes leisten:

• Verträge kategorisieren
• Gängige Begriffe identifizieren
• Hervorhebung einzigartiger oder seltener Begriffe

112. Rechts-Chatbots

Generative KI ermöglicht es Chatbots, grundlegende Rechtsberatung zu leisten, indem sie Nutzeranfragen interpretieren und klare, präzise Antworten liefern. Diese Chatbots können bei häufigen Rechtsfragen, wie beispielsweise Mieterrechten oder Vertragsgrundlagen, helfen und Nutzern mithilfe von geführten Anweisungen die Erstellung einfacher Rechtsdokumente erleichtern.

Sie können Nutzer je nach Problemstellung auch an die passenden Ressourcen weiterleiten, beispielsweise an Beratungsstellen für Rechtshilfe oder an Regierungsportale. Durch die Automatisierung der ersten Rechtsberatung machen KI-gestützte Chatbots Rechtshilfe zugänglicher, insbesondere für Menschen, die mit Kosten- oder Zugangsbarrieren konfrontiert sind.

113. KI-gestützte Automatisierung von Governance und Compliance

Organisationen setzen KI-gestützte Governance-Tools für die regulatorische Berichterstattung, die Modellprüfung und die Erklärbarkeit ein.

Anwendungsgebiete umfassen:

• Erstellung von Richtlinien- und Compliance-Dokumenten
• KI-Risikobewertung und Verzerrungserkennung
• Prüfprotokoll und nachvollziehbare Entscheidungszusammenfassungen

Beispiel aus der Praxis: Credo AI bietet Funktionen wie das AI Registry für Systemtransparenz, Governance Workspaces für Compliance-Management, Policy Intelligence für standardisierte Aufsicht und Guardrails zur Gewährleistung des verantwortungsvollen Einsatzes von generativer KI.

Die Plattform ist in Public-Cloud-, Private-Cloud- und Self-Hosted-Konfigurationen verfügbar und ermöglicht es Unternehmen, Transparenz, die Einhaltung gesetzlicher Bestimmungen und Verantwortlichkeit über den gesamten KI-Lebenszyklus hinweg zu gewährleisten. ⁶

> Vertriebsanwendungen

114. Erstellung von Verkaufsvideos

Generative KI kann genutzt werden, um personalisierte Verkaufsvideos zu erstellen, die genau auf die Bedürfnisse und Erwartungen des Kunden zugeschnitten sind. Diese personalisierten Verkaufsvideos ermöglichen es Vertriebsmitarbeitern, individuell auf Verkaufsziele einzugehen, die Kundenbeziehungen zu vertiefen und mehr Leads zu generieren.

Ein Beispiel aus der Praxis: Xerox hat eine Partnerschaft mit der KI-Avatar- Videoplattform von Synthesia geschlossen, um die Videoproduktionskosten um 50 % zu senken und den Zeitaufwand für die Erstellung von Schulungsinhalten um 30 % zu reduzieren.

Die Plattform ermöglichte es Xerox außerdem, Schulungsmaterialien für seine weltweite Belegschaft zu lokalisieren und gleichzeitig das Engagement und den Wissenserhalt von über 1.000 Vertriebsmitarbeitern zu verbessern.

115. Verkaufscoaching

Generative KI kann genutzt werden, um Vertriebsmitarbeitern personalisiertes Verkaufscoaching auf Basis ihrer Leistungsdaten und ihres Lernstils anzubieten. Dies kann Vertriebsteams helfen, ihre Fähigkeiten und Leistungen zu verbessern und die Vertriebsproduktivität zu steigern.

116. Absatzprognose und Pipeline-Optimierung

Generative KI kann historische Verkaufsdaten analysieren und Prognosen für zukünftige Umsätze erstellen . So können Vertriebsteams ihre Vertriebspipeline optimieren und Ressourcen effektiver einsetzen.

117. Identifizierung und Qualifizierung von Leads

KI kann genutzt werden, um potenzielle Vertriebskontakte anhand von Kundendaten und -verhalten zu identifizieren und diese nach ihrer Konversionswahrscheinlichkeit zu qualifizieren. Darüber hinaus kann sie personalisierte Vertriebstaktiken und -kampagnen zur Leadgenerierung erstellen.

> Audit-Anwendungen

118. Automatisierung der Prüfberichterstattung

Manuelle Prozesse wie die Berichtserstellung können zeitaufwändig und fehleranfällig sein. Generative Modelle wie ChatGPT können Prüfern helfen, wiederkehrende Aufgaben wie Papierkram und Berichte zu automatisieren. Konkret können sie standardisierte Berichte (wie in der Abbildung unten) erstellen, die eine einheitliche Darstellung der Ergebnisse gewährleisten.

Abbildung 22: Generieren von Prüfberichten mit OpenAIs ChatGPT.

Ein Beispiel aus der Praxis: KPMG arbeitete mit MindBridge zusammen, um KI für die Analyse von Finanzdaten und die Automatisierung von Prüfungsprozessen zu nutzen.

Durch diese Partnerschaft konnten Genauigkeit und Effizienz der Prüfungen gesteigert werden, indem KI zur Erkennung von Anomalien und zur Kennzeichnung riskanter Transaktionen eingesetzt wurde. KPMG konnte seinen Kunden dadurch zuverlässigere Finanzinformationen liefern.

119. Datenanalyse von Dokumenten

Im Rahmen von Audits werden regelmäßig umfangreiche Finanz- und Betriebsdatensätze analysiert.

ChatGPT kann einige dieser Datenanalyseaufgaben automatisieren, zum Beispiel:

• Berechnungen durchführen
• Aggregationen
• Vergleich von Datensätzen

120. Echtzeit-Risikoüberwachung

Generative KI-Tools können auch bei der Echtzeit-Risikoüberwachung hilfreich sein. Prüfer nutzen das Modell, um die Abläufe, Kontrollmaßnahmen und den Geschäftskontext des Unternehmens zu analysieren.

ChatGPT kann beispielsweise Prüfer bei der Beurteilung von Risikostufen, der Identifizierung von Prioritätsbereichen für weitere Untersuchungen und dem Gewinn von Erkenntnissen über potenzielle Gefahren unterstützen.

121. Mustererkennung und Anomalieerkennung

Generative KI kann Prüfern helfen, Unregelmäßigkeiten in Prüfungen zu erkennen und zur weiteren Untersuchung zu kennzeichnen. Bei korrekter Integration mit menschlicher Bewertung können generative KI-Tools nützlich sein, um potenziellen Betrug aufzudecken und die interne Revision zu verbessern.

Prüfer können die Fähigkeiten generativer KI-Modelle zur Verarbeitung natürlicher Sprache nutzen, um potenzielle Risiken aufzudecken, die manuell nur schwer zu identifizieren wären, indem sie ihnen relevante Daten zuführen und sie bitten, nach ungewöhnlichen oder unerwarteten Mustern zu suchen.

122. Schulung von Auditoren

Im Bereich der Wirtschaftsprüfung kann ChatGPT Prüfer schulen, indem es ihnen Fachwissen, Erklärungen und Beispiele bietet, die für ihre Tätigkeit relevant sind. Es kann Schulungsmaterialien wie die folgenden anbieten:

• Konzeptuelles Wissen
• Fallstudien

> Forschungs- und Entwicklungsanträge (F&E)

123. Teamzusammenarbeit für F&E-Teams

Generative KI kann als kollaborativer Teampartner bei hochrangigen Entscheidungen und Problemlösungen fungieren. Durch das Unterbreiten von Vorschlägen, das Abwägen von Alternativen und das Synthetisieren von Wissen aus verschiedenen Bereichen können KI-Werkzeuge die interdisziplinäre Teamarbeit verbessern.

Beispiel aus der Praxis: Eine Studie wurde mit 776 Fachkräften bei Procter & Gamble durchgeführt, um die Auswirkungen von KI, insbesondere GPT-4, auf Teamarbeit und individuelle Leistung bei Produktentwicklungsaufgaben zu bewerten. Zu ⁷ wichtigsten Ergebnissen der Studie gehören:

• Leistungssteigerung: Von KI unterstützte Einzelpersonen erzielten vergleichbare Ergebnisse wie herkömmliche Zweierteams ohne KI. Dies deutet darauf hin, dass KI die Vorteile menschlicher Zusammenarbeit nachbilden kann. Teams, die KI einsetzten, wiesen die höchsten Leistungsniveaus auf, insbesondere bei der Entwicklung erstklassiger Lösungen.
• Expertiseintegration: KI-Unterstützung ermöglichte es sowohl Vertriebs- als auch F&E-Experten, ausgewogene Lösungen zu entwickeln, die technische und Marktperspektiven integrierten und so traditionelle Expertise-Silos effektiv überbrückten.
• Effizienzsteigerungen: Teilnehmer, die KI nutzten, erledigten Aufgaben 12–16 % schneller als diejenigen ohne KI und generierten gleichzeitig detailliertere und umfassendere Lösungen.
• Emotionale Auswirkungen: KI-Nutzer berichteten im Vergleich zu Nicht-KI-Nutzern von verstärkten positiven Emotionen wie Aufregung und Begeisterung sowie von verringerten negativen Gefühlen wie Angst und Frustration .

124. Generative KI in der KI-Forschung

Da die Nachfrage nach generativen Fähigkeiten zunimmt, erforschen Wissenschaftler neue architektonische Innovationen und Trainingsmethoden, um Effizienz, Skalierbarkeit und Leistung zu verbessern.

Dies umfasst die Bewältigung von Herausforderungen wie Rechenkosten, Speicherbeschränkungen und die Fähigkeit, längere Kontextfenster zu verarbeiten und gleichzeitig qualitativ hochwertige Ergebnisse zu liefern.

Beispiel aus dem realen Leben:

Laut aktuellen Forschungsergebnissen wurde eine neue neuronale Architektur namens Retentive Network (ReN) als Alternative zu Transformers für große Sprachmodelle vorgeschlagen.

ReN führt einen Retentionsmechanismus ein, der die traditionelle Aufmerksamkeitssteuerung ersetzt und durch lineare Zeit- und Speicherkomplexität eine höhere Effizienz bei langen Sequenzen ermöglicht. Es kombiniert die Speichervorteile rekurrenter Modelle mit den parallelen Trainingsmöglichkeiten von Transformer-Modellen mittels einer Methode, die als lineare rekurrente Dekomposition bekannt ist.

Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass ReN die Leistung von Transformer bei wichtigen Benchmarks erreicht oder übertrifft und gleichzeitig eine schnellere Inferenz und einen geringeren Ressourcenverbrauch ermöglicht. ⁸

Anwendungen für Produktivität und Automatisierung

125. KI-Workflow-Agenten

KI-Agenten können durch die Verknüpfung von Schlussfolgerungen, Erinnerungen und Aktionen über verschiedene Anwendungen wie CRM, Slack oder Jira hinweg End-to-End-Aufgaben ausführen.

Anwendungsgebiete umfassen:

• Dokumentengeneratoren und Zusammenfassungsassistenten
• Präsentationsersteller
• Webbrowser-Assistenten
• Automatisierte Nachbereitung von Besprechungen
• Workflow-Orchestrierung zwischen Unternehmenstools

Wir haben beispielsweise KI-gestützte Excel-Tools hinsichtlich ihrer Genauigkeit, Funktionen und Preise verglichen. Hier einige der Ergebnisse:

• Claude Max: Bietet höchste Präzision und ein besonders benutzerfreundliches Erlebnis.
• R2 Copilot: Erledigt einfache Aufgaben gut, hat aber Schwierigkeiten mit komplexeren Berechnungen.
• Quadratic: Besticht durch seine leistungsstarken Visualisierungsfunktionen und Programmiermöglichkeiten in Python und PHP.
• Tryshortcut: Bietet ausführliche Erklärungen und Analysefunktionen und ist daher ideal für die Finanzmodellierung geeignet.
• GPTExcel: Ausgezeichnete Unterstützung mehrerer Sprachen, wodurch es sich ideal für internationale Teams eignet.

Zusammenfassung generativer KI-Anwendungen mit Anwendungsfällen und Beispielen

*Eine Branche, ein Geschäftsbereich oder ein anderes Anwendungsgebiet

FAQs

Referenzlinks

1.

2.

When combinations of humans and AI are useful: A systematic review and meta-analysis | Nature Human Behaviour

Nature Publishing Group UK

3.

Talent Acquisition for a Digital Partner Through AI

DataToBiz

4.

AI Agents for HR | IBM

5.

https://arxiv.org/pdf/2504.11436v1

6.

Credo AI - The Leader in Responsible AI - Product

7.

The Cybernetic Teammate - by Ethan Mollick

One Useful Thing

8.

AlphaGo Moment for Model Architecture Discovery | alphaXiv

arXiv

Cem Dilmegani

Leitender Analyst

Folgen auf

Cem ist seit 2017 leitender Analyst bei AIMultiple. AIMultiple informiert monatlich Hunderttausende von Unternehmen (laut similarWeb), darunter 55 % der Fortune 500. Cems Arbeit wurde von führenden globalen Publikationen wie Business Insider, Forbes und der Washington Post, von globalen Unternehmen wie Deloitte und HPE sowie von NGOs wie dem Weltwirtschaftsforum und supranationalen Organisationen wie der Europäischen Kommission zitiert. Weitere namhafte Unternehmen und Ressourcen, die AIMultiple referenziert haben, finden Sie hier. Im Laufe seiner Karriere war Cem als Technologieberater, Technologieeinkäufer und Technologieunternehmer tätig. Über ein Jahrzehnt lang beriet er Unternehmen bei McKinsey & Company und Altman Solon in ihren Technologieentscheidungen. Er veröffentlichte außerdem einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung. Bei einem Telekommunikationsunternehmen leitete er die Technologiestrategie und -beschaffung und berichtete direkt an den CEO. Darüber hinaus verantwortete er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos, das innerhalb von zwei Jahren von null auf einen siebenstelligen jährlichen wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Unternehmensbewertung kam. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider gewürdigt. Er ist ein gefragter Redner auf internationalen Technologiekonferenzen. Cem absolvierte sein Studium der Informatik an der Bogazici-Universität und besitzt einen MBA der Columbia Business School.

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Recherchiert von

Sıla Ermut

Branchenanalyst

Folgen auf

Sıla Ermut ist Branchenanalystin bei AIMultiple und spezialisiert auf E-Mail-Marketing und Vertriebsvideos. Zuvor war sie als Personalberaterin in Projektmanagement- und Beratungsunternehmen tätig. Sıla hat einen Master of Science in Sozialpsychologie und einen Bachelor of Arts in Internationalen Beziehungen.

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Kommentare 6

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Kommentar posten

Eti Tiwari

Jul 22, 2024 at 09:05

thanks for these examples.

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Cem Dilmegani

Jul 28, 2024 at 10:25

Thank you!

Antworten

Arif Ahmed Mohammed

Jun 23, 2024 at 12:50

Real examples, thanks

Antworten

Ankit Bishnoi

Jan 31, 2024 at 09:34

The examples are real.

Antworten

Udugula Mohan

Sep 26, 2023 at 09:29

The examples were pretty realistic.

Antworten

Ishpal Chadha

Aug 25, 2023 at 01:43

This is comprehensive and useful Cem, thanks for documenting this.

Antworten

Shubham

Aug 21, 2023 at 02:29

The examples were pretty realistic

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