KI-Use-Cases: 3 Anwendungsfälle für eine eigene KI

Die meisten Unternehmen haben sich schon mit KI befasst und sind bereits dabei, einzuschätzen, ob Varianten wie ChatGPT für sie in Frage kommen oder ob sie beispielsweise mit sensiblen Daten arbeiten und deshalb auf lokale KI-Modelle zurückgreifen müssen. 

Aus den Gesprächen, die wir mit Kunden führen, ergibt sich dabei ein klares, branchenunabhängiges Muster: Gerade im Umfeld lokaler KI kristallisieren sich drei typische KI-Use-Cases heraus, die fast überall funktionieren und meist schnell einen spürbaren Nutzen bringen: 

1. Suche: Wie finde ich internes Wissen schneller?
2. Dokumentenerstellung: Wie erstelle ich wiederholbare Dokumente?
3. Inhaltsanalyse: Wie ziehe ich schnell Infos aus PDFs/E-Mails?

In vielen Unternehmen liegt Wissen verteilt: in E-Mail-Postfächern, Präsentationen, Protokollen, Tickets, Netzlaufwerken oder anderen internen Datenquellen.

Wenn dann schnell eine Frage beantwortet oder eine Entscheidung vorbereitet werden muss, beginnt oft die gleiche Odyssee: Wo ist die relevante Information intern bereits festgehalten? Wie finde ich daraus schnell eine belegte Antwort auf meine Frage? Die Suche kostet Zeit und bleibt trotzdem oft unvollständig.

Damit KI-gestützte Suche wirklich funktioniert, braucht es vor allem Folgendes:

• Die Wissensquellen sind digital.
  Inhalte müssen irgendwo digital vorliegen. Papier-Wissen kann nur mit zusätzlicher Digitalisierung einbezogen werden.
• Es gibt geklärte Zugriffs- und Berechtigungsstrukturen.
  Auch die KI-Suche muss Rollen und Rechte strikt einhalten. Ein sauberer Berechtigungsrahmen ist Pflicht.
• Die Suchintentionen sidn wiederkehrend.
  Es gibt typische Fragen, die immer wieder auftauchen. Je klarer diese Muster sind, desto besser ist die Automatisierung.

Eine KI-gestützte Suche wirkt wie eine Art „internes Google“.
Statt jede Quelle einzeln zu durchsuchen, indexiert die KI verschiedene Datenquellen und ermöglicht semantische Suche: also nicht nur nach Schlagwörtern, sondern nach Bedeutung.

Gerade lokale KI-Modelle sind hier besonders attraktiv: LLMs können in Kombination mit einem RAG Ansatz (Retrieval Augmented Generation) interne Unternehmensdaten und auch vertrauliche Informationen gezielt für die Suche nutzen, ohne dass diese Informationen das Unternehmen verlassen. Das bedeutet: sicherer Wissenszugriff bei voller Datenhoheit.

Beispiele: „Zeig mir ähnliche Projekte zu diesem Kunden“, „Welche Risiken wurden in früheren Konzepten beschrieben?“ und „Finde die neuesten Aussagen zum Thema Nachhaltigkeit in unseren Unterlagen.“

• Massive Zeitersparnis
• Vollständigeres und einheitliches Wissen für alle 
• Schnellere Entscheidungsfindung durch sofortige Zusammenfassungen
• Quellenangaben direkt mitgeliefert für belegbare Aussagen
• Weniger Abhängigkeit von Einzelpersonen und „Wissen-Silos"

Viele Dokumente entstehen nach einem bekannten Muster. Der Aufwand steckt selten im Denken, sondern im Aufbereiten: Informationen sammeln, strukturieren, formulieren, Layout anpassen, Versionen pflegen. Das frisst viel Zeit und wenn es regelmäßig anfällt, wird es schnell zum Kostenfaktor.

KI-basierte Dokumentenerstellung funktioniert in folgenden Fällen besonders gut:

• Die Dokumente folgen einer klaren Struktur / Vorlage.
  Wiederkehrende Kapitel, Bausteine oder Formate sind der Schlüssel.
• Die Wiederholungsrate ist hoch.
  Je öfter ein Dokumenttyp erstellt wird, desto größer der Hebel.
• Der Prozess ist stabil genug, um standardisiert zu werden.
  Abläufe und Inhalte ändern sich nicht ständig, sondern sind ausreichend konstant für einen Standardprozess.

Bei der KI-basierten Dokumentenerstellung zieht das Modell Inhalte aus vorhandenen Daten, strukturiert sie nach einer Vorlage, formuliert sie konsistent aus und erzeugt daraus ein fertiges Dokument (z. B. Word oder PDF).

Auch hier spielt lokale KI ihre Stärke aus: Gerade wenn Dokumente auf internen Unternehmensdaten, vertraulichen Kundeninformationen oder sensiblen Projektdetails beruhen, können LLMs in Verbindung mit RAG die Inhalte direkt im eigenen Systemumfeld verarbeiten. So lassen sich Dokumente automatisiert erstellen, ohne dass Daten an externe KI-Dienste übertragen werden müssen.

• Einheitlicher Stil und Qualität über Teams und Standorte hinweg
• Geringere Fehlerquote, weil Copy-Paste-Fehler und Vergesslichkeit wegfallen
• Mehr Dokumente bei gleichem Aufwand, also skalierbar ohne proportionalen Zeitmehrbedarf
• Schnellere Reaktionsfähigkeit gegenüber Kunden und internen Stakeholdern
• Inhalte sind leichter aktualisierbar, weil Bausteine zentral gepflegt werden können

In vielen Unternehmen kommen Informationen unstrukturiert rein, etwa per E-Mail, in PDFs oder als Freitext in Tickets und Protokollen. Daraus müssen anschließend relevante Fakten herausgezogen, eingeordnet und für die weitere Bearbeitung aufbereitet werden. Passiert das manuell, bedeutet es viel Lesen, Kopieren und Übertragen – mit entsprechend hohem Aufwand und einer erhöhten Fehleranfälligkeit.

KI-gestützte Inhaltsanalyse klappt gut in diesen Fällen:

• Es gibt klare Ziel-Informationen.
  Welche Daten sollen herausgezogen werden? (z. B. Anliegen-Typ, Produkt, Dringlichkeit, Vertragsnummer, Stimmung, Frist …)
• Die Kategorien sind klar.
  Die Einordnung folgt definierten Regeln, damit die KI zuverlässig kategorisieren kann.
• Es handelt sich um wiederkehrende Fälle.
  Es gibt genügend ähnliche Eingänge, damit sich die Automatisierung lohnt und verlässlich greift.

Bei KI-gestützter Inhaltsanalyse werden Dokumente und E-Mails automatisch gelesen, relevante Inhalte daraus extrahiert, kategorisiert und zusammengefasst und anschließend direkt in den passenden Folgeprozess übergeben. Der Mensch arbeitet dann mit dem Ergebnis weiter, statt jedes Mal bei Null zu starten.

Auch hier ist lokale KI ein großer Vorteil: Obwohl viele der eingehenden Inhalte von außen kommen, enthalten sie häufig sensible Informationen etwa zu Kunden, Verträgen oder Projekten. Lokale KI-Modelle können diese Daten direkt im Unternehmen analysieren und in Prozesse überführen, ohne dass Dokumente oder E-Mails an externe KI-Dienste weitergegeben werden.

• Massive Zeitersparnis, vor allem bei großen Mengen an Eingangsdaten
• Konstante Qualität, weil die KI nach denselben Kriterien kategorisiert
• Weniger Fehler durch Wegfall von Abtippen und manueller Übertragung
• Schnellere Reaktionszeiten auf Kundenanfragen
• Bessere Auswertbarkeit, weil unstrukturierte Daten plötzlich strukturiert vorliegen

Diese drei KI-Use-Cases sind so universell, weil sie an einem simplen Punkt ansetzen: Überall dort, wo viel Text, Information und Routinearbeit zusammenkommen, wirkt KI wie ein Verstärker. Mit lokalen KI-Modellen lässt sich dieser Hebel besonders sicher nutzen, weil auch interne und vertrauliche Daten direkt im eigenen System verarbeitet werden können, ohne dass Inhalte nach außen wandern. 

Also: Wer mit diesen Use-Cases startet, erzielt in der Regel schnell messbare Effekte und schafft gleichzeitig eine solide Grundlage für komplexere KI-Initiativen.