Herzlich Willkommen zu den AI FIRST Insights!

In den letzten Ausgaben haben wir uns intensiv damit beschäftigt, wie du systematisch GenAI Use Cases findest, kategorisierst, priorisierst und in die Umsetzung bringst.

Während in vielen Unternehmen noch immer intensiv nach dem einen großen Leuchtturm Use Case gesucht wird - dem perfekten KI-Projekt, das alles verändert - gehen wir heute auf konkrete Quick Wins ein, die dich sofort weiterbringen.

Diese kleinen, aber wirkungsvollen Anwendungen schaffen oft in kürzester Zeit echten Mehrwert und bringen das ganze Unternehmen ins Momentum. Sie brauchen keine großen Budgets, keine langwierigen Genehmigungsprozesse und keine IT-Projekte.

In dieser Ausgabe teile ich Quick Wins aus fünf Kategorien mit dir, die ich bei Dutzenden Kunden erfolgreich im Einsatz sehe. Jeder davon ist sofort umsetzbar.

Los geht's!

1. Ad hoc Datenanalyse

In jedem Unternehmen müssen ständig ad hoc Analysen auf Daten ausgeführt werden, die oft viel Zeit in Anspruch nehmen und spezielle Kenntnisse erfordert. Mit KI-gestützten Analyse-Tools kannst du komplexe Datenauswertungen ohne Data Science-Kenntnisse durchführen und dabei in Minuten zu Erkenntnissen gelangen, für die du früher Stunden oder Tage gebraucht hättest.

2 Agenten finde ich dafür besonders hilfreich:

• Analyst Agent in Copilot365
• Google Colab, KI-gestützter Data Scientist powered by Gemini

Insbesondere mit Google Colab können sehr große, komplexe Datensätze analysiert werden, da der Agent auf ein webbasiertes Jupyter-Notebook zugreift, welches normalerweise von Data Scientists genutzt wird.

(Analyse der Korrelation genutzter KI-Tools zur Jahrgangsstufe in Google Colab.)

Beispiel-Anwendungsfälle:

• Analyse von Marketingkampagnen: Klickraten, Conversions und Kundeninteraktionen.
• Umsatzschwankungen: Gründe für Umsatzanstiege oder -einbrüche.
• Kundenabwanderung: Analyse von Kundendaten bei Kündigungen.
• Optimierung der Lieferkette: Ursache für Lieferverzögerungen aufdecken.
• Analyse des Website-Traffics: Nutzerverhalten nach Relaunch verstehen.
• Produkt-Performance-Analyse: Verkaufszahlen von Top-Performern auswerten.
• Analyse von Kundenfeedback: Hauptursachen für Beschwerden aus Support Tickets und Kundenfeedbacks analysieren.

2. Alles, was recherchiert werden muss

Recherche-Aufgaben sind in jedem Unternehmen allgegenwärtig und zeitaufwändig - von der Marktanalyse über Wettbewerbsbeobachtung bis zur Vorbereitung eines Pitches.

Deep Research-Agenten sind mittlerweile so gut, dass du komplexe Recherchen in Minuten statt Stunden abschließen und dabei deutlich umfassendere Ergebnisse erzielen kannst, als mit manueller Suche.

Die besten Deep Research Agenten:

• Gemini (aktuell mein Favorit für Deep Research-Analysen)
• Perplexity Lab (sehr stark in der Erstellung von Grafiken)
• Manus (höchste Kontrolle über das Format beim Output)
• ChatGPT

Elemente für deinen Deep Research Prompt:

• Kontext
• Zentrale Forschungsfrage
• Anweisungen und Parameter
• Formatvorgaben
• Quellenpräferenzen
• Folgefragen

👉 Hier findest du mein Deep Research Prompt Template.

(Deep Research zu KI-Automatisierungplattformen)

Beispiel-Anwendungsfälle:

• Sales-Vorbereitung (Unternehmen, Ansprechpartner, News)
• Wettbewerbsbeobachtung
• Markt- und Trendanalysen
• Regulatorische Änderungen
• Technologie-Scouting
• Due Diligence-Vorbereitung

3. Simulation mit KI-Personas (statt mit Menschen)

Bevor du in wichtige Gespräche, Präsentationen oder Entscheidungen gehst, kannst du diese mit KI simulieren und optimieren.

Die Idee: Du erstellst eine digitale Persona - einen KI-Avatar deines Kunden, Partners oder einer anderen relevanten Person - und testest deine Inhalte, Argumente oder Ideen gegen diese Persona, bevor du in die echte Situation gehst.

(Hier challenged mein Kundenavatar mein Keynote-Deck :) )

👉 Hier findest du die Anleitung zur Erstellung von KI-Personas.

Beispiel-Anwendungsfälle:

• Sales-Gespräche simulieren
• Neue Offerings testen
• Produktideen validieren
• Präsentationen optimieren
• Verhandlungsstrategien entwickeln
• Pricing-Strategien testen
• Marketing-Botschaften prüfen

Du kannst dir natürlich Personas für sämtliche andere Bereiche erstellen oder sogar ein ganzes Panel an Personas aufbauen, die du für Marktforschung nutzt.

4. Informationen kondensieren und "chatable" machen

Ein großes Problem in Unternehmen ist, dass es unfassbar viele Informationen und viel dokumentiertes Wissen gibt, aber es nicht zugänglich ist.

Enterprise Search ist oft fehleranfällig und es ist nicht einfach, mal eben den gesamten SharePoint oder OneDrive nach spezifischen Informationen zu durchsuchen.

Unsere Lösung: Spezifische Wissensbots, die komplexe Informationsmengen auf die Antworten kondensieren, die du konkret brauchst.

(Unser EU AI Act GPT, der mir die Risikoklassen erklärt)

Beispiel-Anwendungsfälle:

• Kundenwissen-Bot: Komplette Kundenhistorie, Ansprechpartner, Produktportfolio, Richtlinien
• Compliance-Bot: Interne Unternehmensrichtlinien und Prozesse
• Fachthemen-Bot: Spezifisches Expertenwissen (z.B. EU AI Act, Branchenregulierungen)
• Projekt-Bot: Alle Informationen zu einem laufenden Projekt
• Onboarding-Bot: Wissen für neue Mitarbeiter strukturiert aufbereitet

5. Überall wo Texte und Bilder benötigt werden

Man könnte meinen, dass dieser Anwendungsbereich nun mittlerweile klar sein müsste. Nach meiner Erfahrung wird aber noch immer haufenweise Text und Bild ohne KI-Unterstützung generiert.

Überall, wo du Texte oder Bilder erstellen musst, solltest du KI mitdenken. Die Modelle sind in ihrer Flexibilität und Qualität mittlerweile so gut geworden, dass sie jegliche Aufgabe, bei der Text und Bild erstellt werden muss, unterstützen - wenn nicht sogar ganz automatisieren können.

Bestes Beispiel: Dieser Newsletter hier.

Natürlich schreibe ich den mit KI-Unterstützung. Was nicht bedeutet, dass ich auf einen Knopf drücke und ein generischer Text erscheint. Ich beschreibe dem Newsletter-Assistenten das Ziel, Thema und Kernaussagen und dann erarbeiten wir im Sparring die Struktur und Inhalte, indem ich alles per Spracheingabe einspreche und ausformulieren lasse. Außerdem teile ich Ressourcen und Beispiele, die zu diesem Thema habe. Die reine Erstellung des Textes übernimmt dann der Assistent.

(Auszug aus dem Newsletter-Sparring für diese Ausgabe. Die Antworten gebe ich per Spracheingabe ein und ergänze weiterführende Ressourcen. Daraus entstehen die Newsletter-Drafts.)

Das Bild erstellen wir dann mit Midjourney.

Beispiel-Anwendungsfälle:

• Marketing: Social Media Posts, Newsletter, Werbetexte, Kampagnen-Visuals
• Interne Kommunikation: Richtlinien-Dokumentation, Prozessbeschreibungen, Schulungsunterlagen
• Vertrieb: Proposal-Texte, Produktbeschreibungen, Präsentationsfolien
• HR: Stellenausschreibungen, Onboarding-Materialien, Mitarbeiter-Newsletter
• Operations: Handbücher, FAQ-Dokumente, Infografiken für Prozesse

🏁 Fazit

Während viele Unternehmen noch nach dem einen großen KI-Leuchtturmprojekt suchen, kannst du mit diesen Quick Wins sofort starten und echten Mehrwert schaffen.

Diese Anwendungen brauchen keine IT-Projekte, keine großen Budgets und keine monatelange Entwicklung. Sie haben alle gemeinsam, dass sie zur Unterstützung von Menschen dienen.

Bei unseren Kunden sehen wir immer wieder, dass gerade diese niedrigschwelligen Einsätze das Momentum für die gesamte KI-Adoption im Unternehmen schaffen. Teams werden mutiger, experimentieren mehr und entwickeln ein Gefühl dafür, wo KI wirklich hilft.

Key Takeaways

• Ad hoc Analysen: Feedback-Auswertung, Performance Analysen oder Fehlerprüfung - sämtliche Datenanalysen lassen sich mit Tools wie Google Colab beschleunigen.
• Simulationen: KI-Avatare deiner Kunden oder Stakeholder helfen dir, Gespräche, Präsentationen und Strategien zu testen, bevor es ernst wird
• Recherche: Deep Research-Funktionen in Gemini, ChatGPT & Co. liefern dir strukturierte, umfassende Analysen in Minuten statt Stunden
• Wissenszugang: Spezialisierte Wissensbots machen komplexe Dokumentationen und internes Wissen sofort durchsuchbar und nutzbar
• Content-Erstellung: Moderne KI-Tools unterstützen bei jeder Form von Text- und Bildcontent - von Marketing bis zu internen Richtlinien

Bei all den Möglichkeiten bleibt es jedoch dabei: Es gibt nichts Gutes, außer man tut es :)

Bis nächsten Sonntag,

Felix