KI konkret: Sechs Business Cases entlang des Produktlebenszyklus

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GenAI bietet insbesondere für die Prozessautomatisierung großes Potenzial. Im Rahmen des neuen "GenAI Impact Report 2025" von adesso gaben die Hälfte der 400 in Deutschland befragten Führungskräfte an, dass sie mehr als 30 Prozent ihrer täglichen Aufgaben mithilfe von GenAI automatisieren könnten - und zwar abteilungsübergreifend.

Laut aktueller Erhebung von adesso gibt es kaum einen Unternehmensbereich und damit Abschnitt im Produktlebenszyklus, der nicht enorm vom GenAI-Einsatz profitiert. (Quelle: adesso GenAI Impact Report 2025)

Wie KI entlang der verschiedenen Phasen von Produktlebenszyklen strategisch implementiert werden kann, um Prozesse zu optimieren, Innovationen zu beschleunigen und Kundenerfahrungen zu verbessern, zeigt der IT-Dienstleister anhand konkreter Anwendungsbeispiele:

1. KI-gesteuertes Engineering in der Produkt- und Prozessoptimierung:

In modernen Produktionsumgebungen erfassen Sensornetzwerke kontinuierlich Daten, die durch Machine-Learning-Algorithmen in Echtzeit analysiert werden. Diese Technologien erkennen Anomalien in Fertigungsprozessen und unterstützen Predictive-Maintenance-Konzepte. GenAI-Algorithmen ermöglichen es, tausende von Designvarianten zu generieren und in simulierten Belastungsszenarien zu testen. Ein Automobilzulieferer konnte durch diese KI-gestützte Prozessoptimierung die Entwicklungszeit neuer Komponenten um etwa 30 Prozent reduzieren und durch adaptives Engineering flexibel auf veränderte Produktionsbedingungen reagieren.

2. Personalisiertes Marketing durch KI-Technologien:

Moderne Marketing-Automation nutzt verschiedene KI-Technologien, um hochpersonalisierte Marketingkampagnen über alle Kontaktkanäle hinweg zu generieren und zu steuern. Large Language Models (LLMs) analysieren umfassende Kundendaten und erstellen per GAN (Generative Adversarial Networks) dynamische Inhalte für Social Media, E-Mails und Webseiten. Im Kundenkontakt übernehmen NLP (Natural Language Processing)-gesteuerte Chatbots die personalisierte Interaktion und verbessern die Konversionsraten deutlich. Eine E-Commerce-Plattform konnte durch diese Technologien ihre Click-Through-Raten um mehr als 25 Prozent steigern. Gleichzeitig senkt die präzisere Zielgruppenansprache die Werbekosten erheblich. Durch kontinuierliches Customer Sentiment Monitoring wird zudem Hyperpersonalisierung in Echtzeit möglich. Unternehmen müssen jedoch den Balanceakt zwischen Personalisierung und Datenschutz sorgfältig meistern.

3. Predictive Selling im Vertrieb:

Im Vertrieb ermöglichen GenAI-gestützte CRM-Systeme präzise Vorhersagen über optimale Kundenangebote. Graph Neural Networks (GNNs) analysieren die komplexen Beziehungen zwischen Produkten, Kundeninteraktionen und Verkaufsabschlüssen, um Muster zu erkennen. Bayesian Inference berechnet die Wahrscheinlichkeit von Kundenreaktionen auf spezifische Angebote. Reinforcement Learning (RL) testet verschiedene Verkaufsstrategien und optimiert Next-Best-Actions (NBA) in Echtzeit. Ein B2B-Unternehmen konnte durch diese Kombination von Technologien seine Abschlussraten um 40 Prozent steigern. Die erfolgreiche Implementierung erfordert jedoch nicht nur technisches Know-how, sondern auch Change-Management und kontinuierliche Weiterbildung der Vertriebsmitarbeiter.

4. Automatische Mustererkennung und Fraud Detection bei der Transaktionsabwicklung:

KI-gestützte Analysesysteme verbessern die Erkennung von Unregelmäßigkeiten bei Transaktionen. Anomaly Detection mit Unsupervised Learning identifiziert untypische Muster in Transaktionsdaten. Computer-Vision-Technologien validieren eingereichte Dokumente automatisch. Ein Finanzdienstleister konnte Betrugsfälle um 70 Prozent schneller erkennen und gleichzeitig durch automatisierte Clustering-Modelle die Priorisierung von Support-Anfragen optimieren. Wichtig ist die kontinuierliche Weiterentwicklung der Modelle, um sich an neue Betrugsszenarien anzupassen, sowie die Sicherstellung menschlicher Kontrolle bei kritischen Entscheidungen.

5. KI-gestützte Compliance-Automatisierung und Betrugserkennung im Risikomanagement:

Im Bereich Versicherungen und Finanzen werden NLP-Technologien und Knowledge Graphs zur Analyse von Vertragsunterlagen und Schadenmeldungen eingesetzt. Transformer-Modelle klassifizieren verdächtige Transaktionen mit hoher Präzision. Federated Learning ermöglicht es Unternehmen, KI-Modelle gemeinsam zu trainieren, ohne sensible Kundendaten direkt auszutauschen. In der Praxis konnten durch diese KI-gestützte Risikoanalyse die manuellen Prüfungsaufwände um etwa 50 Prozent reduziert werden, während legitime Schadenfälle schneller bearbeitet werden. Für kritische Fälle bleibt menschliche Expertise weiterhin unverzichtbar.

6. Smarte Automatisierung im Kundenmanagement:

Die Integration von Conversational AI in Kundenservice-Prozesse ermöglicht natürlichere Dialoge und die Bearbeitung komplexer Anfragen. Speech-to-Text-Modelle analysieren Anrufe in Echtzeit und erkennen Kundenbedürfnisse. Sentiment Analysis-Algorithmen erfassen die Stimmung des Kunden und passen die Antworten entsprechend an. Nach Implementierung solcher Systeme konnte ein Telekommunikationsanbieter mehr als 75 Prozent der Routineanfragen automatisieren und gleichzeitig die Kundenzufriedenheit durch personalisierte, kontextabhängige Kommunikation deutlich steigern. Unternehmen müssen jedoch transparent mit KI-basierter Kommunikation umgehen und stets einen reibungslosen Übergang zu menschlichen Mitarbeitern gewährleisten.

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