Wie wird Künstliche Intelligenz vom Hype zum echten Wettbewerbsvorteil? Bei den IT-Trends stand genau diese Fragen im Mittelpunkt. Fünf Vorträge zeigten unter anderem, wie sich die digitale Sichtbarkeit verändert, welche KI-Anwendungen Unternehmen schon heute im Alltag entlasten können und worauf es bei einer erfolgreichen Einführung ankommt.
Hier unsere Zusammenfassung
1. Von SEO zu GEO: Wenn Google nicht mehr reicht
Thomas Keller von der Riegg & Partner intercorp. GmbH zeigte in seinem Vortrag „Wenn Google nicht mehr reicht: Von SEO zu GEO“, wie generative Künstliche Intelligenz die Suche im Internet verändert.
Während klassische Suchmaschinen Nutzer auf externe Websites weiterleiten, liefern KI-Systeme zunehmend direkt formulierte Antworten. Die Folge: Informationen werden zwar gefunden und verarbeitet, doch der Klick auf die ursprüngliche Website bleibt häufiger aus. Für Unternehmen stellt sich damit eine neue Herausforderung: Wie bleiben sie sichtbar, wenn Menschen ihre Informationen zunehmend über KI-Assistenten beziehen?
Die Antwort lautet Generative Engine Optimization (GEO). Dabei geht es darum, Inhalte so aufzubereiten, dass generative KI-Systeme sie verstehen, als relevant einordnen und bei ihren Antworten berücksichtigen können.
Wichtig dabei: GEO ersetzt SEO nicht, sondern baut darauf auf. Eine technisch gut aufgestellte Website, relevante Inhalte und eine klare Struktur bleiben die Grundlage. Darüber hinaus gewinnen Faktoren wie Glaubwürdigkeit, Expertise und die Präsenz in anderen relevanten Quellen an Bedeutung.
EEAT: Vertrauen als entscheidender Faktor
Ein wichtiger Bestandteil des Vortrags war das EEAT-Prinzip. Die vier Buchstaben stehen für:
Experience: eigene Erfahrungen und praktische Einblicke
Expertise: nachweisbares Fachwissen
Authoritativeness: anerkannte Autorität im jeweiligen Themengebiet
Trustworthiness: Vertrauenswürdigkeit und Glaubwürdigkeit
Gerade im Zeitalter generativer KI wird es für Unternehmen entscheidend, nachvollziehbar zu zeigen, wofür sie stehen, welches Wissen sie mitbringen und warum ihre Inhalte vertrauenswürdig sind.
Keller stellte außerdem die CCCER-Methode vor, die als Ansatz zur Optimierung von Inhalten für generative KI diente. Die einzelnen Bestandteile der Methode wurden im Vortrag ausführlich erläutert.
Ein weiterer wichtiger Tipp: GEO findet nicht nur auf der eigenen Website statt. Auch externe Quellen, Erwähnungen und weitere digitale Inhalte können dazu beitragen, wie KI-Systeme ein Unternehmen und seine Expertise wahrnehmen.
Die Website der Zukunft muss deshalb zwei Anforderungen gleichzeitig erfüllen: Sie muss für Menschen verständlich und überzeugend sein – und für Maschinen eindeutig interpretierbar.
2. KI im Betriebsalltag: Weniger Routine, mehr Zeit fürs Wesentliche
Wie sich KI ganz konkret im Arbeitsalltag einsetzen lässt, zeigte Holger Peschke von der Almation UG in seinem Vortrag „KI heute: Was Betriebe jetzt wirklich nutzen können“.
Sein Ausgangspunkt waren die vielen kleinen Aufgaben, die im Büroalltag Zeit kosten: Termine vereinbaren, Kontaktdaten übertragen, Informationen ablegen oder E-Mails in unterschiedlichen Programmen verwalten. Oft sind die Systeme untereinander nicht ausreichend verbunden. Der Mensch übernimmt dadurch die Rolle der Schnittstelle und erledigt zahlreiche Arbeitsschritte manuell.
Peschke zeigte, wie sich solche Abläufe mithilfe einer individuell entwickelten, lokal gehosteten Lösung vereinfachen lassen. Das System nutzt vorhandene KI-Dienste und verbindet verschiedene Anwendungen miteinander, statt eine eigene KI von Grund auf zu entwickeln.
Sprache statt Klicks und Tastatur
Besonders anschaulich war die Steuerung per Sprache. Denn viele Aufgaben lassen sich mündlich schneller formulieren als schriftlich. Im Vortrag demonstrierte Peschke unter anderem, wie sich eine bestimmte E-Mail finden und ein passender Antwortentwurf vorbereiten lässt.
Der Ansatz macht deutlich: Unternehmen müssen nicht zwangsläufig neue Komplettsysteme einführen, um von KI zu profitieren. Auch die intelligente Verbindung bereits vorhandener Werkzeuge kann einen spürbaren Mehrwert schaffen.
Die wichtigste Frage lautet deshalb nicht nur, welche KI ein Unternehmen nutzt, sondern welche wiederkehrenden Aufgaben sich damit tatsächlich vereinfachen lassen.
3. KI ohne Bullshit: Was Sprachmodelle können – und was nicht
Was passiert eigentlich hinter den Kulissen von ChatGPT und anderen KI-Anwendungen? Und warum sollte man nicht jede Aufgabe bedenkenlos an ein Sprachmodell delegieren?
Diesen Fragen widmete sich Valentin Kummert von der degaso GmbH in seinem Vortrag „KI ohne Bullshit – Wie wir als Startup Software komplett neu denken“.
Er erklärte die Grundlagen von Künstlicher Intelligenz und Large Language Models (LLMs) und machte deutlich, wie wichtig es ist, ihre Funktionsweise und Grenzen zu verstehen.
Ein zentraler Punkt: Sprachmodelle erzeugen Antworten auf Grundlage erlernter Muster. Sie können überzeugend formulieren, sind dadurch aber nicht automatisch in der Lage, jede Aussage zuverlässig zu überprüfen oder mathematisch korrekt zu rechnen.
Für welche Aufgaben eignet sich KI?
Kummert unterschied zwischen Anwendungsfällen, für die KI besonders hilfreich sein kann, und Aufgaben, bei denen besondere Vorsicht geboten ist.
Sinnvolle Einsatzmöglichkeiten sind beispielsweise:
Sprache in Text umwandeln
lange Dokumente zusammenfassen
Belege sortieren und Informationen strukturieren
E-Mails ordnen
Textentwürfe erstellen
Vorsicht ist dagegen unter anderem geboten bei:
Berechnungen ohne zusätzliche Kontrollmechanismen
Faktenaussagen ohne überprüfbare Quellen
Kassen- und Steuerprozessen
rechtlich relevanten Verträgen
Das bedeutet nicht, dass KI bei solchen Aufgaben grundsätzlich keine Rolle spielen kann. Entscheidend ist vielmehr, welche Aufgaben sie übernimmt und wie Ergebnisse überprüft werden.
Ein besonders einprägsames Beispiel aus dem Vortrag: Eine KI muss nicht selbst rechnen, um beim Rechnen zu helfen. Statt das Sprachmodell die Berechnung schätzen zu lassen, kann es beispielsweise ein Werkzeug oder einen Taschenrechner nutzen, der nach klar definierten Regeln arbeitet.
Auch die Frage nach den Anbietern und ihren Werten spielte eine Rolle. Denn KI-Systeme werden von Menschen entwickelt und mit Daten trainiert. Wer sie einsetzt, sollte deshalb nicht nur auf die Funktionen schauen, sondern sich auch mit Herkunft, Trainingsgrundlagen und den dahinterstehenden Rahmenbedingungen beschäftigen.
4. KI als Mitarbeiter vor Ort: Automatisierung, die im Unternehmen ankommt
Wie sich KI in bestehende Arbeitsabläufe integrieren lässt, ohne eine weitere Insellösung zu schaffen, zeigte Martin Braun von der Neuroforge GmbH gemeinsam mit Andrea von aiT, einem Unternehmen aus dem Wärmepumpenbereich mit großem Schulungs- und Technology Center.
Der Vortrag „KI als Mitarbeiter vor Ort“ drehte sich um eine Frage, die viele Betriebe beschäftigt: Wie gelingt der Einstieg, ohne sich in immer neuen Tools und Möglichkeiten zu verlieren?
Die Empfehlung: Kein Tool-Bingo, sondern ein schrittweises Vorgehen.
Dafür wurden drei Schritte vorgestellt:
Prozesse verstehen: Zunächst identifizieren, wo tatsächlich Aufwand entsteht und welche Abläufe verbessert werden sollten.
In bestehenden Systemen automatisieren: Vorhandene Anwendungen nutzen, statt automatisch eine zusätzliche Software einzuführen.
Schrittweise erweitern: Lösungen anhand ihrer Ergebnisse weiterentwickeln und auf weitere Prozesse übertragen.
Praxisbeispiel: KI sortiert E-Mails in Outlook
Als konkreten Anwendungsfall präsentierte Braun eine sogenannte Support Inbox. Dabei werden eingehende E-Mails mithilfe von KI automatisch eingeordnet. Die Entscheidung wird über Kategorien beziehungsweise Labels in Microsoft Outlook umgesetzt.
Der Vorteil: Die Mitarbeitenden können in ihrer gewohnten Arbeitsumgebung bleiben. Statt eine weitere Software bedienen zu müssen, erhalten sie Unterstützung direkt in einem bestehenden System.
Das Beispiel zeigte auch, wie wichtig die Einführung im Team ist. Die Lösung wurde nicht einfach technisch umgesetzt und anschließend sich selbst überlassen. Entscheidend waren die Akzeptanz der Mitarbeitenden, die Qualitätssicherung und die regelmäßige Messung der Ergebnisse.
Die berichteten Erfahrungen waren positiv:
spürbare Entlastung im Team
gute Akzeptanz der Lösung
rund drei Stunden weniger Aufwand pro Tag für die Vorsortierung der Anfragen
schnellere Reaktionszeiten
geplante Ausweitung auf weitere Posteingänge
Der Anwendungsfall verdeutlicht, dass bereits eine gezielte Automatisierung einzelner Prozesse einen messbaren Unterschied machen kann. Voraussetzung ist, dass Unternehmen den Nutzen überprüfen und die Lösung kontinuierlich verbessern.
5. Digitalbonus: Welche Fördermöglichkeiten gibt es für Unternehmen?
Neben den technischen und organisatorischen Fragen spielte auch die Finanzierung digitaler Vorhaben eine Rolle. Holger Bär von der Handwerkskammer für Oberfranken informierte über Förderprogramme und ging dabei ausführlich auf den Digitalbonus ein.
Im Mittelpunkt standen die Voraussetzungen für eine Förderung, die Frage, welche Unternehmen antragsberechtigt sind, und die Höhe der möglichen Zuschüsse.
Gerade für kleine und mittlere Unternehmen können Förderprogramme eine wichtige Unterstützung sein, wenn sie in Digitalisierung und innovative Technologien investieren möchten.
Wichtig ist dabei, die jeweiligen Förderbedingungen genau zu prüfen. Nicht jedes Vorhaben ist automatisch förderfähig, und auch die konkreten Voraussetzungen, Fördersätze und Antragsverfahren sind entscheidend.
Wer eine Investition plant, sollte sich deshalb frühzeitig über die aktuell geltenden Richtlinien informieren und klären, ob das eigene Projekt die Voraussetzungen erfüllt.
Fazit: KI bringt dann etwas, wenn sie ein konkretes Problem löst
Die IT-Trends haben gezeigt, wie vielfältig die Möglichkeiten von Künstlicher Intelligenz bereits heute sind: von der Sichtbarkeit in generativen Suchsystemen über die Automatisierung alltäglicher Aufgaben bis hin zur Integration von KI in bestehende Unternehmensprozesse.
Gleichzeitig wurde deutlich, dass erfolgreiche Digitalisierung mehr erfordert als die Auswahl eines passenden Tools.
Unternehmen müssen verstehen, wo Zeit verloren geht, welche Aufgaben sich sinnvoll automatisieren lassen und wo menschliche Expertise, klare Regeln oder zusätzliche Kontrollen unverzichtbar bleiben. Ebenso wichtig sind die Akzeptanz im Team, messbare Ergebnisse und eine durchdachte Umsetzung.
