Künstliche Intelligenz (KI) ist längst in unserem Alltag angekommen – oft, ohne dass wir es bemerken. Während viele bei KI an Sprachmodelle wie ChatGPT, Google Gemini oder Microsoft Copilot denken, entfaltet sie ihre wahre Stärke in konkreten Anwendungsfällen im Management. In diesem Artikel präsentiere ich Ihnen zwei praxisnahe Beispiele aus meinem beruflichen Umfeld, die zeigen, wie KI zu mehr Effizienz, Ressourcenschonung und Gewinn führt.

Warum KI in der Entscheidungsfindung?

Traditionell basieren Managemententscheidungen auf einer Kombination aus Erfahrung, Intuition und verfügbaren Daten. Doch mit der exponentiellen Zunahme von Informationen stoßen menschliche Fähigkeiten an ihre Grenzen. KI kann riesige Datenmengen in Echtzeit verarbeiten, Muster erkennen und Vorhersagen treffen, die für den menschlichen Verstand unzugänglich sind.

Effizienzsteigerung: KI kann repetitive und zeitaufwändige Aufgaben automatisieren, sodass Manager sich auf strategische Überlegungen konzentrieren können.

Präzision und Genauigkeit: Durch die Analyse großer Datenmengen liefert KI präzisere Einsichten und reduziert das Risiko von Fehlentscheidungen.

1. Optimierte Produktion von Backwaren für den Einzelhandel

Die Herausforderung:

In Supermärkten werden Regale häufig an Lieferanten vermietet, die dort ihre Waren verkaufen. Der Supermarkt verdient immer, der Lieferant jedoch nur, wenn seine Produkte tatsächlich verkauft werden. Eine Großbäckerei, mit der ich zusammengearbeitet habe, stand vor dem Problem, täglich die richtige Menge an Backwaren für jedes Regal zu bestimmen. Vor dem Einsatz von KI entschied ein Disponent basierend auf Erfahrung und Bauchgefühl, welche Mengen produziert wurden. Das führte oft dazu, dass einige Produkte schnell vergriffen waren, während andere kaum verkauft wurden.

Die Folgen:

– Frustrierte Kunden, die ihr gewünschtes Produkt nicht erhalten.
– Hohe Abschreibungen durch unverkaufte Ware.
– Ineffiziente Produktion und Ressourcenverschwendung.

Die Lösung mit KI:

Durch die Implementierung eines Machine-Learning-Modells wurden historische Verkaufsdaten analysiert, um präzise Vorhersagen für den nächsten Tag zu treffen. Das Modell berücksichtigte dabei eine Vielzahl von Faktoren:

– Wochentage und Feiertage
– Saisonale Ereignisse und Feste
– Wettervorhersagen
– Lokale Veranstaltungen

Anfangs war der Algorithmus nicht perfekt, aber durch kontinuierliches Training und die Integration weiterer Datenquellen übertraf er schnell die Genauigkeit des menschlichen Disponenten.

Das Ergebnis:

– Reduzierung der Abschreibungen um 30 %
– Steigerung der Kundenzufriedenheit durch bessere Produktverfügbarkeit
– Effizientere Produktion und verantwortungsvollerer Umgang mit Ressourcen

Dieses Beispiel zeigt, wie KI nicht nur die Profitabilität steigert, sondern auch nachhaltigeres Wirtschaften ermöglicht.

2. Smarte Wartung von Windkraftanlagen

Die Herausforderung:

Ein Betreiber von Windkraftanlagen in Norddeutschland hatte hohe Wartungskosten und Ausfallzeiten. Die Anlagen wurden in festen Intervallen gewartet, unabhängig von ihrem tatsächlichen Zustand. Dies führte zu unnötigen Wartungen und ungeplanten Ausfällen.

Die Lösung mit KI:

Durch die Einführung von **Predictive Maintenance** wurden Sensordaten der Windräder gesammelt und analysiert. Das Machine-Learning-Modell berücksichtigte:

– Anzahl der Umdrehungen
– Windlast und Windgeschwindigkeit
– Vibrationen und Temperatur
– Wetterbedingungen

Dadurch konnte der ideale Wartungszeitpunkt für jedes Windrad prognostiziert werden.

Das Ergebnis:

– Reduzierung der Wartungskosten um 25 %
– Minimierung von Ausfallzeiten
– Verlängerung der Lebensdauer der Anlagen

Neben den wirtschaftlichen Vorteilen trägt diese Vorgehensweise auch zur Umweltentlastung bei, da Ressourcen effizienter genutzt werden.

Abschließende Gedanken und ein Wunsch

Diese Beispiele demonstrieren eindrucksvoll, wie KI im Management echten Mehrwert schaffen kann. Dennoch werden solche Erfolgsgeschichten viel zu selten geteilt. Ich möchte dich ermutigen, in deinem eigenen Unternehmen nach ähnlichen Potenzialen zu suchen. Die Implementierung von KI ist keine unüberwindbare Hürde mehr. Mit vorhandenen Daten und klar definierten Zielen können bereits kleine Projekte große Wirkung entfalten.

Dein nächster Schritt:

– Identifiziere Prozesse, in denen Entscheidungen auf Basis großer Datenmengen getroffen werden.
– Überprüfe eure Datenlage: Welche Daten sind bereits vorhanden? Welche könnten zusätzlich erhoben werden?
– Starte Pilotprojekte: Beginne im kleinen Maßstab, um Erfahrungen zu sammeln und Risiken zu minimieren.

Teile deine Erfahrungen

Lasse uns gemeinsam voneinander lernen. Welche Erfahrungen haben Sie mit KI in Ihrem Unternehmen gemacht? Teile deine Beispiele und Ideen in den Kommentaren. Es müssen nicht die technischen Details oder Algorithmen sein – der Erfahrungsaustausch steht im Vordergrund.

Fazit

KI ist kein Hype, sondern ein mächtiges Werkzeug, das bereits heute in vielen Bereichen erfolgreich eingesetzt wird. Unternehmen, die die Chancen von KI erkennen und nutzen, sichern sich entscheidende Wettbewerbsvorteile und tragen gleichzeitig zu einem nachhaltigeren Wirtschaften bei.

Beginne noch heute damit, Potenziale in deinem Unternehmen zu identifizieren, und nutze die Chancen, die KI bietet.