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. Die sechs folgenden Business Cases für Generative KI zeigen beispielhaft, wie sich KI entlang der verschiedenen Phasen von Produktlebenszyklen strategisch implementieren lässt, um Prozesse zu optimieren, Innovationen zu beschleunigen und Kundenerfahrungen zu verbessern:
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-Tools nutzen 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.
