Was ist ein AI ? Eine kurze Erklärung

Was genau ist also ein AI ? Im Gegensatz zu herkömmlicher AI nach vordefinierten Regeln arbeitet, ist ein AI eine Softwarekomponente, die im Namen eines Benutzers oder Systems handeln kann. Er arbeitet nach dem Prinzip „Wahrnehmen – Denken – Handeln“: Er nimmt seine Umgebung und data wahr, leitet aus diesen Informationen Erkenntnisse ab und handelt auf der Grundlage autonomer oder unterstützter Entscheidungen. Dadurch können Agenten komplexe Arbeitsabläufe orchestrieren, mehrere spezialisierte Unteragenten koordinieren und Logik anwenden, um Probleme mit einem hohen Maß an Autonomie zu lösen. Sie können Bedürfnisse proaktiv antizipieren und sich an veränderte Bedingungen anpassen, wobei sie für die Entscheidungsfindung fortschrittliches kontextuelles Schlussfolgern nutzen. Diese Entwicklung von statischen Werkzeugen hin zu dynamischen, problemlösenden Partnern macht AI einzigartig leistungsfähig, um greifbare geschäftliche Transformationen voranzutreiben.

Wie AI den digitalen Wandel vorantreiben

AI sind eine vielseitige Ressource zur Optimierung der Geschäftsabläufe und zur Vertiefung der Kundenbeziehungen. Indem Unternehmen ihre Fähigkeiten auf bestimmte geschäftliche Funktionen ausrichten, können sie beispiellose Effizienz und Wachstum erzielen. Eine aktuelle Studie zeigt, dass viele Unternehmen diese AI Tools integrieren: 58 % setzen bereits solche Tools in bestimmten Geschäftsbereichen ein, und weitere 35 % prüfen aktiv deren Implementierung [3]. Betrachtet man die heutige Landschaft großer Unternehmen in vielen Branchen, so kristallisieren sich vier Hauptbereiche heraus, die für den Einsatz AI in kommerziellen Funktionen am relevantesten sind. Diese Bereiche bieten einen strukturierten Blickwinkel, um zu verstehen, wo Unternehmen die größte Wirkung erzielen können.

1. Eine Revolution im Kundenbeziehungsmanagement

Der Einfluss von AI ist im Handel und im Kundenbeziehungsmanagement besonders stark. Bouygues Telecom hat sich mit Artefact zusammengetan, Artefact ein überzeugendes Beispiel aus der Praxis zu liefern. Angesichts eines komplexen Angebots an Mobilfunkverträgen, das bei den Kunden zu Frustration führte, führte das Unternehmen einen generativen, AI Verkaufsassistenten ein [7]. Der auf Googles Agent Builder basierende Assistent bietet rund um die Uhr Unterstützung, führt natürliche Gespräche und gibt maßgeschneiderte Empfehlungen. Er synchronisiert den Chat mit der Website und begleitet die Nutzer wie ein Verkäufer im Laden durch den Kaufprozess.

„Wir konnten dieses Verhalten in eine Eingabeaufforderung für den Vertex AI Builder umsetzen. Erste Tests haben gezeigt, dass hier echtes Potenzial steckt.“ – François Gette, Leiter Open Innovation bei Bouygues Telecom, über die Nutzung AI CloudGoogle Cloud[7].

Diese Technologie ist nicht nur für textbasierte Assistenten gedacht. Im Rahmen einer weiteren strategischen Umsetzung für ein großes Konsumgüterunternehmen (CPG) werden AI entwickelt, die als leistungsstarke Verbündete für das B2B-Telefonverkaufsteam fungieren sollen. Das Hauptziel besteht darin, dem Team dabei zu helfen, Tausende kleinerer Kunden zu erreichen, die zuvor telefonisch nicht erreichbar waren. Die Assistenten werden darauf trainiert, intelligente Upselling-Vorschläge zu machen, beispielsweise indem sie einen günstigeren Preis für ein größeres Produktpaket anbieten. Um eine persönlichere und lokalere Verbindung herzustellen, können die Agenten sogar mit verschiedenen regionalen Akzenten sprechen, die dem Standort des Kunden entsprechen. Die potenziellen Vorteile sind erheblich: Umsatzsteigerungen aus einem bisher unerschlossenen Markt, verbesserte betriebliche Effizienz und eine hochwertige, persönliche Note bei jedem einzelnen Anruf.

Diese Entwicklung wird durch Branchenstudien bestätigt, aus denen hervorgeht, dass fast die Hälfte (46 %) der gewerblichen Kunden heute allein wegen des schnelleren Service einen AI einem menschlichen Mitarbeiter vorziehen würde [10]. In großem Maßstab hat „Erica“, der virtuelle Assistent der Bank of America, bereits über 1,5 Milliarden Kundeninteraktionen abgewickelt und damit die Leistungsfähigkeit solcher Agenten bei der Aufrechterhaltung eines stets verfügbaren, effektiven Kundenbeziehungsmanagements unter Beweis gestellt [6].

Die VisionAI wird im täglichen Arbeitsablauf des Vertriebs greifbar. Anstatt den Morgen damit zu beginnen, manuell data zu durchforsten, erhält ein Vertriebsmitarbeiter ein proaktives Briefing von seinem AI . „Guten Morgen. Ihre oberste Priorität ist die Vertragsverlängerung mit ACME Corp, die aufgrund der geringen Nutzung bestimmter Funktionen gefährdet ist. Ich habe data analysiert, eine personalisierte E-Mail verfasst, in der der Nutzen der zu wenig genutzten Funktionen hervorgehoben wird, und ein 15-minütiges Telefonat vorgeschlagen. Möchten Sie dies genehmigen und versenden?“ Dieser Agent übernimmt die data , sodass sich der Vertriebsmitarbeiter auf hochwertige strategische Gespräche konzentrieren kann.

2. Steigerung der wirtschaftlichen Effizienz

Das Backoffice im Unternehmensbereich wird oft übersehen, ist jedoch ein idealer Bereich, in dem AI erhebliche Effizienzsteigerungen erzielen können. AI -Agenten eignen sich hervorragend für die Automatisierung von repetitiven Aufgaben mit hohem Arbeitsaufkommen, die wertvolle Zeit in Anspruch nehmen, wie beispielsweise Kunden- und Produktregistrierungen, Auftragsverwaltung und Statusabfragen.

So kann beispielsweise ein Distributor im Fertigungsbereich einen AI einsetzen, um per E-Mail gesendete Bestellungen zu bearbeiten. Der Agent liest die angehängte PDF-Datei, überprüft das Kundenkonto, gleicht die Artikelnummern mit dem Lagerbestand im ERP-System ab und erfasst die Bestellung im System. Dies verkürzt nicht nur die Bearbeitungszeit von Stunden auf Minuten, sondern verhindert auch kostspielige Fehler data manuellen data , was zu erheblichen Einsparungen bei den Betriebskosten in den entsprechenden Bereichen führt.

Eine weitere überzeugende Anwendungsmöglichkeit von AI im Bereich der betrieblichen Effizienz liegt in der Steigerung der Produktivität des Vertriebsteams durch synthetische Personas und erweiterte Business Intelligence (BI). Im ersten Fall handelt es sich um generative AI , die auf der Grundlage historischer data zu Kundeninteraktionen trainiert wurden und eine Vielzahl von Kundenprofilen simulieren können. Vertriebsmitarbeiter interagieren mit diesen virtuellen Personas in Chat-basierten Szenarien, wodurch sie in einer risikofreien Trainingsumgebung maßgeschneiderte Ansätze einüben und verfeinern können. Die zweite Anwendung befasst sich mit einer häufigen Herausforderung, vor der viele Unternehmen stehen: der Demokratisierung data Entscheidungsfindung, ohne die Vertriebsmitarbeiter mit zeitaufwändigen Dashboards oder statischen reports zu belasten. Erweiterte BI-Assistenten bieten eine elegante Lösung, indem sie personalisierte Einblicke in die Leistung über dialogorientierte Schnittstellen bereitstellen. So könnte beispielsweise ein Außendienstmitarbeiter über ein vertrautes Tool wie WhatsApp auf Echtzeit-Vertriebskennzahlen zugreifen, wodurch wichtige Informationen nahtlos in seinen täglichen Arbeitsablauf integriert werden.

3. Optimierung des Revenue Growth Managements (RGM) und der Preisgestaltung

AI sind in einzigartiger Weise dafür gerüstet, die Komplexität des RGM zu bewältigen. Durch die Analyse data, Wettbewerberpreisen, Lieferkettenlogistik und historischen Verkaufstrends können sie optimale Preis- und Werbestrategien empfehlen und sogar umsetzen. Sie können die Auswirkungen einer Preisanpassung oder eines Werbeangebots sowohl auf den Umsatz als auch auf die Marge simulieren, sodass Teams Entscheidungen auf der Grundlage von data und nicht nur aufgrund von Intuition treffen können.

Nehmen wir zum Beispiel ein Konsumgüterunternehmen, das einen AI einsetzt, um die Preise der Wettbewerber auf E-Commerce-Plattformen zu überwachen. Der Agent könnte den Preis seines Flaggschiffprodukts selbstständig um einige Cent anpassen, um sich den Platz im digitalen Regal zu sichern, oder eine margenstarke Werbemöglichkeit melden, wenn ein wichtiger Wettbewerber ausverkauft ist, und so den Umsatz direkt maximieren, ohne dass ständige menschliche Eingriffe erforderlich sind.

4. Steigerung der Vertriebsleistung und Optimierung der Markteinführungsstrategie (RTM)

Hier entwickeln sich AI von reinen Analysewerkzeugen zu strategischen Partnern für den Vertrieb. Im Rahmen der RTM-Strategie können sie Marketingkampagnen optimieren, indem sie als AI Persona-Generatoren fungieren [8], riesige Datensätze analysieren, um unterversorgte Segmente zu identifizieren, und Expansionsmöglichkeiten modellieren.

Ein eindrucksvolles Beispiel für dieses Potenzial liefert Sanofi, das agentische AI einsetzt AI seine Marketing- und Vertriebsaktivitäten AI transformieren. Anstatt lediglich ein Frage-Antwort-System aufzubauen, setzt Sanofi AI ein, die direkt auf riesige data Marktforschung zugreifen und data analysieren können, um strategische Erkenntnisse für die Einführung neuer Produkte zu liefern – ein Prozess, der eine verkürzte Markteinführungszeit und eine Optimierung der wirtschaftlichen Wirkung verspricht [9].

Von der Umsetzung bis zur Wirkung: Ein strategischer Ausblick

Der Einsatz von AI bringt einen klaren und messbaren Nutzen. Untersuchungen zeigen, dass Unternehmen, die diese Lösungen implementieren, einen erwarteten ROI von 13,7 % erzielen [3]. Dies unterstreicht den greifbaren Wert agentischer AI und bekräftigt ihr Potenzial als strategischer Motor für Effizienz und geschäftlichen Erfolg.

Um dieses Potenzial auszuschöpfen, bedarf es jedoch eines strategischen Ansatzes, der über die reine Technologie hinausgeht. Zwar experimentieren viele Unternehmen mit agentenbasierter AI, doch fällt auf, dass die meisten dieser Projekte nicht über die Proof-of-Concept-Phase hinauskommen. Der Weg dorthin erfordert eine sorgfältige Planung:

  • Strategische Einführung: Unternehmen müssen Bereiche mit hohem Wirkungspotenzial für die Einführung identifizieren. Laut Artefact Studien Artefact wird der Nutzen in der Regel innerhalb von 13 Monaten realisiert, wobei die Implementierung durchschnittlich 4 bis 6 Monate dauert.
  • Integration in bestehende Systeme: Entscheidend ist, dass AI nahtlos in bestehende Unternehmenssysteme wie CRM und ERP integriert werden müssen, um ihr volles Potenzial entfalten zu können.
  • Technologie und kultureller Wandel: Eine erfolgreiche Umsetzung erfordert die Schaffung einer Kultur, in der AI Erweiterung menschlicher Fähigkeiten begriffen wird.

Natürlich verläuft dieser Weg nicht ohne erhebliche Reibungsverluste. Die nahtlose Integration von Agenten in bestehende CRM- und ERP-Systeme ist ein gewaltiges technisches und finanzielles Unterfangen, das oft mit Investitionen in Millionenhöhe für umfassende architektonische Umgestaltungen und data verbunden ist. Ebenso herausfordernd ist der kulturelle Wandel; dabei geht es nicht nur um Schulungen für neue Software, sondern um die Neugestaltung zentraler Arbeitsabläufe und den Aufbau von Vertrauen in automatisierte Empfehlungen. Um diese Hürden erfolgreich zu meistern, sind eine nachhaltige Unterstützung durch die Führungsetage und eine durchdachte Change-Management-Strategie erforderlich, die deutlich machen, dass die Implementierung AI eine tiefgreifende, strategische Transformation darstellt und keine einfache Plug-and-Play-Lösung ist.

Die Zukunft dieser Technologie liegt zweifellos in der agentenbasierten KI. Gartner prognostiziert, dass bis 2028 33 % der Unternehmenssoftwareanwendungen agentenbasierte AI enthalten werden AI 5]. Gleichzeitig wird erwartet, dass sich AI Arbeitsabläufe rasch in Unternehmen verbreiten und sich von Nischenprojekten zu einem festen Bestandteil der Kerngeschäftsprozesse entwickeln werden.

Trotz des transformativen Potenzials der agentenbasierten AI stellt die Skalierung nach wie vor eine große Herausforderung dar. Gartner weist darauf hin, dass die Prototypenentwicklung zwar relativ einfach ist, jedoch bis 2027 über 40 % der Projekte aufgrund unklaren Nutzens oder steigender Kosten von der Einstellung bedroht sind und nur etwa ein Viertel über die Proof-of-Concept-Phase hinauskommt [4]. Dies unterstreicht die Kluft zwischen Experimentierphase und nachhaltiger Einführung im Produktionsbetrieb.

Fazit

AI werden die betriebliche Effizienz grundlegend neu definieren und eine echte geschäftliche Transformation vorantreiben. Indem sie den Fokus von der Technologie auf die Lösung zentraler geschäftlicher Herausforderungen verlagern, können Unternehmen ein bisher unerreichtes Maß an Produktivität, erhebliche Kosteneinsparungen und eine gesteigerte Kundenzufriedenheit erzielen. Durch die strategische Umsetzung der digitalen Transformation, die FörderungAI solidenAI sowie kluge Investitionen in diese intelligenten Systeme werden Unternehmen in die Lage versetzt, das transformative Potenzial von AI voll auszuschöpfen, sich einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil zu sichern und ein nachhaltiges Umsatzwachstum im Zeitalter der AI zu gewährleisten.

Referenzen

  1. Precedence Research. (2024). Markt für AI .ai
  2. Gartner. (2025). Innovation Insight zur Landschaft der AI (Leinar Ramos, Gabriel Rigon u. a.). 26. März 2025.
  3. BCG. (2025a). AI IT-Budgets hin zu Wachstumsinvestitionen.ai
  4. Gartner. (2025). Gartner prognostiziert, dass bis Ende 2027 über 40 Prozent der AI im Bereich AI agentenbasierten AI eingestellt werden.ai
  5. Gartner. (2025). AI – Die nächste Evolutionsstufe der Automatisierung.ai
  6. Voicebot.ai. (2023). AI „Erica“ der Bank of America hat die Marke von 1,5 Milliarden Interaktionen überschritten.ai
  7. Artefact. (2025). Bouygues Telecom bringt seinen AI „Agentic“ auf den Markt. ai
  8. Artefact. (2024). Retail Media, GenAI Persona Generator – Die e-Commerce Berlin Expo 2024 auf einen Blick. artefact
  9. Artefact. (2024). Von der Erkenntnis zum Markt: Der Einfluss von AI auf den geschäftlichen Erfolg bei Sanofi. 15. Mai 2024. ai
  10. Salesforce Research. (2024). State of the AI Customer (7. Auflage).September 2024