Die ECODYNAMICS GmbH begleitet Unternehmen seit 2017 bei der Entwicklung und Implementierung datengetriebener Geschäftsmodelle, generativer KI und digitaler Ökosysteme. Hamidreza Hosseini, Gründer und Geschäftsführer des Unternehmens, Dozent an der WHU Otto Beisheim School of Management und Keynote-Speaker, spricht im Interview darüber, wie KI nicht nur Prozesse effizienter gestaltet, sondern auch die Grundlage für datengetriebene Strategien und neue Ökosysteme legt.

Redaktion: Sie haben bereits früh mit OpenAI und GPT in operativen Projekten gearbeitet. Inzwischen ist KI längst in der Realwirtschaft angekommen. Welche Chancen sehen Sie bei der Implementierung von generativer KI in bestehende Unternehmen?

Hamidreza Hosseini: Die Implementierung von generativer KI in bestehenden Unternehmen bietet konkrete Chancen, insbesondere bei der Effizienzsteigerung und Prozessoptimierung. KI kann viele wiederkehrende und manuelle Prozesse automatisieren, was zu einer signifikanten Einsparung von Zeit und Kosten führt. Das schafft Raum für Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter, sich auf komplexere und wertschöpfende Aufgaben zu konzentrieren, wodurch die Produktivität insgesamt steigt.

Die generative KI unterstützt Unternehmen auch dabei, ihre Prozesse zu überdenken und anzupassen. Die LLM-Modelle ermöglichen es, bestehende Abläufe zu optimieren und flexibler auf Marktveränderungen zu reagieren. Diese Anpassungsfähigkeit ist ein entscheidender Vorteil in einem dynamischen Umfeld. Im Bereich der Geschäftsmodelle zeigt sich das Potenzial besonders deutlich. Generative KI kann Unternehmen helfen, neue Produkte oder Dienstleistungen zu entwickeln, die bislang nicht realisierbar waren. Sie unterstützt dabei, innovative Geschäftsmodelle zu schaffen, die nicht nur bestehende ergänzen, sondern diese auch ersetzen können, wenn der Markt dies erfordert. Dies ist besonders relevant in Märkten mit hohem Wettbewerbsdruck, wo Differenzierung und Anpassungsfähigkeit über den Erfolg entscheiden.

Ein praxisnahes Beispiel ist die automatisierte Dokumentenverarbeitung. Unternehmen, die täglich große Mengen an Vertragsunterlagen, Rechnungen oder Berichten bearbeiten, können generative KI nutzen, um Inhalte zu analysieren, Daten zu extrahieren und diese in ERP- oder CRM-Systeme zu übertragen. Dies reduziert Fehler und beschleunigt die Datenverarbeitung erheblich, wodurch sich die Effizienz in datenintensiven Bereichen verbessert.

Im Bereich Kundeninteraktionen zeigt sich das Potenzial von generativer KI besonders deutlich. KI-gestützte Chatbots und virtuelle Assistenten können rund um die Uhr Anfragen bearbeiten, häufig gestellte Fragen beantworten und einfache Probleme lösen. Ein E-Commerce-Unternehmen könnte beispielsweise Chatbots einsetzen, um Bestellstatusabfragen, Rücksendungen und Produktinformationen zu automatisieren. Dies entlastet den Kundenservice und verbessert die Reaktionszeiten erheblich.

Ein weiteres Beispiel ist die automatisierte Content-Erstellung. Marketingteams können generative KI nutzen, um schnell Entwürfe für Blogbeiträge, Social-Media-Posts oder Newsletter zu erstellen. Dies ermöglicht eine höhere Frequenz und Konsistenz der Veröffentlichungen bei gleichzeitiger Einsparung von Ressourcen. Ein kleines Start-up mit einer schlanken Marketingabteilung könnte so die Content-Produktion effizienter gestalten und sich stärker auf die strategische Planung und kreative Feinabstimmung konzentrieren.

Die generative KI unterstützt auch die Prototypenentwicklung und das Produktdesign. Unternehmen können KI-Modelle verwenden, um schnell verschiedene Designvarianten zu generieren und in Simulationsumgebungen zu testen. Ein Technologie-Start-up könnte auf diese Weise schnelle Designiterationen durchlaufen und potenzielle Probleme frühzeitig erkennen, bevor physische Prototypen hergestellt werden. Dies reduziert Kosten und verkürzt Entwicklungszyklen.

Ein weiterer bedeutender Fortschritt ist der Aufbau von KI-Agenten, die als menschenähnliche Ressourcen komplexe Aufgaben übernehmen können. Diese Agenten sind in der Lage, eigenständig Projekte zu managen, Analysen durchzuführen und Entscheidungen zu treffen, die bisher menschlicher Expertise bedurften. Zum Beispiel könnten Agenten in einem Unternehmen für die Marktanalyse eingesetzt werden, um Daten zu sammeln und Handlungsempfehlungen zu generieren. Sie agieren dabei als virtuelle Teams, die rund um die Uhr arbeiten können und flexibel auf Veränderungen reagieren.

Generative KI kann zudem datenbasierte Entscheidungen unterstützen, indem sie große Datenmengen analysiert und Muster erkennt, die für strategische Entscheidungen relevant sind. Ein Einzelhandelsunternehmen könnte beispielsweise KI einsetzen, um Verkaufsdaten zu analysieren und Vorhersagen zur Bestandsplanung zu treffen, was die Lagerhaltung optimiert und Kosten senkt. Durch den strategischen Einsatz von generativer KI, einschließlich menschenähnlicher Agenten und automatisierten Prozessen, können Unternehmen ihre Anpassungsfähigkeit und Effizienz steigern. Diese Anwendungen stärken die Wettbewerbsfähigkeit und ermöglichen eine langfristige Positionierung als Vorreiter in der Branche.

Redaktion: Was sind die Herausforderungen bei der Einführung und Adaption von generativer KI im Unternehmen?

Hamidreza Hosseini: Die Einführung und Adaption von generativer KI in Unternehmen bringt eine Vielzahl von Herausforderungen mit sich. Ein grundlegendes Hindernis ist das Mindset innerhalb der Organisation. Der Übergang zu KI-gestützten Prozessen erfordert eine Kultur der Offenheit und Veränderungsbereitschaft. Oft fehlt es an der nötigen Unterstützung durch Führungskräfte und Führungskraftinnen, was den kulturellen Wandel erschwert. Um dies zu lösen, müssen Führungskräfte und Führungskraftinnen nicht nur strategische Leitlinien vorgeben, sondern auch aktiv eine KI-freundliche Unternehmenskultur fördern und Ressourcen für die Implementierung bereitstellen.

Ein weiteres Problem ist die unzureichende Schulung von Mitarbeitern und Mitarbeiterinnen. Häufig fehlt es an praxisnahen Trainings, die den effektiven Einsatz der generativen KI erklären. Dies führt dazu, dass Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen die Technologie nicht voll ausschöpfen können, weil sie deren Potenziale und Grenzen nicht kennen. Die Lösung liegt in gezielten, praxisorientierten Schulungsprogrammen, die Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen darauf vorbereiten, KI-Tools effektiv zu nutzen und deren Ergebnisse kritisch zu hinterfragen. Auch das fehlende Verständnis für Use Cases stellt eine Hürde dar. Viele Unternehmen wissen nicht, welche Aufgaben die Modelle übernehmen können und wie sie sinnvoll eingesetzt werden. Dies führt zu Schwierigkeiten bei der Identifikation und Priorisierung von Anwendungsfällen. Unternehmen sollten daher interdisziplinäre Teams einsetzen und Workshops zur Evaluierung möglicher Use Cases abhalten. So lassen sich relevante KPIs definieren und der potenzielle Wertbeitrag der Technologie für das Geschäft messen.

Ein besonderes Augenmerk sollte auf die Halluzinationen und Ungenauigkeiten von generativen Modellen gelegt werden. KI-Systeme können Inhalte erzeugen, die faktisch falsch oder irreführend sind. Um dies zu minimieren, ist gezieltes Prompt Engineering nötig, sowie der Einsatz von Retrieval-Augmented Generation (RAG) zur Kontextanreicherung und Feinabstimmung durch Fine-Tuning. Unternehmen in stark regulierten Bereichen wie der Finanzbranche müssen hier besonders vorsichtig sein, um die Verlässlichkeit der KI-Ausgaben sicherzustellen.

Datenschutz und Datensicherheit sind ebenfalls zentrale Herausforderungen. Unternehmen müssen gewährleisten, dass sensible Daten geschützt sind, insbesondere wenn große KI-Modelle zum Einsatz kommen. Der Einsatz von sicheren Plattformen wie Microsoft Azure in Deutschland oder von Open-Source-Alternativen mit Anonymisierungsstrategien kann helfen, Datenschutzrichtlinien einzuhalten und die Sicherheit von Informationen zu gewährleisten. Die Verarbeitung großer Datenmengen stellt zudem eine technische Herausforderung dar. Um sicherzustellen, dass die Infrastruktur den Anforderungen generativer KI gerecht wird, benötigen Unternehmen robuste Systeme und optimierte Workflows. Das Feintuning der Modelle ist hierbei entscheidend, um die Performance auf spezifische Anwendungsfälle anzupassen und die Effizienz zu steigern.

Ein weiterer Fortschritt, der neue Herausforderungen mit sich bringt, ist der Aufbau von KI-Agenten, die menschenähnliche Aufgaben übernehmen. Diese Agenten können komplexe Arbeiten wie die Datenanalyse oder die Projektplanung durchführen und sogar als eigenständige Teams agieren. Unternehmen, die solche Technologien einsetzen, profitieren von einer höheren Produktivität und der Fähigkeit, rund um die Uhr Projekte zu betreuen, müssen aber sicherstellen, dass diese Agenten gut integriert und überwacht werden.

Insgesamt erfordert die erfolgreiche Einführung generativer KI eine Mischung aus kulturellem Wandel, strategischer Unterstützung, fundierter Schulung, Datenschutzmaßnahmen und technischer Vorbereitung. Nur durch eine ganzheitliche Herangehensweise können Unternehmen die Vorteile der Technologie voll ausschöpfen und gleichzeitig deren verantwortungsvollen Einsatz sicherstellen.

Redaktion: Mit über 650 Schulungen und mehr als 200 Trainings im Bereich generative KI und digitale Geschäftsmodelle haben Sie tiefgreifende Einblicke gewonnen. Welche sind die häufigsten Probleme und Hürden, denen Unternehmen gegenüberstehen, wenn sie diese Technologien einführen möchten?

Hamidreza Hosseini: Eine der zentralen Herausforderungen ist das fehlende Verständnis der Fähigkeiten und Grenzen der Technologie. Viele Unternehmen wissen nicht genau, wie sie generative KI gezielt und effizient einsetzen können, was dazu führt, dass potenzielle Anwendungsfälle entweder falsch eingeschätzt oder gar nicht erst erkannt werden. Dies resultiert oft in ineffizienten Implementierungen und einer zurückhaltenden Nutzung, die das volle Potenzial der Technologie nicht ausschöpfen.

Ein weiterer kritischer Punkt ist die Qualität der Schulungen, die Unternehmen ihren Mitarbeitern und Mitarbeiterinnen anbieten. Häufig berichten Teilnehmer und Teilnehmerinnen, die zuvor andere Schulungen besucht haben, von erheblichen Unterschieden in der Praxisnähe und Fundiertheit der vermittelten Inhalte. Der Lernerfolg und die praktische Anwendung hängen stark von der Qualität der Schulungen ab, da nur fundierte und praxisnahe Trainings dazu führen, dass Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen das nötige Vertrauen und Verständnis entwickeln, um generative KI sinnvoll in ihren Arbeitsalltag zu integrieren. Unternehmen sollten daher darauf achten, Schulungsprogramme zu wählen oder zu entwickeln, die realistische Anwendungsbeispiele und praxisorientierte Übungen umfassen.

Ein bedeutender Aspekt bei der erfolgreichen Einführung ist die Ausbildung eigener KI-Trainer und KI-Trainerinnen sowie KI-Manager und KI-Managerinnen. Diese interne Expertise ist entscheidend, um CAPEX- und OPEX-Ausgaben langfristig zu senken und internes Know-how aufzubauen. Durch die Schulung und Entwicklung von Mitarbeitern und Mitarbeiterinnen zu internen Experten und Expertinnen können Unternehmen die Abhängigkeit von externer Beratung verringern und agiler auf technologische Veränderungen reagieren. Solche internen KI-Trainer und KI-Trainerinnen sind in der Lage, kontinuierliche Schulungen zu organisieren und die Implementierung von KI-Projekten selbstständig zu steuern. Dies fördert nicht nur die Kompetenz des Unternehmens im Umgang mit KI, sondern stärkt auch eine nachhaltige Wissenskultur und Flexibilität – beides Schlüsselfaktoren für den Erfolg in einem dynamischen Marktumfeld.

Fundierte und praxisnahe Schulungen sind deshalb unerlässlich, um sicherzustellen, dass Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen nicht nur theoretisches Wissen, sondern auch praktische Fähigkeiten erwerben. Nur so können sie die Technologie effizient und zielgerichtet einsetzen. Unternehmen, die diesen Aspekt vernachlässigen, laufen Gefahr, dass ihre Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen die generative KI als abstrakt oder wenig greifbar wahrnehmen und sie zögerlich oder unzureichend einsetzen.

Ein weiterer Schlüsselfaktor ist das Mindset innerhalb des Unternehmens. Die Einführung generativer KI erfordert eine Kultur der Offenheit und Veränderungsbereitschaft, die nicht in allen Unternehmen selbstverständlich ist. Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen sowie Führungskräfte und Führungskraftinnen müssen bereit sein, traditionelle Arbeitsweisen zu hinterfragen und sich auf neue Methoden einzulassen. Hier spielt die Rolle der Führungskräfte und Führungskraftinnen eine entscheidende Rolle. Sie müssen nicht nur die strategische Vision kommunizieren, sondern auch aktiv den Wandel vorantreiben und Berührungsängste abbauen. Wenn Führungskräfte und Führungskraftinnen die Technologie als Chance und nicht als Risiko präsentieren, wächst die Bereitschaft der Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen, sich auf die neuen Arbeitsweisen einzulassen.

Zusätzlich sollten Unternehmen die Herausforderung der Integration generativer KI in bestehende Prozesse nicht unterschätzen. Häufig erfordert die Einführung dieser Technologie Anpassungen an vorhandenen Workflows und die Neugestaltung von Prozessen, um sicherzustellen, dass die KI optimal eingebunden ist und ihre Stärken ausspielen kann. Dies kann interne Umstellungen und Investitionen in technische Infrastruktur mit sich bringen, ist aber notwendig, um eine nahtlose und effiziente Integration zu gewährleisten.

Insgesamt zeigt sich, dass die Einführung generativer KI eine sorgfältige Planung und eine umfassende Strategie erfordert, die Schulungen, kulturellen Wandel, interne Expertise und Prozessanpassungen umfasst. Unternehmen, die diese Herausforderungen angehen und bewältigen, können die Technologie nicht nur effizient implementieren, sondern auch langfristig von den Vorteilen profitieren, die sie bietet.

Redaktion: Welchen Wertbeitrag kann generative KI für ein bestehendes oder ein neues Geschäftsmodell leisten, insbesondere im Kontext von jungen Unternehmen und Start-ups?

Hamidreza Hosseini: Generative KI kann für bestehende und neue Geschäftsmodelle einen erheblichen Wertbeitrag leisten, insbesondere für junge Unternehmen und Start-ups. Sie ermöglicht es, Produkte und Dienstleistungen schneller zu entwickeln und auf den Markt zu bringen, indem kreative Prozesse automatisiert und optimiert werden. Ein zentraler Aspekt ist die Automatisierung durch KI-Bots und KI-Agenten, die Aufgaben übernehmen, die sonst von Mitarbeitern und Mitarbeiterinnen erledigt würden. Diese Bots können Kundenanfragen bearbeiten, Daten analysieren oder Supportleistungen erbringen und ermöglichen es jungen Unternehmen, mit geringen Kosten ihre Kapazitäten zu erweitern.

Besonders bemerkenswert ist, dass diese KI-Agenten menschenähnlich agieren und in der Lage sind, komplexere Aufgaben zu bewältigen. Damit entsteht eine Art „KI-Personal“, das flexibel und skalierbar eingesetzt werden kann, ohne die finanziellen Belastungen durch zusätzliches Personal. Diese Entlastung verschafft Start-ups Freiräume, sich auf strategische und kreative Aufgaben zu konzentrieren, während alltägliche Prozesse automatisiert ablaufen. Ein anschauliches Beispiel ist die automatisierte Content-Erstellung. Start-ups können KI nutzen, um Blogartikel, Social-Media-Beiträge oder Produktbeschreibungen zu generieren, wodurch Zeit und Ressourcen eingespart werden. Ein kleines Marketingteam könnte so mit Unterstützung von KI täglich hochwertige Inhalte erstellen, um die Reichweite zu erhöhen und die Kundenbindung zu stärken.

Im Kundenservice bieten KI-gestützte Chatbots eine effiziente Unterstützung rund um die Uhr. Ein E-Commerce-Start-up könnte dadurch den Kundensupport automatisieren, indem häufig gestellte Fragen beantwortet und einfache Anfragen gelöst werden. Dies gewährleistet eine hohe Servicequalität, selbst mit einem kleinen Team.

Im Bereich der Prototypenentwicklung unterstützt generative KI die Gestaltung und Optimierung von Designs. Ein Start-up in der Produktentwicklung könnte KI einsetzen, um verschiedene Produktvarianten zu entwerfen und zu bewerten, wodurch Entwicklungszeiten verkürzt und Kosten reduziert werden. So können Start-ups schneller auf Kundenfeedback reagieren und verbesserte Produktversionen auf den Markt bringen.

Generative KI ermöglicht außerdem datenbasierte Entscheidungen und personalisierte Kundenerfahrungen. Ein Online-Shop könnte KI beispielsweise einsetzen, um individuelle Produktempfehlungen zu generieren, was die Konversionsrate erhöht und die Kundenbindung stärkt. Durch die Analyse von Kundendaten kann KI dynamische Kampagnen erstellen, die auf die individuellen Bedürfnisse und Präferenzen der Nutzer zugeschnitten sind.

Zusätzlich profitieren Start-ups von der Fähigkeit, sich schneller an Marktveränderungen anzupassen. Automatisierte Prozesse für Marktanalysen und Trendvorhersagen helfen jungen Unternehmen, datenbasierte Wettbewerbsstrategien zu entwickeln und sich effizient an neue Gegebenheiten anzupassen. Auf diese Weise wird generative KI zu einem entscheidenden Faktor für Agilität, Effizienz und Wachstum, der jungen Unternehmen einen klaren Wettbewerbsvorteil verschafft.

Redaktion: Als jemand, der die aktuellen Entwicklungen im Bereich der generativen künstlichen Intelligenz seit den Anfängen intensiv verfolgt hat, welche Meilensteine und Trends erwarten Sie in den nächsten Jahren? Wie glauben Soe, wird generative KI die Geschäftswelt und die Gesellschaft insgesamt verändern?

Hamidreza Hosseini: Die aktuellen Entwicklungen im Bereich der generativen KI haben bereits beeindruckende Fortschritte erzielt, und es ist zu erwarten, dass sich dieser Trend in den kommenden Jahren weiter beschleunigen wird. Ein zentraler Meilenstein wird die Weiterentwicklung und Verbreitung von autonomen Agenten sein. Diese Systeme können nicht nur einfache Aufgaben automatisieren, sondern entwickeln zunehmend menschenähnliche Fähigkeiten wie logisches Denken und Schlussfolgern (Reasoning). Dadurch sind sie in der Lage, komplexe Aufgaben zu bewältigen, die bisher nur von menschlichen Experten und Expertinnen übernommen wurden.

Ein weiterer bedeutender Trend ist die Entwicklung von Expert-Agenten, die als vollständige virtuelle Teams agieren können und in bestimmten Szenarien sogar ganze Unternehmen unterstützen. Diese Agenten sind in der Lage, unterschiedliche Rollen auszufüllen – von der Produktentwicklung bis hin zum Marketing – und in Echtzeit zusammenzuarbeiten, um Projekte effizient voranzutreiben. Solche KI-Systeme könnten Unternehmen ermöglichen, mit geringeren Kosten und in kürzerer Zeit zu skalieren, da sie menschliche Expertise in einem automatisierten, skalierbaren Format bereitstellen.

Die fortschreitende Verbesserung der menschenähnlichen Fähigkeiten der KI, insbesondere in den Bereichen Interaktion und Entscheidungsfindung, wird eine Schlüsselrolle dabei spielen, wie KI in die Geschäftswelt integriert wird. Unternehmen werden KI nicht mehr nur als unterstützendes Tool betrachten, sondern zunehmend als aktiven Partner in Entscheidungsprozessen einsetzen. Dies bedeutet, dass generative KI künftig in der Lage sein wird, kontextbezogene Analysen durchzuführen, Szenarien zu bewerten und eigenständig Lösungen vorzuschlagen.

Ein weiterer wichtiger Meilenstein wird die Weiterentwicklung der KI-gestützten Suche sein. Diese wird die Art der Informationssuche grundlegend verändern, indem sie präzisere, kontextuelle und personalisierte Ergebnisse liefert, die weit über die Fähigkeiten herkömmlicher Suchmaschinen hinausgehen.

Langfristig werden diese Fortschritte tiefgreifende Auswirkungen auf die Geschäftswelt und die Gesellschaft haben. Unternehmen, die diese Technologien frühzeitig adaptieren, können ihre Geschäftsmodelle radikal transformieren und neue Formen der Zusammenarbeit einführen. Dies führt zu einer stärkeren Automatisierung von Prozessen, einer Reduktion der operativen Kosten und einer Effizienzsteigerung, die es Unternehmen ermöglicht, in einer sich schnell wandelnden Marktlandschaft wettbewerbsfähig zu bleiben.

Auch gesellschaftlich wird der verstärkte Einsatz von generativer KI die Art und Weise, wie wir arbeiten und kommunizieren, grundlegend verändern. Der Einsatz von autonomen Agenten könnte dazu führen, dass repetitive oder administrative Aufgaben verstärkt von KI übernommen werden, während menschliche Arbeit sich stärker auf kreative, strategische und zwischenmenschliche Fähigkeiten konzentriert. Gleichzeitig werden jedoch ethische Fragen und Datenschutzaspekte weiterhin im Mittelpunkt stehen, da ein verantwortungsvoller Umgang mit diesen Technologien entscheidend für deren Akzeptanz in der breiten Bevölkerung sein wird.

Zusammengefasst werden die kommenden Jahre von einer zunehmenden Integration der KI in Unternehmensstrukturen geprägt sein, die von der Unterstützung einzelner Aufgaben bis hin zur Etablierung kompletter, KI-basierter Organisationseinheiten reicht. Die Fähigkeit, diese Technologien effizient und verantwortungsbewusst einzusetzen, wird darüber entscheiden, welche Unternehmen sich erfolgreich an neue Herausforderungen anpassen und langfristig erfolgreich bleiben können.

© Titelbild: Hamidreza Hosseini