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Kevin Welter bei der German Speakers Association

Künstliche Intelligenz

Die Frage ist nicht: Wie setze ich KI ein? Sondern: Welches Problem will ich lösen?

Viele Unternehmen starten mit der Technologie.

Das ist der falsche Anfang.

Wer KI einsetzen will, muss zuerst verstehen, welches unternehmerische Problem tatsächlich gelöst werden soll. Erst dann lässt sich beurteilen, ob KI überhaupt die richtige Antwort ist.

Oft ist sie es nicht.

KI ist ein Werkzeug. Kein Selbstzweck. Und erst recht keine Strategie.

KI ist nicht gleich KI

In Unternehmen begegnen uns unterschiedliche Formen von KI – mit völlig verschiedenen Einsatzgebieten.

01

Klassische Machine-Learning-Modelle

Algorithmen, die auf Daten trainiert werden, um:

  • Muster zu erkennen
  • Vorhersagen zu treffen
  • Entscheidungen zu unterstützen

Diese Systeme existieren seit vielen Jahren.

Sie sind präzise, spezialisiert und klar umrissen.

02

Generative KI

Systeme, die Inhalte erzeugen, interpretieren und flexibel reagieren können:

  • Texte verstehen und formulieren
  • Informationen strukturieren
  • Zusammenhänge neu kombinieren

In der Prozessautomatisierung ist generative KI oft ein starkes Werkzeug –

aber selten das Fundament.

03

Kognitive KI

Systeme, die komplexe Zusammenhänge verstehen, interpretieren und Entscheidungen unterstützen.

Beispielsweise in:

  • Dokumentenverarbeitung
  • Entscheidungsunterstützung
  • strukturiertem Wissensmanagement

Hier geht es weniger um Kreativität –

sondern um strukturelles Verstehen.

Der entscheidende Punkt

In vielen mittelständischen Unternehmen liegt das größte Potenzial nicht in KI.

Sondern in:

  • sauber definierten Prozessen
  • klarer Architektur
  • klassischer, deterministischer Automatisierung

Viele Abläufe lassen sich:

schnellstabilnachvollziehbar

programmatisch abbilden – ohne dass ein KI-Modell notwendig ist.

KI ist in der Prozessautomatisierung häufig die Kirsche auf der Sahnetorte.

Nicht die Sahne. Und ganz sicher nicht das Fundament.

Wann KI wirklich sinnvoll ist

KI entfaltet ihren Wert dort, wo klar beschriebene Probleme mit den richtigen Werkzeugen gelöst werden können.

Datenmengen zu groß für manuelle Auswertung sind

Muster nicht deterministisch beschreibbar sind

Interpretationen notwendig werden

Prognosen strategisch relevant sind

Dann kommen zum Einsatz:

Machine LearningGenerative KIKognitive Systeme
KI

Gezielt und bewusst eingesetzt – nicht als Selbstzweck.

Der Ansatz

Technologie wird nicht eingesetzt, weil sie verfügbar ist. Sondern weil sie das Problem sinnvoll löst.

1

Unternehmerisches Problem verstehen

2

Prozessarchitektur prüfen

3

Klären, was deterministisch lösbar ist

4

Erst dann entscheiden, ob KI sinnvoll ergänzt

Kein KI-Hype.

Keine Tool-Demonstration.

Sondern strukturiertes Entscheiden.

Kevin Welter

Meine Erfahrung mit KI-Systemen

In den vergangenen Jahren habe ich unterschiedlichste KI-Ansätze praktisch umgesetzt – immer mit dem Fokus auf echten Mehrwert statt technischer Spielerei.

📈

Machine Learning

Klassische ML-Modelle für Prognosen und Mustererkennung in Geschäftsprozessen

✨

Generative KI

Integration in Automatisierungsprozesse für Textverarbeitung und Content

🧠

Kognitive Systeme

EMMA für intelligente Prozessautomatisierung

⚙️

Hybride Lösungen

Kombination aus KI und deterministischer Prozesslogik für maximale Stabilität

Entscheidend ist dabei nicht die Technologie selbst –

sondern ihre Einbettung in eine tragfähige Systemarchitektur.

Das Ziel

🎯

Nicht „mehr KI".

Sondern bessere Entscheidungen.

⚖️

Nicht maximale Automatisierung.

Sondern minimale Komplexität.

💡

Nicht Hype.

Sondern Klarheit.

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