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    Was ist künstliche Intelligenz (KI)

    Künstliche Intelligenz (KI) ist der Zweig der Informatik, der hinter Systemen steht, die Dinge tun können, für die normalerweise menschliches Denken erforderlich ist. Zu diesen Aufgaben gehören das Lernen aus Daten, das logische Schlussfolgern aus Informationen, das Lösen neuer Probleme, das Verstehen von Sprache, das Interpretieren von Bildern oder das Generieren neuer Inhalte.

    Erweiterte Definition

    Künstliche Intelligenz beschreibt Computer, die Aufgaben ausführen, die normalerweise menschliches Denken erfordern, wie das Erkennen von Mustern und das Treffen von Vorhersagen. Unternehmen nutzen KI, um Zeit zu sparen und schnellere, fundiertere Entscheidungen zu treffen.

    KI führt diese Aufgaben mithilfe einiger Kernfunktionen aus, darunter:

    • Machine Learning (ML) → bei dem Systeme die Leistung durch Beispieldaten verbessern, anstatt durch explizite Programmierung
    • Deep Learning → eine Art von ML mit vielschichtigen neuronalen Netzwerken, die für komplexe Muster wie Bild- und Spracherkennung geeignet sind
    • Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) – ermöglicht es Maschinen, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren oder zu erzeugen
    • Computer Vision → ermöglicht es Computern, Bilder oder Videos zu interpretieren (z. B. Objekte oder Personen zu erkennen)
    • Generative KI → die basierend auf dem Gelernten neue Ergebnisse wie Text, Bilder oder Audio erstellen kann

    Nicht jede KI funktioniert gleich. Manche Systeme unterstützen lediglich den Menschen – beispielsweise Chatbots oder Empfehlungssysteme. Andere Systeme agieren selbstständiger, etwa bei der Betrugserkennung oder der eigenständigen Wartungsplanung. Eine neuere Kategorie, die agentenbasierte KI, geht noch einen Schritt weiter und plant und führt mehrstufige Aufgaben mit minimalem menschlichen Eingriff aus.

    McKinsey hat herausgefunden, dass 88 % der Unternehmen KI mittlerweile in mindestens einer Geschäftsfunktion einsetzen, die meisten jedoch noch nicht unternehmensweit skaliert haben. Das zeigt, dass Akzeptanz und Reife zwei verschiedene Meilensteine sind und dass die Nutzung von KI nicht dasselbe ist wie die Abhängigkeit von ihr bei wichtigen Entscheidungen.

    Wie KI in Geschäft und Daten angewendet wird

    Unternehmen nutzen KI, um repetitive Aufgaben zu reduzieren, die Effizienz zu steigern und neue Chancen aufzudecken, die in ihren Daten verborgen sind. Anstatt Stunden mit manuellen Analysen zu verbringen, überlassen Teams die komplexe Arbeit der KI und gewinnen so schnellere und präzisere Erkenntnisse.

    Die Einführung von KI ist nicht auf einen Sektor beschränkt. Überall dort, wo ein Unternehmen Daten generiert und wiederkehrende Entscheidungen trifft, kann KI helfen – sei es durch die Beschleunigung von Prozessen, das Aufdecken von Fehlern, die sonst übersehen würden, oder die Freisetzung von Mitarbeiter:innen für wertschöpfendere Tätigkeiten.

    Das ist einer der Gründe, warum KI immer mehr zum Kernbestandteil der Geschäftsstrategie wird und nicht länger nur eine Nischentechnologie bleibt.

    Um dorthin zu gelangen, bedarf es jedoch mehr als nur der Einführung. Entscheidend für den Erfolg ist eine solide Datengrundlage. Gartner prognostiziert, dass Unternehmen bis 2026 60 % der KI-Projekte aufgeben werden, die nicht durch KI-fähige Daten gestützt werden. Diese Erkenntnis unterstreicht, warum die Datenvorbereitung und nicht nur die Auswahl von Algorithmen darüber entscheidet, ob KI-Initiativen tatsächlich erfolgreich sind.

    Die Vorteile einer soliden Datengrundlage sind beträchtlich. Unternehmen mit der höchsten Reife an KI-fähigen Daten- und Analysefähigkeiten erzielen bis zu 65 % bessere Geschäftsergebnisse als weniger ausgereifte Wettbewerber – darunter Umsatzwachstum und Kostenoptimierung.

    Aufbauend auf einer soliden Datenbasis unterstützt KI Teams bei folgenden Zielen:

    • Schnellere Entscheidungen durch prädiktive und Echtzeit-Erkenntnisse
    • Höhere Effizienz durch Automatisierung von Routineprozessen
    • Geringere Kosten durch optimierte Abläufe und weniger Fehler
    • Verbesserte Genauigkeit bei Prognosen, Risikoerkennung und Qualitätskontrolle
    • Verbesserte Innovation, da Teams KI nutzen, um neue Ideen zu testen und Erkenntnisse in großem Umfang zu gewinnen

    So sieht das in der Praxis bei verschiedenen Geschäftsaufgaben aus:

    • Kundenerlebnis: Personalisierung von Interaktionen und Empfehlungen
    • Risikomanagement: Anomalien erkennen und Betrug verhindern
    • Betrieb: Automatisierung repetitiver Workflows und Reduzierung manueller Arbeit
    • Entscheidungsunterstützung: Einsatz von Predictive Analytics als Leitfaden für Planung und Strategie
    • Qualitätskontrolle: Identifizierung von Fehlern, Inkonsistenzen oder Mängeln in Daten oder Prozessen
    • Ressourcenoptimierung: Effizientere Zuweisung von Zeit, Budget oder Ressourcen

    Die gute Nachricht ist, dass für all das kein Data-Science-Team erforderlich ist. Mit Alteryx können Geschäftsanwender:innen und technische Teams gleichermaßen dieselbe KI für Prognosen und Automatisierung nutzen, ohne dass fortgeschrittene Programmierkenntnisse erforderlich sind – für schnellere Erkenntnisse und intelligentere Geschäftsentscheidungen.

    So funktioniert KI

    KI folgt einem Lebenszyklus, der Rohdaten in nutzbare Daten umwandelt und typischerweise folgende Phasen umfasst:

    • Datenaufnahme und -vorbereitung: Erfassung großer Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten sowie deren anschließende Bereinigung und Vorbereitung für die Analyse
    • Feature Engineering und Auswahl: Identifizierung der relevantesten Variablen zur Verbesserung der Modellgenauigkeit
    • Modelltraining: Anwendung von Algorithmen, einschließlich Deep Learning und anderen fortgeschrittenen Methoden, um Muster aus historischen Daten, auch sehr komplexen, zu lernen
    • Validierung und Tests: Evaluierung von Modellen anhand neuer oder unbekannter Daten, um die Zuverlässigkeit zu bestätigen und Verzerrungen zu reduzieren
    • Bereitstellung und Automatisierung: Integration von Modellen in Geschäftssysteme und Workflows, damit sie Prognosen erstellen oder Aktionen automatisieren können
    • Überwachung und Governance: Kontinuierliche Verfolgung der Leistung, Retraining mit neuen Daten und Sicherstellung der Einhaltung ethischer und regulatorischer Standards

    KI funktioniert am besten als fortlaufender Prozess, nicht als einmalige Entwicklung. Modelle verbessern sich mit der Zeit durch neue Daten und Feedback und werden dadurch genauer und nützlicher in der Praxis.

    gentenbasierte KI und Chatbot-ähnliche Tools, die häufig auf Large Language Models (LLMs) basieren, fügen diesem Lebenszyklus einige neue Schritte hinzu. Erstens beziehen sie oft aktuelle oder unternehmensspezifische Informationen unmittelbar vor der Beantwortung ein, sodass die Antwort den aktuellen Stand widerspiegelt und nicht nur das, was das Modell während des Trainings gelernt hat. Zweitens können sie mehrere Aktionen zur Erreichung eines Ziels verknüpfen, anstatt nur eine Frage nach der anderen zu beantworten. Da dies die Autonomie erhöht, führen viele Organisationen eine Prüfphase ein, in der eine Person die Arbeit der KI überprüft und freigibt, bevor sie zum Einsatz kommt.

    Risiken und Herausforderungen beim Einsatz von KI in Unternehmen

    KI bringt echte Vorteile mit sich, birgt aber auch Herausforderungen, die sorgfältig gemanagt werden müssen.

    Zu den wichtigsten Risiken von KI gehören:

    • Verzerrung der Daten: Wenn Trainingsdaten unvollständig oder unausgewogen sind, können KI-Modelle fehlerhafte oder ungerechte Ergebnisse liefern.
    • Fehlende KI- und Data-Governance: Ohne klare Aufsicht können KI-Projekte von Compliance-Standards oder ethischen Richtlinien abweichen. Tatsächlich geben 63 % der Unternehmen an, dass ihnen die richtigen Datenmanagementpraktiken zur Unterstützung von KI fehlen.
    • Übermäßige Abhängigkeit von Black-Box-Modellen: Einige fortschrittliche Algorithmen sind schwer zu interpretieren, was Vertrauen und Verantwortlichkeit verringern kann. Hier kommt erklärbare KI ins Spiel, die Teams hilft zu verstehen, wie ein Modell tatsächlich zu seiner Antwort gelangt ist.
    • Sicherheitslücken: KI-Systeme können zum Ziel von Angriffen oder Datenmanipulation werden.
    • Operationelle Risiken: Unzureichend getestete Modelle können im Produktivbetrieb fehlerhafte Ergebnisse liefern.

    Mit der zunehmenden Verbreitung von KI steigt auch die regulatorische Kontrolle. Frameworks wie der EU AI Act und das NIST AI Risk Management Framework setzen Unternehmen zunehmend unter Druck, zu dokumentieren, wie ihre KI-Systeme zu Entscheidungen gelangen, und nicht nur, wie gut diese Systeme funktionieren.

    Starke Data Governance, transparente Praktiken und laufende Überwachung tragen wesentlich dazu bei, diese Risiken zu bewältigen und KI verantwortungsvoll zu nutzen.

    Use Cases

    ine häufig gestellte Frage: Wo kann KI den größten Unterschied machen? Das hängt davon ab, welchen Bereich des Unternehmens man betrachtet, denn Vertrieb, Finanzen, Personalwesen und andere Teams setzen KI jeweils unterschiedlich ein.

    Hier sind einige Beispiele dafür, wie verschiedene Geschäftsbereiche KI nutzen:

    • Vertrieb und Marketing: Bedarfsprognosen und Priorisierung von Leads mit hohem Wert, personalisierte Kampagnen und Erfolgsmessung
    • Finanzen: Automatisierung des Kontoabgleichs und Kennzeichnung ungewöhnlicher Transaktionen
    • Personalwesen: Bewerberauswahl und Prognose der Mitarbeiterfluktuation
    • Lieferkette: Optimierung der Lagerbestände und Vorhersage von Lieferengpässen
    • Betrieb: Automatisierung repetitiver Workflows und Reduzierung manueller Arbeit
    • Kundenservice: Chatbots und Weiterleitung von Support-Tickets
    • IT: Überwachung von Systemen und Kennzeichnung von Sicherheitsbedrohungen

    Branchenbeispiele

    Auch KI unterscheidet sich je nach Branche. Welche Probleme gelöst werden und welche Daten generiert werden, bestimmt oft, wo sie den größten Nutzen bringt.

    Zu den typischen Branchenanwendungen von KI gehören:

    • Gesundheitswesen: Diagnostik durch Analyse medizinischer Bilder
    • Einzelhandel: Bedarfsplanung zur Reduzierung von Lagerkosten und Abfall
    • Versicherung: Automatisierte Schadenbearbeitung und Betrugserkennung zur Optimierung von Prozessen und Reduzierung von Verlusten
    • Fertigung: Computer Vision zur Verbesserung der Fehlererkennung in Montagelinien
    • Hochschulwesen: Intelligente Tutoringsysteme zur Personalisierung von Lernerfahrungen
    • Logistik: outenoptimierung zur Reduzierung von Lieferzeiten und Kraftstoffkosten
    • Bankwesen: Predictive Credit Scoring zur Beschleunigung von Kreditgenehmigungen und Verbesserung der Risikobewertung

    Sie weisen auch auf eine grundlegende Wahrheit hin: Es gibt keine universelle KI-Lösung. Es ist ein flexibles Toolkit, das gezielt eingesetzt werden kann, um messbare Ergebnisse zu erzielen, unabhängig von den jeweiligen Gegebenheiten.

    Häufig gestellte Fragen

    F: Wie unterscheidet sich KI von Machine Learning (ML)? KI ist das umfassende Konzept von Maschinen, die menschliche Intelligenz simulieren – denken Sie an Argumentation, Problemlösung, Verarbeitung natürlicher Sprache und Computer Vision. Machine Learning (ML) ist eine Möglichkeit, dies zu erreichen: Es handelt sich um einen Teilbereich der KI, der sich auf Algorithmen konzentriert, die Muster aus Daten lernen und sich im Laufe der Zeit verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Einfach gesagt, KI ist das große Feld, und ML ist eines der wichtigsten Werkzeuge, um dorthin zu gelangen.

    F: Muss man programmieren können, um KI zu nutzen? Die intuitiven Benutzeroberflächen moderner Plattformen wie Alteryx machen KI zugänglicher denn je. Anstatt Code zu schreiben, können Anwender:innen per Drag & Drop Tools auf den Arbeitsbereich (Canvas) ziehen oder eine Anfrage in Klartext eingeben. Die Plattform kümmert sich um die zugrundeliegende Logik. Dieses Design ermöglicht es Geschäftsanwender:innen, KI auf ihre eigenen Daten und Entscheidungen anzuwenden, ohne umfassende Programmierkenntnisse zu benötigen.

    F: Warum braucht KI „KI-fähige Daten“? Ihr KI-Modell ist nur so gut wie die Daten, die ihm zugrunde liegen. KI-fähige Daten sind bereinigt, strukturiert und so aufbereitet, dass ein Algorithmus ihnen vertrauen kann – das unterscheidet sie von Daten, die lediglich für ein Dashboard oder einen Bericht aufbereitet sind. Das Überspringen dieses Schritts ist einer der häufigsten Gründe, warum KI-Projekte scheitern, bevor sie überhaupt einen Mehrwert liefern.

    F: as ist agentenbasierte KI und wie unterscheidet sie sich von „traditioneller“ KI? Agentenbasierte KI bezeichnet Systeme, die mehrstufige Aufgaben mit minimalem menschlichen Eingriff planen und ausführen können, anstatt lediglich auf eine einzelne Aufforderung oder Anfrage zu reagieren. Während traditionelle KI eine Person typischerweise Schritt für Schritt unterstützt, kann agentenbasierte KI mehrere Schritte miteinander verknüpfen, um ein Ziel zu erreichen. ufgrund dieser zusätzlichen Autonomie kombinieren Unternehmen agentenbasierte KI in der Regel mit einer strengeren Data Governance und KI-Aufsicht als bei einfacheren, unterstützenden KI-Tools.

    Synonyme

    • Cognitive Computing
    • Intelligente Automatisierung
    • Machine Intelligence

    Dazugehörige Begriffe

    Weitere Ressourcen

    Quellen und Referenzen

    Zuletzt überprüft: Juli 2026

    Alteryx Redaktionsstandards und Überprüfung
    Dieser Glossareintrag wurde vom Alteryx Content-Team erstellt und auf Klarheit, Genauigkeit und Übereinstimmung mit unserem Fachwissen in Data Analytics Automation überprüft.