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KI-Anwendungsfälle:
Ein detaillierter Trendüberblick für 2026
December 23, 2025
KI-Einführung und Anwendungsfälle in allen Geschäftsbereichen
Aufgrund der Fülle an Geschäftsdaten, der jüngsten technologischen Fortschritte und des Strebens der Unternehmen nach umfassenderen Effizienzsteigerungen wird künstliche Intelligenz zunehmend nicht nur für isolierte Aufgaben eingesetzt, sondern in einer Vielzahl von Geschäftsfunktionen. Die Akzeptanz einzelner KI-gestützter Lösungen wie KI-Agenten und GenAI-Chatbots ist jedoch je nach Anwendungsfall sehr unterschiedlich.
Allgemeine Trends
| Der Prozentsatz der Unternehmen, die berichten, dass KI-Tools in mindestens einer Geschäftsfunktion einsetzt, stieg von 78 % im Jahr 2024 auf 88 % im Jahr 2025. Bei der generativen KI stieg der Anteil von 71 % im Jahr 2024 auf 79 % im Jahr 2025. | |
|---|---|
| Zu den wichtigsten Geschäftsbereichen, in denen Unternehmen derzeit KI-Agenten einsetzen oder dies planen, gehören Kundendienst und Support (57 % der Unternehmen), Marketing und Vertrieb (54 %) sowie IT und Cybersicherheit (53 %). | |
| Zu den Geschäftsbereichen, in denen GenAI-Initiativen am weitesten fortgeschritten sind, gehören IT (28 % der Unternehmen), Betrieb (11 %), Marketing (10 %), Kundenservice(8 %) und Cybersicherheit (8 %). | |
| Im Jahr 2025 gaben 65 % der Unternehmen an, genAI in mindestens einer Geschäftsfunktion einzusetzen. | |
| Unternehmen priorisieren bei ihren KI-Agenten-Initiativen operative und Compliance-lastige Bereiche, wobei 46 % der Anwendungsfälle sich auf Geschäftsfunktionen wie Beschaffung, Personalwesen und Finanzen konzentrieren, wo Skalierung, Kontrolle und Risikomanagement von entscheidender Bedeutung sind. |
KI im CRM
| Die meisten US-amerikanischen B2B-Vermarkter (52 %) nutzen KI für inhaltsbezogene Aufgaben. | |
|---|---|
| 64 % der Unternehmen haben bereits generative KI-Anwendungsfälle im Marketing entwickelt. | |
| 38 % der Fachleute, die in den Bereichen Marketing, PR, Vertrieb oder Kundenservice tätig sind , nannten eine höhere Effizienz als Hauptvorteil des Einsatzes generativer KI im Social Media Marketing, während 34 % eine einfachere Ideenfindung nannten. | |
| Bis 2028 werden KI-Agenten-Maschinen-Kunden 20 % der Kundeninteraktionen in von Menschen betriebenen digitalen Geschäften ersetzen. | |
| Der Einsatz von GenAI und agentenbasierter KI im Kundenbetrieb kann die Betriebskosten um 22 % senken. Zu den Anwendungsfällen, die zu Kosteneinsparungen führen, gehören Anrufzusammenfassung, Chatbots, automatisierte Antworten und personalisierter Self-Service. | |
| Bis 2029 werden 80 % der üblichen Kundendienstprobleme durch KI-Agenten gelöst werden. |
Schematitel: Die fünf wichtigsten Funktionen für den Einsatz agentenbasierter KI
Datenquelle: BCG
KI in der Personalabteilung
| Die meisten Unternehmen, die künstliche Intelligenz für die Personalbeschaffung einsetzen, nutzen sie, um Stellenbeschreibungen zu generieren(65 %), während Unternehmen, die KI für Lernen und Entwicklung einsetzen, sie in der Regel nutzen, um Mitarbeitern personalisierte Schulungspfade zu bieten (49 %). | |
|---|---|
| 25 % der befragten Personalabteilungen setzen KI ein. Diese Technologie wird am häufigsten für Talentakquise (42 %), Mitarbeiterschulung und -entwicklung (36 %) und Personalanalyse (21 %) eingesetzt. | |
| Durch den Einsatz von GenAI und agentenbasierter KI im Personalwesen können Betriebs- und Verwaltungskosten um 16 %, Compliance- und Rechtskosten um 17 % und Schulungs- und Entwicklungskosten um 16 % gesenkt werden. Zu den wichtigsten Anwendungsfällen, die zu Kosteneinsparungen führen, gehören die Selbstbedienung von Mitarbeitern, die Überwachung der Einhaltung von Vorschriften und die Lösung von Anfragen. | |
| Zu den wichtigsten GenAI-Anwendungsfällen unter HR-Führungskräften gehören Servicebereitstellung über Chatbots für Mitarbeiter (43 %), Verwaltungsaufgaben, Richtlinien und Dokumentenerstellung (42 %) sowie Stellenbeschreibungen und Qualifikationsdaten (41 %). | |
| Die Erstellung von Inhalten für Talentakquise, Recruiting und Onboarding ist der generative KI-Anwendungsfall mit dem größten Wertpotenzial im Personalwesen (20 %). |
Titel des Programms: Die wichtigsten Anwendungsfälle für KI im Personalwesen
Datenquelle: SHRM
KI im Finanz- und Rechnungswesen
| Fast drei Viertel der befragten Unternehmen nutzen bereits KI für die Finanzberichterstattung, und dieser Anteil wird bis 2027 voraussichtlich auf 99 % steigen. | |
|---|---|
| Die Implementierung von GenAI und agentenbasierter KI in Arbeitsabläufe des Finanz- und Rechnungswesens, insbesondere für automatisierte Audit-Compliance und intelligente Finanzberichterstattung, kann zu einer Reduzierung der Compliance-Kosten um 24 % führen. | |
| 57 % der Buchhaltungsexperten sind der Meinung, dass die Buchhaltung die Funktion sein wird, die am stärksten von künstlicher Intelligenz betroffen sein wird. |
KI im Lieferkettenmanagement
| Unternehmen, die GenAI und agentenbasierte KI für Anwendungsfälle in der Lieferkette wie Ausgabenoptimierung und Vertragsverlängerungsmanagement einsetzen, können die Kosten für Lieferanten und Beschaffung um 27 % senken. | |
|---|---|
| GenAI-Tools können Versanddokumente automatisch generieren und potenzielle Fehler erkennen, wodurch die Vorlaufzeit für die Erstellung von Dokumenten um bis zu 60 % und die Arbeitsbelastung der Logistikkoordinatoren um bis zu 20 % reduziert werden kann. | |
| 62 % der Unternehmen, die sich beim Lieferkettenmanagement auf KI verlassen, nutzen diese Technologie zur Überwachung und Messung der Nachhaltigkeit. |
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Einsatz von KI in verschiedenen Branchen
Die branchenspezifischen Anforderungen bestimmen weitgehend, wie Unternehmen die Implementierung von KI-Lösungen priorisieren. So konzentrieren sich Einzelhändler in der Regel auf die Verbesserung der Kundenerfahrung durch KI-Funktionen, während Finanzinstitute KI in erster Linie zur Minderung von Geschäftsrisiken einsetzen.
Schema-Titel: Geschäftsfunktionen, in denen Unternehmen regelmäßig KI einsetzen, nach Branche
Datenquelle: McKinsey
KI im Einzelhandel und E-Commerce
| Zu den wichtigsten KI-Anwendungsfällen im E-Commerce, in die Unternehmen investieren, gehören personalisierte Kundenempfehlungen (47 %), KI-Lösungen (36 %) und adaptive Werbung, Promotions und Preisgestaltung (28 %). Bei den KI-Anwendungen für den stationären Handel konzentrieren sich die Einzelhändler auf store analytics (53 %), adaptive Werbung, Promotions und Preisgestaltung (40 %) und stockout and inventory management (39 %). . | |
|---|---|
| Zu den wichtigsten generativen KI-Anwendungsfällen, die Einzelhandelsunternehmen in Betracht ziehen oder implementieren, gehören personalisierte Produktempfehlungen (66 %), KI-Assistenten für Kunden (52 %) und Kundendatenanalyse und -segmentierung(50 %). Weitere beliebte Anwendungsfälle sind die Generierung von Marketing-Inhalten (59 %), prädiktive Analysen (50 %) und dynamische Codegenerierung (41 %). | |
| Fast 90 % der befragten Marketingmanager im Einzelhandel glauben, dass KI ihnen bei der Erstellung einer Marketingkampagne Zeit sparen würde, während weitere 71 % planen, in KI zu investieren, um die Kundenbindung zu erhöhen. |
KI im Gesundheitswesen
Insgesamt
Medizintechnik, Werkzeuge, Diagnostik
Digitales Gesundheitswesen
Pharma & Biotech
Kostenträger & Anbieter
Titel des Schemas: Die wichtigsten Anwendungsfälle von KI im Gesundheitswesen
Datenquelle: NVIDIA
| 81 % der befragten Verbraucher haben im vergangenen Jahr einen KI-gesteuerten Bot oder Sprachassistenten genutzt, um Unterstützung im Gesundheitswesen zu erhalten. | |
|---|---|
| 66 % der befragten Patienten erwarten von ihren Gesundheitsdienstleistern, dass sie generative KI einsetzen, um den Online- und Telefonsupport zu verbessern. | |
|
Die wichtigsten Anwendungsfälle für große Sprachmodelle im Gesundheitswesen sind die Beantwortung von Patientenfragen (21 %), medizinische Chatbots (20 %) und Informationsextraktion/ |
KI in Finanzdienstleistungen
| Die wichtigsten KI-Anwendungsfälle, in die Finanzunternehmen investiert haben, sind Risikomanagement (36 %), Portfoliooptimierung (29 %), Betrugserkennung (28 %) und algorithmischer Handel (27 %). | |
|---|---|
| Im Jahr 2025 nutzen Banken KI für datengesteuerte Einblicke und Personalisierung (85 %), betriebliche Effizienz und Automatisierung (79 %), Sicherheitsmanagement und Betrugsprävention (78 %) und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und Risikoprävention (71 %). | |
| Zu den wichtigsten Anwendungsfällen für GenAI und LLM, die von Finanzdienstleistern genutzt oder in Erwägung gezogen werden, gehören Kundenerfahrung und -interaktion über Chatbots, virtuelle Assistenten und andere KI-Tools (60 % der befragten Unternehmen), Berichterstellung, Synthese und Investment Research (53 %) sowie Dokumentenverarbeitung (53 %). | |
| Zu den wichtigsten GenAI-Anwendungsfällen in Bezug auf den ROI gehören Handel und Portfoliooptimierung (von 25 % der Befragten genannt) sowie Kundenerfahrung und -bindung (21 %). | |
| Zu den beliebtesten Anwendungsfällen von prädiktiver KI im Finanzdienstleistungssektor gehören Risikomanagement (15 %), Betrugserkennung (12 %), operative Tätigkeiten (10 %) und Compliance (10 %). | |
| Zu den wichtigsten Anwendungsfällen für agentenbasierte KI zählen die Verbesserung der Betrugserkennung (56 % der befragten Führungskräfte), die Stärkung der Sicherheit (51 %), die Senkung von Kosten und die Steigerung der Effizienz(41 %) sowie die Verbesserung des Kundenerlebnisses (41 %). |
KI in der Fertigung
| Zu den wichtigsten Anwendungsfällen von KI in der Fertigung gehören die Produktion (39 %), Bestandsmanagement(33 %) und Qualitätsmanagement (24 %). | |
|---|---|
| Nahezu 80 % der befragten Fertigungsunternehmen haben in Computer-Vision-Lösungen investiert oder planen dies , z. B. in KI-basierte Robotersysteme für die Paketsortierung. | |
| Die Vorreiter der Industrie 4.0 haben eine zwei- bis dreifache Produktivitätssteigerung und eine 30-prozentige Senkung des Energieverbrauchs durch den Einsatz von KI für die Bedarfsprognose, die Routenplanung von Schwerlasttransportern und andere Anwendungsfälle in der Fertigung erfahren. | |
| KI kann Fertigungsunternehmen helfen, Fehler im Montageprozess um 70 % zu reduzieren, den Aufwand für die Qualitätskontrolle um 50 % zu senken und die Genauigkeit der Sichtprüfung um 80 % zu erhöhen. |
KI in der Automobilindustrie
| Führungskräfte von Automobilherstellern erwarten , dass der Anteil der KI am Gesamtumsatz innerhalb von drei Jahren von derzeit 5 % auf 9 % ansteigen wird, wobei Anwendungsfälle im Flottenmanagement wie die vorausschauende Wartung einen besonders vielversprechenden Bereich darstellen. | |
|---|---|
| 64 % der Führungskräfte in der Automobilindustrie glauben, dass autonomes Fahren bis 2035 eine der wichtigsten Kundenerwartungen sein wird und damit möglicherweise der wichtigste Anwendungsfall für ein KI-gestütztes Fahrerlebnis wird. | |
| Zu den wichtigsten Anwendungsfällen für KI-Agenten im Automobilbereich zählen laut amerikanischen Autobesitzern Warnungen bei mechanischen Problemen (82 % der befragten Besitzer), die Überprüfung der Richtigkeit von Reparatur-/Serviceinformationen (77 %), Diagnose von Fahrzeugproblemen in Echtzeit (70 %) und personalisierte Erinnerungen an die Erneuerung der Versicherungsanmeldung oder andere Ereignisse (68 %). |
KI in Transport und Logistik
| 70 % der befragten Transport- und Logistikunternehmen gaben an, dass sie KI-Lösungen einsetzen. Zu den vorteilhaftesten Anwendungsfällen gehören die Optimierung der Flottenplanung (von 36 % der Fuhrparkverantwortlichen genannt) und die Routenoptimierung (35 %). | |
|---|---|
| Der Einsatz von KI-Systemen für die tägliche Routenoptimierung kann die Fahrzeiten der Fahrer um 15 % reduzieren und damit die Produktivität von Logistikunternehmen erheblich steigern. | |
| Es wird erwartet, dass die autonome Lkw-Technologie die Gesamtbetriebskosten von schweren Lkw um 42 % senken wird. | |
| Autonome Lkw-Lieferungen kosten durchschnittlich 0,03 Cent pro Tonnenmeile, verglichen mit 0,07 Cent pro Tonnenmeile für Lieferungen mit menschlichen Fahrern. | |
| KI-gestützte vorausschauende Wartung und KI-gesteuerte Personal- und Schichtplanung können Eisenbahnunternehmen dabei helfen, die gesamten Wartungskosten um 20 % zu senken bzw. die Schichten um bis zu 15 % zu optimieren. |
Hohe Akzeptanz, hohe Wirkung
Geringe Akzeptanz, hohe Auswirkung
Hohe Akzeptanz, geringe Auswirkung
Geringe Akzeptanz, geringe Auswirkung
Titel des Schemas: Top GenAI Anwendungsfälle im Transportwesen nach Akzeptanz und Geschäftswert
Datenquelle: Deloitte
KI in IT und Cybersicherheit
| Zu den beliebtesten Anwendungsfällen von KI im Entwicklungs-Workflow gehören das Schreiben von Code (von 82 % der befragten Entwickler angegeben), die Suche nach Antworten (67,5 %) und Debugging (56,7 %). | |
|---|---|
| Die beliebtesten Anwendungsfälle von KI in der Cybersicherheit sind die Erkennung von Anomalien (von 56,9 % der befragten Fachleute genannt), die Erkennung von Malware (50,5 %) und die automatische Reaktion auf Vorfälle (48,9 %). | |
| Zu den Bereichen der Cybersicherheit, auf die defensive KI den größten Einfluss haben wird, gehören die Erkennung neuer oder unbekannter Bedrohungen (laut 56,9 % der befragten Fachleute), die Erkennung von Bedrohungen als Ganzes (55,3 %) und die autonome Reaktion auf Bedrohungen (43 %). | |
| Zu den wichtigsten Anwendungsfällen von GenAI für die Cybersicherheit gehören die Erstellung von Regeln (von 21 % der Befragten genannt), die Simulation von Cyberangriffen (19 %) und die Netzwerkerkennung (16 %). |
KI in gemeinnützigen Organisationen
| 33 % der Nonprofit-Organisationen nutzen bereits KI-Tools für das Content-Marketing, während 24,6 %auf KI setzen, um die Erstellung von Förderanträgen zu optimieren. | |
|---|---|
| 92 % der Nonprofit-Organisationen glauben, dass KI die Beziehung zu den Endnutzern verbessern wird, indem sie mehr personalisierte Nutzererfahrungen ermöglicht. |
Vorteile des Einsatzes von KI
KI wirkt sich am stärksten auf die Einnahmen aus, wenn sie für strategische Aufgaben wie die Entscheidungsfindung im Finanzbereich eingesetzt wird, während sie ihr maximales Kosteneinsparungspotenzial entfaltet, wenn sie in Verwaltungsprozesse integriert wird.
| Zu den häufigsten Vorteilen des KI-Einsatzes gehören Verbesserungen bei der Innovation (von 64 % der Unternehmen genannt), der Mitarbeiterzufriedenheit (45 %) und der Kundenzufriedenheit (45 %). | |
|---|---|
| Die Einführung von KI in allen Geschäftsbereichen könnte zu einem Produktivitätszuwachs von 4,4 Billionen Dollar führen. | |
| Die größten Umsatzsteigerungen (>10%) meldeten Unternehmen, wenn sie KI in den Bereichen Strategie und Unternehmensfinanzierung (12% der befragten Unternehmen), Marketing und Vertrieb (10%) und Produkt- oder Serviceentwicklung(10%) einsetzen. | |
| Unternehmen, die KI-Pilotprojekte durchgeführt, eine begrenzte KI-Implementierung erreicht oder KI-Anwendungsfälle über verschiedene Geschäftsfunktionen hinweg skaliert haben, berichteten über einen durchschnittlichen ROI von 1,7x. | |
| Die Kosteneinsparungen durch KI variieren je nach Geschäftsfunktion. Unternehmen können Kostensenkungen von über 30 % in Funktionen mit regelbasierten, sich wiederholenden Aufgaben, wie Buchhaltung und Personalverwaltung, erzielen, da sich diese Tätigkeiten mit KI leicht automatisieren lassen. Bei Funktionen, die sich auf menschliche Interaktionen konzentrieren, wie z. B. Kundenbetreuung, liegen die Kosteneinsparungen dagegen bei durchschnittlich 27 %. |
Titel des Schemas: Kostensenkung durch KI-Einsatz nach Geschäftsbereichen
Datenquelle: McKinsey
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Best Practices für die Einführung von KI
Zur Erleichterung der KI-Implementierung können Unternehmen eine Reihe von Best Practices anwenden, darunter die Priorisierung von Anwendungsfällen mit hoher Wirkung, die Sicherstellung der Verfügbarkeit hochwertiger Daten und die Auswahl eines geeigneten Tech-Stacks.
| Unternehmen, die eine Reihe von KI-Best-Practices anwenden, erzielen in der Regel einen größeren Nutzen aus ihren KI-Initiativen. 60 % der leistungsstarken Unternehmen haben beispielsweise eine klare KI-Roadmap mit spezifischen KI-Initiativen und Anwendungsfällen in Geschäftsbereichen mit hoher Priorität definiert, verglichen mit nur 31 % aller anderen Befragten. | |
|---|---|
| 65 % der befragten CEOs gaben an, dass ihr Unternehmen KI-Anwendungsfälle auf der Grundlage des ROI priorisiert, wobei 68 % angaben, dass ihr Unternehmen klare Messgrößen zur Messung des Innovations-ROI hat. | |
| 57 % der Unternehmen glauben, dass ihre Daten nicht KI-fähig sind. Um dies zu beheben, können Unternehmen Datenverwaltungspraktiken und -funktionen einführen, die sicherstellen, dass ihre Datensätze für bestimmte KI-Anwendungsfälle geeignet sind. | |
| 46 % der Führungskräfte haben begonnen, Open-Source-KI-Modelle von Nicht-US/EU-Anbietern zu übernehmen, darunter die maschinellen Lernmodelle von DeepSeek aus China und Falcon LLM aus den Vereinigten Arabischen Emiraten. Ihr Einsatz ist jedoch in der Regel auf Anwendungsfälle beschränkt, die nur minimale Investitionen erfordern und die Integration des Modells in Endgeräte wie Smartphones beinhalten. So können Unternehmen von der Kosteneffizienz von Open-Source-Modellen profitieren und gleichzeitig die damit verbundenen Risiken minimieren. |
Unsere KI-Dienstleistungen
Mit ganzheitlicher Expertise in KI, Data Science und anderen relevanten Disziplinen sowie etablierten Partnerschaften mit führenden Technologieanbietern wie Microsoft und Amazon Web Services kann Itransition Ihnen helfen, den Erfolg Ihrer Initiative für künstliche Intelligenz sicherzustellen.
KI-Beratung
Unsere Berater bieten fachkundige Beratung, um die Bereitstellung von KI-Software zu erleichtern und zu beschleunigen. Sie helfen bei der Entwicklung von Business Cases, der Bewertung der KI-Bereitschaft, bei Datenmanagementaufgaben wie der Datenerfassung und -verarbeitung, bei der Projektplanung und -überwachung und bei anderen wichtigen Aspekten.
KI-Entwicklung
Wir entwickeln leistungsstarke Lösungen, die auf KI-Algorithmen basieren und auf Ihre individuellen Bedürfnisse zugeschnitten sind. Dabei kümmern wir uns um das Training von KI-Modellen, die Softwareintegration über APIs oder Middleware, die Bereitstellung in der Produktion und die laufende Feinabstimmung des Systems.
Auswahl und Nutzung des richtigen KI-Anwendungsfalls
Mit den kontinuierlichen Fortschritten in der KI-Technologie, einschließlich des Aufschwungs von Deep Learning und neuronalen Netzen, hat sich das Spektrum der KI-Fähigkeiten weiter vergrößert, so dass immer mehr Anwendungsfälle für praktisch jedes reale Geschäftsszenario erschlossen werden können. Unternehmen können jetzt KI-Agenten einsetzen, um zeitaufwändige Aufgaben wie die Dateneingabe vollständig zu automatisieren, ihre Mitarbeiter mit Copiloten zu unterstützen, Kunden rund um die Uhr mit Chatbots zu bedienen, die auf natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) basieren, und vieles mehr.
Gleichzeitig kann diese große Vielfalt an KI-Anwendungsfällen es schwierig machen, einen zu identifizieren, in den es sich zu investieren lohnt. Das Team von Itransition kann Ihnen dabei helfen, geeignete Anwendungsfälle zu finden, die auf den Zielen, Problemen und der KI-Bereitschaft Ihres Unternehmens basieren, und leistungsstarke KI-Lösungen für die ausgewählten Anwendungsbereiche zu entwickeln.
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