- Wie bewähren sich KI-Anwendungen in der Praxis?
- Wo liegen die Potenziale neuer Technologien und Modelle?
- Welche Trends und Entwicklungen sind entscheidend?
- Wie lässt sich KI im Alltag nutzen?
Alles Wichtige auf einen Blick
Eine aktuelle Bitkom-Studie belegt: Immer mehr deutsche Unternehmen sehen KI als Chance, setzen sie vor allem im Kundenkontakt und Marketing ein und erwarten tiefgreifende Auswirkungen auf ihre Geschäftsmodelle.
Für den praktischen Einstieg hilft die RISE-Methode beim Prompten (Rolle, Input, Schritte, Erwartungen), um KI-Tools im Business-Alltag effizient und zielgerichtet zu nutzen.
Wie bewähren sich KI-Anwendungen in der Praxis?
Autovermietung: KI-gestützte Schadenprüfung bei der Fahrzeugrückgabe
An ersten Flughäfen in den USA nutzt der Autovermieter Hertz seit Mitte 2025 ein KI-Scanner-System, das die Fahrzeuge vollautomatisch auf Schäden wie Kratzer, Dellen oder andere Mängel überprüft. Das System besteht aus hochauflösenden Kameras, die die Fahrzeuge im sogenannten „Schadenentdeckungs-Tunnel“ in einer 360-Grad-Ansicht analysieren.
Tausende hochaufgelöste Bilder von Karosserie, Scheiben, Reifen und Unterboden werden mit dem Status der letzten Rücknahme verglichen, um hinzugekommene Schäden sofort zu identifizieren. Wenige Minuten nach Rückgabe erhalten die Kunden automatisch den Schadensbericht – und die entsprechende Rechnung.
Die ist offensichtlich in vielen Fällen höher ausgefallen als erwartet – einige Nutzer:innen beschwerten sich über die Beanstandung selbst minimaler Mängel, verbunden mit hohen Reparaturkosten und Bearbeitungsgebühren. Der Kundenkontakt erfolgt zunächst nur über KI-Chatbots, persönlichen Support gibt es erst nach offiziellem Widerspruch.
Ähnliche Systeme sind auch in Deutschland im Einsatz, zum Beispiel an den Flughäfen Frankfurt, München, Berlin und Stuttgart. In München beispielsweise wird der KI-Scanner des norwegischen Unternehmens Wenn ASA von allen dort ansässigen Autovermietern genutzt.
Die Daten können nahtlos in die jeweiligen Systeme der verschiedenen Anbieter integriert werden. Schadensbewertung und Kundenkommunikation erfolgen hier aber weiterhin mit menschlicher Beteiligung.
Wo liegen die Potenziale neuer Technologien und Modelle?
Standort-Wettbewerb: Europa bleibt im Rennen
Mountain View, Menlo Park, Cupertino und Santa Clara, Seattle und Austin, dazu natürlich Beijing, Shanghai, Shenzen und Guangzhou: Die Top-Adressen der globalen KI-Wirtschaft liegen in den USA und in China. Doch im internationalen Vergleich schneiden Europa und Deutschland besser ab, als viele glauben. So liegt Deutschland bei den registrierten KI-Patenten weltweit auf Rang 5, hinter den USA, China, Japan und Südkorea.
Fast täglich ist über Milliardeninvestitionen in europäische KI-Hubs zu lesen, an mehreren Standorten werden leistungsstarke Rechenzentren und KI-Parks realisiert. Zum Beispiel in der Schweiz. Im Rahmen der „Swiss AI Initiative“ bündelt das nationale schweizerische KI-Institut (SNAI) die Kompetenzen der renommierten technischen Universitäten ETH Zürich und EPFL Lausanne. Gemeinsames Ziel ist es, die Schweiz als Standort für transparente, vertrauenswürdige und verantwortungsvolle KI-Entwicklung zu positionieren.
KI made in Switzerland: transparent und klimafreundlich
Ein Schwerpunkt der SWISS AI Initiative liegt auf der Entwicklung ethisch fundierter, offener und transparent nachvollziehbarer KI-Anwendungen. Mit dem ALPS in Lugano steht den Forschenden dafür ein leistungsstarker Supercomputer mit 10.000 GPUs zur Verfügung. Unternehmen können hier ebenfalls GPU-Kapazitäten buchen.
Auch mit Blick auf die Klimabilanz erfüllt das Schweizer Projekt höchste Ansprüche: Seinen Strombedarf von 7 Megawatt im Regelbetrieb (entspricht etwa 10.000 Haushalten) deckt ALPS zu 100 Prozent aus Wasserkraft. Die Abwärme des Rechenzentrums wird in Lugano zur Warmwasserbereitstellung verwendet.
Welche Trends und Entwicklungen sind entscheidend?
Bitkom-Studie: KI in der deutschen Unternehmenslandschaft
Ist das Thema künstliche Intelligenz in Deutschlands Unternehmen angekommen? Die Ergebnisse einer im September 2025 veröffentlichten Umfrage des Branchenverbands bitkom sprechen eindeutig dafür.
Befragt wurden über 600 Unternehmen mit mindestens 20 Beschäftigten. 83 Prozent der Unternehmen sehen KI eher oder weit überwiegend als Chance, nur 14 Prozent stufen sie als Risiko ein. Hier zeichnet sich ein klarer Aufwärtstrend ab. 2024 lag die positive Einschätzung noch bei 78, 2023 bei 68 Prozent.
Inzwischen geben 36 Prozent der Unternehmen an, KI einzusetzen. Dieser Wert mag überraschend gering erscheinen, liegt aber schon deutlich über den Vorjahren (2024: 20 %, 2023: 15 %). Der bei weitem wichtigste Einsatzbereich in den Unternehmen ist der Kundenkontakt, gefolgt von Marketing und Kommunikation.
Die Hälfte der Befragten ist sicher: Unternehmen, die KI nicht nutzen, haben keine Zukunft. 24 Prozent rechnen damit, dass KI das Geschäftsmodell des eigenen Unternehmens verändern wird, 23 Prozent befürchten sogar, dass sie die Existenz des Unternehmens gefährdet.
Große Einigkeit besteht bei der Herkunft des KI-Anbieters: 88 Prozent bestätigen, dass das Herkunftsland für sie wichtig ist, 93 Prozent würden einen Anbieter aus Deutschland bevorzugen. Eine Förderung deutscher KI-Anbieter durch die Bundesregierung wünschen sich 51 Prozent.
Zum Weiterlesen
Wie lässt sich KI im Alltag nutzen?
Effizient Prompten mit der RISE-Methode
So schlau die KI auch ist: Erst der richtige Prompt macht den Erfolg. Vorgehensweisen wie das sogenannte RISE-Verfahren können dabei helfen. Dabei erfolgt die Eingabe nach vier Kriterien:
R – Rollenzuweisung
Welche Rolle soll die KI übernehmen? Diese Angabe hilft der KI, das Thema aus der richtigen Perspektive zu betrachten. Beispiel: „Du bist Vertriebschef für das Produkt XY ...“
I – Input
Welche Daten soll die KI verarbeiten? Hier bekommt die KI Hinweise, wenn zum Beispiel auf bestimmte Informationen oder Websites zurückgegriffen werden soll. Achtung! Keine persönlichen oder sensiblen Daten einkopieren. Beispiel: „Dies sind die aktuellen Verkaufszahlen ...“
S – Schritte
Wie soll die KI vorgehen? Hier bekommt der ChatBot eine klare Regieanweisung. Beispiel: „Fasse die Zahlen nach Regionen zusammen und analysiere die Entwicklung der letzten drei Jahre.“
E – Erwartungen
Was soll am Ende herauskommen? Damit hat das System eine Vorgabe, auf welches Ergebnis es hinarbeiten soll. Beispiel: „Entwickle eine Strategie, um den Umsatz in den beiden schwächsten Regionen um je 10 Prozent zu steigern.“
Die vier Elemente müssen nicht starr getrennt werden, solange die KI den gesamten Zusammenhang erkennen kann. Für komplexe Aufgaben können zusätzlich Beispiele oder Stilvorgaben angefügt werden.
Tipp
