KI-Denkraum

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KI-Anwendungsfälle

Wo KI in Prozessen und Produkten konkret zum Einsatz kommt. Entdecke 498 Anwendungsfälle aus 210 Podcastgesprächen, nach Abteilung erschließbar und immer mit ihrer Quelle verbunden.

498Anwendungsfälle210Podcastfolgen14Abteilungen
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Alle Fälle und Quellen für deinen eigenen KI-Assistenten. So geht’s

V3 · Stand 07.10.2026
Vier Menschen prüfen gemeinsam Notizen zu einem Arbeitsablauf an einer hohen Tischinsel in einem hellen Loft.
Von der Idee in den Arbeitsalltag.KI-generiert

Was sich wiederholt

Die zehn Kernaussagen.

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Aus 210 von Hand ausgewählten Podcastfolgen, veröffentlicht seit dem 14. Mai 2024, haben wir 498 Anwendungsfälle für KI herausgearbeitet. Diese zehn Kernaussagen zeigen, welche Anwendungsmuster in den Gesprächen besonders häufig wiederkehren, und liefern Ansatzpunkte für den Einsatz von KI im eigenen Unternehmen.

01Unternehmen lassen Standardanfragen im Chat von KI beantworten und geben nur schwierige Fälle an Menschen weiter.

In den analysierten Podcastfolgen eines der häufigsten Muster, vor allem in diesen Abteilungen: Kundenservice; Produkt und digitales Angebot; IT und Softwareentwicklung.

Am Anfang steht eine Wissensbasis aus vorhandenen Inhalten: die eigene Webseite, interne Prozessdokumente oder das Schulungsmaterial des Personals (AF-165.1, AF-141.1, AF-155.2). Der Bot antwortet daraus mit Quellenangabe und sagt vorab, dass eine KI antwortet (AF-115.2, AF-080.1). Eine feste Regel bestimmt, wann er an einen Menschen abgibt, und sensible Anliegen wie Kontosperre oder Betrugsrückfragen laufen über vorgegebene Pfade (AF-145.2, AF-183.1, AF-080.1).

Der Bot zeigt die Qualität der eigenen Inhalte ungefiltert: bei der BARMER ging ein Großteil der weiteren Projektzeit in veraltete Seiten und Links (AF-036.1), und die Stadt Burgwedel strich vorher doppelte und widersprüchliche Angaben von ihrer Webseite (AF-165.1). Die DKB lässt jede Antwort vor dem Versand von einem zweiten Modell prüfen und erreicht nach Angaben ihres Chief Growth Officer eine Lösungsquote von über 80 Prozent (AF-156.1). Die komplexen und sensiblen Fälle bleiben bei den Mitarbeitenden (AF-114.1).

Status: bestätigt, 4 neue Folgen als Beleg

Belegt in diesen Gesprächen, davon 17 aus den letzten drei Monaten

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02Unternehmen lassen Coding-Agenten und KI-Tools Code schreiben, Fehler beheben und Altsysteme auslesen, Menschen beschreiben die Aufgabe vorher und geben das Ergebnis frei.

In den analysierten Podcastfolgen eines der häufigsten Muster, vor allem in diesen Abteilungen: IT und Softwareentwicklung; Forschung und Entwicklung.

Typisch ist diese Reihenfolge: Erst wird die Anforderung genau beschrieben, dann baut der Agent den Code, am Ende prüft ein Mensch den Pull Request. So arbeiten mobile.de, wo Claude Code auch die Tests schreibt (AF-083.1), und Parloa mit den festen Schritten spezifizieren, recherchieren, implementieren, validieren, ausliefern (AF-054.1). Vorher musste der Kontext für die KI lesbar werden: bei mobile.de eine indizierte Codebasis (AF-083.2) sowie Style Guide und Sicherheitsrichtlinien (AF-083.1), bei Lauda alle Softwareprojekte auf einer Plattform (AF-177.6), bei Upvest ein technisch erzwungenes Vier-Augen-Prinzip (AF-089.1).

Die Arbeit verschiebt sich vom Schreiben zum Beschreiben und Prüfen, der Mensch bleibt an der Freigabe: Bei Thermondo geht kein Code ohne menschlichen Review in Produktion (AF-030.1), Upvest erzwingt für jeden Pull Request einen unabhängigen menschlichen Review (AF-089.1), Parloa lässt nur risikoarme Änderungen automatisch durch (AF-054.2). Nach Angaben des CIO von Goldman Sachs fließen bei komplexen Cloud-Migrationen rund 70 Prozent der Entwicklerzeit in den Plan statt in die Umsetzung (AF-122.1).

Status: bestätigt, 1 neue Folge als Beleg

Belegt in diesen Gesprächen, davon 16 aus den letzten drei Monaten

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03Unternehmen erzeugen Produktbilder, Modelfotos und Kampagnenvarianten mit KI aus einem echten Ausgangsbild und fotografieren nur noch dort, wo echte Stimmung, Gesichter oder Haut gebraucht werden.

In den analysierten Podcastfolgen eines der häufigsten Muster, vor allem in diesen Abteilungen: Marketing und Kommunikation; Produkt und digitales Angebot.

Am Anfang steht ein echtes Bild: ein Büstenfoto, das erste Muster aus der Produktion oder ein Motiv aus dem Bildarchiv (AF-136.1, AF-062.3, AF-158.1). Wo Standardmodelle den eigenen Bildstil nicht treffen oder das Produkt verändern, wird ein Bildmodell darauf trainiert (AF-130.1, AF-162.1). Die KI erzeugt viele Varianten, und der Test im Shop entscheidet, welches Bild bleibt; About You testet so 20 Varianten je Artikel und zwei Bildmodelle gegeneinander, Bonprix plant dasselbe (AF-136.1, AF-052.5, AF-062.2). Das Shooting bleibt für Stimmung, Gesichter und Haut (AF-049.3, AF-003.2).

Der Engpass wandert vom Shooting zur Auswahl und zur Prüfung, ob das Bild dem echten Artikel entspricht (AF-151.1). Bei About You erfand die Bild-KI anfangs zusätzliche Knöpfe, und die Retouren stiegen. Erst ein automatischer Prüfschritt vor dem Livegang glich sie nach Angaben des Mitgründers an die Studiobilder an (AF-052.4). Über 90 Prozent Kostenersparnis erreichte das Unternehmen nach Angaben des Mitgründers erst in der dritten Testrunde nach 15 Monaten (AF-052.1).

Status: bestätigt, 2 neue Folgen als Beleg

Belegt in diesen Gesprächen, davon 11 aus den letzten drei Monaten

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AI FIRST · 11.09.2026 · 103 Min. · DE

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Verglichen mit V2 · 30.09.2026.

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