Fast alle KI-Einsätze lassen sich nach den Erfahrungen von OpenAI in sechs Grundkategorien einteilen. Dies sind fundamentale Anwendungsfall-Typen, die für alle Abteilungen und Disziplinen gelten und einen schnellen Weg darstellen, um die vielversprechendsten Anwendungsfälle für Ihr Unternehmen zu finden.
1. Texterstellung und -bearbeitung
KI kann alle Arten von Texten erstellen und verbessern - von E-Mails bis zu Marketingtexten. KI kann Content-Erstellung in allen Teams unterstützen—ob beim Zusammenfassen von Verkaufsgesprächen oder beim Generieren erster Entwürfe von Strategiedokumenten, Blog-Posts, Webseiten und sogar Bildern und Visualisierungen. Teams verwenden KI, um ihre Arbeit zu bearbeiten und zu polieren, und sie dann als Last-Minute-Korrektor einzusetzen.
KI kann automatisch im Stil Ihres Unternehmens schreiben und Ihren Tonfall-Leitfaden anwenden; Ihren bevorzugten Dokumentstrukturen folgen; oder sogar Feedback zum Schreiben geben. Sie kann dann Ihre Arbeit in verschiedene Sprachen übersetzen oder sie für verschiedene Zielgruppen, Kanäle oder Programme umfunktionieren.
Beim Schreiben kann KI den vollständigen Kontext einer Unterhaltung aufnehmen oder eine Reihe hochgeladener Dokumente berücksichtigen, um die Ausgabe zu formen. Verwenden Sie Ihre besten Texte, und fordern Sie dann ChatGPT auf, einen detaillierten Schreibleitfaden basierend auf diesen Beispielen zu erstellen.
Praktische Anwendungen:
- Marketing: Werbetext, Social Media Posts, Newsletter, Kampagnenstrategien, Schlagzeilen oder E-Mail-Kampagnen. Content-Outlines und erste Entwürfe generieren. Content für verschiedene Zielgruppen oder Kanäle umfunktionieren.
- Vertrieb: Angebote, Kundenkommunikation, Präsentationen, Kontopläne, Skripte für Anrufe und Follow-up-E-Mails
- Verwaltung: Protokolle, Berichte, Richtlinien, Policy-Dokumente für Expertenprüfung
- Kundenservice: FAQ-Antworten, Beschwerdebearbeitung
2. Recherche und Informationsbeschaffung
KI kann schnell große Mengen an Informationen durchsuchen und zusammenfassen. Vom schnellen Lernen über neue Konzepte, über die Suche im Web nach relevanten Artikeln oder Wettbewerbsdaten, bis hin zu umfassenderen, mehrstufigen Forschungsprojekten, die das Web nach Artikeln, Datenpunkten und Erkenntnissen durchsuchen. Teams laden auch lange, interne Dokumente für schnelle Einblicke hoch.
Einsatzgebiete:
- Marktforschung: Konkurrenzanalyse, Trends, Zielgruppen, Konkurrenten besser verstehen und neue Zielgruppen erforschen
- Rechtliches: Gesetze, Vorschriften, Compliance, Benchmarks von öffentlichen Unternehmen
- Technisches: Lösungsansätze, Best Practices, neue Anbieter und Bewertung der Stärken und Schwächen ihrer Produkte
- Finanzen: Förderungen, Steuerregeln, Marktdaten
Vorteil: Sie können genau festlegen, wie die Ergebnisse präsentiert werden - als Tabelle, Stichpunkte, in spezifischen Abschnitten organisiert oder querverwiesen. KIs Aufmerksamkeit für Details und Fähigkeit, Anweisungen zu folgen, macht sie zu einem großartigen Forschungsassistenten.
3. Einfache Programmierung und Automatisierung
Auch ohne Programmierkenntnisse können Sie mit KI einfache Automatisierungen erstellen. Viele Software-Ingenieure sind Power-User von KI. Sie verwenden sie zum Debuggen, Generieren von ersten Entwürfen von Code oder Portieren von Code von einer Sprache zu einer anderen.
Aber auch Nicht-Programmierer schreiben mit der Unterstützung von KI-Tools Anwendungen. Allein durch die Verwendung natürlicher Sprache, auch Vibe-Coding genannt, können Marketing- und Finanzteams Python-Skripte erstellen, um Prozesse zu automatisieren, SQL-Abfragen zum Abrufen von Daten oder sogar Visualisierungen mit Front-End-Code für Websites oder interne Präsentationen.
Möglichkeiten:
- Datenverarbeitung: Excel-Formeln, Datenbankabfragen, Python-Skripte zum Harmonisieren von Daten aus verschiedenen Quellen
- Website: Einfache Änderungen, Formulare, interaktive Charts und Datenvisualisierungen
- Automatisierung: Routine-Prozesse, Workflow-Optimierung, Teile des monatlichen Abschlusses automatisieren
- Berichte: Automatische Erstellung aus Rohdaten, interaktive Prototypen um neue Produktideen schnell auszuarbeiten
4. Datenanalyse und Visualisierung
KI macht Datenanalyse für jeden zugänglich, ohne Excel-Expertenwissen. KI hilft jedem, Daten aus verschiedenen Quellen zu harmonisieren, Einblicke und Trends zu identifizieren und mit komplexen Tabellendaten zu arbeiten, ohne fortgeschrittene Excel-, SQL- oder Python-Kenntnisse zu benötigen.
Sie können KI mehrere Tabellenkalkulationen oder Screenshots von Dashboards zur Verfügung stellen, um schnelle Analysen zu unterstützen. Sie kann Tabellendaten interpretieren, visuelle Charts verstehen und sogar dabei helfen, Ihre Ausgabe für die Berichterstattung zu formatieren. Sie können auch anleiten, wie Ergebnisse strukturiert werden, wie die Spezifikation bevorzugter Chart-Typen, Zusammenfassungsformate oder Vergleichslogik.
Anwendungen:
- Verkaufsdaten: Trends erkennen, Prognosen erstellen
- Kundendaten: Verhalten analysieren, Segmentierung, Social-Media-Feedback oder CRM-Daten zu Feature-Anfragen hochladen um neue Möglichkeiten aufzudecken
- Finanzen: Kostenanalyse, Budgetplanung, Ausgabendaten schnell analysieren und nach Trends suchen oder Daten aus verschiedenen Tabellenkalkulationen und Datenbanken harmonisieren
- Marketing: Kampagnen-Performance, Webinar-Teilnahmedaten hochladen und schnell visualisieren, wichtige Trends aus Dashboard-Screenshots zusammenfassen
5. Ideenfindung und Strategieentwicklung
KI ist ein exzellenter Brainstorming-Partner und Strategieberater. Ideenfindungs- und Strategie-Anwendungsfälle sind bei allen Teams beliebt, vom Brainstorming eines neuen Blog-Posts bis hin zur Hilfe bei der Strukturierung eines Dokuments.
Da KI-Modelle multimodaler werden, können Teams Sprache und Vision verwenden, um mit KI zu interagieren, genau wie sie es mit einem Kollegen täten. Und da Modelle fähig sind, komplexe Probleme zu durchdenken, erstellen viele Teams strategische Pläne mit ihnen, unter Berücksichtigung ihrer Daten, Ziele, Kontext, Beschränkungen und Abhängigkeiten.
Einsatzbereiche:
- Geschäftsentwicklung: Neue Märkte, Produkte, Services, Marktexpansionspläne für neue Geografien unter Berücksichtigung lokaler Konkurrenten, Risiken, Größe der Möglichkeit und Ressourcenanforderungen
- Marketing: Kampagnen, Content-Strategien, Zielgruppenansprache, Kampagnen-Ideen basierend auf neuen Möglichkeiten brainstormen, Marketing-Briefings hochladen und fragen was fehlt, Go-to-Market-Pläne für Produktlaunches
- Problemlösung: Herausforderungen strukturiert angehen, Launch-Pläne erstellen die alle Abhängigkeiten und Risiken widerspiegeln
- Innovation: Verbesserungsvorschläge, Optimierungen
6. Automatisierung wiederkehrender Aufgaben
Das Ziel: Routine-Aufgaben komplett an KI übergeben. Viele Anwendungsfälle beinhalten die Automatisierung von Teilen einer Aufgabe. Erfolgreiche Implementierungen identifizieren wiederholbare, routinemäßige Aufgaben und entwerfen Wege, sie an KI zu übergeben.
Beispiele:
- Berichtswesen: Wöchentliche Zusammenfassungen, Standard-Berichte und Visualisierungen für schnelle Webinar-Readouts
- Kommunikation: Standard-E-Mails, Terminbestätigungen, Zusammenfassungen aus Meeting-Notizen oder Transkripten
- Dokumentation: Meeting-Protokolle, Projektfortschritte
Gedächtnis und benutzerdefinierte Anweisungen sind der Schlüssel zur Automatisierung dieser Art von Prozessen. Durch gespeicherte Anweisungen können Sie Standardprozesse definieren, die immer gleich ablaufen. Durch das Erstellen eines Standard-Sets von Anweisungen, das Hochladen desselben Dokuments und das Spezifizieren derselben Ausgabe jedes Mal können Teams geringwertige Aufgaben auslagern.