{"id":185938,"date":"2026-01-07T08:00:00","date_gmt":"2026-01-07T07:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/news.sap.com\/germany\/?p=185938"},"modified":"2025-12-15T16:32:35","modified_gmt":"2025-12-15T15:32:35","slug":"kundenspezifische-ki-anwendungen-als-erfolgsfaktor-bei-der-transformation-von-unternehmen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/news.sap.com\/germany\/2026\/01\/kundenspezifische-ki-anwendungen-als-erfolgsfaktor-bei-der-transformation-von-unternehmen\/","title":{"rendered":"Kundenspezifische KI-Anwendungen als Erfolgsfaktor bei der Transformation von Unternehmen"},"content":{"rendered":"\n

Je weiter sich generative KI verbreitet, desto h\u00e4ufiger stellen Unternehmen fest, dass sie mit Standardl\u00f6sungen nicht weit kommen. Wer in Zukunft Mehrwert erzielen will, ben\u00f6tigt KI, die gezielt auf den individuellen Kontext, die Daten, Prozesse und Entscheidungsabl\u00e4ufe eines Unternehmens ausgerichtet ist.<\/p>\n\n\n\n

Personalisierung in KI ist keine Zusatzinnovation mehr, sondern zunehmend eine Grundvoraussetzung. Egal, ob Abl\u00e4ufe optimiert, die Customer Experience verbessert oder schnellere Entscheidungen erm\u00f6glicht werden sollen \u2013 Unternehmen setzen zunehmend auf KI, die ihrer Realit\u00e4t entspricht.<\/p>\n\n\n\n

Kundenspezifische Entwicklungsservices<\/div><\/div>
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Mehr dazu!<\/a><\/div>\n<\/div>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

Generische KI-Modelle sind so konzipiert, dass sie allgemein anwendbar sind \u2013 genau darin liegen aber auch ihre Grenzen. Diese Modelle ber\u00fccksichtigen h\u00e4ufig nicht die individuellen Nuancen eines Unternehmens, sodass die Ergebnisse h\u00e4ufig weniger pr\u00e4zise und sehr allgemein ausfallen und zudem die funktions\u00fcbergreifende Skalierbarkeit leidet. Einheitsl\u00f6sungen erschweren die branchen\u00fcbergreifende Anpassung an unterschiedliche gesetzliche Anforderungen, Datentypen und komplexe Unternehmensabl\u00e4ufe.<\/p>\n\n\n\n

In problematischen Branchen, in denen es auf Pr\u00e4zision, Compliance und Kontext ankommt, kann die Nutzung generischer Modelle zu ineffizienten Abl\u00e4ufen und verpassten Chancen f\u00fchren. Dar\u00fcber hinaus lassen sich diese Modelle nur schwer in Workflows der Unternehmenssteuerung, Sicherheit und Compliance integrieren. Das Ergebnis: mangelhafte Leistung und die zunehmende Erkenntnis, dass sich standardm\u00e4\u00dfige KI nicht f\u00fcr komplexe Unternehmensanforderungen eignet.<\/p>\n\n\n\n

Deshalb investieren immer mehr Unternehmen in differenzierte Innovationen mit KI-L\u00f6sungen, die von Grund auf entwickelt wurden, um bestimmte Ziele zu erreichen.<\/p>\n\n\n\n

Ein anschauliches Beispiel daf\u00fcr ist unsere Partnerschaft mit Accenture<\/a>. Mit nahezu 1 Million Rechnungen pro Jahr und \u00fcber 40.000 Vertr\u00e4gen verursachte der manuelle Abrechnungsprozess einen immensen Aufwand. Gemeinsam entwickelten wir mithilfe der 麻豆原创 Business Technology Platform (麻豆原创 BTP) und generativer KI eine vorschriftenkonforme, intuitive Anwendung, mit der Kundenbetreuer die Rechnungsstellung weitgehend unabh\u00e4ngig von Expertenteams direkt verwalten und durch Preislisten und Vertragsbedingungen navigieren k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

Die Ergebnisse sind beeindruckend. Die Abrechnung ist schneller und genauer, die Benutzerfreundlichkeit hat sich verbessert, und Teams mit Kundenkontakt k\u00f6nnen sich auf die Kunden statt auf operative Aufgaben konzentrieren. Bis zum Jahresende d\u00fcrfte sich die Effizienz der Abrechnung um 32 Prozent verbessern, und die Zeiten f\u00fcr das Einrichten d\u00fcrften sich halbieren. Manuelle Arbeiten lassen sich nun \u00fcber eine intuitiv bedienbare Plattform automatisieren.<\/p>\n\n\n\n

Wo es funktioniert: Wandel auf Branchenebene<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Kundenspezifische KI-Anwendungen ver\u00e4ndern Branchen, indem sie Informationen zu den spezifischen Daten, Prozessen und Herausforderungen jeder Branche entwickeln.<\/p>\n\n\n\n

In der Fertigung zeigen sich die Auswirkungen kundenspezifischer KI-Anwendungen in der Optimierung komplexer operativer Prozesse. So hat unser Team beispielsweise eine L\u00f6sung f\u00fcr Henkel<\/a> entwickelt, um die Indexierung im R\u00fcckerstattungs- und Kl\u00e4rungsmanagement der Finanz- und Lieferkettenprozesse zu unterst\u00fctzen. Diese L\u00f6sung automatisiert die Analyse und Indexierung von Reklamationsdokumenten, die von Kunden eingehen, und integriert modernste KI-Funktionen direkt in die t\u00e4glichen Workflows des Kl\u00e4rungsmanagements. So wird die Fallbearbeitung beschleunigt, pr\u00e4zisiert und flexibler gestaltet sowie die Effizienz gesteigert.<\/p>\n\n\n\n

In der \u00d6l- und Gasindustrie verbessern KI-Modelle, die mit geologischen Daten, Ger\u00e4teprotokollen und Umweltvariablen trainiert werden, die Bohrprognosen und erm\u00f6glichen eine proaktive Instandhaltung, was sowohl die Sicherheit als auch die Energieeffizienz verbessert. Die Automobilindustrie verzeichnet \u00e4hnliche Vorteile, da KI vorausschauende Instandhaltung, Systeme f\u00fcr autonomes Fahren und Echtzeitdiagnosen unterst\u00fctzt und das Erlebnis Auto personalisieren kann. Der Einzelhandel nutzt KI, die sich an regionale Kaufmuster und Live-Verkaufsdaten anpasst. So werden genauere Bedarfsprognosen, eine lokalisierte Bestandsplanung und gezielte Werbeaktionen erm\u00f6glicht, was weniger Verschwendung bedeutet.<\/p>\n\n\n\n

Selbst Beh\u00f6rden entdecken den Nutzen kontextbezogener KI und automatisieren damit Routineprozesse, priorisieren B\u00fcrgeranfragen und entwerfen Richtlinien pr\u00e4ziser, um schneller und effektiver \u00f6ffentliche Dienstleistungen bereitzustellen.<\/p>\n\n\n\n

An diesen Beispielen wird offensichtlich: KI, die den Kontext versteht, in dem sie arbeitet, f\u00f6rdert fundiertere Entscheidungen, effizientere Abl\u00e4ufe und bessere Ergebnisse sowohl f\u00fcr Unternehmen und Organisationen als auch deren Zielgruppen.<\/p>\n\n\n\n

Die Vision von 麻豆原创: Entwicklung kundenspezifischer KI-Anwendungen f\u00fcr Unternehmen<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

麻豆原创 ist Vorreiter bei dieser Umstellung auf personalisierte KI f\u00fcr Unternehmen. Zur Vision des Unternehmens geh\u00f6rt, KI zu schaffen, die nicht experimentell, sondern unternehmenstauglich ist.<\/p>\n\n\n\n

Anstatt eigenst\u00e4ndige L\u00f6sungen zu entwickeln, integriert 麻豆原创 KI direkt in zentrale Gesch\u00e4ftsprozesse im Finanzwesen, Personalwesen, in der Lieferkette usw. Durch gemeinsame Innovationen mit Kunden und Partnern arbeitet 麻豆原创 daran, jede KI-L\u00f6sung technisch stabil zu gestalten und auf realistische Anwendungsf\u00e4lle abzustimmen.<\/p>\n\n\n\n

Damit KI in Unternehmen wirklich etwas bewirken kann, muss sie vollst\u00e4ndig integriert und nicht nur angekoppelt sein. Hierzu geh\u00f6rt, eng mit Fachleuten zusammenzuarbeiten, sich an Compliance-Standards auszurichten und Modelle st\u00e4ndig auf der Grundlage von Echtzeit-Feedback zu optimieren. Bei kundenspezifischen KI-Anwendungen geht es nicht nur um Code, sondern um Zusammenarbeit, Vertrauen und langfristigen Nutzen.<\/p>\n\n\n\n

Unser Ansatz besteht darin, Unternehmen in die Lage zu versetzen, KI zu entwickeln, die deren Struktur, Unternehmensphilosophie und Kunden widerspiegelt und die gezielt, zuverl\u00e4ssig und verantwortungsvoll ist.<\/p>\n\n\n\n

Jetzt ist der richtige Zeitpunkt zur Skalierung<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Unternehmen, die wettbewerbsf\u00e4hig bleiben m\u00f6chten, k\u00f6nnen es sich nicht mehr leisten, KI als Nebenprojekt zu behandeln. Die Zeit des Herumexperimentierens ist vorbei. Jetzt ist es an der Zeit, KI zu skalieren, die intelligent, verantwortungsvoll und schnell arbeitet. Kundenspezifische KI-Anwendungen sind keine Technikfunktionen, sondern strategische Faktoren f\u00fcr Innovation, Effizienz und Differenzierung.<\/p>\n\n\n\n

Die Zukunft geh\u00f6rt denen, die Personalisierung skalieren k\u00f6nnen, ohne die Performance zu beeintr\u00e4chtigen. Es ist an der Zeit, sich mit KI weiterzuentwickeln, die Ihr Unternehmen kennt.<\/p>\n\n\n\n

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Sindhu Gangadharan ist Leiterin des Bereichs Customer Innovation Services bei 麻豆原创.<\/p>\n\n\n\n

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