10 Beispiele für KI im Unternehmenskontext zur Transformation von Arbeitsabläufen

Unternehmen bearbeiten täglich große Mengen an Informationen und Aufgaben, sodass wichtige Arbeiten leicht ins Hintertreffen geraten können. KI ermöglicht es Teams, einen Teil dieser Arbeitslast schneller zu bewältigen und sich weiterhin auf höherwertige Aufgaben zu konzentrieren. Sie kann Recherche unterstützen, Aktualisierungen nachverfolgen, Informationen organisieren und Ideen in nützliche geschäftliche Ressourcen verwandeln. In diesem Artikel findest du Beispiele für KI im Unternehmen und praktische Möglichkeiten, wie KI in moderne Workflows integriert werden kann.

KI kann Unternehmen in vielen Bereichen unterstützen – vom Kundenservice und Marketing bis hin zu Datenanalyse und Risikomanagement. Die folgenden Beispiele für KI-Anwendungen in Unternehmen zeigen, wie verschiedene Teams KI nutzen können, um manuelle Arbeit zu reduzieren, nützliche Erkenntnisse zu gewinnen und alltägliche Prozesse zu verbessern.

Bei den vielen Einsatzmöglichkeiten von KI hilft es, reale Geschäftsaufgaben zu betrachten statt nur die Technologie selbst. Die folgenden Beispiele für den Einsatz von KI in Unternehmen zeigen, wie Firmen damit alltägliche Herausforderungen bewältigen, Zeit sparen und bessere Workflows unterstützen können.

KI verändert den Kundenservice, indem sie Unternehmen hilft, schneller und effizienter auf Kundenbedürfnisse zu reagieren. KI-gestützte Tools können Kundenfragen verstehen, sofortige Antworten geben und Supportteams bei der Bearbeitung großer Anfragevolumina unterstützen. Durch die Automatisierung wiederkehrender Interaktionen können Unternehmen die Antwortzeiten verkürzen, während menschliche agents sich auf komplexere Anliegen konzentrieren können, die persönliche Aufmerksamkeit erfordern.

Wichtige Anwendungen

• KI-Chatbots für sofortigen Support: Beantworten häufige Fragen, stellen Produktinformationen bereit und führen Kunden durch die grundlegende Fehlerbehebung.

• Automatisierte Ticketklassifizierung: Ordne Kundenanfragen nach Thema, Dringlichkeit oder Abteilung ein, um die Antwortzeiten zu verkürzen.

• KI-gestützte Antwortvorschläge: Erstelle personalisierte Antwortentwürfe auf Grundlage der Kundenhistorie und des Gesprächskontexts.

• Analyse der Kundenstimmung: Analysiere Feedback und Gespräche, um Anliegen von Kunden zu erkennen und die Servicequalität zu verbessern.

Praxisbeispiel: Autodesk nutzt KI zur Bearbeitung von Kundenanfragen

Autodesk entwickelte mit IBM Watson Assistant einen virtuellen Kundenservice-agent. Die KI nutzt natürliche Sprachverarbeitung und Deep Learning, um die Absicht und den Kontext von Kundenanfragen zu verstehen und automatisch Antworten bereitzustellen. Laut der von IBM veröffentlichten Fallstudie unterstützt der virtuelle agent rund 100.000 Gespräche pro Monat und erkennt 60 verschiedene Anwendungsfälle. So können sich Kundenserviceteams auf komplexere Anfragen konzentrieren.

Generative KI hilft Unternehmen, Marketinginhalte effizienter zu erstellen und gleichzeitig die Konsistenz über verschiedene Kanäle hinweg zu wahren. Marketingteams können KI nutzen, um Ideen zu entwickeln, Inhalte zu entwerfen, Botschaften für unterschiedliche Zielgruppen anzupassen und kreative Workflows zu beschleunigen. Statt bei null anzufangen, können Teams KI als kreativen Partner für die Kampagnenplanung und Content-Produktion einsetzen.

Wichtige Anwendungen

• Erstellung von Blogbeiträgen und Artikeln: Erstelle Inhaltsgliederungen, Entwürfe, Zusammenfassungen und SEO-orientierte Materialien.

• Erstellung von Social-Media-Inhalten: Generiere Bildunterschriften, Beitragsideen und Kampagnenkonzepte für verschiedene Plattformen.

• Optimierung des E-Mail-Marketings: Erstelle personalisierte E-Mails und passe Botschaften anhand von Kundensegmenten an.

• Erstellung und Testen von Werbetexten: Erstelle mehrere Varianten von Überschriften, Beschreibungen und Werbebotschaften.

Praxisbeispiel: Coca-Cola nutzt generative KI für kreative Kampagnen

Coca-Cola führte Create Real Magic ein, eine KI-gestützte Plattform, die von OpenAI und Bain & Company entwickelt wurde. Die Kampagne ermöglichte es Nutzern, mit den Markenelementen von Coca-Cola und generativer KI eigene Kunstwerke zu erstellen. Später weitete Coca-Cola den Einsatz generativer KI auf Feiertagskampagnen und weitere kreative Erlebnisse für Verbraucher aus.

KI hilft Vertriebsteams, ihre Effizienz zu steigern, indem sie Kundeninformationen analysiert, wiederkehrende Aufgaben automatisiert und während des gesamten Vertriebsprozesses Erkenntnisse bereitstellt. Von der Identifizierung potenzieller Kunden bis zur Vorbereitung personalisierter Kontaktaufnahmen ermöglicht KI Vertriebsfachkräften, weniger Zeit für Verwaltungsaufgaben und mehr Zeit für den Aufbau von Kundenbeziehungen aufzuwenden.

Wichtige Anwendungen

• Lead-Bewertung und -Qualifizierung: Analysiere das Kundenverhalten, um Leads mit hohem Potenzial zu identifizieren.

• Automatisierung von Vertriebs-E-Mails: Erstelle personalisierte Kontakt-E-Mails und Follow-up-Nachrichten.

• Besprechungszusammenfassungen und Aufgaben: Extrahiere die wichtigsten Punkte aus Vertriebsgesprächen und erstelle Folgeaufgaben.

• Vertriebsprognosen: Analysiere historische Daten, um künftige Vertriebstrends vorherzusagen.

Praxisbeispiel: KPN nutzt KI zur Unterstützung von Vertriebsteams

KPN führte Microsoft 365 Copilot for Sales zusammen mit Salesforce ein, um seine Marketing- und Vertriebsteams zu unterstützen. Das Unternehmen nutzt KI-Tools zur Lead-Generierung und -Qualifizierung, zur Automatisierung von Routineaufgaben, zur Verbesserung der Qualität von Kundendaten und zur Unterstützung bei Vertriebsangeboten. KPN begann mit einem Proof of Concept, an dem 50 Mitarbeitende aus Marketing und Vertrieb beteiligt waren.

Unternehmen erzeugen täglich große Datenmengen, doch es kann schwierig sein, daraus nützliche Erkenntnisse zu gewinnen. KI hilft Unternehmen dabei, komplexe Datensätze zu analysieren, Muster zu erkennen und Trends aufzudecken, die bei einer manuellen Analyse möglicherweise nicht sichtbar sind. So können Teams schneller datenbasierte Entscheidungen treffen und Kunden, Märkte sowie die Unternehmensleistung besser verstehen.

Wichtige Anwendungsbereiche

• Automatisierte Berichterstellung: Fasse Geschäftsdaten zusammen und erstelle Berichte schneller.

• Trendanalyse: Erkenne Veränderungen im Kundenverhalten und bei den Marktbedingungen.

• Prädiktive Analysen: Prognostiziere Nachfrage, Vertriebsleistung und zukünftige Ergebnisse.

• Datenzusammenfassung: Wandle große Datensätze in klare Geschäftserkenntnisse um.

Praxisbeispiel: Wipro Enterprises nutzt KI zur Gewinnung von Vertriebsdaten

Wipro Enterprises entwickelte mit Vertex AI und BigQuery eine Plattform zur Transformation des Vertriebs. Ihre Empfehlungs-Engine analysiert historische Verkaufsdaten, lokale Kauftrends und die Kaufkraft von Verkaufsstellen, um Produktvorschläge für Vertriebsteams zu erstellen. Laut Google Cloud erhöhte dieser Ansatz die Anzahl der Produktlinien pro Einzelhandelsfiliale um 15 % bis 20 %.

KI-gestützte Automatisierung hilft Unternehmen, tägliche Abläufe zu vereinfachen, indem sie repetitive manuelle Aufgaben reduziert und die Effizienz von Workflows verbessert. Anders als herkömmliche Automatisierung, die festen Regeln folgt, kann KI Informationen verstehen, Entscheidungen treffen und sich an unterschiedliche Situationen anpassen. Dadurch können Teams komplexere Prozesse abteilungsübergreifend automatisieren.

Wichtige Anwendungsbereiche

• Dokumentenverarbeitung: Extrahiere Informationen aus Rechnungen, Verträgen und Geschäftsdokumenten.

• Aufgabenautomatisierung: Übernimm wiederkehrende Aufgaben wie Terminplanung, Berichterstellung und Erinnerungen.

• Workflow-Koordination: Verbinde verschiedene Schritte in Geschäftsprozessen und reduziere manuelle Übergaben.

• Informationssuche: Finde schnell relevante Daten aus internen Ressourcen.

Praxisbeispiel: BMW Group nutzt generative KI zur Automatisierung von Beschaffungsprüfungen

BMW Group arbeitete mit AWS und Boston Consulting Group zusammen, um Offer Analyst zu entwickeln, eine generative KI-Lösung für die Beschaffung. Das Tool hilft Beschaffungsteams dabei, Lieferantenangebote zu analysieren und einen Prozess zu vereinfachen, der zuvor umfangreiche manuelle Arbeit und Koordination erforderte.

KI-Assistenten werden zu wertvollen Werkzeugen, um die Mitarbeiterproduktivität und die interne Zusammenarbeit zu verbessern. Durch die Anbindung an Wissensquellen des Unternehmens kann KI Mitarbeitenden helfen, schnell Antworten zu finden, Prozesse zu verstehen und tägliche Aufgaben zu erledigen. Das verringert die Zeit für die Informationssuche und ermöglicht es Teams, sich auf wertvollere Arbeit zu konzentrieren.

Wichtige Anwendungsbereiche

• Unternehmensweite Wissenssuche: Finde Informationen in internen Dokumenten und Datenbanken.

• Unterstützung beim Onboarding: Beantworte häufige Fragen zu Unternehmensrichtlinien und Prozessen.

• Unterstützung bei Besprechungen: Fasse Diskussionen zusammen und erstelle Aufgaben.

• Interne Support-Assistenten: Hilf Mitarbeitenden bei Fragen zu HR, IT und Betriebsabläufen.

Praxisbeispiel: Starbucks nutzt generative KI zur Unterstützung von Mitarbeitenden

Starbucks führte Green Dot Assist ein, einen KI-gestützten virtuellen Assistenten auf Basis generativer KI für Mitarbeitende in den Coffeehouses. Baristas können über iPads in den Filialen Fragen stellen und erhalten dialogorientierte Antworten zu Rezepten, Abläufen, Servicestandards, Hinweisen zum Warenbestand und anderen betrieblichen Informationen. Starbucks testete das Tool zunächst in 35 Coffeehouses.

KI hilft HR-Teams dabei, Einstellungsprozesse zu verbessern und mit Mitarbeitenden verbundene Aktivitäten effizienter zu verwalten. Durch die Analyse von Bewerberinformationen und die Automatisierung administrativer Aufgaben kann KI die Arbeitsbelastung von HR-Fachkräften verringern und zugleich eine bessere Personalplanung sowie bessere Erfahrungen für Mitarbeitende unterstützen.

Wichtige Anwendungsbereiche

• Lebenslaufprüfung: Identifiziere Kandidaten, deren Kompetenzen den Stellenanforderungen entsprechen.

• Terminplanung für Vorstellungsgespräche: Automatisiere Kommunikation und Kalenderverwaltung.

• Mitarbeiterentwicklung: Empfiehl personalisierte Weiterbildungsressourcen.

• Personalbedarfsanalyse: Erkenne Einstellungstrends und Personalbedarf.

Praxisbeispiel: Silver Egg Technology setzt generative KI für die Vorauswahl von Bewerbungen ein

Silver Egg Technology arbeitete mit IBM zusammen, um watsonx.ai für den Abgleich von Lebensläufen mit Stellenbeschreibungen zu testen. Das Unternehmen stellte beispielhafte Lebensläufe und Stellenbeschreibungen bereit, damit das System Kandidaten bewerten und potenziell geeignete Bewerber identifizieren konnte. IBM berichtet, dass der Proof of Concept das Potenzial zeigte, den Einstellungsprozess um 75 % zu beschleunigen.

KI hilft Unternehmen, intelligentere und reaktionsfähigere Lieferketten aufzubauen, indem sie Nachfragemuster analysiert, Ressourcen optimiert und mögliche Störungen vorhersagt. Unternehmen können KI nutzen, um die Bestandsverwaltung zu verbessern, Betriebskosten zu senken und in Logistik- und Beschaffungsprozessen schneller Entscheidungen zu treffen.

Wichtige Anwendungsbereiche

• Nachfrageprognosen: Zukünftige Kundennachfrage und saisonale Veränderungen vorhersagen.

• Bestandsoptimierung: Die richtigen Lagerbestände halten und Verschwendung reduzieren.

• Logistikplanung: Lieferwege und die Effizienz des Transports verbessern.

• Lieferantenmanagement: Leistung und Risiken von Lieferanten analysieren.

Praxisbeispiel: Amazon nutzt KI zur Prognose der Produktnachfrage

Amazon nutzt KI und maschinelles Lernen über seine Supply Chain Optimization Technologies (SCOT), um die Nachfrage vorherzusagen und zu bestimmen, welche Produkte in welchen Mengen und in welchen Fulfillment-Zentren vorrätig sein sollen. Amazon gibt an, dass seine Systeme täglich die Nachfrage nach Hunderten Millionen Produkten prognostizieren. Das neuere Prognosemodell berücksichtigt bei der Vorhersage der regionalen Nachfrage auch Faktoren wie Wetter und Feiertagskalender.

KI unterstützt Produktteams während des gesamten Entwicklungsprozesses – von der Erforschung der Kundenbedürfnisse über die Entwicklung erster Konzepte bis zur Verbesserung von Designs. Durch die Analyse von Feedback und die Generierung von Ideen hilft KI Unternehmen, mehr Möglichkeiten zu erkunden und Produkte effizienter auf den Markt zu bringen.

Wichtige Anwendungsbereiche

• Analyse der Kundenforschung: Nutzerbedürfnisse aus Bewertungen und Feedback ermitteln.

• Produktideen: Neue Konzepte auf Grundlage von Marktchancen entwickeln.

• Prototypenerstellung: Frühversionen von Produktideen schnell erstellen.

• Designverbesserung: Anpassungen auf Grundlage von Nutzerpräferenzen vorschlagen.

Praxisbeispiel: Mabe nutzt maschinelles Lernen zur Verbesserung der Produktentwicklung

Mabe, ein großer Hersteller von Haushaltsgeräten, nutzt maschinelles Lernen und Datenvisualisierung, um Sensordaten von Produkten im Einsatz zu analysieren. Das Unternehmen nutzt die daraus gewonnenen Erkenntnisse, um zu verstehen, wie Kunden seine Geräte verwenden, mögliche Ausfälle vorherzusagen und die Entwicklung neuer Produktmodelle zu unterstützen. Siemens berichtet, dass dieser Ansatz Mabe dabei half, seinen Produktentwicklungsprozess zu verbessern und effizientere Entwicklungsstrategien zu entwickeln.

KI hilft Unternehmen, potenzielle Risiken zu erkennen, indem sie große Datenmengen analysiert und ungewöhnliche Muster entdeckt. Von Finanztransaktionen bis zur Cybersicherheitsüberwachung kann KI Organisationen dabei helfen, schneller auf Bedrohungen zu reagieren und ihre Risikomanagementprozesse insgesamt zu verbessern.

Wichtige Anwendungsbereiche

• Betrugserkennung: Verdächtige Transaktionen und ungewöhnliche Aktivitäten erkennen.

• Cybersicherheitsüberwachung: Potenzielle Sicherheitsbedrohungen erkennen.

• Risikobewertung: Daten analysieren, um mögliche Geschäftsrisiken vorherzusagen.

• Compliance-Überwachung: Dokumente und Aktivitäten auf regulatorische Anforderungen prüfen.

Praxisbeispiel: Mastercard nutzt KI zur Erkennung von Zahlungsbetrug

Mastercard nutzt KI und maschinelles Lernen, um Zahlungsaktivitäten zu analysieren und Betrugserkennung sowie Risikobewertungen in Echtzeit zu unterstützen. Die von Mastercard's Brighterion AI unterstützte Lösung Transaction Risk Management bewertet Transaktionen in Echtzeit, um potenziellen Betrug zu erkennen und zugleich Fehlalarme zu reduzieren. Mastercard berichtet, dass die Technologie zusätzlichen Betrug um bis zu 40 % erkennen kann, bei minimalen Auswirkungen auf das Kundenerlebnis.

Sobald du siehst, wie KI verschiedene Bereiche eines Unternehmens unterstützen kann, entsteht der eigentliche Nutzen durch die praktische Anwendung dieser Fähigkeiten. Teams benötigen Tools, die komplexe Arbeit bewältigen können, ohne ihre täglichen Prozesse um weitere Schritte zu ergänzen.

Kimi Work bietet Teams eine praktische Möglichkeit, KI für Recherche, Content-Erstellung, Analysen und andere anspruchsvolle Aufgaben einzusetzen. Es kann Mitarbeitenden helfen, große Informationsmengen zu verarbeiten und daraus klare, nützliche Ergebnisse zu erstellen. Teams können es auch nutzen, um die Zusammenarbeit zu unterstützen und komplexe Aufgaben effizienter zu bewältigen. Damit ist Kimi Work eine nützliche Option für Unternehmen, die KI in ihre täglichen Workflows integrieren möchten.

Komplexe Geschäftsaufgaben umfassen oft mehrere Schritte, Tools und Informationsquellen. Kimi Work hilft dabei, diese Schritte zusammenzuführen, sodass Teams weniger Zeit für die Steuerung des Prozesses und mehr Zeit für die Nutzung der Ergebnisse aufwenden. Diese Hauptfunktionen unterstützen solche Workflows.

• Geschäftsziele in abgeschlossene Aufgaben umsetzen: Kimi Work hilft Unternehmen, von der Definition von Zielen bis zum Erreichen von Ergebnissen voranzukommen. Gib einfach ein Geschäftsziel und das erwartete Ergebnis an. Kimi Work kann die Arbeit aufteilen, die notwendigen Schritte planen, Aufgaben ausführen und den Fortschritt dabei überprüfen, ohne dass Nutzer jede Anweisung manuell vorgeben müssen.

• Komplexe Recherche mit mehreren KI-Agenten durchführen: Kimi Work nutzt Agent Swarm, um komplexe Geschäftsrecherchen mithilfe mehrerer parallel arbeitender KI-Agenten zu bearbeiten. Es kann eine umfassende Rechercheaufgabe in verschiedene Bereiche wie Wettbewerbsanalyse, Kundeneinblicke, Preisrecherche und Markttrends aufteilen und die Ergebnisse anschließend zu einer umfassenden Analyse zusammenführen.

• Mit deinem Geschäftskontext und deinen Daten arbeiten: Kimi Work kann deinen Geschäftskontext erfassen, indem es mit lokalen Dateien, Ordnern, Webressourcen und professionellen Datenbanken arbeitet. Dadurch kann es relevante Geschäftsmaterialien analysieren und Ergebnisse auf Grundlage deiner tatsächlichen Informationen erstellen, statt allgemeine Antworten zu geben.

• Direkt nutzbare Geschäftsergebnisse erstellen: Kimi Work verwandelt Recherche, Analysen und Ideen in praktische Geschäftsmittel. Es kann bei der Erstellung von Berichten, Präsentationen, Tabellenkalkulationen, Websites und Code helfen, die Teams weiter bearbeiten, teilen und in ihren täglichen Workflows nutzen können.

• Laufende Geschäftsüberwachung automatisieren: Kimi Work hilft Unternehmen durch geplante Workflows, über wichtige Veränderungen auf dem Laufenden zu bleiben. Es kann Wettbewerber, Markttrends, Kundensignale und Geschäftskennzahlen regelmäßig überwachen und die gesammelten Informationen anschließend für die laufende Entscheidungsfindung in strukturierten Updates aufbereiten.

• Interaktive Dashboards und Desktop-Widgets erstellen: Kimi Work kann geschäftliche Anforderungen mithilfe von Eingabeaufforderungen in natürlicher Sprache in personalisierte Dashboards und Widgets umsetzen. Nutzer können interaktive Ansichten für Marktupdates, Aktivitäten von Wettbewerbern, Projektfortschritte und Finanzkennzahlen erstellen, anschließend bestimmte Bereiche kommentieren oder auswählen, um sie weiter zu verfeinern, und häufig genutzte Widgets für den schnellen Zugriff auf dem Desktop anheften.

Die Einführung von KI funktioniert am besten, wenn Unternehmen sie als fortlaufenden Prozess und nicht als einmaliges Technologie-Upgrade betrachten. Ziel ist es, praktische Einsatzmöglichkeiten zu finden, zu testen, was funktioniert, und Vertrauen aufzubauen, bevor KI im gesamten Unternehmen ausgeweitet wird. Mit diesen Schritten gelingt der Übergang vom ersten KI-Experiment zur breiteren Einführung im Unternehmen reibungsloser.

• Einsatzbereiche für KI mit großer Wirkung identifizieren

Beginne damit, Aufgaben zu identifizieren, die viel Zeit beanspruchen, wiederkehrende Arbeit umfassen oder regelmäßig zu Verzögerungen führen. Priorisiere Bereiche, in denen KI ein klares Geschäftsproblem lösen und einen messbaren Nutzen liefern kann. So können Teams ihre Arbeit auf Veränderungen konzentrieren, die einen echten Unterschied machen.

• Klare Ziele und Erfolgskennzahlen festlegen

Lege fest, was KI verbessern soll, bevor du ein Tool auswählst oder ein Projekt startest. Definiere praktische Kennzahlen wie Zeitersparnis, niedrigere Kosten, kürzere Reaktionszeiten oder eine bessere Qualität der Ergebnisse. Klare Ziele erleichtern es, Fortschritte zu messen und festzustellen, ob das Projekt einen Mehrwert liefert.

• Datenqualität und Datenverfügbarkeit bewerten

KI erzielt bessere Ergebnisse, wenn sie auf relevante, präzise und gut organisierte Geschäftsdaten zugreifen kann. Prüfe die Informationen, die dein Unternehmen bereits besitzt, und identifiziere fehlende, veraltete, doppelte oder schwer zugängliche Datensätze. Wenn du diese Probleme frühzeitig angehst, können Qualität und Zuverlässigkeit KI-generierter Ergebnisse steigen.

• Mit einem kleinen Pilotprojekt beginnen

Wähle einen überschaubaren Anwendungsfall und teste ihn zunächst mit einem begrenzten Team, Prozess oder einer Abteilung. Ein kleines Pilotprojekt gibt Mitarbeitenden die Möglichkeit, Probleme zu erkennen, Feedback zu geben und zu verstehen, wie die Technologie funktioniert. Nutze die gewonnenen Erkenntnisse für Verbesserungen, bevor du KI in größere Workflows einführst.

• Tools wählen, die zu deinem Budget passen

Vergleiche KI-Tools anhand ihrer Funktionen, Preise, Skalierbarkeit, Sicherheit und Kompatibilität mit deinen bestehenden Workflows. Berücksichtige sowohl die aktuellen Kosten als auch mögliche Ausgaben, wenn die Nutzung im gesamten Unternehmen zunimmt. Vermeide es, für erweiterte Funktionen zu zahlen, die dein Team derzeit weder benötigt noch nutzt.

• Mitarbeitende für die Arbeit mit KI schulen

Mitarbeitende benötigen praktische Anleitung, um KI-Tools effektiv zu nutzen und zu verstehen, wo menschliches Urteilsvermögen weiterhin wichtig ist. Biete Schulungen zum Formulieren hilfreicher prompts, zur Überprüfung KI-generierter Informationen, zum Schutz von Geschäftsdaten und zum Umgang mit fehlerhaften Ergebnissen an.

• Ergebnisse überwachen und schrittweise skalieren

Verfolge die Leistung auch nach der Einführung eines KI-Workflows weiter, um festzustellen, ob er deine ursprünglichen Ziele erfüllt. Prüfe Kennzahlen, hole Feedback von Mitarbeitenden ein und achte auf unerwartete Probleme, die möglicherweise behoben werden müssen. Wenn ein Projekt dauerhaft Mehrwert liefert, weite es schrittweise auf andere Teams und Prozesse aus.

KI kann Unternehmen dabei helfen, Zeit zu sparen, Informationen effizient zu verwalten und die tägliche Arbeit zu vereinfachen. Praktische Anwendungsfälle zu wählen und klein anzufangen, kann die Einführung erleichtern. Diese Beispiele für KI in Unternehmen zeigen, wie Technologie sowohl Routineaufgaben als auch komplexe Aufgaben unterstützen kann. Kimi Work hilft dabei, KI in Geschäftsworkflows zu integrieren und anspruchsvolle Aufgaben effizienter zu erledigen. Für stärkeren Datenschutz und höhere Sicherheitsvorkehrungen abonniere Kimi Business für KI-Funktionen, die auf geschäftliche Anforderungen zugeschnitten sind.