Generative KI im Unternehmen: Strategien, Anwendungswege und Wirtschaftlichkeit im Vergleich (2025)

Von 0 auf KI – Wie Unternehmen mit kleinen Schritten große Wirkung erzielen

Einleitung: Warum generative KI jetzt relevant ist

Die Diskussion um Künstliche Intelligenz hat in den letzten Jahren enorm an Fahrt aufgenommen – und dabei ist ein Begriff besonders stark ins Rampenlicht gerückt: Generative KI, kurz GenAI. Spätestens seit der Veröffentlichung von ChatGPT ist klar: KI kann nicht nur analysieren, sortieren oder klassifizieren – sie kann auch erschaffen. Texte, Bilder, Code, ganze Ideen – generative Modelle sind zu erstaunlich kreativen Partnern geworden.

Unternehmen sehen sich nun mit einer zentralen Frage konfrontiert: Wie können wir diese Technologie sinnvoll und wirtschaftlich einsetzen? Die Bandbreite der Möglichkeiten ist riesig – aber ebenso groß sind Unsicherheiten: Welche Anwendungen bringen wirklich Mehrwert? Wie hoch sind die Kosten? Reicht es, auf bestehende Tools zu setzen, oder sollten wir eigene KI-Lösungen entwickeln?

In der Praxis kristallisieren sich drei grundsätzliche Wege heraus, wie generative KI ins Unternehmen findet. Jeder davon bringt unterschiedliche Anforderungen und Chancen mit sich – und genau diese schauen wir uns jetzt genauer an.

Drei Wege zur Einführung generativer KI im Unternehmen

1. KI-Funktionen in bestehender Software nutzen

Der einfachste und zugleich meistgenutzte Einstiegspunkt: Unternehmen verwenden bereits Tools wie Microsoft 365, Google Workspace, Salesforce oder Notion – und genau diese Softwarelösungen liefern mittlerweile KI-Funktionen direkt mit. Man muss also nichts neu entwickeln, keine eigene IT-Infrastruktur aufbauen und auch keine Daten migrieren. Es reicht, die KI-Funktion zu aktivieren – oft gegen einen Aufpreis.

Ein gutes Beispiel: Wer Microsoft 365 nutzt, kann den sogenannten Copilot buchen – eine KI-Funktion, die Mails zusammenfasst, Word-Dokumente vorschlägt oder PowerPoint-Präsentationen automatisch erstellt. Auch Entwickler profitieren von GitHub Copilot, der beim Programmieren nicht nur Code-Vorschläge macht, sondern auch ganze Funktionen entwirft – laut Studien spart das in der Praxis bis zu 55 % der Entwicklungszeit.

Diese Art des Einstiegs ist vor allem für kleine und mittlere Unternehmen attraktiv, weil sie mit überschaubarem Aufwand messbaren Nutzen bringt. Es braucht weder KI-Expertise noch eigene Datenmodelle – man nutzt einfach, was die Anbieter liefern. Natürlich hat das Grenzen: Die Funktionen sind generisch, anpassbar nur in engen Grenzen. Und wer sensible Daten verarbeitet, muss sich fragen, ob er diese in die Cloud eines US-Anbieters geben will.

Aber als erste Stufe zum KI-Einstieg funktioniert dieser Weg hervorragend – vor allem, wenn man den Mitarbeitenden früh zeigt, wie sie die neuen Tools sinnvoll nutzen.

2. Integration externer KI-Plattformen

Ein Schritt weiter gehen Unternehmen, die generative KI gezielt in eigene Prozesse integrieren wollen. Hier kommt nicht mehr nur „fertige“ Software zum Einsatz, sondern externe KI-Plattformen wie OpenAI, Anthropic oder Aleph Alpha, die über Schnittstellen (APIs) angebunden werden.

Der Vorteil? Die KI wird nicht nur punktuell genutzt, sondern kann tief in bestehende Systeme eingebettet werden – zum Beispiel in das eigene CRM, die Wissensdatenbank oder den Kundensupport. Das eröffnet mehr Gestaltungsspielraum: Man kann definieren, wann die KI aktiv wird, welche Daten sie erhält und wie sie antwortet.

Ein spannendes Beispiel ist Morgan Stanley: Der Finanzdienstleister hat mit OpenAI-Technologie ein internes System entwickelt, das Beraterinnen und Beratern in Sekundenschnelle Zugriff auf zehntausende interne Reports gibt – durch einfache Spracheingabe. Der Clou: Die KI ist nicht öffentlich, sondern arbeitet mit firmeninternen Daten und ist genau auf die Informationsbedürfnisse der Finanzexperten zugeschnitten.

Solche Projekte erfordern bereits technisches Know-how – APIs müssen angebunden, Daten aufbereitet, Sicherheit gewährleistet werden. Dafür winkt ein echter Wettbewerbsvorteil, denn die KI wird Teil der eigenen Prozesse und unterstützt dort, wo Standardlösungen nicht weiterkommen. Die Wirtschaftlichkeit hängt stark vom konkreten Anwendungsfall ab – aber wer hier gezielt investiert, kann sich differenzieren.

3. Eigene GenAI-Lösungen entwickeln

Bleibt der anspruchsvollste – und seltenste – Weg: Die eigene Entwicklung eines generativen KI-Modells. Nur wenige Unternehmen wagen diesen Schritt, denn er ist teuer, komplex und langwierig. Dafür bietet er maximale Kontrolle und tiefgreifende strategische Vorteile – wenn man ihn richtig angeht.

Stellen Sie sich vor, Sie arbeiten bei einem globalen Finanzdatenanbieter mit Millionen hochspezialisierter Texte. Genau so erging es Bloomberg, die 2023 ihr eigenes Sprachmodell entwickelten: BloombergGPT, trainiert mit 50 Milliarden Parametern speziell auf Finanzsprache. Warum? Weil allgemeine Modelle wie GPT-4 in diesem Bereich oft nicht treffsicher genug sind. Für Bloomberg war klar: Nur ein eigenes Modell kann die notwendige Fachlichkeit und Genauigkeit liefern.

Doch der Aufwand ist enorm: Man benötigt große Rechenzentren, hochqualifizierte Machine-Learning-Teams und vor allem sehr viele, hochwertige, eigene Daten. Der Return-on-Investment stellt sich oft erst nach Jahren ein – und nur dann, wenn das Modell Kernbestandteil des Geschäfts wird oder enorme Effizienzgewinne bringt. Deshalb bleibt dieser Weg großen Unternehmen mit Spezialanforderungen vorbehalten.

Für alle anderen gilt: Eine maßgeschneiderte Lösung lässt sich oft auch erreichen, indem man ein vorhandenes Modell anpasst – etwa über Feintuning oder RAG-Techniken. So wird aus einem externen Modell ein halb-eigenes Werkzeug, ohne das Rad neu zu erfinden.

Marktentwicklung: GenAI ist im Mainstream angekommen

Noch vor wenigen Jahren galt generative KI als Spielwiese für Tech-Startups und datenverliebte Entwickler. Doch diese Zeit ist vorbei. Heute ist GenAI fester Bestandteil der Unternehmensrealität – und zwar nicht nur in großen Konzernen, sondern zunehmend auch im Mittelstand.

Eine aktuelle Umfrage zeigt: Über 90 % der befragten Unternehmen setzen bereits GenAI ein – sei es im Kundenservice, im Marketing, in der Softwareentwicklung oder in der internen Kommunikation. Was dabei auffällt: Viele Firmen haben klein angefangen – mit einzelnen Tools, Pilotprojekten oder KI-Assistenten in Office-Software. Nur etwa ein Viertel gibt an, dass generative KI tief in ihre Geschäftsprozesse integriert ist. Das heißt: Der Wille ist da – aber viele befinden sich noch in der Lernphase.

Warum dieser zurückhaltende Einstieg? Ganz einfach: Der Markt hat sich in Richtung zugänglicher Lösungen entwickelt. Große Softwareanbieter wie Microsoft, Google, Salesforce oder Adobe haben KI-Funktionen direkt in ihre Produkte eingebaut. Unternehmen müssen nicht mehr selbst forschen oder entwickeln – sie können einfach loslegen.

Spannend dabei: Eine deutliche Mehrheit bevorzugt Out-of-the-Box-KI. Studien zufolge setzen 70 % der Firmen entweder auf Standardfunktionen oder auf eigene Apps, die auf existierenden Modellen aufbauen. Nur etwa 6 % planen, ein komplett eigenes Modell zu entwickeln. Das überrascht nicht – denn die Einstiegshürden sind hoch, die Budgets begrenzt, und der Markt bietet bereits leistungsfähige Alternativen.

Auch Venture-Capital-Investoren beobachten diesen Trend: Die Zahl der fertigen KI-Produkte steigt rasant, während Eigenentwicklungen eher punktuell erfolgen. Man könnte sagen: Statt das eigene Flugzeug zu bauen, steigen viele lieber direkt in den Jet, der schon am Gate steht. Und das ist oft die klügere Entscheidung.

Technologische Reife: Zwischen „einfach nutzen“ und „selbst entwickeln“

Technologisch betrachtet ist generative KI heute dort angekommen, wo Cloud Computing vor zehn Jahren stand: ausgereift, leistungsfähig, breit verfügbar – aber nicht trivial. Die großen Foundation Models wie GPT-4 (OpenAI), Claude (Anthropic), Gemini (Google) oder LLaMA (Meta) setzen den Maßstab. Sie liefern erstaunliche Ergebnisse, sind als API verfügbar und können in verschiedenste Kontexte eingebunden werden.

Das ist ein echter Paradigmenwechsel: Früher musste man monatelang Modelle trainieren, heute reicht oft ein API-Schlüssel, und man kann loslegen. Viele Unternehmen profitieren davon, ohne tief in die KI-Entwicklung einzusteigen. Copilots, Assistenzfunktionen oder Automatisierungstools basieren auf diesen Foundation Models – die eigentliche KI-Arbeit übernehmen dabei spezialisierte Anbieter.

Doch wie so oft gilt: Je mehr man will, desto mehr muss man investieren.

Out-of-the-box-Lösungen liefern schnelle Erfolge – aber sie verstehen den Kontext des Unternehmens oft nur oberflächlich. Sie kennen keine internen Prozesse, keine Fachsprache, keine spezifischen Daten. Deshalb stoßen sie an Grenzen, sobald es um Komplexität, Genauigkeit oder Datenschutz geht.

Ein Beispiel: Ein KI-Tool fasst E-Mails automatisch zusammen. Das klappt prima – bis es eine Kundenreklamation nicht korrekt einordnet, weil ihm das Fachvokabular fehlt. Oder ein Sprachmodell schlägt im Kundensupport falsche Lösungen vor, weil es den Kontext des Produkts nicht kennt. In solchen Fällen braucht es eine präzisere Steuerung – etwa durch sogenanntes Prompt Engineering, RAG-Techniken (Retrieval-Augmented Generation) oder Feintuning.

Für diese Art von Anpassung braucht es technisches Verständnis, Datenqualität – und meist externe Hilfe. Immer mehr Plattformen erleichtern diesen Prozess: Hugging Face, LangChain, Microsoft Azure OpenAI, Cohere oder AI21 bieten Infrastruktur, Tools und Modellzugänge für maßgeschneiderte KI-Anwendungen. Firmen können entscheiden, ob sie die Modelle in der Cloud laufen lassen oder in der eigenen Umgebung – etwa aus Datenschutzgründen.

Und dann gibt es noch die Königsdisziplin: das eigene Modell. Hier ist die technologische Reife das Nadelöhr. Auch wenn Open-Source-Modelle wie LLaMA 2 oder Mistral verfügbar sind – sie sind kein Plug-and-Play, sondern verlangen Daten, Rechenleistung und ein erfahrenes Team. Wer diesen Weg geht, braucht nicht nur das Know-how, sondern auch die Geduld und das Budget. Für die meisten Unternehmen ist das (noch) eine Nummer zu groß – aber mit zunehmendem Wissen und wachsendem Druck auf Datenschutz und Individualisierung könnte sich das ändern.

Fazit: Die Technologie ist da – aber ihre erfolgreiche Nutzung hängt davon ab, wie weit ein Unternehmen bereit ist zu gehen. Wer das Beste herausholen will, muss bereit sein, sich auch technisch weiterzuentwickeln. Die gute Nachricht: Noch nie war es so einfach, mit GenAI zu starten. Und noch nie war der Zugang zu leistungsfähiger KI so niedrigschwellig.

Wirtschaftlichkeit: Was sich lohnt – und was nicht

Am Ende zählt für Unternehmen nicht nur, was möglich ist, sondern vor allem: Was bringt es wirklich? Und zu welchem Preis? Genau hier unterscheiden sich die drei Wege zur Einführung generativer KI fundamental – sowohl in ihren Investitionskosten als auch im möglichen Return-on-Investment (ROI).

Stufe 1: Schnell, günstig, sofort messbar

Der erste Weg – also die Nutzung von KI-Funktionen in bestehender Software – ist der wirtschaftlich attraktivste Einstiegspunkt. Warum? Weil er kaum technische Hürden mit sich bringt, keine Projektplanung erfordert und sofort Wirkung zeigt.

Nehmen wir Microsoft 365 Copilot als Beispiel: Für rund 30 $ pro Nutzer im Monat erhalten Mitarbeitende einen digitalen Assistenten, der Mails zusammenfasst, Protokolle schreibt, Präsentationen erstellt und Aufgaben priorisiert. Studien zeigen, dass dadurch bis zu 40 % der täglichen Arbeitszeit eingespart werden können – und das bei einer überschaubaren Zusatzinvestition. Die große Stärke dieses Ansatzes: Der Mehrwert ist schnell sichtbar, die Kosten sind kalkulierbar, und der Aufwand für IT und Fachabteilungen bleibt gering.

Klar ist aber auch: Die größte Herausforderung liegt hier nicht in der Technik, sondern im Change Management. Denn ein Tool nützt wenig, wenn niemand es nutzt. Erfolgreiche Unternehmen investieren daher parallel in Schulungen, in verständliche Use-Case-Dokumentation und in eine Kultur, die Fehler zulässt und Experimentieren fördert.

Stufe 2: Mittelgroße Investition, spezifischer Nutzen

Wer generative KI in bestehende Systeme integriert, muss etwas tiefer in die Tasche greifen – erhält dafür aber auch maßgeschneiderte Lösungen. Hier geht es nicht mehr um einfache Assistenten, sondern um wirklich produktive KI-Systeme, die zum Beispiel in ein CRM, ein Ticketsystem oder ein internes Wissensportal eingebunden sind.

Die Kosten? Die hängen stark vom Projektumfang ab: Lizenzgebühren für API-Zugriffe, Aufwände für Softwareentwicklung, eventuell Infrastrukturkosten. Aber: Viele dieser Kosten sind modular und skalierbar – man kann klein anfangen und bei Erfolg ausbauen.

Der Clou liegt im Ziel des Projekts: Wer bloß ein KI-Experiment starten will, wird wahrscheinlich enttäuscht sein. Wer aber klare geschäftliche Ziele verfolgt – etwa eine Reduzierung der Support-Tickets durch einen KI-basierten Self-Service-Chat – kann den ROI gut beziffern. In vielen Fällen geht es um Einsparungen durch Automatisierung, aber auch um Umsatzpotenziale durch schnellere Reaktionszeiten oder bessere Kundenbindung.

Viele Unternehmen wählen genau diesen Mittelweg: Sie nutzen vorhandene Modelle wie GPT-4, kombinieren sie mit internen Daten und bauen eine Anwendung, die genau auf ihr Geschäftsmodell zugeschnitten ist – ohne ein eigenes Modell trainieren zu müssen. Das ist oft der beste Kompromiss zwischen Individualisierung und Wirtschaftlichkeit.

Stufe 3: Teuer, komplex – aber mit strategischem Potenzial

Bleibt die Königsdisziplin: der Bau eines eigenen generativen KI-Modells. Wirtschaftlich gesehen ist das ein Kraftakt. Die Fixkosten für Training, Infrastruktur und Fachkräfte gehen schnell in die Millionen. Hinzu kommen laufende Ausgaben für Wartung, Monitoring, Retraining und rechtliche Absicherung.

Deshalb lohnt sich dieser Weg nur für eine kleine Zahl von Unternehmen – nämlich dann, wenn der strategische Nutzen so hoch ist, dass sich die Kosten langfristig amortisieren. Denkbar ist das zum Beispiel in stark regulierten Branchen mit besonderen Datenschutzanforderungen, bei hochspezialisierten Geschäftsmodellen oder wenn KI zum integralen Bestandteil eines eigenen Produkts werden soll.

Ein fiktives Beispiel: Ein Medizintechnikhersteller möchte eine KI entwickeln, die klinische Texte analysiert und Diagnosen vorschlägt – aber ausschließlich auf Basis interner, streng kontrollierter Daten. In diesem Fall könnte ein eigenes Modell Wettbewerbsvorteile bringen, die anders nicht zu erreichen wären.

Für die breite Mehrheit jedoch gilt: Eine vollständige Eigenentwicklung ist betriebswirtschaftlich kaum vertretbar, solange es leistungsfähige, erweiterbare Modelle auf dem Markt gibt. Wer seine Datenhoheit sichern will, kann auch mit Open-Source-Modellen arbeiten – oder über RAG-Architekturen sicherstellen, dass sensible Informationen nicht im Modell, sondern nur im temporären Zugriff liegen.

Fazit und Ausblick: Wo stehen wir – und wohin geht die Reise?

Generative KI ist gekommen, um zu bleiben. Was heute noch als Technologie-Trend gehandelt wird, dürfte in wenigen Jahren zum selbstverständlichen Bestandteil der Arbeitswelt geworden sein – ähnlich wie das Smartphone oder die Cloud.

Die drei beschriebenen Wege zeigen dabei deutlich: Nicht jedes Unternehmen muss ganz oben auf der Innovationsleiter stehen, um von GenAI zu profitieren. Im Gegenteil – wer heute mit einfachen, sofort verfügbaren Tools beginnt, kann schnell erste Erfolge feiern. Diese „Low-Hanging Fruits“ helfen nicht nur bei der Effizienzsteigerung, sondern auch beim Kompetenzaufbau im Team.

Wichtig ist, die Reise strategisch zu planen: Wo bringt KI den größten Nutzen? Wo lohnt sich Investition, wo genügt Standard? Welche Fähigkeiten müssen wir intern aufbauen – und wo holen wir uns externe Unterstützung?

Viele Unternehmen stehen gerade am Anfang dieser Lernkurve – und das ist völlig in Ordnung. Wer jetzt erste Schritte geht, Erfahrungen sammelt und gleichzeitig eine längerfristige KI-Roadmap entwickelt, verschafft sich einen entscheidenden Vorsprung. Denn irgendwann wird es nicht mehr heißen: „Setzen wir KI ein?“, sondern: „Warum habt ihr sie nicht genutzt?“

Und genau darauf sollte man vorbereitet sein.

FAQs – Häufig gestellte Fragen zur Einführung generativer KI

1. Wir haben keine KI-Experten im Haus – können wir trotzdem starten?

Ja, absolut! Genau dafür gibt es Tools wie Microsoft Copilot, Notion AI oder auch ChatGPT. Diese Lösungen funktionieren weitgehend „out of the box“ und benötigen kein technisches Vorwissen. Der Fokus sollte auf dem Verstehen und Ausprobieren liegen – nicht auf dem Programmieren. Und wenn Sie später mehr wollen, können Sie gezielt externe Partner oder Trainings dazuholen.

2. Wie erkenne ich, ob sich eine KI-Integration wirklich lohnt?

Stellen Sie sich eine einfache Frage: Welches Problem lösen wir damit besser als vorher? Wenn generative KI z. B. hilft, repetitive Aufgaben zu automatisieren, Kundenanfragen schneller zu beantworten oder die interne Suche zu verbessern – dann ist sie mehr als Spielerei. Gute KI-Projekte orientieren sich immer am konkreten Nutzen, nicht an der Technologie selbst.

3. Ist der Datenschutz bei KI ein echtes Problem?

Das kommt darauf an, wie Sie die KI nutzen. Wenn Sie mit offenen Plattformen wie ChatGPT arbeiten, sollten Sie keine sensiblen Daten eingeben. Für interne Daten empfiehlt sich der Einsatz von RAG-Techniken, privaten Cloud-Lösungen oder Open-Source-Modellen, die im eigenen Rechenzentrum betrieben werden können. Wichtig ist: Denken Sie Datenschutz von Anfang an mit – dann ist er kein Showstopper.

4. Können wir ein bestehendes KI-Modell an unsere Branche anpassen?

Ja – und genau das ist oft der beste Weg. Viele Unternehmen verfeinern bestehende Sprachmodelle durch sogenanntes Feintuning oder kombinieren sie mit eigenen Daten über RAG-Architekturen. Das Ergebnis: Eine KI, die auf die eigene Sprache, Branche und Wissensbasis zugeschnitten ist – ohne komplett neu trainiert werden zu müssen.

5. Muss ich jetzt sofort mit KI anfangen – oder kann ich noch warten?

Natürlich können Sie warten. Aber: Andere warten nicht. Generative KI ist heute in vielen Unternehmen schon produktiver Alltag. Wer früh beginnt, sammelt nicht nur Erfahrung, sondern verschafft sich Wettbewerbsvorteile, die später nur schwer aufzuholen sind. Unser Tipp: Fangen Sie klein an – aber fangen Sie an.