Die einen diskutieren noch, wo KI sich lohnt. Die anderen haben damit längst Millionen Dollar und Tausende Stunden gespart.
Sydney Scott
Editorial Strategist, AI
Workday
Mittlerweile hat jedes Unternehmen – ob groß oder klein – mit KI experimentiert. Alle sind sich einig, dass KI die Unternehmenswelt grundlegend verändern wird. Doch in der Realität wissen viele nicht, wie sie deren volles Potenzial ausschöpfen können.
Einige von ihnen haben jedoch echte Fortschritte erzielt und Wege für den KI-Einsatz gefunden, mit denen sie Workflows optimieren, die Effizienz steigern und jährlich Millionen Dollar sparen. Der Schlüssel ist nicht einfach nur die Einführung der Technologie. Vielmehr geht es um das strategische Wissen , wo sie den größten Mehrwert für Ihr Unternehmen bringt.
Die folgenden 10 Beispiele geben einen kleinen Einblick, wie intelligente Unternehmen KI einsetzen.
Studie
Wenn sich die Zollpolitik ändert, verbirgt sich das Risiko oft in den Vertragsformulierungen: Klauseln zu höherer Gewalt, Steuerbestimmungen, Bedingungen für staatliche Eingriffe und Meldefristen, die bestimmen, wer die finanzielle Haftung trägt.
FlexGen setzte KI ein, um Lieferanten- und Auftragnehmervereinbarungen auf versteckte Zollrisiken zu prüfen. So wurden innerhalb von nur zweieinhalb Tagen Antworten geliefert, wofür sonst Wochen an manueller Überprüfung nötig gewesen wären.
Das Ergebnis: mehr als 35 Millionen Dollar an vermiedenen Zollkosten und über 10.000 Dollar an eingesparten direkten Lohnkosten.
Damit sich Verträge und Verwaltungsarbeit nicht stapeln, verlassen sich 44 % der Chief Legal Officer auf KI.
Damit sich Verträge und Verwaltungsarbeit nicht stapeln, verlassen sich 44 % der Chief Legal Officer auf KI.
Otsuka hat dies frühzeitig erkannt und gehandelt.
Das Pharmaunternehmen zentralisierte die Dokumentenerfassung und automatisierte die nachgelagerten Prozesse. Dadurch konnte die Bearbeitungszeit von Vollmachten um 2 bis 3 Geschäftstage reduziert werden. Diese Zeit kann nun genutzt werden, um Verträge voranzutreiben, anstatt Unterschriften hinterherzujagen.
Betrugsprüfer schätzen, dass Unternehmen jährlich etwa 5 % ihres Ertrags durch doppelte Auszahlungen und direkten Betrug verlieren. Der Großteil davon versteckt sich in Spesenabrechnungen.
Die Washington State University hat KI für die Prüfung von Rückerstattungen eingesetzt und 20.000 Dollar an potenziell doppelten Ausgaben entdeckt, bevor auch nur ein einziger Dollar geflossen ist. Zudem wurden 160 Arbeitsstunden frei und die Erstattungszeit um sechs Tage verkürzt, ohne den Prüfprozess an sich zu verlangsamen.
Stellen Sie sich vor, 90.000 Verträge stapeln sich auf Ihrem Schreibtisch. Änderungen der Unternehmensstruktur, Konsolidierungen nach Fusionen und Datenschutzprüfungen – alles landet gleichzeitig beim Legal-Team. Niemand kann diese Menge allein schnell genug durcharbeiten.
NetApp nutzte ein KI-gestütztes Tool zur Vertragsprüfung, um diese Vereinbarungen in großem Maßstab zu analysieren, zu sortieren und zu kategorisieren. Anstatt Zehntausende von Dokumenten manuell zu prüfen, automatisierte das Team die Arbeit und sparte mehr als 2,5 Millionen Dollar an Prüf- und Kategorisierungskosten.
Betrugsprüfer schätzen, dass Unternehmen jährlich etwa 5 % ihres Ertrags durch doppelte Auszahlungen und direkten Betrug verlieren.
Die Außendienstteams von Cushman & Wakefield reichten wöchentliche Stundenzettel ein, um genau aufzuschlüsseln, wo und wie jede Arbeitsstunde genutzt wurde. Wenn diese Daten korrigiert werden mussten, konnte eine einzige Journaleingabe bis zu 45 Minuten dauern.
Cushman & Wakefield nutzte KI, um den Prozess zu optimieren und verkürzte Updates von Journaleingaben von 45 auf 4 Minuten. Die Umstellung sparte jährlich 1 Million Dollar, reduzierte die Update-Zeit um 91 % und senkte die Fehlertickets innerhalb von 75 Tagen nach dem Go-live um 75 %.
Bei der Bedarfsprognose für mehr als 50.000 SKUs in einem Spreadsheet bleibt die Genauigkeit meist auf der Strecke. Terumo ersetzte diesen Prozess durch ein KI-gestütztes Planungstool, um die Genauigkeit der Prognosen zu verbessern. Bereits zwei Monate nach Projektstart liefen die ersten GuV-Prognosen.
Das Finanzteam erstellt nun monatlich statt vierteljährlich rollierende Prognosen. Das ermöglicht den Führungskräften genauere Prognosen und schnellere Antworten, wenn sich eine Produktlinie verändert und das Leadership noch diese Woche eine Entscheidung fordert, nicht erst nächste.
Beachtliche 77 % der Mitarbeitenden geben an, dass in ihrem Unternehmen nur wenige wissen, wer für Verträge verantwortlich ist. Diese Verwirrung kann verpasste Fristen, unerwartete Kosten und nicht eingehaltene Verpflichtungen verschleiern.
Genau vor diesem Problem stand Keller Williams. Zehn Jahre an Anbieterverträgen lagen in Legacy-Systemen vergraben, die niemand öffnen, geschweige denn einem Audit unterziehen wollte.
Keller Williams hat dieses Chaos mithilfe von KI in nur 30 Tagen in ein durchsuchbares, intelligentes Repository verwandelt. Dabei identifizierte das Team ungenutzte Verträge, die Kosten verursachten, und deckte 15 Verträge auf, die mit einem aktiven M&A-Deal verknüpft waren – diese hatte ein externes Prüfteam komplett übersehen. Der ROI des Projekts war nach etwa einem Monat erreicht.
Erstaunliche 77 % der Mitarbeiter geben an, dass in ihrem Unternehmen nur wenige wissen, wer für Verträge verantwortlich ist.
Die Heartland Bank verwaltete 25 Geschäftseinheiten und drei Hauptbücher, die nicht miteinander kommunizierten – was bei jedem Monatsabschluss erneut Kopfschmerzen verursachte.
Die Bank führte Personal- und Finanzdaten auf einer gemeinsamen Plattform zusammen – so kann der Abschlussprozess nun drei Tage früher fertiggestellt werden. Das sind drei Tage weniger Zahlenabgleich, bevor jemand aktiv werden kann.
Ein Resort komplett neu zu eröffnen bedeutet, die Personalausstattung für eine ganze Kleinstadt zu stemmen, bevor auch nur ein einziger Gast eincheckt.
Fontainebleau nutzte interaktive KI, um die Flut an Bewerbern zu bewältigen. Die direkten Ergebnisse: 6.500 Einstellungen in drei Monaten, 93 % Zufriedenheit der Kandidaten und eine mittlere Bewerbungszeit von drei Minuten.
Nichts davon ist mit einem Stapel Papierbewerbungen und einer Handvoll erschöpfter Recruiter möglich.
Globale Einstellung bedeutet meist, dass Recruiter zwischen Nachrichten von Kandidaten und Übersetzungssoftware hin- und herwechseln müssen. Dabei fallen oft Kandidaten durchs Raster.
Johnson Controls schloss diese Lücke mit einem KI-Agenten für die Kandidatenerfahrung, der 18 Sprachen fließend beherrscht – ganz ohne Übersetzer. Die Einstellungen stiegen um 14 %, die Zufriedenheit erreichte 98 % und Interviews werden jetzt in 15 Minuten statt in mehreren Tagen vereinbart.
Keine dieser Lösungen erforderte eine bahnbrechende Entwicklung. Jeder Erfolg stammte von einem Team, das genau den Workflow identifizierte, der es ausbremste. Dann wurde die KI direkt auf dieses Problem angesetzt, anstatt zuerst Technologie zu kaufen und den Anwendungsfall erst später zu definieren.
Studie
Das wahre ROI-Problem liegt in der Diskrepanz zwischen dem investierten Aufwand und der tatsächlichen Wirkung. Entdecken Sie die Lösung.