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KI im Unternehmen: Ein Leitfaden für Führungskräfte
KI
Autor
Das Deel-Team
Letzte Aktualisierung
06 November, 2025
Wichtige Erkenntnisse
- Angewandte KI ist die Brücke zwischen Theorie und Praxis. Es handelt sich um die praktische Anwendung von KI-Technologien – wie maschinelles Lernen, natürliche Sprachverarbeitung und Automatisierung –, um reale Geschäftsprobleme zu lösen und einen klaren ROI zu erzielen.
- KI im Business steigert die Effizienz und reduziert Risiken. Durch die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben unterstützt KI Teams in den Bereichen Personalwesen, Gehaltsabrechnung und Compliance dabei, schneller zu arbeiten. Außerdem erkennt sie automatisch Compliance-Risiken und Unstimmigkeiten und reduziert so die Wahrscheinlichkeit menschlicher Fehler.
- Deel nutzt KI im Unternehmen, um geschäftliche Ergebnisse zu erzielen. KI-gestützte Tools wie Deel AI Workforce sind eine Suite von KI-Agenten, die repetitive Aufgaben proaktiv übernehmen. Teams können sich so auf das Wesentliche konzentrieren.
Die rasante Entwicklung der KI sorgt für Disruption in der Geschäftswelt. Für Führungskräfte ist es schwierig, den Hype von echten Vorteilen zu unterscheiden.
Um nachhaltige und skalierbare KI-Systeme zu entwickeln, muss man den Schritt von theoretischer Diskussion zur praktischen Anwendung machen. Hier setzt angewandte KI an.
KI im Unternehmen geht über Schlagzeilen hinaus und löst konkrete Geschäftsprobleme. Bei Deel ermöglicht sie 24/7-Support über Deel AI und proaktive Agenten über Deel AI Workforce.
Dieser Leitfaden erklärt, was KI im Business ist, wie es funktioniert und liefert Tipps für den Start.
KI im Unternehmen vs. allgemeiner KI und generativer KI
KI im Business ist darauf ausgelegt, spezifische Probleme oder Geschäftsanforderungen zu lösen. Sie ist weniger hypothetisch als allgemeine KI und weniger breit gefächert als generative KI.
| Dimension | KI im Unternehmen | Generative KI | Allgemeine KI (AGI) |
|---|---|---|---|
| Definition | KI, die für eine bestimmte Aufgabe oder einen bestimmten Bereich entwickelt wurde (z. B. Betrugserkennung, Chatbots für den Kundensupport). | KI-Modelle, die auf Grundlage von Trainingsdaten neue Inhalte (Texte, Bilder, Code, Designs) erstellen. | Hypothetische KI mit menschlicher Intelligenz in allen Bereichen, die in der Lage ist, zu denken, zu lernen und sich umfassend anzupassen. |
| Anwendungs- bereich | Eng und aufgabenorientiert. | Mittel – breiter als KI im Unternehmen, aber immer noch auf Content-Erstellung fokussiert. | Breit und universell (in der Praxis noch nicht realisiert). |
| Beispiele | Empfehlungs- maschinen, vorausschauende Wartung, Bonitätsbewertung. | ChatGPT, Midjourney, GitHub Copilot. | Ein System, das ein Unternehmen autonom wie ein menschlicher CEO leiten könnte. |
| Reifegrad | Ausgereift und in der Wirtschaft weit verbreitet. | Im Entstehen begriffen, aber schnell wachsend und kommerziell rentabel. | Noch theoretisch; echte AGI existiert heute nicht. |
| Nutzen für Unternehmen | Effizienz, Kosteneinsparungen und Genauigkeit bei bestimmten Arbeitsabläufen. | Fördert Kreativität, beschleunigt die Produktion von Inhalten, Personalisierung und Produktinnovation. | Zukünftiges Potenzial für die vollständige Automatisierung von Wissensarbeit und strategischen Entscheidungen. |
| Risiken | Verzerrungen in den Daten, mangelnde Anpassungsfähigkeit über den Bereich hinaus. | Halluzinationen, Urheberrechts-/IP-Probleme, Fehlinformationen, Störung der Arbeitsabläufe. | Unbekannte ethische, wirtschaftliche und existenzielle Risiken. |
| Investitions- horizont | Kurzfristiger ROI (heutige Anwendungsfälle). | Mittelfristig – frühe Einführung liefert bereits ROI. | Langfristig spekulativ. |
| Sichtweise der Entscheidungs- träger:innen | Zuverlässig für Prozessoptimierung und Kosteneffizienz. | Experimentieren und Skalieren in Marketing, Design, Kundeninteraktion und Wissensarbeit. | Überwachen, nicht überinvestieren; langfristige Auswirkungen beobachten. |
Die wichtigsten Komponenten von KI im Unternehmen
Für strategische Führungskräfte umfasst KI im Business den Einsatz von maschinellem Lernen, natürlicher Sprachverarbeitung und Automatisierung, um geschäftliche Herausforderungen zu lösen, wie Kostensenkung, Verbesserung des Kundenerlebnisses und Rationalisierung der Entscheidungsfindung.
Maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen (ML) ermöglicht es Systemen, Muster in Daten zu erkennen und ihre Leistung im Laufe der Zeit ohne explizite Programmierung zu verbessern. Für Unternehmen bedeutet dies intelligentere Prognosen, Personalisierung und Risikodetektion, die sich kontinuierlich an neue Daten anpassen.
Beispiel: Ein Einzelhändler nutzt ML-Modelle, um die saisonale Nachfrage zu prognostizieren und sicherzustellen, dass die richtigen Produkte an den richtigen Standorten vorrätig sind. So werden Lagerkosten gesenkt und der Umsatz maximiert.
Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)
NLP ermöglicht es KI, menschliche Sprache zu verstehen und darauf zu reagieren, indem es Text oder Sprache in strukturierte Geschäftseinblicke umwandelt. Es unterstützt Anwendungen wie Chatbots, Stimmungsanalysen und Dokumentenautomatisierung und sorgt so für mehr Effizienz und eine bessere Kundenbindung.
Beispiel: Eine Bank setzt NLP ein, um Kreditanträge automatisch zu prüfen und wichtige Details aus Dokumenten zu extrahieren, wodurch Genehmigungen beschleunigt und die Compliance-Genauigkeit verbessert werden.
KI-gestützte Automatisierung
KI im Unternehmen in Kombination mit Automatisierungstools rationalisiert repetitive und regelbasierte Geschäftsprozesse. Dies senkt Kosten, skaliert Abläufe und entlastet Mitarbeiter:innen, sodass sie sich auf strategische Aufgaben konzentrieren.
Beispiel: Ein globales HR-Team nutzt KI-gestützte Automatisierung, um Onboarding-Dokumente für Mitarbeiter:innen zu bearbeiten, Gehaltskonten einzurichten und IT-Zugriffsanfragen auszulösen – ohne manuelles Eingreifen.
Generative Modelle
Generative KI erstellt neue Inhalte wie Berichte, Marketingtexte oder Szenarioanalysen auf Basis vorhandener Daten. Sie beschleunigt Kreativität, Wissensmanagement und Entscheidungsunterstützung und verschafft Führungskräften schneller Zugang zu Erkenntnissen und Ideen.
Beispiel: Ein Beratungsunternehmen nutzt generative KI, um Tausende von Kundenumfragen in einem prägnanten Bericht mit umsetzbaren Empfehlungen für Führungskräfte zusammenzufassen.
KI im Unternehmen: Beispiele aus der Geschäftswelt
Technologie lässt sich am besten verstehen, wenn man sie in konkreten Geschäftsszenarien sieht. Einige Beispiele zeigen dies, darunter der Einsatz von KI bei Deel zur Optimierung von Prozessen und zur Bereitstellung von KI-Lösungen für Partner:innen.
Die Einführung von KI am Arbeitsplatz kann Ängste auslösen. Mit Deel zeigte sich jedoch Begeisterung. Teams, die zuvor repetitive Aufgaben erledigten, begrüßten die Veränderung, da niemand diese Aufgaben gern ausführte.
—Abhijit Mehta,
Senior Director of Product bei Deel
Jetzt erfahren, wie die KI-Tools von Deel die Produktivität steigern und Compliance sicherstellen können.
KI in der Zusammenarbeit: Effiziente Kommunikation weltweit
KI-Tools können weit mehr als nur E-Mails schreiben. Richtig eingesetzt erleichtern sie die Kommunikation über Grenzen und Zeitzonen hinweg. So fühlen sich globale Teams stärker verbunden und arbeiten besser zusammen:
- Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) übersetzt Gespräche in Echtzeit zwischen verschiedenen Sprachen.
- Generative KI und NLP fassen lange Besprechungen zusammen und heben wichtige Aktionspunkte hervor.
- Algorithmen für maschinelles Lernen analysieren Kommunikationsmuster, um Arbeitsabläufe und Team-Effizienz zu verbessern.
- Automatisierung plant personalisierte Nachrichten und sorgt für zeitnahe Kommunikation über Zeitzonen hinweg.
- Maschinelles Lernen organisiert gemeinsame Dokumente und Projektdateien intelligent, um den Zugriff zu erleichtern.
Wie Deel das umsetzt:
„The Time Off Fairy“ ist ein KI-Agent innerhalb von Deel AI Workforce. Er fasst Urlaubsanträge aus allen Kanälen zusammen, zeigt Konflikte an und erkennt Lücken in der Abdeckung. So sinkt das Risiko von Ausfallzeiten, ohne stundenlang Kalender und Tabellen vergleichen zu müssen.
KI im Personalwesen: Effizientere HR-Prozesse
Im Personalwesen ist KI besonders hilfreich, um sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren. Menschliche Eingriffe bleiben integriert, um Verzerrungen zu minimieren und sicherzustellen, dass Menschen die primären Entscheidungsträger bleiben:
- Maschinelles Lernen analysiert Lebensläufe und Bewerberprofile, um Top-Talente zu identifizieren.
- Automatisierung personalisiert die Einarbeitung mit KI-gesteuerten Arbeitsabläufen und Checklisten.
- Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und generative KI bieten Mitarbeiter:innen rund um die Uhr Zugang zu Antworten auf Fragen zu Personalrichtlinien, Sozialleistungen oder Gehaltsabrechnungen über Chatbots.
- Maschinelles Lernen analysiert Mitarbeiterfeedback und Engagement-Daten, um die Mitarbeiterbindung zu verbessern.
Wie Deel das umsetzt:
Unser KI-gestütztes Oboarding erstellt Verträge in Minuten, beschleunigt die Einrichtung neuer Mitarbeiter:innen und mindert das Risiko von Verstößen gegen Vorschriften.
Deel AI wird mit einer Kombination aus der Wissensdatenbank von Deel und unternehmenseigenen Daten trainiert. Es beschleunigt die Entscheidungsfindung und liefert Einblicke direkt in der Deel-Plattform und über das Slack-Plug-in.
Deel AI spart durch sofortige Antworten 8 bis 15 Minuten pro Aufgabe.
—Harry W.,
KI in der Lohnabrechnung: Schneller und präziser
Die Fehlerquote in der Lohnabrechnung muss minimal sein, und Pünktlichkeit ist entscheidend. Deshalb setzen Teams auf KI, um Fehler zu reduzieren, Prozesse zu optimieren und die Effizienz zu steigern. Zum Beispiel:
- Automatisierung berechnet Gehälter, Steuern und Sozialleistungen, um manuelle Fehler zu reduzieren.
- Automatisierung beschleunigt Lohnabrechnungszyklen und ermöglicht schnelle Auszahlungen.
- Algorithmen für maschinelles Lernen erkennen Anomalien oder Unstimmigkeiten, bevor Zahlungen getätigt werden.
- Generative KI wird verwendet, um Gehaltsabrechnungsberichte für die Finanzplanung und Audits zu erstellen und zusammenzufassen.
Wie Deel dies umsetzt:
Deel Payroll nutzt KI, um Gehälter, Abzüge und Steuern in über 100 Ländern automatisch in Echtzeit zu berechnen. Die KI gewährleistet pünktliche und genaue Zahlungen und reduziert gleichzeitig den Bedarf an manuellen Überprüfungen.
KI in der Compliance: Automatisierte Risikokontrolle
Die manuelle Einhaltung von Compliance-Vorgaben ist ineffizient und fehleranfällig. KI im Business mindert Risiken und übernimmt mühsame Aufgaben:
- Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) überwacht regulatorische Aktualisierungen und stellt aktuelle Richtlinien sicher.
- Algorithmen für maschinelles Lernen scannen Verträge und Rechtsdokumente, um die Einhaltung von Compliance-Standards sicherzustellen.
- Maschinelles Lernen und Automatisierung erkennen betrügerische Aktivitäten und verdächtige Muster in Echtzeit.
- Automatisierung und generative KI kennzeichnen nicht konforme Transaktionen und Kommunikationen sofort und liefern oft eine Zusammenfassung des Problems.
Wie Deel das umsetzt:
Der in die Deel-Plattform integrierte Compliance Monitor überwacht Vorschriften in über 150 Ländern und benachrichtigt Teams über Änderungen. Maschinelles Lernen automatisiert globale Hintergrundüberprüfungen und überprüft neue Mitarbeiter:innen innerhalb von 15 Minuten.
Dank des internen Wissenszentrums (aufgebaut und gepflegt von lokalen Rechtsexpert:innen) ist Compliance in alle KI-Prozesse integriert. Alle im HRIS erstellten Verträge entsprechen automatisch den neuesten Arbeitsgesetzen.
Erste Schritte: KI im Unternehmen für globale Teams
Wie bei allen disruptiven und spannenden Dingen gibt es auch um KI viel Wirbel. Wer sich auf KI-Tools konzentriert, die spezifische Probleme lösen, durchbricht den Hype, investiert intelligenter und erzielt greifbare Ergebnisse.
Eine der besten Möglichkeiten für den Einstieg ist Deel AI Workforce: eine Suite von KI-Agenten, die bestimmte Aufgaben proaktiv wie menschliche Mitarbeiter:innen erledigen.
Keine Programmierung ist erforderlich. Die Tools lassen sich einfach integrieren oder individuell anpassen.
Der Payroll Detective erkennt und behebt Fehler in der Gehaltsabrechnung, bevor sie zu Problemen werden. Der Hiring Guru optimiert die internationale Einstellungsstrategie.
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