KI-Analytik und KI-Lösungen für Unternehmen

Wir entwickeln und implementieren individuelle KI-Lösungen für konkrete Geschäftsaufgaben: Datenanalyse, Prognosen, Prozessautomatisierung, Machine Learning und die Integration künstlicher Intelligenz in Ihre Systeme

KI-Projekt besprechen

Über den Bereich

KI-Lösungen für die Aufgaben Ihres Unternehmens

IWIS entwickelt und implementiert KI-Lösungen für Unternehmen — kein Katalog fertiger Produkte, sondern Systeme, die auf die Prozesse, Daten und Ziele eines konkreten Unternehmens zugeschnitten sind. KI für Unternehmen verstehen wir als Werkzeug für eine bestimmte Aufgabe; deshalb werden Lösungen künstlicher Intelligenz um Ihre Daten herum entworfen und nicht umgekehrt. Der Bereich umfasst KI-Datenanalytik, prädiktive und prognostische Analytik, KI-Automatisierung von Geschäftsprozessen, Machine Learning, Generative AI, KI-Agenten und Assistenten sowie die KI-Integration mit CRM, ERP und Unternehmens-Data-Warehouses.

Künstliche Intelligenz für Unternehmen beginnt nicht mit der Wahl eines Modells, sondern mit der Aufgabe und dem Zustand der Daten. Jedes Projekt startet daher mit einer Analyse: welche Daten bereits vorliegen, wie brauchbar sie für das Training sind und welche Entscheidung sie genau stützen sollen. Danach folgen Konzept, PoC oder MVP und erst dann die produktive Einführung. Technologien der künstlichen Intelligenz bringen wir bis zu einem Werkzeug, das in Ihren Systemen lebt und nicht daneben.

Wir übernehmen keine KI-Projekte dort, wo die Aufgabe günstiger durch Automatisierung von Geschäftsprozessen oder eine sauber aufgebaute Business-Analytik gelöst wird.

Entscheidungen aus Daten statt aus dem Bauch

KI für die Datenanalyse verarbeitet Mengen, die manuell nicht zu bewältigen sind: Sie findet Muster, Zusammenhänge und Anomalien, die in Pivot-Tabellen unsichtbar bleiben.

Prognose statt Reaktion im Nachhinein

Prädiktive Analytik zeigt Nachfrage, Umsatz, Risiken und Bestände im Voraus. Im Projekt für die Novi Produkty Group erreichte ein Ensemble-ML-Modell über 80% Genauigkeit bei der Produktionsprognose.

Weniger manuelle Arbeit

KI-Automatisierung nimmt dem Team wiederkehrende Aufgaben ab: Dokumentenverarbeitung, Klassifizierung von Anfragen, Abgleich und Aufbereitung von Daten.

Personalisierung, die den Umsatz bewegt

Empfehlungsmodelle wählen das passende Produkt oder den passenden Inhalt aus. Für goodwine hob unser eigenes Modell den durchschnittlichen Bestellwert um 5% und die Lagerrotation um 10%.

Kundenbindung

Abwanderungsmodelle zeigen das Risiko, bevor ein Kunde geht: Bei Planeta Kino sank die Abwanderung von 13% auf 7%, bei Edenred erkennt das Modell gefährdete B2B-Verträge frühzeitig.

Skalierung ohne proportionale Neueinstellungen

Künstliche Intelligenz im Unternehmen erlaubt es, wachsende Mengen an Anfragen, Bestellungen und Daten zu bewältigen, ohne das Team im gleichen Maß zu vergrößern.

Wann der richtige Zeitpunkt ist

5 Anzeichen, dass ein Unternehmen KI-Lösungen braucht

Künstliche Intelligenz im Unternehmen lohnt sich nicht dann, wenn ein Budget für Experimente da ist, sondern dann, wenn Datenmenge und Routine die Möglichkeiten manueller Arbeit übersteigen.

"Daten sind da, entschieden wird trotzdem aus dem Bauch"

Berichte zeigen, was bereits passiert ist. Die Fragen, was als Nächstes kommt und worauf es sich auswirkt, bleiben offen, weil prognostische Analytik nie aufgebaut wurde.

"Unsere Analysten schaffen die Datenmenge schlicht nicht"

Transaktionen, Logs und Anfragen wachsen schneller als das Team. KI-Analytik wird dort gebraucht, wo eine manuelle Stichprobe nicht mehr repräsentativ ist und die Prüfung einer Hypothese Wochen dauert.

"Von der Abwanderung erfahren wir erst, wenn der Kunde weg ist"

Risikoanzeichen tauchen im Verhalten lange vor der Kündigung oder der Nichtverlängerung eines Vertrags auf. Ohne Prognosemodell sieht sie niemand rechtzeitig.

"Ein halber Arbeitstag geht für wiederkehrende Aufgaben drauf"

Anfragen klassifizieren, Daten zwischen Systemen übertragen, Dokumente und Rechnungen bearbeiten. Genau hier liefert KI für die Automatisierung von Geschäftsprozessen schneller Ergebnisse als in anderen Bereichen.

"Wir haben einen fertigen KI-Dienst probiert, er passte nicht"

Standardmodelle kennen die Besonderheiten Ihres Geschäfts nicht. Im Projekt für goodwine berücksichtigte ein fertiger Empfehlungsdienst die Lagerbestände nicht — wir mussten ein eigenes Modell entlang der realen logistischen Grenzen bauen.

Reale KI- und ML-Projekte von IWIS

Novi Produkty Group — Produktionsprognose

Einer der größten Getränke- und Snackhersteller der Ukraine plante Mengen aus dem Bauch heraus und verlor entweder an unverkäuflichen Beständen oder an Fehlmengen. Wir haben mehrere ML-Architekturen getestet und ein Ensemble-Modell mit über 80% Prognosegenauigkeit eingeführt. Die Prognose wurde Teil der operativen und strategischen Planung. Mehr zum Projekt

Planeta Kino — Prognose der Kundenabwanderung

Auf Basis von mehr als einem Jahr Transaktionen teilten ML-Algorithmen die Kundenbasis in Verhaltenscluster. Das Modell der Abwanderungswahrscheinlichkeit arbeitet mit Salesforce Marketing Cloud zusammen: Die Kommunikation passt sich dem individuellen Risiko an. Die Abwanderung sank von 13% auf 7%. Mehr zum Projekt

Edenred — Bindung von B2B-Verträgen

Für das internationale Fintech-Unternehmen entwickelten wir ein Modell zur Prognose der Abwanderung von Firmenkunden und eine flexible Data Pipeline. Kunden mit hohem Risiko werden früh erkannt, und die Datenverarbeitung entspricht dank Anonymisierung der DSGVO. Mehr zum Projekt

goodwine — personalisierte Empfehlungen

Ein fertiger Empfehlungsdienst berücksichtigte die Lagerbestände nicht, deshalb entwickelten wir ein eigenes Modell, das Verhaltens- und Logistikfaktoren verbindet: Empfehlungen im Katalog, ähnliche Produkte, Cross-Selling. Ergebnis: +5% durchschnittlicher Bestellwert, +10% Lagerrotation. Mehr zum Projekt

KI-Bereiche

Was wir mit KI umsetzen können

KI für Unternehmen ist kein einzelnes Produkt, sondern eine Reihe von Richtungen. Wir arbeiten sowohl an einzelnen KI-Aufgaben innerhalb bestehender Systeme als auch an Lösungen von Grund auf; der Umfang ergibt sich immer aus den Daten und Prozessen, die im Unternehmen bereits vorhanden sind.

KI-Analytik und Datenanalyse

KI-Analytik greift dort, wo klassische Berichte keine Antwort mehr geben: Die Datenmenge ist zu groß, die Zusammenhänge sind nicht offensichtlich, und die manuelle Prüfung einer Hypothese dauert Wochen.

Suche nach Mustern und Zusammenhängen in großen Mengen an Transaktionen, Anfragen und Logs.
Segmentierung und Verhaltensclusterung der Kundenbasis.
Anomalieerkennung: untypische Vorgänge, Datenfehler, Abweichungen vom normalen Prozessverlauf.
KI-Datenanalytik als Aufsatz auf ein bestehendes Warehouse oder BI-System.

Prädiktive und prognostische Analytik

Prädiktive Analytik beantwortet nicht die Frage „was ist passiert“, sondern „was wird passieren“. Dieser Bereich ist bei uns in realen Projekten am besten erprobt.

KI für die Prognose von Nachfrage und Produktionsmengen — wie im Ensemble-Modell für die Novi Produkty Group.
Prognose von Umsatz und Auslastung nach Zeiträumen, Standorten und Warengruppen.
Prognostische Analytik für Bestände: wie viel und wann produziert oder bestellt werden sollte.
Abwanderungsmodelle für B2C und B2B — ein frühes Risikosignal statt einer Reaktion im Nachhinein.
Prognosen für die Kennzahlen aus Ihrem KPI-System.

KI-Automatisierung von Geschäftsprozessen

KI für die Automatisierung von Geschäftsprozessen kommt dort zum Einsatz, wo ein Vorgang wiederkehrend ist, sich aber nicht auf eine feste Regel reduzieren lässt: Ein Text, ein Dokument oder ein Verhalten muss zuerst „verstanden“ werden.

Dokumentenverarbeitung: Erkennung, Extraktion von Feldern, Vollständigkeitsprüfung.
Klassifizierung und Weiterleitung von Anfragen und Anträgen nach Thema und Priorität.
Automatisierung mit KI im Zusammenspiel mit Ihrer bestehenden Prozessautomatisierung.
Aufbereitung und Normalisierung von Daten, Kontrolle von Dubletten und Widersprüchen.

Machine Learning auf Ihren Daten

Machine Learning und künstliche Intelligenz bedeuten nicht, ein fertiges Modell zu kaufen, sondern eines auf Ihren Daten zu trainieren. Die Entwicklung künstlicher Intelligenz für ein konkretes Unternehmen beginnt genau hier: Ob eine Lösung in den Produktivbetrieb geht, hängt davon ab, welche Merkmale im Modell stecken.

Merkmalsbildung gemeinsam mit Ihren Fachexperten: In den Projekten für Edenred und die Novi Produkty Group war das eine Reihe von Workshops mit dem Kundenteam.
Test mehrerer ML-Architekturen und Auswahl des Modells nach Geschäftskennzahl, nicht allein nach Genauigkeit.
Umgang mit Datenfehlern: Bei der Novi Produkty Group verbesserte die Approximation nicht erfasster Nullbestände die Prognose deutlich.
Empfehlungs- und Ranking-Modelle, Modell-Ensembles.
Data Pipeline und Nachtraining des Modells auf neuen Daten nach dem Start.

Generative AI für Texte und Wissen

Generative künstliche Intelligenz deckt Aufgaben rund um natürliche Sprache und unstrukturierte Inhalte ab: Dokumente, Anfragen und das interne Wissen des Unternehmens.

KI-Suche in der Wissensdatenbank: eine Frage in normaler Sprache, eine Antwort mit Quellenverweis statt einer Dateiliste.
Verarbeitung und Zusammenfassung von Dokumenten, Verträgen, Anfragen und Bewertungen.
Entwürfe für Antworten und Standardtexte im Tone of Voice des Unternehmens.
Betrieb innerhalb des Unternehmensperimeters, wenn Daten diesen nicht verlassen dürfen.

KI-Agenten und KI-Assistenten

KI-Agenten erledigen mehrstufige Aufgaben: Daten finden, abgleichen, ein Dokument vorbereiten, weiterreichen oder einen Menschen hinzuziehen. KI-Assistenten arbeiten im Dialog mit dem Nutzer.

Text- und Sprachassistenten im Produkt, auf der Website oder innerhalb eines Unternehmenssystems.
Ein KI-Berater, der dem Nutzer hilft, seine Anfrage zu formulieren und zu einer Entscheidung zu kommen.
Die Anwendungsszenarien beschreiben wir im Beitrag über KI-Lösungen für die Kommunikation mit Kunden.
Anbindung an CRM, LMS und Datenbanken statt eines isolierten Chats, mit einem menschlichen Kontrollpunkt dort, wo ein Fehler teuer ist.

KI-Integration in Ihre IT-Infrastruktur

Ein Modell nützt erst dann, wenn sein Ergebnis dort ankommt, wo entschieden wird. Die KI-Integration ist deshalb genauso Teil des Projekts wie das Training des Modells.

KI-Integration mit CRM: Bei Planeta Kino wird der Abwanderungs-Risikowert an Salesforce Marketing Cloud übergeben und steuert die Kommunikation.
KI-Integration mit ERP- und Buchhaltungssystemen: Prognosen fließen in die Produktions- und Beschaffungsplanung.
KI-Integration mit Unternehmenssystemen über REST API, Message Queues und Webhooks.
Anbindung an DWH und BI-Reporting — das Modell arbeitet auf denselben Daten wie die Managementanalytik.
Einführung künstlicher Intelligenz unter Beachtung der DSGVO: Für Edenred wurden Kundendaten vor der Verarbeitung außerhalb der EU anonymisiert.

So läuft die Einführung ab

Phasen einer KI-Einführung: von der Aufgabe zum laufenden Modell

Die Einführung künstlicher Intelligenz beginnt nicht mit der Wahl eines Modells, sondern mit der Geschäftsaufgabe und dem Zustand der Daten. Diese Reihenfolge erlaubt einen frühen Abbruch, falls KI im konkreten Fall keinen Vorteil gegenüber einer einfacheren Lösung bringt.

Aufgabenanalyse und Datenaudit

Wir klären, welche Entscheidung die KI verbessern soll und an welcher Kennzahl das Ergebnis gemessen wird. Die Hypothesen entstehen gemeinsam mit Ihren Fachexperten — in den Projekten für Edenred und die Novi Produkty Group war das eine Reihe von Arbeitsworkshops. Parallel sehen wir uns an, welche Daten es gibt, woher sie kommen und in welchem Zustand sie sind: Hier zeigen sich Lücken, Dubletten und nicht erfasste Ereignisse, die später die Genauigkeit beeinflussen. Reichen die Daten nicht aus, sagen wir das offen und schlagen vor, was zuerst erhoben werden sollte.

Lösungskonzept

Wir legen die Architektur fest: welche Merkmale wir verwenden, welchen Modelltyp wir prüfen und wie das Ergebnis in den Geschäftsprozess gelangt. Hier werden auch der Umfang der ersten Phase und die Anforderungen an den Datenschutz bestimmt.

PoC oder MVP

Wir bauen einen Prototyp auf realen Daten und prüfen die Hypothese vor größeren Investitionen. Die erste Version des Modells für die Novi Produkty Group entstand noch während der Ausschreibung auf einer begrenzten Merkmalsmenge — und erreichte die höchste Genauigkeit aller Teilnehmer.

Entwicklung und Training des Modells

Wir bilden die Merkmale, testen mehrere ML-Architekturen und vergleichen sie nach Geschäftskennzahl statt allein nach Genauigkeit. Parallel bauen wir die Data Pipeline, damit das Modell frische Daten automatisch erhält und nicht über manuelle Exporte.

Integration, Start und Weiterentwicklung

Wir binden das Modellergebnis an die Systeme an, in denen es tatsächlich genutzt wird: CRM, ERP, mobile App oder BI-Reporting. Wir prüfen das Verhalten unter Last, die Zugriffsrechte und die Korrektheit der Daten und bringen die Lösung in den Produktivbetrieb. Nach dem Start überwachen wir die Prognosequalität, trainieren das Modell auf neuen Daten nach und erweitern es auf angrenzende Aufgaben — bei der Novi Produkty Group wurde das erste Modell zur Grundlage für weitere Warengruppen.

KI für den Vertrieb

KI für E-Commerce

KI für Logistik und Produktion

KI für Prozessoptimierung

KI-Chatbot für Unternehmen

KI-Agenten

Häufige Fragen zu KI-Lösungen für Unternehmen

Was ist eine KI-Lösung für Unternehmen?

Eine KI-Lösung für Unternehmen ist ein System, das aus den Daten des Unternehmens lernt und eine Entscheidung oder Handlung übernimmt, die zuvor einen Menschen erforderte: Nachfrage prognostizieren, das Abwanderungsrisiko eines Kunden bewerten, Anfragen klassifizieren, eine Empfehlung auswählen, eine Antwort in Unternehmensdokumenten finden.

Künstliche Intelligenz für Unternehmen unterscheidet sich von gewöhnlicher Automatisierung dadurch, dass sie nicht nach einer fest vorgegebenen Regel arbeitet, sondern nach einem Muster, das aus historischen Daten abgeleitet wurde.

Welche Geschäftsprozesse lassen sich mit KI automatisieren?

KI-Automatisierung wirkt am schnellsten bei wiederkehrenden Vorgängen, die sich nicht auf eine einfache Regel reduzieren lassen: Verarbeitung und Prüfung von Dokumenten, Klassifizierung und Weiterleitung von Anfragen, Aufbereitung und Normalisierung von Daten, Erstellung von Standardtexten.

Wo ein Prozess durch klare Bedingungen beschrieben ist, ist die klassische Automatisierung von Geschäftsprozessen günstiger und zuverlässiger. Wir trennen diese beiden Ebenen: Die KI übernimmt genau den Schritt, der ein „Verstehen“ von Text, Dokument oder Verhalten erfordert.

Wie lässt sich KI für die Datenanalyse nutzen?

KI-Datenanalytik kommt dort zum Einsatz, wo die Informationsmenge die Möglichkeiten manueller Auswertung übersteigt: Mustersuche in Transaktionen, Verhaltensclusterung der Kundenbasis, Anomalieerkennung, Prüfung von Geschäftshypothesen an historischen Daten.

Im Projekt für Planeta Kino teilten ML-Algorithmen die Basis anhand von mehr als einem Jahr Transaktionen in Verhaltenscluster; die Ergebnisse wurden gemeinsam mit dem Marketingteam in Tiefeninterviews überprüft.

Was ist prädiktive Analytik und wie hilft sie einem Unternehmen?

Prädiktive Analytik prognostiziert künftige Ereignisse auf Basis historischer Daten: Nachfrage, Umsatz, Auslastung, Bestände, Abwanderungswahrscheinlichkeit. Anders als gewöhnliche Berichte, die die Vergangenheit beschreiben, verschafft prognostische Analytik Zeit zum Handeln.

Ein praktisches Beispiel: Für die Novi Produkty Group prognostiziert ein Ensemble-ML-Modell die Produktionsmengen mit über 80% Genauigkeit. Das Unternehmen ist von der nachträglichen Reaktion auf Fehl- oder Übermengen zur vorausschauenden Planung übergegangen.

Lässt sich KI mit CRM, ERP und anderen Systemen integrieren?

Ja, und genau das macht eine Lösung praktisch nutzbar. Die KI-Integration erfolgt über REST API, Message Queues, Webhooks oder eine direkte Anbindung an das Data Warehouse — je nach Ihrer Infrastruktur.

Ein Beispiel aus der Praxis: Bei Planeta Kino wird der Abwanderungs-Risikowert an Salesforce Marketing Cloud übergeben, und der Nutzer erhält eine auf sein Risiko abgestimmte Nachricht. Ebenso können Prognosen in ein ERP für die Produktionsplanung oder in das BI-Reporting fließen.

Können Sie eine individuelle KI-Lösung für unser Unternehmen entwickeln?

Ja, die Entwicklung von KI-Lösungen entlang der konkreten Prozesse eines Unternehmens ist unser Hauptformat. Individuelle KI-Lösungen sind dann nötig, wenn ein fertiger Dienst die Besonderheiten des Geschäfts nicht berücksichtigt.

Ein anschaulicher Fall ist goodwine: Der Kunde wollte einen fertigen Empfehlungsdienst nutzen, doch im Test zeigte sich, dass das Modell die Lagerbestände nicht einbezieht. Ein eigenes Modell, das Verhaltens- und Logistikfaktoren verband, brachte +5% durchschnittlichen Bestellwert und +10% Lagerrotation.

Besprechen wir Ihre KI-Aufgabe

Warum IWIS: Wir kommen zur KI von der Datenseite. Die Grundlage dieses Bereichs ist unsere Data- und BI-Expertise — Analyseplattformen und Data Warehouses für Planeta Kino, Swiss Krono, Helen Marlen, Stonelight, Servier und British American Tobacco sowie der Entwurf einer Datenarchitektur für YURiA-PHARM. Auf denselben Daten entstehen ML-Modelle: Produktionsprognosen für die Novi Produkty Group, Abwanderungsmodelle für Planeta Kino und Edenred, Empfehlungssysteme für goodwine. Die Teams werden entlang der Aufgabe zusammengestellt — Data Analyst, Data Science Engineer, Data Engineer, DevOps, Business Analyst und Entwickler —, damit das Modell nicht auf dem Laptop eines Data Scientists bleibt, sondern in Ihre Systeme integriert und nach dem Start betreut wird. In einer kostenlosen Beratung gehen wir Ihren Fall durch: welche Daten vorhanden sind, ob sie für ein Modell ausreichen, was sich in einem PoC prüfen lässt und wie die erste Phase aussehen würde.

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