Sie haben ein Lean Team? Holen Sie sich das KI-Starterkit.
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88 % der KI-Pilotprojekte werden nicht in die Produktion überführt. Ihres muss nicht dazugehören. Mit diesen vier strategischen Schritten können Sie die Agilität Ihres Lean Teams in einen Wettbewerbsvorteil verwandeln. In unserem Playbook erfahren Sie, wie Sie von einfachen No-Code-Lösungen zu komplexen agentischen Workflows wechseln, die Ihr Unternehmen wirklich voranbringen.
Wie kann Ihr Unternehmen von agentischer KI profitieren?
Welche KI-Projekte sollte Ihr Lean Team verfolgen?
Hier sind acht gängige Anwendungsfälle – von einfachen Lösungen bis hin zu umfassenden, mehrstufigen Workflows.
Vorkonfigurierte KI-Lösungen
Mit einfachen No-Code-Lösungen können Sie Workflows automatisieren und schnell wertvolle, unkomplizierte Erfolge erzielen. Hier sind einige Beispiele:
Anwendungsfall | Herausforderung | Lösung |
Sofort E-Mail-Entwürfe erstellen | Sie sind gerade aus dem Urlaub zurückgekommen und müssen zahlreiche E-Mails abarbeiten, die während Ihrer Abwesenheit eingegangen sind. | Verknüpfen Sie Ihre geschäftliche E-Mail-Adresse mit Gemini Enterprise und lassen Sie sich eine professionelle und freundliche Antwort für alle Kundinnen und Kunden entwerfen, die auf eine Antwort warten. |
Kundenfeedback analysieren | Sie möchten Kundenfeedback in Ihrem Posteingang automatisch sortieren, um zu sehen, wer zufrieden ist, wer nicht und um welche Produkte es geht. Aber ein Entwicklungsteam für ein benutzerdefiniertes Analysetool ist im Budget nicht vorgesehen. | Mit AI Studio können Sie einen Prompt in eine funktionierende App umwandeln. Bei diesem „Vibe Coding“-Ansatz können Sie beschreiben, was Sie erreichen möchten, und die App bereitstellen, ohne komplexen Code schreiben zu müssen. So können Sie beweisen, dass Ihre Idee funktioniert, bevor Sie sich auf ein großes Entwicklungsprojekt einlassen. |
KI-Agenten für Datenverarbeitung
In Ihrer Datenplattform können KI-Agenten für Datenverarbeitung dazu beitragen, die Qualität Ihrer Daten zu verbessern, sie stärker zu vernetzen und für weitere KI-Innovationen vorzubereiten. Hier sind einige Beispiele:
Anwendungsfall | Herausforderung | Lösung |
Den tatsächlichen Marketing-ROI berechnen | Ihr Marketingteam weiß, wie viel es für digitale Werbeplattformen ausgibt, aber diese Daten sind von Ihren E-Commerce-Verkaufsdaten getrennt. Sie wissen nicht, welche Anzeigen tatsächlich zu Verkäufen führen. | Mit dem Data-Engineering-Agenten in BigQuery können Sie ein Data Warehouse für Ihre Werbe- und Vertriebssysteme anlegen. Anschließend können Sie mit der Funktion für konversationelle Analysen in Looker sofort Statistiken erstellen, indem Sie Fragen wie „Wie hoch war der tatsächliche ROAS (Return on Advertising Spend) für die Kampagne ‚Sommerschlussverkauf‘?“ stellen. |
Daten für die Segmentierung bereinigen | Sie möchten Kundensegmente erstellen (beispielsweise Kundinnen und Kunden mit hohem Umsatzpotenzial), aber Ihre Daten sind unübersichtlich. In Ihrem CRM- und E-Commerce-System gibt es doppelte Datensätze und manche Felder fehlen. | Verbinden Sie Ihre Systeme mit BigQuery und verwenden Sie den Data Science Agent, um Ihre Daten automatisch zu bereinigen und mit Labels zu versehen. Er kann Fehler kennzeichnen, fehlende Werte ergänzen und Formate anpassen, sodass Ihre Daten korrekt organisiert sind, bevor Sie sie in Marketingkampagnen verwenden. |
Datengestützte Automatisierung
Nutzen Sie Ihre neu verknüpften Daten, um bisherige repetitive und arbeitsintensive Aufgaben zu automatisieren. Hier sind einige Beispiele:
Anwendungsfall | Herausforderung | Lösung |
Vorauswahl im Kundensupport | Ihre Supportteams verbringen zu viel Zeit mit sich wiederholenden Anfragen anstatt mit lohnenderen strategischen Projekten. | Mit Customer Experience Agent Studio können Sie einen Kundenservice-Agenten erstellen, der sich in Ihr CRM und Ihre Auftragsdaten einbinden lässt. Er kann die meisten Probleme in Echtzeit im mündlichen oder schriftlichen Dialog lösen und komplexe Fälle automatisch eskalieren. |
Automatisierte Inventarprognosen | Ihr Team muss den Lagerbestand immer noch manuell erfassen, was zu unnötigen und vermeidbaren Verzögerungen und Fehlern führen kann. | Erstellen Sie einen KI-Agenten, der automatisch und in Echtzeit die Lagerbestände in allen verbundenen Systemen verfolgt. Ihr KI-Agent kann Artikel mit geringem Lagerbestand aufzeigen und anhand von Verkaufstrends prognostizieren, wann sie voraussichtlich ausverkauft sein werden. Sie können eine tägliche Warnung nach folgendem Schema generieren lassen: „Produkt X wird voraussichtlich in 4 Tagen ausverkauft sein.“ |
KI-Agenten für mehrstufige Workflows
Nutzen Sie unsere Automatisierungstools nicht nur für einzelne Aufgaben, sondern um maßgeschneiderte Ergebnisse für Ihr Unternehmen zu erzielen. Hier sind einige Beispiele:
Anwendungsfall | Herausforderung | Lösung |
Automatisierung von Kundenretouren | Sie haben bereits Teile Ihres Kundensupport-Workflows automatisiert, einschließlich der Beantwortung von Supportanfragen. Ihr Team muss den Rückgabeprozess jedoch immer noch manuell in mehreren Systemen und Abteilungen koordinieren und verwalten. | Erstellen Sie mit Customer Experience Agent Studio einen KI-Agenten, der den gesamten Rückgabeprozess abwickeln kann. Nachdem er die Kundenanfrage erhalten hat, prüft er im Inventarsystem, ob der Artikel noch auf Lager ist, prüft, ob der Zeitraum seit dem Kaufdatum Ihren Rückgabebedingungen entspricht, bearbeitet die Rückerstattung in Ihrer Finanzsoftware und sendet eine personalisierte E-Mail mit dem Versandlabel und der endgültigen Bestätigung. |
Lieferketten koordinieren | Sie haben einen KI-Agenten erstellt, der Ihr Inventar prognostiziert und tägliche Lagerbestandsbenachrichtigungen sendet. Lieferkettenaktualisierungen wie das Aufgeben von Bestellungen oder das Bestätigen von Lieferungen erfolgen jedoch immer noch manuell in verschiedenen Systemen. | Erstellen Sie mit der Gemini Enterprise Agent Platform einen benutzerdefinierten KI-Agenten und verknüpfen Sie ihn mit Ihrem Ihrem Inventar und Ihren Newsfeeds. Der KI-Agent behält kontinuierlich Risiken im Blick (zum Beispiel niedriger Lagerbestand oder Lieferverzögerungen) und generiert sofort eine umsetzbare Lösung, etwa einen Entwurf für eine Bestellung bei einem Ersatzlieferanten, damit Sie Engpässe vermeiden können. |
