- KI automatisiert im Unternehmen Aufgaben wie Datenanalyse, Lead-Scoring und Kundensupport, senkt Kosten und gibt Teams mehr Freiraum für strategische Arbeit.
- Unternehmen erzielen mit KI echte Vorteile: 52 % niedrigere Personalkosten, schnellere Erkenntnisse aus unstrukturierten Daten und die Möglichkeit, das Geschäft ohne zusätzliches Personal zu skalieren.
- Erfolg mit KI beginnt damit, ein klares Problem zu identifizieren, passende Tools zu wählen, die sich in bestehende Systeme integrieren lassen, und Teams im Umgang mit Daten und im Schreiben von Prompts zu schulen.
Zwischen viralen Halluzinationen und übertriebenen Versprechen verliert man leicht aus den Augen, was KI in der Praxis tatsächlich bewirkt – besonders im KI-Geschäft, wo Enterprise-Chatbots bereits die Arbeitsweise von Unternehmen verändern.
Tatsächlich nutzen oder testen 77 % der Unternehmen bereits KI, und 83 % sehen sie als Top-Priorität in ihren Geschäftsplänen.
In diesem Artikel bringe ich Klarheit in das Thema KI im Unternehmen und zeige, warum sie der Schlüssel ist, um Unternehmen zu beschleunigen.
Was ist KI für Unternehmen?
KI für Unternehmen bezeichnet den Einsatz von künstlicher Intelligenz, um Abläufe zu verbessern und Mehrwert zu schaffen. Sie hilft, Prozesse zu optimieren, Daten zu analysieren, Kundenerlebnisse zu personalisieren und bessere Entscheidungen zu treffen.
KI ist nicht auf eine Abteilung beschränkt, sondern unterstützt verschiedene Bereiche im Unternehmen und hilft Teams, effizienter zu arbeiten.
Warum ist KI im Geschäftsbereich wichtig?
Kein Wunder, dass die Nutzung steigt: Laut McKinsey hat sich der KI-Einsatz in Unternehmen seit 2017 verdoppelt, und die Investitionen in KI werden weiter wachsen.
KI verschafft Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil, indem sie schneller arbeitet und klügere Entscheidungen ermöglicht.
Arten von KI im Unternehmen

Maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen ermöglicht es Systemen, aus Daten zu lernen und Entscheidungen zu treffen, ohne explizit programmiert zu sein.
Statt festen Regeln zu folgen, erkennen diese Systeme Muster in großen Datensätzen und verbessern schrittweise ihre Fähigkeit, Vorhersagen zu treffen oder Auffälligkeiten zu erkennen.
Ein Machine-Learning-Modell kann zum Beispiel helfen, den Umsatz vorherzusagen oder ungewöhnliche Transaktionen zu markieren. Besonders effektiv ist das, wenn es mit bereits kategorisierten Beispielen (von Menschen gelabelten Daten) trainiert wird.
Natural Language Processing (NLP)
Natural Language Processing (NLP) ermöglicht es Computern, geschriebene und gesprochene menschliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen.
Dadurch können Maschinen Sprache auf natürliche Weise verarbeiten und mit unstrukturierten Eingaben umgehen: Texte aus E-Mails, Sprachbefehle, Support-Tickets, Transkripte, Social-Media-Posts und mehr.
NLP steckt hinter einer Vielzahl von Tools, darunter:
- KI-Chatbots und virtuelle Assistenten, die Kundenanfragen bearbeiten oder Nutzer durch Aufgaben führen
- Sprachassistenten wie Alexa, Siri und Google Assistant
- Autokorrektur, Textvorschläge und Grammatik-Tools in Anwendungen wie Gmail oder Microsoft Word
- Übersetzungsdienste wie Google Translate oder DeepL
- Spracherkennungssysteme für Untertitel, Sprachbefehle oder Transkriptionsdienste
In Kombination mit Machine Learning und Deep Learning kann NLP riesige Mengen unstrukturierter Sprachdaten analysieren und wertvolle Informationen herausfiltern.
Deep Learning
Deep Learning ist eine Form des maschinellen Lernens, bei der große, mehrschichtige Netzwerke – sogenannte Neuronale Netze – Daten verarbeiten und Muster erkennen, ähnlich wie das menschliche Gehirn. Diese Netzwerke bestehen aus vielen Schichten einfacher Verarbeitungseinheiten, die gemeinsam Muster erkennen.
Das Besondere an Deep Learning ist, dass es direkt aus Rohdaten wie Bildern, Ton oder Text lernt und sich selbst beibringt, diese zu interpretieren. Jede Schicht baut auf der vorherigen auf: Frühe Schichten erkennen zum Beispiel Kanten in einem Bild, tiefere Schichten können ein ganzes Gesicht identifizieren.
Deshalb ist Deep Learning besonders leistungsfähig für komplexe Aufgaben. Es wird zum Beispiel für Gesichtserkennung oder zur Erkennung von Kreditkartenbetrug eingesetzt und steckt hinter vielen aktuellen KI-Fortschritten, etwa bei selbstfahrenden Autos.
Generative KI
Generative KI erstellt neue Inhalte wie Texte, Bilder, Musik oder Code, indem sie Muster aus bestehenden Daten lernt.
Sie nutzt Deep-Learning-Modelle, insbesondere große Sprachmodelle, um Struktur und Stil zu verstehen und dann auf Prompts hin eigenständige Ergebnisse zu erzeugen.
Sie kennen wahrscheinlich Tools wie ChatGPT, DALL·E oder MusicLM – das sind alles Beispiele für generative KI.
Agentische KI
KI-Agenten sind Softwarelösungen, die nicht nur Inhalte generieren oder auf Prompts reagieren, sondern gezielt auf ein bestimmtes Ziel hinarbeiten.
Beispiele für KI-Agenten im Einsatz sind:
- Überwachung einer Datenpipeline und automatische Benachrichtigung eines Engineers, wenn wichtige Kennzahlen sinken
- Mehrere Kalender durchsuchen, freie Zeitfenster finden und ein Meeting einplanen
- Produktpreise auf verschiedenen Websites recherchieren und Kaufempfehlungen geben
- In eine Support-Plattform einloggen, ein Ticket eskalieren und eine Zusammenfassung für das Team erstellen
Im Gegensatz zu Chatbots, die auf Anweisungen im Dialog angewiesen sind, zeichnet sich agentische KI durch ihre Autonomie aus. Sie erkennt selbst, was zu tun ist und wie sie es umsetzt, und passt ihr Verhalten je nach Ergebnis an.
5 Vorteile von KI im Unternehmen

1. Geringere Kosten
Unternehmen, die KI einsetzen, berichten von einer 52 %igen Reduzierung der Personalkosten.
Denn KI automatisiert zeitaufwändige Aufgaben wie Dateneingabe, Terminplanung und die Bearbeitung häufiger Kundenanfragen. Anstatt mehr Personal einzustellen, können Teams auf KI setzen, die diese Aufgaben sofort, rund um die Uhr und ohne Pausen erledigt.
2. Datengestützte Erkenntnisse
KI hilft Unternehmen, große und unübersichtliche Datensätze zu verstehen – egal ob Kundenfeedback, Verkaufsaktivitäten oder Support-Protokolle. Statt Tabellen oder Berichte manuell zu analysieren, erkennt KI automatisch Muster, hebt Trends hervor und zeigt, wo Handlungsbedarf besteht.
Ein Beispiel aus der Praxis: Bei Botpress nutzt mein Team einen Bot, um Verkaufschancen zu erkennen, indem er Nutzungsdaten analysiert.
Er verbindet sich mit Mixpanel, HubSpot und unserer internen Plattform, um Signale wie API-Spitzen oder eine Zunahme aktiver Nutzer zu überwachen. Bei auffälligen Aktivitäten informiert er den zuständigen Vertriebler direkt auf Slack – inklusive Kontext und Handlungsempfehlung.
Wie Sie sich vorstellen können, wäre das für einen Menschen nahezu unmöglich (und extrem mühsam). Mit KI erkennen wir wichtige Momente sofort und können schneller reagieren.
3. Operative Effizienz
KI steigert die Effizienz, indem sie wiederkehrende, zeitaufwändige Aufgaben übernimmt. Sie kann Berichte erstellen, Nachrichten planen, Workflows steuern oder Nachfassaktionen auslösen – alles automatisch.
So können sich Teams auf strategische Aufgaben konzentrieren, statt sich mit Kleinigkeiten aufzuhalten. Kein Wunder, dass 63 % der Unternehmen, die KI nutzen, von mehr Effizienz im gesamten Betrieb berichten.
4. Skalierbarkeit
Mit dem Wachstum eines Unternehmens steigt auch die Arbeitslast. Das heißt aber nicht, dass Sie Ihr Team verdoppeln müssen. KI wächst einfach mit.
Beispielsweise kann KI-gestützte Leadgenerierung problemlos mit steigendem Interesse mithalten. Sie qualifiziert Interessenten automatisch und leitet sie an die richtigen Teams weiter – unabhängig von der Anzahl der Anfragen.
Weitere Möglichkeiten, wie KI mit dem Wachstum eines Unternehmens Schritt hält:
- Bearbeitung wachsender Mengen an Support-Tickets oder FAQs ohne zusätzliches Personal.
- Automatisiertes Onboarding für neue Nutzer oder Mitarbeitende mit KI-gestützten Guides und Chatbots.
- Verwaltung von Fragen zu Benefits, Urlaubsanträgen oder Richtlinien für ein wachsendes Team.
- Bearbeitung von Routineproblemen und Passwort-Resets, wenn die Mitarbeiterzahl steigt.
5. Verbesserte Kundenerlebnisse
Die Einführung beschleunigt sich: Gartner prognostiziert, dass 80 % der Kundenservice-Teams generative KI einsetzen werden, um das Kundenerlebnis zu verbessern. Denn KI kann große Mengen an Anfragen bearbeiten, Interaktionen personalisieren und Probleme sofort lösen.
Ein Online-Händler kann zum Beispiel einen KI-Chatbot einsetzen, der auf Basis des Browserverlaufs Produkte empfiehlt und Aufgaben wie Sendungsverfolgung, Retouren oder Aktualisierung von Versandinformationen sofort erledigt.
Was kostet KI für Unternehmen?

Kosten für Einsteiger-KI-Lösungen
Wer mit einem KI-Agenten für sein kleines Unternehmen experimentieren und unkompliziert erste Erfahrungen sammeln möchte, findet bereits kostenlose Basis-Tarife oder kann für 30 bis 90 Dollar im Monat aufstocken.
Diese Einsteigerlösungen bieten meist grundlegende Automatisierungen und einfache Analysen. Sie sind ideal, um KI kostengünstig zu testen – egal ob als Lead-Gen-Bot, Kundenservice-Helfer oder einfacher HR-Assistent.
Kosten für mittlere KI-Lösungen
Wer mehr Funktionen benötigt, findet mittlere KI-Tarife meist zwischen 200 und 1.000 Dollar pro Monat – je nach enthaltenen Funktionen.
Diese Pläne unterstützen in der Regel fortgeschrittene Anwendungsfälle wie individuelle Workflows, tiefere Analysen, Integrationen mit Drittanbieter-Tools und höhere Nutzungslimits.
Kosten von Enterprise-AI-Lösungen
Im Enterprise-Bereich beginnen die Preise meist bei 15.000 Dollar pro Jahr und steigen je nach Umfang und Anpassungsbedarf.
Solche Pläne beinhalten oft erweiterte Analysen, Prüfprotokolle, individuelle SLAs und persönliche Unterstützung durch technische Spezialisten.
Anwendungsbereiche von KI im Unternehmen

Marketing
Marketingteams können mit KI-Agenten für digitales Marketing Kampagnen schneller planen und umsetzen. So arbeiten Teams effizienter und bieten Kunden relevantere Erlebnisse.
So verändert KI das Marketing heute:
- Kund:innenverhalten vorhersagen mit Modellen, die Abwanderung oder Abschlusswahrscheinlichkeit prognostizieren, damit Teams rechtzeitig eingreifen oder gezielt investieren können
- Inhalte in großem Umfang generieren und personalisieren, zugeschnitten auf jede Zielgruppe
- Zielgruppen segmentieren durch Analyse von Echtzeitverhalten wie Website-Aktivität, Kampagneninteresse und Produktnutzung
- A/B-Tests automatisieren, indem CTAs und Zeitpunkte anhand von Live-Daten optimiert werden
- Kampagnenergebnisse vorhersagen, indem historische Daten genutzt werden, um Engagement und ROI zu schätzen, bevor etwas live geht
Vertrieb
KI hilft Vertriebsteams, mehr Abschlüsse zu erzielen, indem sie Verhaltensdaten analysiert und vorhersagt, welche Leads am ehesten kaufen. Tools wie Vertriebs-Chatbots vergeben Prioritätswerte, sodass sich Mitarbeitende auf vielversprechende Kontakte konzentrieren können. Das Ergebnis: kürzere Verkaufszyklen und höhere Abschlussquoten.
KI kann Vertriebsteams auf verschiedene Weise unterstützen:
- Leads automatisch bewerten und priorisieren nach Verhalten, Passgenauigkeit und Kaufabsicht
- CRM-Systeme aktuell halten, indem Interaktionen protokolliert und Fortschritte bei Deals verfolgt werden
- Cross- und Upselling-Chancen erkennen durch Analyse von Nutzungsverhalten und Kaufhistorie
- Abwanderungsrisiko oder Abschlusswahrscheinlichkeit vorhersagen, damit sich Teams auf die wichtigsten Kontakte konzentrieren
- Nächste sinnvolle Schritte empfehlen, z. B. wann nachfassen oder welche Nachricht je nach Deal-Phase, bisherigen Ergebnissen und Käuferverhalten gesendet werden sollte
- KI-gestützte Leadgenerierung qualifiziert Interessenten und leitet sie an die passenden Teams weiter
Ein Beispiel: Die Waiver Consulting Group setzte einen KI-Assistenten ein, der Website-Besucher begrüßte, Beratungstermine buchte und mit Kalendern synchronisierte – das steigerte die Zahl der Beratungen in nur drei Wochen um 25 %.
Cybersicherheit
KI spielt eine entscheidende Rolle in der Cybersicherheit, indem sie Bedrohungen in Echtzeit erkennt und darauf reagiert. Sie überwacht Netzwerkaktivitäten auf ungewöhnliche Muster – etwa Phishing-Versuche oder unbefugte Zugriffe – und meldet Probleme sofort.
Hier erkennt KI subtile Auffälligkeiten und passt sich neuen Angriffsmethoden an. Sie reduziert Fehlalarme und kann automatisch Gegenmaßnahmen einleiten, um Schäden zu minimieren, bevor menschliche Teams eingreifen.
Laut Ponemon Institute sagen 70 % der Cybersicherheits-Profis, dass KI sehr effektiv darin ist, bisher unentdeckte Bedrohungen zu erkennen.
Personalwesen
Gerade im HR-Bereich machen KI – insbesondere HR-Chatbots – einen echten Unterschied, indem sie alltägliche Fragen übernehmen, die sich schnell summieren, wie „Wie viel Urlaub habe ich noch?“ oder „Wo finde ich das Onboarding-Dokument?“. Mitarbeitende erhalten sofort Antworten, ohne auf Rückmeldungen warten zu müssen.
Bei Botpress nutzen wir zum Beispiel einen Slack-Bot namens Harry Botter (ja, wirklich), der als 24/7-HR-Assistent fungiert. Er hilft dem Team bei allem – von Richtlinienabfragen bis zu Gehaltskalendern und Onboarding-Erinnerungen. Das hat uns unzählige Stunden gespart und den Alltag für alle erleichtert.
Bestandsmanagement
KI sorgt für einen ausgeglichenen Lagerbestand, indem sie Bestände, Nachfragetrends und Einkaufsverhalten analysiert. Sie warnt Teams rechtzeitig, um Überbestände und Engpässe zu vermeiden.
Zara nutzt beispielsweise KI, um weltweite Modetrends zu beobachten und die Produktion schnell anzupassen – so konnten sie den Umsatz um 7 % steigern.
Kundenservice
Der Kundenservice wird durch KI grundlegend verändert: Sie liefert rund um die Uhr sofortige, präzise Unterstützung, bearbeitet Routineanfragen und löst Probleme eigenständig. Das Ergebnis: schnellere Antworten, weniger Rückstau und höhere Kundenzufriedenheit.
Im Gegensatz zu klassischen Bots können KI-Chatbots für den Kundenservice Absichten erkennen, Wissensdatenbanken nutzen und Aufgaben erledigen. Mit der Zeit lernen sie aus Interaktionen und verbessern Geschwindigkeit, Genauigkeit und Kundenerlebnis.
Ein Beispiel: Able, eine Plattform für personalisiertes Gesundheitscoaching, hat einen KI-Chatbot integriert, der Routineanfragen übernimmt. So wurden 65 % der manuellen Support-Tickets eingespart und jährlich über 50.000 US-Dollar an Supportkosten gespart.
Finanzen & Buchhaltung
In der Buchhaltung übernimmt KI Aufgaben wie Rechnungsstellung und Ausgabenkategorisierung, erkennt automatisch Auffälligkeiten und reduziert menschliche Fehler. Das beschleunigt den Monatsabschluss und ermöglicht Teams, sich auf Analysen zu konzentrieren.
Im Finanzbereich unterstützt KI strategischere Aufgaben. Sie kann Cashflow prognostizieren und verschiedene Szenarien modellieren. Statt manuell Daten aus Tabellen zusammenzutragen, können Finanzteams Finanz-Chatbots nutzen, um wichtige Kennzahlen automatisch bereitzustellen.
Betrieb
KI steigert die Effizienz im Betrieb, indem sie wiederkehrende Aufgaben wie Dokumentenverarbeitung und Dateneingabe automatisiert. So laufen Arbeitsabläufe ohne manuelle Eingaben weiter und Teams können sich auf Prozessoptimierung konzentrieren.
Bei Botpress nutzen wir zum Beispiel KI-Umfrage-Bots, um internes Feedback auszuwerten. Sie analysieren Antworten, erkennen Muster in Tonalität und Stimmung und erstellen strukturierte Zusammenfassungen – so werden aus stundenlanger manueller Auswertung wenige Minuten bis zur Erkenntnis.
Wie sieht die Zukunft von KI im Unternehmen aus?
KI verändert unsere Arbeitsweise. Dadurch werden Kompetenzen wie Strategie, Kreativität, kritisches Denken und Zusammenarbeit immer wichtiger. In den meisten Berufen wird KI als Co-Pilot agieren und Produktivität sowie Entscheidungsfindung verbessern.
Das bedeutet, dass sich die Arbeitsplätze verändern werden. KI wird nicht nur von Spezialisten genutzt, sondern in die alltäglichen Tools integriert, auf die die meisten Fachkräfte angewiesen sind.
Es entstehen auch neue KI-spezifische Berufe wie Prompt Engineers und KI-Operations-Spezialisten. Das Weltwirtschaftsforum schätzt, dass bis 2025 97 Millionen KI-bezogene Jobs entstehen werden.
Sich anzupassen bedeutet, neue Fähigkeiten wie Datenkompetenz und den Umgang mit KI-Tools zu entwickeln. Wie schon das Internet definiert KI, was heute als berufliche Qualifikation gilt, neu.
Ethische Überlegungen beim Einsatz von KI im Unternehmen
Mit der zunehmenden Verbreitung von KI im Geschäftsleben entstehen ethische Herausforderungen wie Datenschutz, Vermeidung von Verzerrungen bei Entscheidungen und die Sicherstellung von Verantwortlichkeit, wenn etwas schiefgeht.
Und das ist nicht nur ein technisches Thema: 85% der Verbraucher:innen finden es laut einer IBM-Studie wichtig, dass Unternehmen ethische Grundsätze beim KI-Einsatz für reale Probleme priorisieren.
Ein verantwortungsvoller Umgang mit Daten beginnt mit klaren Richtlinien zur Datenerhebung, -speicherung und -nutzung. Das bedeutet, transparent zu machen, was gesammelt wird, Einwilligungen einzuholen, Zugriffe zu beschränken und Anonymisierung zum Schutz der Identität einzusetzen.
Voreingenommenheit in KI entsteht nicht zufällig. Sie resultiert meist aus verzerrten Trainingsdaten oder fehlerhaften Annahmen in Modellen. Um das zu vermeiden, sollten Unternehmen ihre Datenquellen prüfen, Modelle regelmäßig auf Fairness testen und vielfältige Teams in die Entwicklung einbeziehen. Monitoring-Tools sind ebenfalls wichtig, um Verzerrungen frühzeitig zu erkennen und zu beheben.
Letztlich gehört das Bewusstsein für die Grenzen von KI dazu, um Systeme zu schaffen, die sowohl effektiv als auch ethisch sind.
Die 8 besten KI-Tools für Unternehmen
1. Botpress

Wer KI-gestützte Chatbots bauen oder Workflows automatisieren möchte, findet in Botpress eine führende Plattform, die genau dafür entwickelt wurde.
Botpress kann weit mehr als nur einfache Chatbots. Ob Sie das Support-Volumen reduzieren, Routineaufgaben automatisieren oder interne Abläufe optimieren möchten – Botpress bietet die Flexibilität und Tiefe, um all das zu ermöglichen.
Mit integrierten Analysen, Debugging-Tools und einem visuellen Flow-Builder können Teams schnell veröffentlichen und iterieren – auch ohne großes Entwicklerteam.
Wichtige Funktionen
- Visueller Flow-Builder
- Sprachverstehen (NLU)
- Multi-Channel-Unterstützung
- Vorgefertigte Integrationsbibliothek
- Integrierte Analyse- und Debugging-Tools
Preise
Botpress bietet einen kostenlosen Plan mit Kernfunktionen sowie kostenpflichtige Pläne für größere Teams, die bei 89 $ beginnen und bis zu 495 $ reichen.
2. Lucidchart

Wenn Sie sich noch in der Planungsphase befinden und zunächst festlegen möchten, wie Ihr Chatbot funktionieren soll, ist Lucidchart das ideale Tool, um dies bevor Sie mit dem Bau beginnen, zu tun.
Es ist eine intuitive Diagramm-App, mit der Sie Chat-Flows, Entscheidungsbäume und technische Abläufe ganz einfach per Drag-and-Drop skizzieren können. Perfekt, um Logik zu visualisieren, potenzielle Probleme frühzeitig zu erkennen und schon zu Beginn Feedback vom Team einzuholen – ganz ohne Programmierkenntnisse.
Wichtige Funktionen
- Flowchart-Builder mit Drag-and-Drop
- Vorlagen für User Journeys, Logik-Maps und Systemarchitekturen
- Echtzeit-Zusammenarbeit und Kommentarfunktion
- Einfache Einbettung und Teilen
Preise
Lucidchart bietet einen kostenlosen Tarif mit Basisfunktionen. Bezahlte Tarife starten ab 7,95 $/Monat für Einzelpersonen und 9 $/Nutzer/Monat für Teams.
Für größere Unternehmen mit erweitertem Funktionsbedarf und Integrationen gibt es auch Enterprise-Tarife.
3. Coveo

Coveo unterstützt Unternehmen dabei, mithilfe von KI-gestützter Suche und Empfehlungen intelligentere, personalisierte digitale Erlebnisse zu bieten.
Ob für E-Commerce-Websites oder Support-Portale – Coveo nutzt maschinelles Lernen, um Nutzern genau dann die relevantesten Inhalte anzuzeigen, wenn sie diese benötigen.
Gerade für Unternehmen mit großen Katalogen oder komplexen Customer Journeys ist das besonders wertvoll.
Durch die Echtzeit-Anpassung von Suchergebnissen und Empfehlungen verbessert Coveo die Auffindbarkeit, steigert die Nutzerbindung und erhöht die Conversion-Raten – ganz ohne manuellen Aufwand.
Wichtige Funktionen
- Intelligente Suche
- Produktempfehlungen
- Personalisierungs-Engine
- A/B-Tests & Analysen
- Integrationen
Preise
Coveo bietet eine kostenlose Testversion an, die Preise werden jedoch nicht öffentlich genannt. Unternehmen müssen für ein individuelles Angebot den Vertrieb kontaktieren.
4. HubSpot

HubSpot ist bereits eine beliebte Plattform für Vertriebs- und Marketingmanagement. Jetzt gibt es integrierte KI-Funktionen, die bestehende Arbeitsabläufe gezielt erweitern. Sie müssen Ihre Tools nicht komplett austauschen, sondern können KI einfach in bestehende Prozesse einbinden.
KI-gestützte Tools helfen bei der Lead-Qualifizierung, Terminplanung, Inhaltserstellung und CRM-Automatisierung – ideal für Teams, die KI ohne große Einstiegshürden nutzen möchten.
Wichtige Funktionen
- Integrierte KI-Agenten für Lead-Qualifizierung und Terminplanung
- CRM-Automatisierung zur Reduzierung manueller Aufgaben
- Vereinheitlichter Workflow für Vertrieb, Marketing und Service
- Berichte und Analysen zur Leistungsüberwachung
Preise
HubSpot bietet einen kostenlosen Einstiegsplan, kostenpflichtige Pläne starten ab 20 $ pro Monat.
Die Professional- und Enterprise-Tarife enthalten erweiterte Funktionen und können je nach Nutzung und Teamgröße bis zu 3.600 $ pro Monat kosten.
5. Yellow.ai

Yellow.ai ist eine KI-Automatisierungsplattform für große Unternehmen, die skalierbare, mehrsprachige Chatbots benötigen.
Mit dem No-Code/Low-Code-Builder ist die Plattform auch für Nicht-Entwickler zugänglich. Dank vorgefertigter Vorlagen und Integrationen können Teams schnell Bots erstellen, die auf ihre Anforderungen zugeschnitten sind.
Yellow.ai eignet sich besonders für Unternehmen, die Supportprozesse effizienter gestalten und den operativen Aufwand im großen Maßstab reduzieren möchten.
Wichtige Funktionen
- Vorgefertigte Chatbot-Vorlagen und Integrationen
- Unterstützung für über 100 Sprachen
- Tools für Kampagnenmanagement
- Insights- und Analyse-Dashboards
Preise
Yellow.ai bietet einen kostenlosen Plan mit 1 Bot, 2 Kanälen, 1 benutzerdefinierter API und 1 aktiver Kampagne.
Enterprise-Tarife beinhalten unbegrenzte Bots, Kanäle, APIs und mehr. Die Preise richten sich nach den individuellen Geschäftsanforderungen.
6. IBM watsonx Assistant

IBM watsonx Assistant ist eine Conversational-AI-Plattform zur Entwicklung virtueller und sprachbasierter Assistenten für den Kundenservice.
Die Plattform nutzt große Sprachmodelle, um aus Kundeninteraktionen zu lernen, mit dem Ziel, die Effizienz bei der Problemlösung zu steigern und Wartezeiten zu verkürzen.
Im Gegensatz zu herkömmlichen Chatbots kann watsonx Assistant Wissensdatenbanken abfragen, Rückfragen stellen oder bei Bedarf an einen menschlichen Agenten weiterleiten. Die Plattform ist flexibel einsetzbar – sowohl in der Cloud als auch lokal.
Außerdem bietet die Plattform Sprachfunktionen, sodass sie sich in telefonische Kundensupportsysteme integrieren lässt.
Wichtige Funktionen
- Unterstützung für Agenten
- KI-Integration für besseres Kundenverständnis
- Vielfältige Integrationen mit bestehenden Tools
- Erweiterte Sicherheitsmaßnahmen
- Visueller Builder für einfache Chatbot-Erstellung ohne viel Programmieraufwand
Preise
IBM Watson Assistant bietet einen Lite-Free-Plan, einen Plus-Plan ab 140 $ pro Monat sowie individuelle Enterprise-Preise. Für zusätzliche Integrationen, monatlich aktive Nutzer (MAUs) und Ressourceneinheiten (RUs) fallen weitere Kosten an.
7. Kore.ai

Kore.ai bietet eine vielseitige KI-Chatbot-Plattform für Unternehmen und kleine Betriebe.
Die Plattform zeichnet sich durch einen No-Code-Ansatz aus, mit dem Nutzer intelligente virtuelle Assistenten (IVA) ohne Programmierkenntnisse erstellen können. Für tiefere Anpassungen stehen Low-Code-Optionen zur Verfügung.
Kore.ai legt zudem großen Wert auf Sicherheit und Compliance – besonders wichtig für sensible Branchen wie Banken und Gesundheitswesen.
Dank der Anpassungsfähigkeit für verschiedene Branchen können Unternehmen Prozesse optimieren und die Kundeninteraktion verbessern.
Wichtige Funktionen
- Unterstützung für über 120 Sprachen und Kanäle
- Vorgefertigte Bots für verschiedene Branchen
- Erweiterte Dialogverwaltung
Preise
Kore.ai stellt Unternehmen eine kostenlose Testversion zur Verfügung, um die Plattform zu evaluieren.
Kostenpflichtige Pläne umfassen Standard- und Enterprise-Tarife, deren Preise individuell auf die Geschäftsanforderungen zugeschnitten werden. Der Enterprise-Plan bietet unbegrenzte Benachrichtigungen, Dialoge, FAQs und erhöht das Anfrage-Limit von 200 auf 1.200 pro Minute.
8. LivePerson

LivePerson bietet Sprach- und Messaging-Funktionen in seinen Chatbots und ermöglicht die Integration mit weiteren Kommunikationskanälen.
Die Chatbot-App ermöglicht menschenähnliche Gespräche mit fortschrittlicher Conversational AI, generativer KI und Voice-AI – alles gehostet in der Conversational Cloud. Das Produkt eignet sich besonders, um Sprachinteraktionen für Website-Besucher zu digitalisieren.
LivePerson arbeitet mit Drittanbietern zusammen und unterstützt so eine Omnichannel-Suite, mit der Ihr Bot über Avaya und Amazon Connect auf Ihre Daten zugreifen kann.
Wichtige Funktionen
- SSO-Login
- Mehrsprachige Unterstützung
- Bereitstellung auf mehreren Kanälen
- Integrierte Sicherheitsfunktionen
Preise
LivePerson bietet zwei Preismodelle an und berechnet – anders als andere Plattformen – nach abgeschlossenen Vorgängen, nicht nach einzelnen Add-ons wie Sitzplätzen oder Minuten. Der Preis variiert zudem je nachdem, ob Sie nur die Conversational Cloud oder auch die generativen KI-Funktionen nutzen möchten.
Für konkrete Preise wenden Sie sich bitte direkt an das LivePerson-Vertriebsteam.
Erstellen Sie kostenlos einen KI-Agenten
KI ist das Werkzeug, mit dem Menschen aktuell effizienter arbeiten. Die eigentliche Frage ist: Was werden Sie damit erschaffen?
Mit Botpress musst du kein Entwickler sein, um leistungsstarke KI-Agenten zu erstellen. Die Plattform ist so gestaltet, dass jeder direkt loslegen und funktionierende Lösungen starten kann – ganz ohne Programmierkenntnisse.
Ob Sie Support automatisieren, die Produktivität steigern oder etwas ganz Individuelles entwickeln möchten – Botpress bietet Ihnen alles, um direkt loszulegen.
Jetzt loslegen. Kostenlos.
FAQs
Woran erkenne ich, ob mein Unternehmen bereit ist, KI einzusetzen?
Ihr Unternehmen ist bereit für KI, wenn Sie ein klares Problem haben, das Zeit oder Geld kostet, ausreichend digitale Daten zu diesem Problem vorliegen und Sie bereit sind, mit neuen Tools zu experimentieren und Ihr Team zu schulen – selbst wenn Sie klein mit nur einem Anwendungsfall starten.
Ist KI nur für Technologieunternehmen geeignet oder profitieren auch traditionelle Branchen?
KI ist nicht nur für Technologieunternehmen – auch klassische Branchen wie Fertigung, Einzelhandel, Gesundheitswesen und Logistik profitieren, indem sie Lieferketten optimieren, Wartungsbedarf vorhersagen, Kundenerlebnisse personalisieren oder Betrug erkennen. So ist KI in jedem Sektor wertvoll.
Was ist der Unterschied zwischen KI, maschinellem Lernen und Automatisierung im Unternehmenskontext?
KI ist das übergeordnete Feld, in dem Maschinen entwickelt werden, die menschliche Intelligenz nachahmen. Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich, bei dem Systeme aus Daten lernen und sich ohne explizite Programmierung verbessern. Automatisierung bedeutet, wiederkehrende Aufgaben ohne manuelles Eingreifen auszuführen.
Bedeutet der Einsatz von KI in meinem Unternehmen, dass Mitarbeitende ersetzt werden?
Der Einsatz von KI bedeutet nicht zwangsläufig, dass Mitarbeitende ersetzt werden. Vielmehr werden Teams oft von Routineaufgaben entlastet und können sich auf strategische oder kreative Tätigkeiten konzentrieren – Mensch und KI arbeiten gemeinsam.
Welche Daten brauche ich, um KI effektiv einzusetzen?
Um KI effektiv zu nutzen, benötigen Sie strukturierte oder halbstrukturierte Daten, die sich auf Ihr Geschäftsproblem beziehen – etwa Kundeninteraktionen, Verkaufsdaten, Support-Tickets oder Produktinformationen. Wichtig ist, dass diese Daten sauber und konsistent sind, damit KI-Tools Muster erkennen und präzise Ergebnisse liefern können.





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