Seit ChatGPT im November 2022 gelauncht wurde, hat sich einiges im Bereich Künstlicher Intelligenz getan. Egal, wohin man jetzt – keine 3 Jahre später – schaut, KI steckt irgendwie überall drin. Der Hype ist noch nicht vorbei, jeder macht heute „was mit KI“, um dabei zu sein. Auch auf dem d.velop SUMMIT konnten wir nicht umhin, das Thema Künstliche Intelligenz immer wieder einzubringen. Dabei stand jedoch klar im Fokus: Wir wollen mehr als nur Buzzwords besetzen, wir wollen zeigen, wie KI in Unternehmen echte Mehrwerte bringt.
Zwischen Buzzwords und echter Wirkung von KI in Unternehmen
Im KI Spotlight sollte es daher um einen Anwendungsfall gehen, der aufzeigt, wie mit KI (in unserer d.velop Technologie) echte Mehrwerte erzeugt werden können. Wer KI in Unternehmen richtig nutzt, investiert nicht per se in KI, sondern in die Lösung von Problemen, wie z.B. den Fachkräftemangel. Bernd Hentschel (Teamlead AI und Senior Product Manager, d.velop AG) und Jörg Günther (Prokurist des Kunststoff-Instituts Lüdenscheid) brachten daher in ihrem Vortrag eine Herausforderung mit: Wie man einen Job mit hoher Komplexität und langer Einarbeitungszeit, und das vorhandene Know-how aus über 20 Jahren vieler Kollegen:innen miteinander verknüpft, um neue Kollegen:innen schneller zu befähigen, gute und eigenständige Arbeit zu leisten.
KI ist kein Zauberstab, sondern ein Werkzeugkasten.
Der Fachkräftemangel als Innovationsmotor von KI in Unternehmen
Dass der Fachkräftemangel ein reelles Problem ist, zeigt die 15. Bevölkerungsvorausberechnung des Statistischen Bundesamtes deutlich. Der Stand von 2021 entspricht in etwa auch jetzt, im Jahr 2025, noch der Anzahl Erwerbstätiger. Der Rückgang der bis 2035 um rund 3 Millionen erwerbstätiger Menschen – im besten Fall – macht angepasste Strategien notwendig, denn es muss mehr anfallende Arbeit auf weniger Personen verteilt werden. Da die Arbeitskapazität jedoch nicht unendlich elastisch ist, muss ein Weg gefunden werden, schneller und/oder effektiver zu arbeiten. Doch wie können wir das schaffen? Neben dem Druck, den der Fachkräftemangel im Bereich Innovation erzeugt, kommt nun die Künstliche Intelligenz ins Spiel.
Automatisierung von Routineaufgaben und KI als Recherchetool
In den meisten – man könnte fast wagen zu behaupten, in allen – Unternehmen gibt es repetitive Aufgaben, die in den Bereich „Fleißarbeit“ fallen. Häufig sind sie kognitiv nicht besonders herausfordernd, aber verlangen Aufmerksamkeit, um Fehler zu vermeiden. Ein mögliches Beispiel ist da die Tankrechnung, die bei einer Dienstwagenflotte regelmäßig ankommt: Eine Vielzahl an Positionen, die geprüft und oft noch manuell ins System gebracht werden müssen. Viel Freude macht diese Aufgabe eher nicht, sie kostet Zeit und bindet menschliche Kapazität, die anderweitig gewinnbringender (und motivationsfördernder) genutzt werden könnte.
Beispiel 1) Die Prüfung der Tankrechnung
Mittels Intelligent Document Processing (IDP) können solche Aufgaben, wie die Tankrechnung für den Fuhrpark, schon heute gut automatisiert und durch KI verarbeitet werden. Die Entlastung von Mitarbeiter:innen durch die Automatisierung summiert sich und kann in verschiedensten Anwendungsfällen erfolgen. Das Partner-Ökosystem der d.velop ist in den letzten anderthalb Jahren deutlich gewachsen, um hier passende Lösungen für verschiedenste Kundensegmente und Anforderungen bereitzustellen.
Beispiel 2) Zusammenfassung umfassender Verträge
Eine zweite Variante wird besonders dort wichtig, wo man der KI in Unternehmen eben noch nicht die Entscheidungsgewalt überlassen möchte. Komplexe Versicherungsfragen und umfassende Verträge erfordern auch heute noch menschliches Prüfen und Handeln. Doch Künstliche Intelligenz kann auch hier gezielt Wissensarbeiter:innen unterstützen und einen wertvollen Beitrag leisten. Eine Studie der Harvard Business School und BCG zeigt beispielsweise, wie Consultants in den USA mit KI-Tools ihre Effizienz steigern können. Insgesamt konnten die Teilnehmer:innen
- 12 % mehr Aufgaben erfolgreich abschließen,
- 25 % schneller arbeiten,
- 40 % bessere Ergebnisse liefern.
Auch wenn es sich um eine amerikanische Studie mit einer speziellen Testgruppe handelt, kann man annehmen, dass auch im deutschen Mittelstand Verbesserungen und Vereinfachungen durch KI-Tools möglich sind. Schnellere Einarbeitung, bessere Entscheidungen und Wissenssicherung – wie das möglich wird, zeigt der Use Case beim Kunststoff-Institut Lüdenscheid.
Das Kunststoff-Institut Lüdenscheid als Best Practice von KI in Unternehmen
Das Kunststoff-Institut für die mittelständische Wirtschaft NRW GmbH (kurz: KIMW) bietet Unterstützung als technischer Consultant in allen Fragen zu Kunststofftechnik, -verarbeitung und -konstruktion. Dazu gehört auch Simulation, Prozess- und Beschichtungstechnik, Prüftechnik und Schadensanalytik. Die Schadensanalytik wird genutzt, um für Kunden herauszufinden, warum z.B. ein Bauteil wie ein Zahnrad gebrochen ist. Erforderlich ist hier Materialwissen und Prozesskenntnis. Aber häufig benötigt man auch eine Menge Kreativität und „um die Ecke denken“, weil des Rätsels Lösung nicht zwingend in der Materialzusammensetzung liegen muss, sondern auch am frisch aufgetragenen Haarspray der Mitarbeiterin liegen kann, dessen Silikone dem Bauteil schaden.
Use Case: KI als erfahrener Kollege mit Rundum-Überblick in der Schadensanalytik
In der Schadensanalytik wird – etwas vereinfacht – in drei Schritten vorgegangen. Sobald eine Anfrage und die Informationen des Kunden vorliegen, wird zuerst durch Mitarbeitende des Instituts eine Theorie aufgestellt, was passiert sein könnte. Danach werden Analyse- und Prüfmethoden ausgewählt, um die Theorie zu prüfen, und abschließend wird die Prüfung wie geplant durchgeführt und die Ergebnisse analysiert. Die Möglichkeiten, Theorien aufzustellen, sind vielfältig, sodass gleich zu Beginn schon viel Erfahrung nötig ist, um die Optionen sinnvoll einzugrenzen.
Schadensanalytik kann man nicht studieren und die Einarbeitungszeit liegt bei mindestens 6 Monaten. Ein Zeitraum, in dem erfahrene Kollegen:innen sehr eingebunden sind und unterstützen müssen, um neue Mitarbeitende zu befähigen, diese Aufgaben zu bewältigen. Das kostet viel Geld. In der Vergangenheit wurde bereits versucht, über Wissensmanagement das nötige Know-how besser zu bündeln und zugänglich zu machen: Berichte wurden strukturiert abgelegt und Tags vergeben – aber letztlich war dies neben dem Tagesgeschäft zu aufwendig und nicht realisierbar. Die Herausforderung blieb: Wie konnte das Erfahrungswissen gesichert und nutzbar gemacht werden? Denn das Kunststoff-Institut sitzt auf einem richtigen „Schatz“: Berichte aus gut 20 Jahren sind vorhanden, die detailliert Problemfälle, angewendete Prüfmethoden und Ursachen beschreiben. Nur das „wie nutzt man das sinnvoll“, schien ein Knoten zu sein, der nicht zu lösen war – bis Jörg Günther der d.velop begegnete.
Von einem One-Pager zu einem Chat-Assistenten
Der Startschuss für das Projekt fiel durch einen glücklichen Zufall: Bei einem Vortrag auf den Infotagen in Berlin wurde das Team auf d.velop aufmerksam. Noch am selben Abend entstand ein kurzer One-Pager seitens des KIMW, in dem nicht nur die verfügbaren Daten beschrieben wurden, sondern auch die Vorstellung, was damit möglich sein sollte. Keine abstrakte Digitalisierungsvision, sondern ein konkretes Ziel – etwas, das bei d.velop auf offene Ohren stieß. Mit jemandem zusammenzuarbeiten, der nicht „einfach digitalisieren“ will, sondern eine Vision hat, zündet einen extra Motivationsschub, mögliche Herausforderungen bestmöglich zu lösen.
Vorgehen nach Design-Thinking-Prinzipien
Beim darauffolgenden Vor-Ort-Termin überzeugte d.velop mit einem methodischen Vorgehen nach Design-Thinking-Prinzipien. Statt direkt in die Umsetzung zu gehen, wurde zunächst gefragt: „Was soll am Ende dabei herauskommen?“ Diese nutzerzentrierte Herangehensweise war ungewohnt – und gerade deshalb so überzeugend für das Kunststoff-Institut. Denn anders als in klassischen IT-Projekten, wo Anforderungen oft direkt umgesetzt werden, wurde hier gemeinsam gedacht, hinterfragt und weiterentwickelt.
25.09.2025 10 Uhr // Prozessklarheit statt Datenchaos: Wie Intelligent Document Processing Ihre Dokumentenverarbeitung transformiert
Das Ergebnis
Ein extrem schnelles Onboarding, eine zügige Umsetzung – und ein System, das seit über einem Jahr erfolgreich im Einsatz ist. Das Herzstück der Lösung ist ein KI-gestützter Chat-Assistent, der d.velop pilot. Dieser hat Zugriff auf alle ihm freigegebenen Berichte zu Prüfungen und Schadensanalytik und durchforstet diese auf Nachfrage. Die KI beantwortet gezielt Fragen zu Schadensursachen, Prüfmethoden oder ähnlichen Fällen und bleibt dabei nicht im luftleeren Raum: Jede Antwort wird mit konkreten Quellenangaben versehen, die direkt einsehbar sind. So kann überprüft werden, ob die Antwort nachvollziehbar ist, ob der Fall wirklich vergleichbar ist – und ob die KI die richtigen Schlüsse gezogen hat. Ein wesentlicher Punkt, um möglichen Halluzinationen vorzubeugen. Denn gerade in sensiblen Fällen, in denen es um hohe Summen oder gar juristische Auseinandersetzungen geht, ist diese Transparenz essenziell. Der Chat-Assistent ersetzt damit nicht den erfahrenen Kollegen, aber er entlastet ihn: Neue Mitarbeitende können sich selbstständiger einarbeiten, Hypothesen entwickeln und erste Angebote vorbereiten – und diese dann gezielt mit dem Team abstimmen. Das spart Zeit, senkt Kosten und macht das Erfahrungswissen des Instituts endlich nutzbar. Die Folge? Das Institut macht direkt weiter: Hauseigene Zeitung, Ideen aus dem Innovationsmanagement, Projekt- und Forschungsberichte – all das wird nun mit dem d.velop pilot durchsuchbar gemacht, damit Wissen nicht verloren geht, sondern schnell wiedergefunden und genutzt werden kann.
Die großen Fragen in KI-Projekten: Aufwand, Datenschutz und Vertrauen
Ein häufiges Vorurteil gegenüber KI-Projekten ist der vermeintlich hohe Initialaufwand – große Datenmengen, komplexe Infrastruktur, lange Implementierungszeiten. Doch es geht auch anders: Über einen intuitiven Konfigurationsdialog lässt sich der KI-gestützte Assistent der d.velop individuell anpassen: Mit nur 5 Fragen lässt sich das Wesentliche in wenigen Schritten festlegen. Die Indexierung der Inhalte erfolgt dann automatisiert im Hintergrund, sodass der Assistent nach kurzer Zeit (in Abhängigkeit der Dokumentenmenge) einsatzbereit ist.
Bestehende Berechtigungsstrukturen werden in den Antworten der KI vollständig respektiert – Nutzer:innen sehen nur Inhalte, die sie auch außerhalb des Assistenten sehen dürfen.
„Aber ist das auch sicher?“ Eine berechtigte und brennende Frage, die in fast jedem Kundengespräch auftaucht, das KI zum Inhalt hat. Bei der d.velop bleiben die Daten in der EU und es findet kein Training mit Kundendaten statt. Künftig läuft die App des Chat-Assistenten in zwei Varianten: Als Hyperscalerangebot, oder aber über die Telekom für Kunden mit speziellen Anforderungen an Regulatorik. Zeitnah wird es auch weitere Modelle geben.
KI mit Substanz statt Showeffekt
Der Use Case des Kunststoff-Instituts Lüdenscheid zeigt, wie Künstliche Intelligenz als echtes Werkzeug eingesetzt werden kann. Statt Buzzwords und Trends steht hier die Lösung eines konkreten Problems im Vordergrund – mit messbarem Nutzen. Die wahre Magie liegt dabei nicht in der Technologie selbst, sondern in der Mischung aus Erfahrung, Neugier und dem Mut, Neues zu denken. So konnte das Erfahrungswissen der Schadensanalyse nicht nur gesichert, sondern nutzbar gemacht werden, um neue Mitarbeiter:innen schneller zu ermöglichen, eigenständig zu arbeiten. Der d.velop pilot ist ein Beispiel dafür, wie Künstliche Intelligenz nicht nur Prozesse unterstützt, sondern Menschen befähigt: durch transparente Antworten, nachvollziehbare Quellen und die Einbindung bestehender Berechtigungsstrukturen.
Wenn es eine Idee gibt und der Wille zur Umsetzung da ist, dann reicht manchmal tatsächlich ein One-Pager, um eine digitale Transformation zu starten.
Software Demo d.velop pilot
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