KI-Pilotprojekte
Praxisbeispiele: Wie du ein KI-Projekt im Unternehmen startest

Der Lebensmittelgroßhändler Sahne Kähler und das Autohaus Lessingstraße führen Künstliche Intelligenz ein. Zwei Beispiele, wie es gelingt, mit KI-Pilotprojekten für Akzeptanz im Team zu sorgen.

Aktualisiert am 23. April 2025, 15:17 Uhr, von Sandra Kunkel und Catalina Schröder

Roboterarm, der eine Pyramide aus Sektgläsern stapelt.
Balanceakt Einführung von KI: Mit der Hilfe von Pilotprojekten kann er gelingen.
© J Studios/ DigitalVision / Getty Images

Wenn Sebastian Kähler von seiner KI spricht, wirkt er stolz, mit dem Familienunternehmen eine Art Vorreiterrolle einzunehmen. Seit Juni 2024 hilft eine KI dem fünfköpfigen Team im Kundenservice bei Bestellungen. Damit löst der 34-Jährige, der die Firma von seinem Vater übernehmen will, gleich zwei Probleme: Er hat ein Mittel gegen den Fachkräftemangel ­gefunden und es geschafft, sein Team über ein Pilotprojekt an KI heranzuführen.

Denn wie viele andere Firmen hat auch der Lebensmittelgroßhändler mit rund 50 Mitarbeitenden ein Problem: Es fehlt an Personal. Die rund 400 Bestellungen, die täglich per E-Mail, Telefon oder Fax eingehen, forderten das Team in der Vergangenheit heraus.

Jede einzelne Bestellung von Sahne und Milch über Obst und Gemüse bis hin zu Wurstwaren – die ­Sahne Kähler seit über 80 Jahren vor allem an Hotels, Kantinen, Eisdielen und Restaurants liefert – wurde von Hand abgetippt. „Ein großer Aufwand für die Bestellannahme, die ist kaum hinterhergekommen“, erzählt Kähler.

Erfolgserlebnisse für alle schaffen

Mittlerweile liest die Künstliche Intelligenz alle Bestellungen automatisch aus und überträgt sie ins Warenwirtschaftssystem. Anschließend werden sie im Lager kommissioniert und an die Kunden ausgeliefert. „Ich muss die Bestellung nur noch auf Richtigkeit überprüfen und sie abschicken. Das ist viel effizienter als früher“, erzählt die Auszubildende Monica Goncalves.

Sie hat jetzt mehr Zeit für andere Aufgaben, zum Beispiel Kundengespräche. „Am Anfang gab es mehr Fehler“, sagt Goncalves – davon sei das Team teilweise genervt gewesen. „Aber die positiven Seiten überwiegen immer stärker, weil die KI immer besser wird.“


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