Viele Unternehmen haben wertvolle Informationen in Dokumenten gespeichert. Lieferantenberichte, Spezifikationen, Prüfprotokolle oder technische Beschreibungen enthalten oft genau die Daten, die für Auswertungen oder Entscheidungen gebraucht werden. Gleichzeitig sind diese Informationen selten sauber strukturiert. Manche Werte stehen in Tabellen, andere im Fließtext. Manche Hinweise finden sich nur in einer Randnotiz oder werden über Synonyme beschrieben.

Genau hier entsteht ein typischer Anwendungsfall für KI aus der Praxis. Die Frage ist nicht nur, wie PDFs ausgelesen werden können. Die wichtigere Frage lautet, wie aus Dokumenten eine Datenstruktur entsteht, die später sicher abgefragt werden kann.

Das Ziel: erst verstehen, dann automatisieren

Bei Migrationsprojekten ist der erste Impuls oft, bestehende Dokumente möglichst schnell auszulesen und in eine neue Datenbank zu übertragen. Das klingt effizient, löst aber nicht automatisch das eigentliche Problem. Wenn die Datenlogik vorher unklar ist, wird durch Automatisierung nur das vorhandene Chaos schneller verarbeitet.

Deshalb beginnt ein gutes KI-Projekt nicht mit dem Modell, sondern mit der Zielfragestellung. Welche Antwort soll die Datenbank später geben können? Welche Kategorien müssen eindeutig sein? Welche Werte müssen numerisch vorliegen? Welche Informationen dürfen unsicher bleiben und welche müssen zu 100 Prozent belastbar sein?

Erst wenn diese Fragen beantwortet sind, lässt sich entscheiden, welche Daten gebraucht werden, wie sie gespeichert werden sollen und an welcher Stelle KI wirklich Mehrwert schafft.

Vom PDF zur belastbaren Datenbasis

In einem konkreten Projekt haben wir genau diesen Ansatz umgesetzt. Ausgangspunkt waren uneinheitliche Lieferantenberichte. Sie beschrieben Hersteller, Materialien und technische Eigenschaften, aber nicht in einer einheitlichen Form. Begriffe wurden unterschiedlich verwendet. Relevante Informationen standen teilweise indirekt im Text. Manche Hinweise waren nur über den Zusammenhang im Dokument erkennbar.

Eine reine Textextraktion wäre hier nicht ausreichend gewesen. Sie hätte zwar viele Inhalte sichtbar gemacht, aber noch keine verlässliche Datenbasis erzeugt. Der entscheidende Schritt war deshalb die Übersetzung der Dokumente in ein klares Datenmodell.

Dafür wurde zuerst definiert, welche Informationen später wirklich abgefragt werden sollen. Aus diesen Fragen entstanden feste Felder, Kategorien und Prüfregeln. Erst danach wurden die PDFs verarbeitet. Die KI hatte dabei eine gezielte Aufgabe. Sie sollte nicht allgemein über die Dokumente sprechen, sondern bestimmte Informationen erkennen, vereinheitlichen und in die Zielstruktur überführen.

So wurde aus einem unstrukturierten Dokument kein weiterer Text, sondern ein sauberer Datensatz. Unterschiedliche Begriffe wurden auf gemeinsame Zielwerte abgebildet. Indirekte Hinweise wurden nur dann übernommen, wenn sie sicher genug waren. Werte, die nicht eindeutig erkennbar waren, wurden nicht geraten. Das ist besonders wichtig, wenn eine Lösung später nicht nur unterstützen, sondern belastbare Abfragen ermöglichen soll.

Warum das Datenmodell wichtiger ist als die Extraktion

Der eigentliche Mehrwert entsteht nicht beim Auslesen allein. Er entsteht durch die Struktur, in die die ausgelesenen Informationen überführt werden. Eine gute Datenstruktur trennt zwischen dem ursprünglichen Dokument, der erkannten Information und dem final nutzbaren Datenwert. Dadurch bleibt nachvollziehbar, woher ein Wert kommt und wie er verwendet wird.

Das ist ein großer Unterschied zu einer einfachen Dokumentensuche. Eine Suche findet Textstellen. Eine Datenbank beantwortet Fragen. Wenn z.B. ein Material in einem Bericht nicht direkt als Kategorie genannt wird, sondern über Beschreibung, Materialaufbau oder Synonyme erkennbar ist, kann ein KI-Schritt diese Information ableiten. Gespeichert wird danach aber nicht der freie Text, sondern ein klar definierter Wert.

Erst dadurch werden stabile Abfragen möglich. Zum Beispiel: Welche Lieferantenberichte enthalten einen bestimmten Hersteller? Welche Dokumente beschreiben ein bestimmtes Material? Welche Datensätze erfüllen eine feste Kategorie?

KI dort einsetzen, wo sie wirklich schafft

Nicht jeder Schritt in einem solchen Prozess muss mit KI gelöst werden. Genau das ist ein wichtiger Erfolgsfaktor. KI ist stark, wenn Informationen uneinheitlich formuliert sind, wenn Begriffe unterschiedlich verwendet werden oder wenn ein Zusammenhang aus dem Dokument verstanden werden muss. Klassische Methoden sind stärker, wenn Daten bereits sauber strukturiert vorliegen und feste Regeln angewendet werden können.

In der Praxis entsteht deshalb meist eine Kombination. KI hilft in der Vorverarbeitung. Sie liest Dokumente aus, erkennt relevante Inhalte und überführt sie in eine definierte Struktur. Danach können klassische Datenbankabfragen, Filter, Prüfregeln und Auswertungen genutzt werden. So wird aus einer schwer greifbaren Dokumentenwelt eine belastbare Datenbasis.

Sicher abfragen statt gute Vermutungen

Besonders relevant wird dieser Ansatz, wenn Abfragen zu 100 Prozent sicher sein müssen. Dann reicht es nicht, ein Sprachmodell immer wieder direkt auf PDFs anzusetzen. Die Antwort kann plausibel klingen, bietet aber keine Garantie auf Vollständigkeit.

Das ist gerade bei Datenbankmigrationen entscheidend. Es geht nicht darum, möglichst viele Inhalte zu extrahieren. Es geht darum, genau die Informationen sauber bereitzustellen, die für den Zielprozess gebraucht werden.

Vom Use Case aus denken

Das Projekt zeigt ein Grundprinzip, das für viele KI-Vorhaben gilt. Gute Lösungen starten nicht mit Technologie, sondern mit einem konkreten Use Case. Erst wenn klar ist, welche Frage beantwortet werden soll, lassen sich Datenmodell, Prozess und KI-Schritte sinnvoll gestalten.

PDFs auszulesen ist heute technisch gut möglich. Der eigentliche Mehrwert entsteht aber erst, wenn die Inhalte so strukturiert werden, dass sie sicher, nachvollziehbar und wiederholbar genutzt werden können. Wer diesen Schritt sauber denkt, schafft nicht nur eine schnellere Verarbeitung, sondern eine bessere Grundlage für Entscheidungen, Migrationen und operative Prozesse.

Wenn Sie ähnliche Fragestellungen in Ihren Prozessen sehen, kommen Sie gerne auf uns zu. Wir diskutieren gemeinsam, welche Use Cases sinnvoll sind und an welcher Stelle KI echten Mehrwert schaffen kann.

Lernen Sie CumulusAI kennen.

In der Juli-Ausgabe unseres CumulusAI Live-Webinars zeigen wir aktuelle Entwicklungen und die neusten Features unseres Smart Foresighting Tools CumulusAI. Der Termin eignet sich perfekt, um unser Tool anhand konkreter Use-Cases und Praxisbeispiele kennenzulernen.

Technologische Entwicklungen werden immer komplexer – und Entscheidungen müssen schneller getroffen werden. CumulusAI hilft Ihnen, relevante Trends frühzeitig zu erkennen und in fundierte Empfehlungen zu übersetzen.

„CumulusAI findet Weak Signals in Primärdaten. Unsere Kunden erkennen dadurch Next Generation Trends vor anderen.“
Dr. Ulrich Hutschek, Principal TIM Consulting

Unsere KI-gestützte Software schafft Transparenz über Technologien und Anwendungsfelder – als Grundlage für faktenbasierte Entscheidungen.

Ihre Vorteile mit CumulusAI:

• Frühzeitiges Erkennen relevanter Trends
• Absicherung von Innovations- und Entwicklungsprojekten
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• Identifikation attraktiver Investitionsmöglichkeiten

Das erwartet Sie im Webinar:

• Bedeutung datenbasierter Technologieanalyse
• 360°-Blick auf Forschung, Patente und Trends
• Praxisbeispiele aus Strategie, F&E, Produktmanagement & M&A
• Live-Demo und konkrete Anwendungstipps

Für wen ist das Webinar geeignet?

Innovations- & Technologiemanager, F&E-Verantwortliche, Produkt- & Portfoliomanager, Experten aus Business Development & Strategie, M&A / Corporate Development

Termin: 17.06.2026 | 12:00 – 13:00 Uhr

Dauer: 45 Minuten | Live-Webinar mit Q&A

Hier kostenlos anmelden & Platz sichern

Treffen Sie Entscheidungen auf Basis von Fakten statt Bauchgefühl – mit CumulusAI.

Wir freuen uns auf Sie!
Herzliche Grüße, Carmen Beisswanger

Veranstaltungshinweise im AiF InnovatorsNet

Innovation systematisch realisieren: Markt, Technologie, Roadmap & Förderung im Zusammenspiel

Wie wird aus einer innovativen Idee ein erfolgreiches Projekt? In diesem Workshop erfahren Sie, wie Markt- und Technologiebewertungen, Roadmapping und Fördermöglichkeiten gezielt zusammenspielen, um Innovationen strukturiert und effizient voranzubringen.

Hier geht’s zur Anmeldung

Strategische Transformationen mit KI – Wie intelligente Systeme Organisationen erneuern

Wir analysieren, wie Künstliche Intelligenz strategische Entscheidungen unterstützen kann und Unternehmen dabei hilft, agiler und zukunftsfähiger zu werden. Anhand praxisnaher Beispiele wird gezeigt, wie KI Transformationsprozesse beschleunigt und neue Organisationsformen ermöglicht.

Hier geht’s zur Anmeldung

Mit KI zum neuen Geschäft – Intelligente Wege zu Innovation und Wachstum

Erfahren Sie, wie Unternehmen KI nutzen können, um neue Geschäftsfelder zu identifizieren und innovative Geschäftsmodelle zu entwickeln. Wir vermitteln praxisorientierte Ansätze, um datenbasierte Erkenntnisse gezielt für Wachstum und Wettbewerbsfähigkeit einzusetzen.

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Kreislaufwirtschaft neu denken – Geschäftsmodelle als Schlüssel zur Innovation

Nachhaltigkeit und wirtschaftlicher Erfolg schließen sich nicht aus: Die Veranstaltung zeigt, wie innovative Geschäftsmodelle die Transformation zur Kreislaufwirtschaft und Bioökonomie unterstützen. Lernen Sie, wie Unternehmen mit Circular-Economy-Ansätzen neue Wertschöpfungspotenziale erschließen und Zukunftsmärkte gestalten können.

Hier geht’s zur Anmeldung

In Projekten mit unseren Kunden begegnet uns immer wieder dasselbe Muster. Unternehmen verfügen über internes Wissen in Form von Checklisten, Präsentationen, Workshop-Protokollen und Projekterfahrungen aus der Vergangenheit. Gleichzeitig wächst die Menge relevanter Fachliteratur, die in der täglichen Projektarbeit kaum systematisch genutzt werden kann. Die Frage ist selten, ob das Wissen vorhanden ist. Die Frage ist vielmehr, wie es schneller und konsistenter verfügbar gemacht werden kann. Gemeinsam mit unseren Kunden entwickeln wir KI-gestützte Lösungen, die genau das adressieren und zeigen, dass gute KI-Lösungen nicht immer aufwändig sein müssen.

Das Prinzip: Kontext schlägt Modell

Standardsprachmodelle und Chatbots wie GPT, Gemini oder Claude sind leistungsstarke Werkzeuge, bleiben als reine Chatbots aber oftmals zu generisch. Sie sind inzwischen durch verschiedene Tool-Calls nah am Wissen von Experten, aber bei Spezialthemen fehlt die Tiefe und interne Prozesse sind nicht bekannt. Der entscheidende Hebel ist deshalb nicht das Modell selbst, sondern der Kontext, der ihm mitgegeben wird. Die Architektur für Speziallösungen dahinter ist im Kern konzeptuell einfach erklärbar. Interne und externe Wissensquellen werden aufbereitet und dem Modell entweder direkt oder über RAG (Retrieval-Augmented Generation) bereitgestellt. Ein präziser System-Prompt definiert das Verhalten, die Fachsprache und das Ausgabeformat der Lösung. Das Ergebnis ist ein System, das nicht nur Wissen abruft, sondern durch die Generalisierungsfähigkeit des LLMs bekannte Lösungsmuster auf neue Problemstellungen überträgt und direkt anwendbare Empfehlungen generiert.

Entscheidend ist dabei, dass die Qualität der Lösung primär von der Güte der Wissensbasis und des Prompts abhängt und nicht vom gewählten Modell. Ob die Lösung als Custom GPT bei OpenAI, als Gem in Google (Gemini) oder als Projekt in Claude eingesetzt wird, spielt dabei eine untergeordnete Rolle. Das Grundprinzip und die erzielbare Ergebnisqualität sind über alle Plattformen übertragbar.

Mehr als Wissensabruf

Der Unterschied zu einem generischen Chatbot liegt nicht im Modell, sondern im Kontext. Wenn interne Methoden, historische Projektdaten, unternehmensspezifische Checklisten und externe Fachquellen systematisch aufbereitet und mit einem durchdachten Prompt kombiniert werden, entsteht ein System, das die Sprache des Unternehmens spricht. Es kennt die internen Definitionen, orientiert sich an etablierten Prozessen und gibt Empfehlungen, die in der Praxis direkt anwendbar sind.

In einem konkreten Engineering-Projekt wurde ein solcher Copilot entwickelt, der Ingenieure bei der strukturierten Analyse und Lösungsfindung unterstützt. Als Wissensbasis dienten sowohl interne Dokumente wie Methoden-Guidelines, projektspezifische Checklisten und Projekterfahrungen als auch externe Fachquellen wie wissenschaftliche Publikationen und etablierte Konstruktionsprinzipien. Das System synthetisiert diese Quellen, analysiert neue Problemstellungen und schlägt priorisierte Lösungsansätze in Sekunden vor, wo Experten sonst Stunden benötigen würden.

Besonders relevant ist, dass das System nicht nur Wissensabruf betreibt, sondern einen echten inhaltlichen Transfer leistet. Es erkennt Muster aus vergangenen Projekten und überträgt sie auf neue Situationen, ähnlich wie ein erfahrener Kollege, der gesammelte Erfahrungen gezielt anwendet.

Nutzerakzeptanz durch Vertrautheit

Ein oft unterschätzter Erfolgsfaktor bei der Einführung von KI-Lösungen ist die Nutzerakzeptanz. Ergebnisse, die generisch klingen oder nicht zur internen Sprache und Methodik passen, stoßen auf Skepsis, unabhängig davon, wie gut das zugrunde liegende Modell ist. Anders verhält es sich, wenn ein Ergebnis so strukturiert ist wie ein bekanntes internes Dokument, die gewohnte Fachterminologie verwendet und sich an internen Bewertungskriterien orientiert.

Wer eine Antwort erhält, die klingt, als hätte ein erfahrener Kollege mit vollständigem Überblick über alle Unternehmensrichtlinien sie verfasst, vertraut dem Ergebnis eher und setzt es leichter in die Praxis um. Durch die Überführung interner Definitionen, Prozesse und Bewertungsmaßstäbe in die Wissensbasis und den System-Prompt entsteht eine Lösung, die inhaltlich passt und im Arbeitsalltag akzeptiert wird.

Schnell starten, gezielt skalieren

Ein wesentlicher Vorteil dieses Ansatzes ist seine Skalierbarkeit. Ein erster funktionsfähiger Pilot lässt sich in vergleichsweiser kurzer Zeit mit einer strukturierten Wissensbasis, einem guten Prompt und einem leistungsfähigen LLM entwickeln. Wenn der Pilot überzeugt, kann die Lösung schrittweise ausgebaut werden, z.B. durch die Einbindung dynamischer Daten, größerer Datenbanken, weiterer interner Quellen oder angepasster Ausgabeformate. Auch komplexere Visualisierungen oder die Integration in bestehende Systeme sind möglich.

Solche Lösungen stellen einen effektiven Weg dar, schnell einen konkreten KI-Mehrwert zu schaffen, ohne aufwändige Infrastruktur und ohne eigene Modellentwicklung. Entscheidend sind die Qualität der Wissensgrundlage und das Prompt-Design. Wer das Prinzip einmal erfolgreich angewendet hat, kann es auf weitere Fachbereiche, Methoden oder Fragestellungen übertragen. Kommen Sie bei Fragen für Ihre internen Prozesse gerne auf uns zu.

Lernen Sie CumulusAI kennen.

Technologische Entwicklungen werden immer komplexer – und Entscheidungen müssen schneller getroffen werden. CumulusAI hilft Ihnen, relevante Trends frühzeitig zu erkennen und in fundierte Empfehlungen zu übersetzen.

„CumulusAI findet Weak Signals in Primärdaten. Unsere Kunden erkennen dadurch Next Generation Trends vor anderen.“
Dr. Ulrich Hutschek, Principal TIM Consulting

Unsere KI-gestützte Software schafft Transparenz über Technologien und Anwendungsfelder – als Grundlage für faktenbasierte Entscheidungen.

Ihre Vorteile mit CumulusAI:

• Frühzeitiges Erkennen relevanter Trends
• Absicherung von Innovations- und Entwicklungsprojekten
• Fundierte Markteintritts- und Wachstumsstrategien
• Identifikation attraktiver Investitionsmöglichkeiten

Das erwartet Sie im Webinar:

• Bedeutung datenbasierter Technologieanalyse
• 360°-Blick auf Forschung, Patente und Trends
• Praxisbeispiele aus Strategie, F&E, Produktmanagement & M&A
• Live-Demo und konkrete Anwendungstipps

Für wen ist das Webinar geeignet?

Innovations- & Technologiemanager, F&E-Verantwortliche, Produkt- & Portfoliomanager, Experten aus Business Development & Strategie, M&A / Corporate Development

Termin: 23.04.2026 | 16:00 – 16:45 Uhr

Dauer: 45 Minuten | Live-Webinar mit Q&A

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Treffen Sie Entscheidungen auf Basis von Fakten statt Bauchgefühl – mit CumulusAI.

Wir freuen uns auf Sie!
Herzliche Grüße, Carmen Beisswanger

„Was kommt Ihnen als Erstes in den Sinn, wenn Sie an KI in Ihrem Unternehmen denken?“

Begeisterung über neue Möglichkeiten? Skepsis gegenüber einer Black Box? Zeitersparnis? Oder die Sorge den Anschluss zu verlieren?

Keine andere technologische Entwicklung löst derzeit so unterschiedliche Emotionen aus wie Künstliche Intelligenz. Gleichzeitig wissen wir, dass KI den Arbeitsmarkt massiv verändern wird. Jenseits von Produktivitätskennzahlen und Effizienzgewinnen stellt sich eine viel grundlegendere Frage: Wie verändert KI unsere Unternehmenskultur?

Denn KI ist kein IT-Projekt. Sie wirkt wie ein Katalysator – und macht sichtbar, wie eine Organisation wirklich tickt.

Die 10 wichtigsten Wachstumstrends in der AI Culture

Die mit CumulusAI durchgeführte Trendanalyse wissenschaftlicher Publikationen zeigt deutlich: Das Thema AI Culture gewinnt stark an Dynamik. Besonders auffällig sind zehn Wachstumstrends, die sich in der Forschung als zentrale Entwicklungsrichtungen herauskristallisieren (vgl. Abbildung 1).

Abbildung 1: Top 10 Wachstumstrends AI Culture

Im Mittelpunkt stehen dabei Fragestellungen rund um Vertrauen in KI-Systeme, ethische Orientierung, Governance-Strukturen sowie die Integration von KI in organisationale Entscheidungsprozesse. Ebenso stark wachsend ist die Auseinandersetzung mit Kompetenzverschiebungen, neuen Rollenprofilen und der Notwendigkeit einer systematischen Weiterentwicklung von KI-Kompetenzen.

Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI. Forschung und Praxis beschäftigen sich zunehmend mit hybriden Entscheidungsmodellen, kooperativer Intelligenz und der Frage, wie KI produktiv in bestehende Arbeitsstrukturen integriert werden kann, ohne Transparenz oder Verantwortlichkeit zu verlieren.

Darüber hinaus zeigen die Trends eine verstärkte Auseinandersetzung mit psychologischer Sicherheit, Fehlerkultur und organisationaler Lernfähigkeit im Kontext von KI. Organisationen, die eine offene Lernhaltung fördern, scheinen erfolgreicher darin zu sein, KI nicht nur technisch einzuführen, sondern kulturell zu verankern.

Die Analyse der zehn Wachstumstrends macht deutlich: AI Culture entwickelt sich zu einem eigenständigen strategischen Handlungsfeld. Es geht nicht mehr nur um Technologieeinführung, sondern um die bewusste Gestaltung von Vertrauen, Verantwortung und Lernfähigkeit in einer zunehmend KI-gestützten Arbeitswelt.

KI als Spiegel der Kultur

Oft beginnt der KI-Einsatz pragmatisch: automatische Meeting-Transkripte, Zusammenfassungen, Analysen oder Unterstützung in Angebotserstellung oder im Kundenservice. Schnell zeigt sich jedoch das sogenannte „Usability-Dilemma“: Nur weil Mitarbeitende Zugang zu KI-Tools haben, heißt das noch lange nicht, dass sie diese auch souverän und wertschöpfend einsetzen.

Hier entscheidet die gelebte Unternehmenskultur einer Organisation. Gibt es Raum zum Experimentieren? Dürfen Fehler passieren? Wird Wissen geteilt?

Der viel zitierte Satz „AI won’t replace people — but people who use AI will replace people who don’t“ verdeutlicht: Nicht die Technologie selbst entscheidet über Wettbewerbsfähigkeit, sondern der Umgang mit ihr. Die verpassten Chancen von heute können die strukturellen Herausforderungen von morgen sein.

Transformation auf mehreren Ebenen

Die Einführung von KI verändert Organisationen auf unterschiedlichen Ebenen.

• Auf der Aufgabenebene werden Routinetätigkeiten automatisiert, Analysen beschleunigt und Entscheidungsgrundlagen datenbasierter. Laut McKinsey können 60–70 % typischer Wissensarbeit durch generative KI unterstützt oder beschleunigt werden. Das schafft Freiräume für strategische und kreative Tätigkeiten.
• Kompetenzebene: Mit diesen Veränderungen entstehen neue Kompetenzanforderungen an die Mitarbeitenden. Prompting, kritische Bewertung von KI-Ergebnissen, ethische Einordnung sowie die produktive Kollaboration mit KI-Systemen. Entscheidend ist, dass Organisationen lernen KI einzusetzen und mit den Ergebnissen umzugehen.
• Besonders sensibel ist die Beziehungsebene. KI bewirkt an vielen Stellen, dass sich nicht offensichtliche Dynamiken verändern. Sie verschiebt Wissensvorsprünge zwischen Generationen oder Nutzergruppen und kann neue Machtverteilungen erzeugen. Vertrauen – in die Technologie wie auch untereinander – wird damit zu einer zentralen Ressource.

KI: Innovation oder Überforderung? Eine Frage der Haltung

Ob KI Innovation fördert oder Chaos erzeugt, hängt maßgeblich von der bestehenden Kultur ab. Amy Edmondson beschreibt in „The Fearless Organization“ (2018), wie wichtig psychologische Sicherheit für Lern- und Innovationsprozesse ist. Gerade im Umgang mit KI wird deutlich: Nur wer ausprobieren darf, entwickelt Kompetenz und Selbstvertrauen. Studien von BCG zeigen zudem, dass generative KI Qualität und Geschwindigkeit kreativer Aufgaben steigern kann. Gleichzeitig bleibt die Bewertung von Relevanz und das Tragen von Verantwortung eine menschliche Aufgabe. Emotionale Tiefe, Intuition und Erfahrung sind nicht ersetzbar.

Eine strategische Kernfrage lautet daher:

Wollen wir Bestehendes „KI-fizieren“ – oder mit KI neue, bessere Wege finden, Probleme zu lösen? Wollen wir bspw. das Protokolieren und Zusammenfassen von Meetings mit KI automatisieren und dadurch Zeitersparnisse generieren. Oder wollen wir weiter gehen und die Meetinggründe durch KI eliminieren? Bspw. durch den Einsatz von Agenten.

Drei kulturelle Handlungsfelder

In der Praxis zeigen sich drei zentrale Felder, in denen KI Unternehmenskultur besonders sichtbar verändert:

1. Zusammenarbeit: KI-gestützte Tools übernehmen Vorarbeiten und Routinetätigkeiten. Idealerweise entsteht Raum für kreative Zusammenarbeit und interdisziplinären Austausch.
2. Entscheidungsfindung: KI liefert Analysen, Muster und Prognosen. Entscheidungen können objektiver werden – zugleich entsteht das Risiko der „Black Box“. Transparenz und kritische Bewertung sind essenziell.
3. Führung: Führungskräfte übernehmen eine neue Rolle. Sie schaffen Orientierung, definieren Leitlinien für den ethischen Umgang mit KI und fördern eine lernorientierte Kultur. KI-Nutzung ist damit immer auch ein Führungs- und Organisationsentwicklungsprojekt.

AI Culture gestalten

Erfolgreiche Unternehmen behandeln KI nicht als isoliertes IT- und Digitalisierungsprojekt, sondern als Organisationsentwicklungsprozess. Sie schaffen Experimentierräume, in denen Mitarbeitende KI ausprobieren können. Die Erfahrung zeigt: Viel-Nutzer haben weniger Angst als Wenig-Nutzer. Gleichzeitig müssen klare Leitplanken definiert werden und wichtige Basisarbeit geleistet werden – von Datenschutz über Compliance bis hin zu ethischen Grundsätzen.

Zentral ist ein gemeinsames Zielbild:
Wofür setzen wir KI ein? Welche Probleme wollen wir lösen? Welche Innovationsstrategie verfolgen wir? Denn Technologie skaliert bestehende Kultur. Eine lernende Organisation wird durch KI innovativer. Eine starre Organisation wird durch KI lediglich schneller starr.

Fazit: Lernfähigkeit als Wettbewerbsfaktor. KI-Nutzung ist ein Organisationsentwicklungsprojekt. Nicht die Technologie entscheidet über Zukunftsfähigkeit – sondern unsere Fähigkeit zu lernen. Unternehmen, die KI als Anlass nehmen, ihre Lernkultur, Fehlerkultur und Führungsprinzipien weiterzuentwickeln, stärken nicht nur ihre Innovationskraft, sondern ihre Anpassungsfähigkeit auf externe Entwicklungen insgesamt.

Von der strategischen Roadmap bis zur Umsetzung konkreter KI-Projekte: Wir begleiten Sie ganzheitlich und stellen sicher, dass neben Technologie und Prozessen auch die relevanten AI-Culture-Aspekte berücksichtigt werden.

Kontaktieren Sie uns – wir freuen uns auf den Austausch.

CumulusAI ist live! Und wir laden Sie herzlich ein, unser neuestes Tool kennenzulernen.

Technologische Entwicklungen werden immer komplexer – und gleichzeitig steigt der Druck, schneller und zielsicherer zu entscheiden. CumulusAI unterstützt Sie dabei, empirische Trends zu finden und in kürzester Zeit in klare Empfehlungen zu verwandeln.

„CumulusAI findet Weak Signals in Primärdaten. Unsere Kunden erkennen dadurch Next Generation Trends vor anderen.“
Dr. Ulrich Hutschek, Principal TIM Consulting

Wir haben mit CumulusAI eine KI-gestützte Software mit dem Ziel entwickelt, Experten bei faktenbasierten Entscheidungen zu unterstützen, indem Transparenz über technologische Entwicklungen und damit zusammenhängende Anwendungsfelder als Basis geschaffen wird.

Für wen ist CumulusAI geeignet?

CumulusAI ermöglicht, einen vollständigen und umfassenden Überblick über ein Suchfeld bei gleichzeitiger Beibehaltung einer hohen Tiefenschärfe. Damit bietet es vielfältige Anwendungsmöglichkeiten für Geschäftsentwicklung, Produktmanagement, F&E, Strategie und M&A. Unabhängig von Ihrer Rolle und Branche ermöglicht es Ihnen, bessere Entscheidungen durch bessere Informationen zu treffen:

• Vermeiden Sie Überraschungen in Ihrem Kerngeschäft​
• Sichern Sie den Lösungsweg in kostspieligen ​Neuentwicklungsprojekten ab​
• Sichern Sie Ihre Markteintrittsstrategie ab und entwickeln Sie neue Geschäftsideen auf Basis Ihrer Kernkompetenzen​
• Identifizierung der vielversprechendsten Investitionsmöglichkeiten

Lernen Sie CumulusAI jetzt kennen! Weitere Infos finden Sie auch unter www.tim-ai.de.

Das erwartet Sie im Webinar:

• Warum datenbasierte Technologieanalyse heute unverzichtbar ist
• Wie CumulusAI Forschung, Patente und Trends in einem 360°-Blick vereint
• Praxisnahe Anwendungsfälle aus Strategie, F&E, Produktmanagement & M&A
• Live-Demo
• Konkrete Tipps für Ihre Arbeit

Für wen ist das Webinar ideal?

• Innovations- & Technologiemanager
• F&E-Experten, F&E-Leitungen
• Produktmanager & Portfolio Manager
• Business Development & Strategie
• M&A / Corporate Development

Melden Sie sich jetzt kostenlos zum Webinar am 05.02.2026, 16:00 – 16:45 Uhr an:

Hier kostenlos anmelden & Platz sichern

Dauer: 45 Minuten
Format: Live-Webinar mit Q&A

Treffen Sie Entscheidungen, die auf Fakten statt Bauchgefühl basieren – und entdecken Sie, wie CumulusAI Sie dabei unterstützt.

Wir freuen uns auf Sie!
Herzliche Grüße, Ihr Thomas Abele

KSB ist seit Langem im Bereich konventioneller Energieerzeugung zu Hause: Pumpen, Armaturen und Systeme für Kraftwerke prägen unser Geschäft. Gleichzeitig verändert sich der Markt deutlich. Dekarbonisierung, höhere Effizienzanforderungen und der Ausbau erneuerbarer Energien führen dazu, dass zentrale Großkraftwerke an Bedeutung verlieren und dezentrale, nachhaltige Lösungen wichtiger werden. Für KSB stellt sich daher die Frage, in welchen Feldern wir unser Energiegeschäft zukunftsfähig erweitern.

Ein naheliegender Hebel ist die industrielle Abwärmenutzung. In vielen Prozessen der Industrie gehen große Wärmemengen verloren, die sich technisch nutzen lassen. Hier haben wir direkten Zugang zu Anwendungen und Kunden. Ziel des Projekts war es deshalb, dieses Feld zu konkretisieren: Wir wollten eine klare Schlüsseltechnologie identifizieren und ein Unternehmen finden, mit dem wir den Markteintritt deutlich beschleunigen können.

Projektziele und Vorgehen

Für das gemeinsame Projekt wurden zwei Ziele definiert. Erstens: Auswahl einer Technologie im Bereich industrieller Abwärmenutzung, die als Enabler für den Einstieg in dezentrale, nachhaltige Energie- und Wärmelösungen dient. Zweitens: Identifikation eines geeigneten Acquisition Targets, um nicht nur organisch, sondern durch einen gezielten Zukauf in diesem Feld voranzukommen.

Anstatt mit einer langen Liste von Ideen zu starten, wurde der Ansatz bewusst datenbasiert gewählt. Mit dem Big-Data- und Entity-Pattern-Recognition-Tool CumulusAI wurden große Mengen wissenschaftlicher Veröffentlichungen zu Abwärme, Prozesswärme und Dekarbonisierung ausgewertet. Die Technologie analysiert Begriffe, Zusammenhänge und Entwicklungslinien und bündelt sie zu Technologiefeldern mit erkennbarer Dynamik.

Wesentlich war dabei, Entscheidungen unter hoher Unsicherheit empirisch abzusichern: CumulusAI hilft, tatsächliche Trends objektiv und faktenbasiert zu identifizieren – jenseits von Meinungen und Einzelbeispielen. Im Vergleich zu klassischen Workshop- oder Interviewansätzen war der Prozess deutlich schneller und effizienter; zugleich wären einige der relevanten Technologiemuster ohne die zugrunde liegende Entity Pattern Recognition in dieser Form vermutlich gar nicht sichtbar geworden.

Aus der Analyse ergab sich ein klares Bild: Industrielle Hochtemperatur-Wärmepumpen, insbesondere Lösungen zur Nutzung und Anhebung von Abwärme auf nutzbare Prozesswärmeniveaus, sind ein zentrales Feld mit hoher Relevanz für unsere Zielkunden. Gleichzeitig fügt sich dieses Feld gut in das bestehende KSB-Portfolio ein, da hier hydraulische Systeme, Komponentenkompetenz und Systemintegration gefragt sind.

Vom Technologiefeld zum Übernahmekandidaten

Im nächsten Schritt wurde auf Basis dieser Technologie ein Screening potenzieller Unternehmen durchgeführt. Der Prozess wurde dafür um eine Patentanalyse ergänzt, ebenfalls mit CumulusAI. Ziel war, Firmen zu identifizieren, die im Bereich industrieller Wärmepumpen technologisch führend sind, über ein stimmiges Patentportfolio verfügen und bereits industrielle Anwendungen adressieren.

Auf dieser Grundlage entstand eine fokussierte Shortlist. Nach vertiefter Prüfung fiel die Entscheidung auf einen spezialisierten Anbieter für industrielle Rotationswärmepumpen, für den KSB nun strategischer Coinvestor für die Industrialisierung ist. Dieses Unternehmen bringt eine neue Technologie zur Nutzung industrieller Abwärme ein, KSB ergänzt Fertigungs- und Systemkompetenz, Marktzugang und ein globales Service-Netzwerk.

Ergebnis für KSB

Durch das Projekt ist aus einem abstrakten Zukunftsthema ein konkretes Geschäftsfeld geworden. KSB kann heute industrielle Abwärmelösungen anbieten, die weit über Einzelkomponenten hinausgehen und direkt zur Dekarbonisierung von Standorten beitragen. Gleichzeitig hat sich gezeigt, welchen Mehrwert ein integrierter Ansatz aus datenbasierter Technologiefindung, strukturierter Analyse und M&A-Denken bietet.

CumulusAI schafft dabei Transparenz in komplexen Technologiefeldern, reduziert Unsicherheit durch empirisch abgesicherte Ergebnisse und beschleunigt die Identifikation wirklich relevanter Trends – eine Kombination, die gerade für strategische Entscheidungen in dynamischen Märkten entscheidend ist.

Der Einstieg in die industrielle Abwärmenutzung ist damit ein wichtiger Schritt, KSB vom klassischen Kraftwerkszulieferer hin zu einem aktiven Partner der Wärmewende zu entwickeln – mit einem klar definierten Technologiefokus, einem starken Unternehmen als Basis und einem Analyseansatz, der sich auch auf weitere Zukunftsfelder übertragen lässt.

Kaum eine Technologie hat in so kurzer Zeit einen so massiven Sprung gemacht wie die Künstliche Intelligenz. Was 2023 noch experimentell wirkte, ist heute reif genug, um komplexe Aufgaben in Technik und Produktentwicklung zu unterstützen. Entsprechend wächst das Interesse, KI gezielt in der FuE und im Innovationsprozess einzusetzen und viele Unternehmen haben bereits erste Schritte unternommen.

Die Erfahrungen ähneln sich jedoch: Wie schon bei Industrie 4.0 dominieren häufig technology-push-getriebene Initiativen. Teams probieren Tools aus, identifizieren vielversprechende Einsatzfelder und erzielen erste Effizienzgewinne. Doch diese „Low Hanging Fruits“ bleiben meist isoliert. Der große strukturelle Wert entsteht auf diese Weise nicht.

Wir schlagen daher einen anderen Einstieg vor: statt bei der Technologie zu beginnen, beim Prozess ansetzen. Ein Fokus auf Pull bedeutet, zunächst Fragen zu beantworten wie: Welche Prozessschritte sind heute besonders aufwändig? Wo entstehen Verzögerungen, Doppelarbeiten oder Fehler? Welche Aufgaben belasten das Tagesgeschäft? Genau dort entfaltet KI den schnellsten Mehrwert und schafft zugleich Akzeptanz im Team, weil der Nutzen unmittelbar sichtbar wird.

Auf dieser Basis lassen sich erste Leuchttürme realisieren. Dabei lohnt es sich, drei Arten von KI-Lösungen bewusst zu unterscheiden:

• Standalone-Anwendungen: exemplarisch wie ChatGPT, welche schnell einsetzbar sind und erste Aufgaben direkt erleichtern.
• Integrierte Lösungen: Features in bestehenden Systemen wie CAD, PDM oder Projektmanagement. Auch wenn diese ggfs. erst später verfügbar werden, ist es ratsam, sich bereits jetzt Gedanken über die entsprechende Datengrundlage zu machen.
• Customized AI Solutions: Applikation, welche die Unternehmensumgebung, Datenstrukturen und Prozesslogik exakt abbilden und deshalb oft überraschend leistungsfähig sind und vor allem schneller umsetzbar, als viele erwarten.

Durch die ersten Projekte entsteht kurzfristig ein erster, pragmatischer Nutzen. Langfristig jedoch müssen Unternehmen das Thema strategisch verankern, um die großen Potenziale zu realisieren. Das Spektrum reicht dabei von Brownfield-Optimierungen, bei denen bestehende Abläufe gezielt verbessert werden, bis hin zu Greenfield-Neugestaltungen, in denen KI als zentraler Bestandteil völlig neuer Prozesslogiken dient.

Hier bietet das Reifegradmodell (siehe Grafik) eine klare Orientierung: Wo stehen wir heute und welche Fähigkeiten benötigen wir, um die nächste Stufe zu erreichen? Typische Entwicklungsfelder sind eine geeignete Organisationsstruktur, konsistente KPIs zur Erfolgsmessung sowie Schulungsprogramme, die KI-Kompetenzen im gesamten Unternehmen aufbauen.

Wie könnte eine solche Organisation aussehen? Erfolgreiche Unternehmen setzen auf cross-funktionale Teams, in denen FuE, IT, Datenmanagement und Produktbereiche eng zusammenarbeiten. Eine Roadmap dient als zentrales Steuerungsinstrument und definiert, welche Themen in welcher Reihenfolge angegangen werden. Und mit einem organisatorischen Modell nach dem Prinzip eines Agile Release Trains werden kontinuierlich Potenziale in definierten Sprints, mit klaren Verantwortlichkeiten und einer spürbaren Dynamik in der Umsetzung gehoben.

Fazit
Der Einstieg in KI gelingt heute leichter denn je. Die entscheidende Frage ist jedoch, ob Unternehmen über die ersten Effizienzgewinne hinausgehen und KI zu einem strategischen Bestandteil ihrer FuE machen. Eine klare Pull-Orientierung, frühe Leuchttürme und eine strukturierte Weiterentwicklung entlang der Reifegrade bilden den Schlüssel, um den vollen Wert der Technologie von inkrementeller Verbesserung bis zur grundlegenden Erneuerung der Entwicklungsprozesse zu erschließen.

Traditionelle Tools zur PDF-Inhaltserkennung stoßen in der Praxis schnell an Grenzen, wenn es um detaillierte Analysen geht. Ob fehleranfällige OCR-Erkennung oder der Verlust von Layout und Kontext, wichtige Details werden oft in die Analyse nicht einbezogen. Ein neuer Ansatz mit Vision-Language-Modellen verspricht Abhilfe, indem PDF-Seiten wie Bilder ganzheitlich erfasst werden. Das Resultat: eine präzisere, kontextreiche Dokumentenanalyse, die mehr aus den vorhandenen Informationen herausholt.

Typische Herausforderungen beim Umgang mit PDFs

Eingescannte Dokumente oder ungewöhnliche Schriftarten führen dazu, dass Texte falsch gelesen oder sogar vollständig ausgelassen werden. Spaltenlayouts, Überschriften oder Fußnoten werden oft ebenfalls nicht korrekt erfasst. Tabellen erscheinen als zerhackte Textfragmente, während Diagramme und eingebettete Zeichnungen ignoriert bleiben. Auch handschriftliche Notizen am Rand oder Skizzen im Dokument entgehen klassischen Parsern, da sie fast ausschließlich auf gedruckten Text ausgelegt sind. Wechselt die Sprache oder Schrift innerhalb eines PDFs, etwa zwischen Deutsch, Englisch oder Chinesisch, geraten herkömmliche Verfahren zusätzlich an ihre Grenzen und liefern inkonsistente Ergebnisse.

Vom OCR zum visuellen Verständnis

Vision-Language-Modelle umgehen diese Fallen, indem sie das Dokument direkt als Bild interpretieren. Anstatt mühsam Text zu extrahieren, lesen sie eine Seite wie ein Mensch. Sie erfassen Text im Layout, erkennen Tabellen, Grafiken und verstehen sogar handschriftliche Ergänzungen im Kontext. Durch diese ganzheitliche Sicht werden Inhalte nicht nur abgelesen, sondern verstanden. Inklusive visueller Elemente, die bislang übersehen wurden.

Mehrwert durch Vision Modelle

• Tiefere Extraktion: Von Fließtext über Bilder bis zu Tabellenstrukturen, nichts bleibt unentdeckt.
• Semantisches Verständnis: Das Modell erfasst Zusammenhänge, erkennt Überschriften, verfolgt Bezugnahmen und interpretiert Fachbegriffe im richtigen Kontext.
• Kognitive Ableitungen: Visuelle und textuelle Hinweise werden kombiniert, sodass Schlussfolgerungen möglich sind, etwa zu Traglast oder Gewicht eines Bauteils.
• Sprachunabhängigkeit: Ob deutsche Patentschrift, englisches Datenblatt oder japanische Skizze, visuelle KI liest alle Sprachen und Schriftarten gleichermaßen.

Praxisbeispiel

Selbst jahrhundertealte Skizzen mit Anmerkungen, etwa Leonardos da Vincis Notizblätter mit spiegelschriftlichen Kommentaren, werden zur Informationsquelle und können verarbeitet werden. Maße, Materialangaben und handschriftliche Erläuterungen werden erkannt und die KI kann daraus technische Parameter oder Anwendungsgebiete ableiten. Für das Beispiel, welches einen Flaschenzug aus der Skizzensammlung von Leonardo da Vinci zeigt, extrahiert ein multimodales Vision-Modell beispielsweise folgende Informationen:

Fazit

Der bildbasierte KI-Ansatz ermöglicht komplett neue Möglichkeiten für die Dokumentenanalyse. Vision-Language-Modelle erschließen Inhalte ganzheitlich und sorgen für neue Qualität in Tiefe und Genauigkeit. In Kundenprojekten, etwa in der Wettbewerbsbeobachtung, hat sich der Ansatz bereits bewährt: Komplexe PDFs werden schneller, gründlicher und sprachübergreifend ausgewertet. Über Pipelines lassen sich große Dokumentensammlungen automatisch analysieren, etwa für Wettbewerbsanalysen oder Value Analysis. Damit eröffnen Vision-Modelle neue Möglichkeiten, Informationen umfassend zu nutzen. Ein klarer Wettbewerbsvorteil in der datengetriebenen Welt von heute.