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Die Implementierung von künstlicher Intelligenz wird zunehmend zur Notwendigkeit für Unternehmen. Doch der Weg von der Vision zur messbaren Wertschöpfung ist oft steinig. Viele Führungskräfte stehen vor der Herausforderung, aus der Fülle an Möglichkeiten jene AI Business Use Cases herauszufiltern und umzusetzen, die tatsächlich einen Return on Investment (ROI) liefern. Dies scheint jedoch nicht trivial zu sein – 95 Prozent der KI-Pilotprojekte scheitern. Woran liegt das? Und wie lässt sich KI im Unternehmen so verankern, dass tatsächlich ein Nutzen entsteht?
Eine Studie des MIT („The GenAI Divide: State of AI in Business 2025“) liefert ernüchternde Zahlen: 95 Prozent der KI-Pilotprojekte in Konzernen und großen Unternehmen scheitern. Der Hauptgrund liegt laut Report in der mangelnden Identifikation klarer, quantifizierbarer AI Business Use Cases.
Dies wiederum entsteht durch unklare Versprechen von KI-Anbietern. Auch fehlt es Entscheidern an Wissen, welche der täglichen Aufgaben im Unternehmen durch AI unterstützt werden können und welchen geschäftlichen Mehrwert das hätte. So werden Budgets oft in die falschen Bereiche investiert – gerne beispielsweise in Tools für Vertrieb und Marketing. Der größte ROI liegt in der Regel jedoch in der Back-Office-Automatisierung.
Das Berliner IT-Unternehmen TextCortex hat es sich zur Aufgabe gemacht, diesen Umstand zu ändern. Es berät Unternehmen bei der Identifikation geeigneter KI-Anwendungsfälle und liefert zudem eine Technologie, mit der die Umsetzung ohne großen Aufwand gelingt.
TextCortex stellt eine No-Code-Infrastruktur für die Entwicklung und den Betrieb von KI-Agenten bereit. Anwender können diese Agenten somit ohne Programmieraufwand erstellen und implementieren. Dies ermöglicht es Fachexperten, KI-Funktionalitäten direkt in ihre Prozesse zu integrieren.
Das technologische Angebot ergänzt TextCortex durch spezielle Use-Case-Workshops. In deren Rahmen werden in jeder Abteilung Bereiche sichtbar, in denen der KI-Einsatz besonders großen Mehrwert bringt. Als Basis nutzt der Dienstleister hier die Erkenntnisse des MIT zur Back-Office-Automatisierung.
Unternehmen erhalten durch diesen Ansatz Zugang zu individuell passenden und gleichzeitig bewährten AI Business Use Cases mit messbaren Ergebnissen. Vage KI-Experimente gehören damit der Vergangenheit an. Zahlreiche DAX-Unternehmen, Fortune 500 Companies und Hidden Champions aus verschiedensten Branchen wie Versicherungen, Industrie, Tech, Automotive und Healthcare arbeiten bereits erfolgreich mit TextCortex zusammen.
TextCortex ermöglicht die Umsetzung vielfältiger KI-Anwendungsfälle im Unternehmen. Die Funktionalitäten sind in fünf Kernbereiche unterteilt, die jeweils auf die Steigerung der Unternehmenseffizienz abzielen:
Konkrete Beispiele für AI Business Use Cases, die mit TextCortex realisiert werden, sind folgende:
Die Implementierung der TextCortex-KI-Plattform führt zu signifikanten Effizienzsteigerungen in den Prozessen. So wird die Dokumentenverarbeitung um das Zehnfache beschleunigt, die Berichterstellung reduziert sich von Stunden auf Minuten. Kundenanfragen werden sogar binnen Sekunden bearbeitet.
Gegenüber anderen Lösungen zeichnet sich TextCortex zudem durch die Kombination aus Use-Case-Beratung und sofortiger technischer Umsetzung durch No-Code Infrastructure aus. Weiterhin erreicht die Plattform 70 Prozent Aktivierungsraten bei konkreten AI Business Use Cases, während generische Tools bei 20 Prozent stagnieren.
KI-Anwendungsfälle werden mit TextCortex in Minuten implementiert, nicht über viele Monate hinweg entwickelt. Unternehmen erzielen im Schnitt rund 550.000 Euro an jährlichen Einsparungen pro 100 Nutzer. Für Sicherheit ist ebenfalls gesorgt: Eine Zero-Data-Training-Policy schützt Geschäftsdaten. Die europäische IT-Infrastruktur des Anbieters gewährleistet Datenschutzkonformität.
Eines der vielen Unternehmen, das TextCortex erfolgreich einsetzt, ist MAHLE. Der Automotive-Zulieferer suchte nach einer Lösung, um sein Wissensmanagement zu optimieren. Denn das Auffinden präziser Informationen über mehrere Dokumentenspeicher hinweg stellte eine Herausforderung dar. Die Lösung war MARVIN, ein personalisierter KI-Agent auf Basis der TextCortex-Plattform, der mit internem Wissen verbunden ist.
MAHLE spart durch die Implementierung mehr als fünf Arbeitsstunden pro Woche und Mitarbeiter beim Abrufen und Zusammenfassen von Informationen. Die Akzeptanzrate lag bei über 71 Prozent innerhalb des ersten Monats – ein Beleg für die hohe Praxistauglichkeit der TextCortex-KI-Agenten.
Laut einer MIT-Studie scheitern 95 Prozent der KI-Pilotprojekte, hauptsächlich aufgrund fehlender klarer, quantifizierbarer AI Business Use Cases und unklarer Versprechen von KI-Anbietern.
TextCortex bietet No-Code-Infrastruktur und Workshops zur Identifikation von Use Cases an, was Fachexperten ermöglicht, KI-Funktionalitäten schnell und effektiv in ihre Prozesse zu integrieren.
Die Plattform ermöglicht unter anderem die Automatisierung von Arbeitsabläufen, Erstellung von KI-Agenten, Dokumentenanalysen, automatisierte Berichterstellung und die Bearbeitung von Kundenanfragen im Service.
TextCortex ermöglicht signifikante Effizienzsteigerungen, zum Beispiel durch beschleunigte Dokumentenverarbeitung, hohe Aktivierungsraten und jährliche Einsparungen von rund 550.000 Euro pro 100 Nutzer.
TextCortex hat erfolgreichen Implementierungen wie MARVIN für MAHLE ermöglicht, was zu einer Einsparung von über fünf Arbeitsstunden pro Mitarbeiter und Woche führte.