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Banken verwandeln KI-Experimente in echten Wandel – mit Wertfokus, Kombination aus ML und GenAI, klarem Erwartungsmanagement und starker Datenbasis.\u003C\u002Fp>",{"id":217,"sharedMediaLegend":207,"mediaImage":247,"name":243},{"url":219,"width":220,"height":221,"alt":222,"title":207,"size":223,"mime":224,"variations":207},[249,256,262,291,295,309,340,344,358,362,376,381,440],{"__typename":250,"id":251,"ctaLink":207,"pgSharedText":252,"pgSharedTitle":207,"pgSharedCtaLink":207},"ParagraphPgText","33414",{"value":253,"processed":254,"format":255},"\u003Cp>\u003Cspan lang=\"DE\">Auf dem Weg zu einer zukunftsfähigen KI-Strategie müssen Banken die sogenannte „Agentic AI“ nicht nur akzeptieren, sondern gezielt fördern. Dafür gilt es Hürden wie Legacy Systems, eine uneinheitliche Datenqualität und interne Widerstände zu überwinden – und das in einem Umfeld, das sich rasant weiterentwickelt. \u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cspan lang=\"DE\">Mit dem Durchbruch von ChatGPT im Jahr 2023 hat die Interaktion zwischen Mensch und KI ein neues Level erreicht und erstmals Risiken wie Prompt-Injection-Angriffe ins Blickfeld gerückt. KI ist heute allgegenwärtig, aber schwerer zu kontrollieren denn je.\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cspan lang=\"DE\">Die klaffende Lücke zwischen Potenzial und tatsächlichem Fortschritt zeigt sich auch in der \u003C\u002Fspan>\u003Ca href=\"\u002Fnode\u002F26774\" data-entity-type=\"node\" data-entity-uuid=\"6d3410bc-0d75-4145-b6e2-fcdf633f0f1d\" data-entity-substitution=\"canonical\">\u003Cspan lang=\"DE\">geringen Erfolgsquote\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fa>\u003Cspan lang=\"DE\">: Laut einer aktuellen MIT-Studie verpuffen 95 % aller GenAI-Pilotprojekte ohne Mehrwert.\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cspan lang=\"DE\">\u003Cstrong>Doch das muss nicht so bleiben.\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cspan lang=\"DE\">Unsere Erfahrung bei Zühlke zeigt: Die entscheidenden Erfolgsfaktoren haben sich durch den ChatGPT-Hype nicht verändert. 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KI ist heute allgegenwärtig, aber schwerer zu kontrollieren denn je.\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cspan lang=\"DE\">Die klaffende Lücke zwischen Potenzial und tatsächlichem Fortschritt zeigt sich auch in der \u003C\u002Fspan>\u003Ca href=\"\u002Fde\u002Finsights\u002Fwarum-hypegetriebene-ki-einfuehrung-scheitert-und-was-stattdessen-funktioniert\" data-entity-type=\"node\" data-entity-uuid=\"6d3410bc-0d75-4145-b6e2-fcdf633f0f1d\" data-entity-substitution=\"canonical\" title=\"Warum hypegetriebene KI‑Einführung scheitert – und was stattdessen funktioniert\">\u003Cspan lang=\"DE\">geringen Erfolgsquote\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fa>\u003Cspan lang=\"DE\">: Laut einer aktuellen MIT-Studie verpuffen 95 % aller GenAI-Pilotprojekte ohne Mehrwert.\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cspan lang=\"DE\">\u003Cstrong>Doch das muss nicht so bleiben.\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cspan lang=\"DE\">Unsere Erfahrung bei Zühlke zeigt: Die entscheidenden Erfolgsfaktoren haben sich durch den ChatGPT-Hype nicht verändert. 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Neue Use Cases sind schnell gestartet, aber selten nachhaltig. Ohne strategische Einbindung verbrauchen Pilotprojekte Ressourcen, liefern aber wenig messbaren Mehrwert.\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cspan lang=\"DE\">Erfolgreiche Banken geben ihren Teams klare Leitlinien: Was lohnt sich? Was nicht? Der Schlüssel liegt in einem gezielten Portfolio von Use Cases, die eng mit der Geschäftsstrategie verknüpft sind.\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>","\u003Ch3>\u003Cspan lang=\"DE\">\u003Cstrong>Prinzip 1: Beim Nutzen ansetzen – nicht bei der Technik\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fh3>\u003Cp>\u003Cspan lang=\"DE\">In einer Welt, in der (fast) alles möglich ist, stellt sich nicht mehr die Frage „Was \u003C\u002Fspan>\u003Cem>\u003Cspan lang=\"DE\">können\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fem>\u003Cspan lang=\"DE\"> wir entwickeln?“, sondern „Was \u003C\u002Fspan>\u003Cem>\u003Cspan lang=\"DE\">sollten\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fem>\u003Cspan lang=\"DE\"> wir entwickeln?“.\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Ca href=\"\u002Fde\u002Fexpertise\u002Fsoftwareentwicklung\u002Flow-code-development\" data-entity-type=\"node\" data-entity-uuid=\"6cbbd3c0-aa66-46f3-ae6e-1bd5cf6c9d3a\" data-entity-substitution=\"canonical\" title=\"EXPERTISE: Software engineering – Low code development services (DE)\">\u003Cspan lang=\"DE\">Low-Code-Plattformen\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fa>\u003Cspan lang=\"DE\"> und generative KI haben die Schwelle für Experimente drastisch gesenkt. 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In der Realität fehlt jedoch häufig der strategische Fit oder es mangelt an Budget für den tatsächlichen Rollout.\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>",{"__typename":250,"id":292,"ctaLink":207,"pgSharedText":293,"pgSharedTitle":207,"pgSharedCtaLink":207},"33425",{"value":294,"processed":294,"format":255},"\u003Ch3>\u003Cspan lang=\"DE\">\u003Cstrong>Prinzip 2: Klassische KI und Machine Learning bleiben unverzichtbar\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fh3>\u003Cp>\u003Cspan lang=\"DE\">Auch wenn GenAI viel Aufmerksamkeit bekommt – der größte messbare Mehrwert entsteht durch KI in der Finanzbranche nach wie vor durch klassisches Machine Learning. Dazu zählen Anwendungsbereiche wie Bonitätsprüfung, Betrugserkennung oder das Verhindern der Abwandungen von Kunden (sog. Churn Prevention).\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cspan lang=\"DE\">GenAI ist eine spannende Weiterentwicklung, die bestehende datengetriebene Technologien ergänzt, aber nicht ersetzt.\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cspan lang=\"DE\">Der entscheidende Unterschied: Klassisches ML funktioniert hervorragend mit strukturierten Daten und liefert skalierbare Entscheidungsmodelle. LLMs (Large Language Models) entfalten ihr Potenzial bei unstrukturierten Inhalten und in der Mensch-Maschine-Interaktion – etwa bei Chatbots, Wissensassistenten oder der Analyse von Dokumenten.\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cspan lang=\"DE\">Die Zukunft ist ein Zusammenspiel, kein Wettbewerb: LLMs, klassische ML-Modelle und Business-Logik wirken am stärksten im Verbund.\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cspan lang=\"EN-GB\">\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>",{"__typename":263,"id":296,"caption":207,"imageRight":265,"pgSharedTitle":207,"pgSharedCtaLink":297,"textMedia":299,"pgSharedText":307},"33426",{"title":267,"url":298,"internal":7},"\u002Fde\u002Fexpertise\u002Fki-loesungen",{"id":270,"sharedMediaLegend":207,"mediaImage":300,"name":288},{"url":272,"width":273,"height":236,"alt":274,"title":207,"size":275,"mime":224,"variations":207,"textMediaVariations":301},[302,303,304,305,306],{"name":278,"url":279,"width":241,"height":280},{"name":278,"url":279,"width":241,"height":280},{"name":278,"url":279,"width":241,"height":280},{"name":284,"url":285,"width":235,"height":286},{"name":284,"url":285,"width":235,"height":286},{"value":308,"processed":308,"format":255},"\u003Cp>\u003Cspan lang=\"DE\">\u003Cstrong>Ein Beispiel aus der Praxis: \u003C\u002Fstrong>Eine globale Bank nutzt ein LLM, um Daten aus KYC-Dokumenten und CRM-Notizen zu extrahieren und zu klassifizieren. Die Ergebnisse fließen automatisiert in Compliance- und Risikomodelle ein. Das Ergebnis: höhere Genauigkeit, mehr Konsistenz und ein schnelleres Onboarding und Monitoring von Kunden.\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>",{"__typename":310,"id":311,"primaryImage":312,"pgCtaLink":334,"text":337,"title":338,"eyebrow":339},"ParagraphPgContentHero","33419",{"id":313,"sharedMediaLegend":207,"mediaImage":314,"name":333},"171958",{"url":315,"width":316,"height":317,"alt":318,"title":207,"size":319,"mime":224,"variations":207,"heroVariations":320},"https:\u002F\u002Fcms.zuehlke.com\u002Fsites\u002Fdefault\u002Ffiles\u002Fimages\u002Fblog_ZenAI.jpg",1024,768,"Stylised chatbot icon glowing with digital data, representing ZenAI as an enterprise AI solution.",270941,[321,325,326,329,332],{"name":322,"url":323,"width":229,"height":324},"FOCAL_POINT21_SMALL","https:\u002F\u002Fcms.zuehlke.com\u002Fsites\u002Fdefault\u002Ffiles\u002Fstyles\u002Ffocal_point_2_1_small\u002Fpublic\u002Fimages\u002Fblog_ZenAI.jpg.webp?itok=OzH8CWrL",400,{"name":322,"url":323,"width":229,"height":324},{"name":327,"url":328,"width":317,"height":317},"FOCAL_POINT11_SMALL","https:\u002F\u002Fcms.zuehlke.com\u002Fsites\u002Fdefault\u002Ffiles\u002Fstyles\u002Ffocal_point_1_1_small\u002Fpublic\u002Fimages\u002Fblog_ZenAI.jpg.webp?itok=_1_HDxOe",{"name":330,"url":331,"width":317,"height":317},"FOCAL_POINT11_MEDIUM","https:\u002F\u002Fcms.zuehlke.com\u002Fsites\u002Fdefault\u002Ffiles\u002Fstyles\u002Ffocal_point_1_1_medium\u002Fpublic\u002Fimages\u002Fblog_ZenAI.jpg.webp?itok=floBfWj-",{"name":330,"url":331,"width":317,"height":317},"blog_ZenAI.jpg",{"title":335,"url":336,"internal":7},"Lernen Sie ZenAI kennen","\u002Fde\u002Finsights\u002Fzenai-die-loesung-fuer-sichere-skalierbare-ki-im-unternehmen","Die erfolgreichsten Banken setzen aktuell auf KI-Anwendungen, die Mitarbeitende entlasten und die operative Effizienz steigern. Deshalb sind viele GenAI-Use-Cases für den internen Einsatz gedacht – mit den eigenen Teams als Zielgruppe.\r\n\r\nEin sicherer, nutzerfreundlicher LLM-Chatbot für interne Zwecke ist ein idealer Einstieg in die KI-Reise. 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Die Reaktion von Nutzer:innen beeinflusst heute das Verhalten der Modelle und das Vertrauen in sie – was die Evaluation erschwert.\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cspan lang=\"DE\">Die alte Pareto-Regel gilt noch immer: Die ersten 80 % Genauigkeit sind schnell erreicht, doch für die restlichen 20 % braucht es 80 % des technischen Aufwands. Für Banken ist diese „letzte Meile“ entscheidend. Denn KI-Modelle müssen sich in regulierte Prozesse integrieren lassen, Ausnahmen abdecken und auditfähig sein.\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cspan lang=\"DE\">Wichtig ist auch ein realistisches Erwartungsmanagement: Leistungsstarke KI-Lösungen sind komplex. Wer das früh klar kommuniziert, stärkt die Motivation und das Durchhaltevermögen im Team.\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>",{"__typename":263,"id":345,"caption":207,"imageRight":265,"pgSharedTitle":207,"pgSharedCtaLink":346,"textMedia":348,"pgSharedText":356},"33436",{"title":267,"url":347,"internal":7},"\u002Fde\u002Fcase-studies\u002Funiqa-effizienzsteigerung-durch-ki-chatbot-halbierter-aufwand-bei-95-antwortgenauigkeit",{"id":270,"sharedMediaLegend":207,"mediaImage":349,"name":288},{"url":272,"width":273,"height":236,"alt":274,"title":207,"size":275,"mime":224,"variations":207,"textMediaVariations":350},[351,352,353,354,355],{"name":278,"url":279,"width":241,"height":280},{"name":278,"url":279,"width":241,"height":280},{"name":278,"url":279,"width":241,"height":280},{"name":284,"url":285,"width":235,"height":286},{"name":284,"url":285,"width":235,"height":286},{"value":357,"processed":357,"format":255},"\u003Cp>\u003Cspan lang=\"DE\">\u003Cstrong>Ein Beispiel aus der Praxis: \u003C\u002Fstrong>Für den Versicherer Uniqua entwickelte Zühlke einen \u003C\u002Fspan>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.zuehlke.com\u002Fde\u002Fcase-studies\u002Funiqa-effizienzsteigerung-durch-ki-chatbot-halbierter-aufwand-bei-95-antwortgenauigkeit\">\u003Cspan lang=\"DE\">Chatbot für Vertrieb und Operations\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fa>\u003Cspan lang=\"DE\">. Fünf Monate Entwicklungszeit waren nötig, um die angestrebten 95 % Genauigkeit zu erreichen – das Level menschlicher Leistungsfähigkeit und damit Go-Live-Reife.\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>",{"__typename":250,"id":359,"ctaLink":207,"pgSharedText":360,"pgSharedTitle":207,"pgSharedCtaLink":207},"33437",{"value":361,"processed":361,"format":255},"\u003Ch3>\u003Cspan lang=\"DE\">\u003Cstrong>Prinzip 4: Ohne Basis keine Produktion\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fspan>\u003Cspan lang=\"EN-GB\">\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fh3>\u003Cp>\u003Cspan lang=\"DE\">Der Hype rund um KI lenkt oft von einem ganz entscheidenden Faktor ab: organisatorische Bereitschaft.\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cspan lang=\"DE\">Für Banken bedeutet das: Datenqualität sichern, Zuständigkeiten klären und Governance ernst nehmen. Denn wo niemand verantwortlich ist, hilft auch das beste Fine-Tuning nicht weiter.\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cspan lang=\"DE\">Selbst bei einer stabilen Datenbasis bleibt die Integration in historisch gewachsene IT-Landschaften eine Herausforderung. Denn der Schlüssel zur erfolgreichen KI-Nutzung liegt nicht nur in der Technologie, sondern auch in einem organisatorischen Wandel.\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cspan lang=\"DE\">Mit dem Aufkommen von GenAI verschärfen sich diese Herausforderungen. Die klassische KI-Governance greift nicht mehr, wenn Modelle generisch und ihre Outputs schwer vorhersagbar werden. Zudem rücken neue Datenquellen wie interne Berichte und unstrukturierte Dokumente in den Fokus. Diese sind oft unzureichend gepflegt, mehrfach vorhanden und ohne klare Zuständigkeit.\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>",{"__typename":263,"id":363,"caption":207,"imageRight":265,"pgSharedTitle":207,"pgSharedCtaLink":364,"textMedia":366,"pgSharedText":374},"33438",{"title":267,"url":365,"internal":7},"\u002Fde\u002Fcase-studies\u002Fmit-der-richtigen-strategie-zur-datengetriebenen-bank-werden",{"id":270,"sharedMediaLegend":207,"mediaImage":367,"name":288},{"url":272,"width":273,"height":236,"alt":274,"title":207,"size":275,"mime":224,"variations":207,"textMediaVariations":368},[369,370,371,372,373],{"name":278,"url":279,"width":241,"height":280},{"name":278,"url":279,"width":241,"height":280},{"name":278,"url":279,"width":241,"height":280},{"name":284,"url":285,"width":235,"height":286},{"name":284,"url":285,"width":235,"height":286},{"value":375,"processed":375,"format":255},"\u003Cp>\u003Cspan lang=\"DE\">\u003Cstrong>Ein Beispiel aus der Praxis: \u003C\u002Fstrong>Zühlke unterstützte die BLKB dabei, den Reifegrad ihrer Datenlandschaft zu analysieren, KI-Initiativen strategisch auszurichten und datenbezogene sowie KI-Use-Cases mit dem größten Mehrwert zu identifizieren. Das Ergebnis: ein belastbares Framework, das alle Initiativen strategisch verankert und die effektive Nutzung von Daten und KI in der gesamten Organisation ermöglicht.\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>",{"__typename":250,"id":377,"ctaLink":207,"pgSharedText":378,"pgSharedTitle":380,"pgSharedCtaLink":207},"33418",{"value":379,"processed":379,"format":255},"\u003Cp>\u003Cspan lang=\"DE\">Generative KI hat neue Möglichkeiten geschaffen. Aber der Schlüssel zum Erfolg bleibt derselbe: keine Technik kann Fokus, Disziplin und klare Führung ersetzen. KI hat strategische Priorität – gerade für Innovationsverantwortliche im Finanzsektor. Doch wer bewährte Prinzipien ignoriert, kommt nicht ans Ziel.\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\u003Cp class=\"text-lead\">\u003Cspan lang=\"DE\">\u003Cstrong>Die wichtigsten Takeaways\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cspan lang=\"DE\">\u003Cstrong>Nutzen vs. Machbarkeit\u003C\u002Fstrong> – Wichtig ist eine klare Priorisierung: Was lohnt sich wirklich?\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cspan lang=\"DE\">\u003Cstrong>Alt und neu kombinieren\u003C\u002Fstrong> – Klassisches ML und LLMs gehören zusammen.\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cspan lang=\"DE\">\u003Cstrong>Realistisch bleiben\u003C\u002Fstrong> – KI erfordert Geduld, Ressourcen und Präzision.\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cspan lang=\"DE\">\u003Cstrong>Auf die Grundlagen achten\u003C\u002Fstrong> – Datenqualität, Ownership und Governance sind Pflicht.\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>","Jetzt handeln – mit klaren Prinzipien",{"__typename":382,"id":383,"headerTitle":384,"lead":385,"gridView":265,"pgErRefEntity":386},"ParagraphPgTeaserOverview","33427","Entdecken Sie Insights von unseren Expert:innen, Kunden und Partnern","Entdecken Sie unsere neuesten Studien, Insights und Perspektiven zu den wichtigsten Trends und Chancen in der Bankenbranche.",[387,406,423],{"path":388,"sharedTeaserTitle":389,"sharedTeaserRefMedia":390},"\u002Fde\u002Finsights\u002Fwarum-hypegetriebene-ki-einfuehrung-scheitert-und-was-stattdessen-funktioniert","Warum hypegetriebene KI‑Einführung scheitert",{"id":391,"sharedMediaLegend":207,"mediaImage":392,"name":405},"172433",{"url":393,"width":220,"height":394,"alt":395,"title":207,"size":396,"mime":397,"variations":207,"teaserOverviewVariations":398},"https:\u002F\u002Fcms.zuehlke.com\u002Fsites\u002Fdefault\u002Ffiles\u002Fimages\u002FHype_driven_AI.png",1080,"A business professional interacts with dynamic, glowing digital waves symbolising artificial intelligence and human–machine collaboration. 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Wer es schafft, aus einzelnen Experimenten echte, skalierbare Transformationen zu machen, wird langfristig erfolgreich sein. 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