KI effizient nutzen: Die Top Use Cases für den Mittelstand

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Ian Shulman
01
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07
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2025
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Webinar

Wie mittelständische Unternehmen von KI profitieren

Künstliche Intelligenz (KI) ist längst nicht nur ein Thema für Großkonzerne – auch mittelständische Unternehmen können von den vielfältigen Möglichkeiten profitieren. Doch welche konkreten Anwendungsfälle bieten echten Mehrwert – und wie gelingt der Einstieg?  

Unser KI-Experte Ian Shulman zeigt im Webinar am 1. Juli 2025 um 10 Uhr, wie KI gezielt eingesetzt werden kann, um typische Herausforderungen im Mittelstand zu meistern. Anhand praxisnaher Beispiele und greifbarer Use Cases erfahren Sie, wie Sie Prozesse automatisieren, Ressourcen effizienter nutzen und Ihre Wettbewerbsfähigkeit nachhaltig steigern können.  

Im Fokus des Webinars:

  • Automatisierung von Routineaufgaben: Beispiele für KI-gestützte Dokumentenverarbeitung, um bspw. die Bearbeitungszeit von Rechnungen zu reduzieren.
  • Verbesserter Kundensupport: Potenziale von Chatbots zur Verkürzung der Reaktionszeit im Kundenservice.
  • Automatisierte Texterstellung: Effektiver Einsatz von Textgeneratoren für hochwertige Inhalte wie Produktbeschreibungen, Marketingtexte oder interne Dokumentationen.  
  • Effiziente Datenbankverarbeitung: Best Practices für KI-gestützte Suchlösungen ohne komplexe, manuelle Abfragen.
  • Spezifische Suchsysteme: Use Cases für KI-gestützte Suchsysteme, die bspw. den Zugriff auf Wartungsanleitungen oder Spezifikationen erleichtern und die Effizienz in der Produktion oder dem Kundenservice steigern.

Lassen Sie sich inspirieren und erfahren Sie, wie KI auch für Ihr Unternehmen zum Erfolgsfaktor werden kann - ohne große Budgets oder umfangreiche Expertenteams. Klingt spannend? Dann melden Sie sich jetzt zum kostenfreien Webinar an:  

Speaker

Ian Shulman
Benutzer
Ian Shulman
Senior Data Scientist
celver AG

Ian Shulman ist Data Scientist bei celver mit besonderem Fokus auf die Textgenerierung mithilfe von Large Language Models. Dabei konzentriert er sich auf die Vereinfachung komplexer und umständlicher Prozesse durch Machine-Learning-Ansätze sowie die Nutzung von Data-Science-Methoden, um neue Erkenntnisse aus den Daten zu extrahieren.

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