Das neue Google SMB AI Playbook 2025 zeigt konkrete Praxisbeispiele, wie KMUs KI heute bereits sinnvoll einsetzen. Das kostenlose PDF von Google liefert Unternehmen in über 50 Use Cases viel Inspiration für mehr Effizienz durch KI und neue digitale Möglichkeiten.
Das Google SMB AI Playbook zeigt anhand konkreter Beispiele, wie kleine und mittlere Unternehmen KI bereits heute produktiv einsetzen.
Die Use Cases stammen aus dem kostenlosen Whitepaper „The SMB AI Playbook: Driving Real Value in EMEA (2025)“ von Google.
Im Fokus stehen praxisnahe Anwendungsfälle entlang zentraler Geschäftsbereiche – von Strategie über Marketing bis hin zu Operations und Compliance. Dazu werden technische Lösungen aus der Google Cloud aufgezeigt, wie z.B. die KI-Plattform VertexAI, die Data Warehouse-Lösung BigQuery und weitere Google-Technologien aus der Google Cloud.
1. KI für Business Strategy & Geschäftsführung
KI unterstützt Führungsteams und Chefs dabei, Märkte besser zu verstehen, Risiken frühzeitig zu erkennen und Entscheidungen datenbasiert zu treffen.
1. Sentiment Analysis aus öffentlichen Daten: Öffentliche Inhalte wie News, Blogs oder Foren werden automatisch ausgewertet, um Stimmungen, Trends und Reputationsrisiken rund um Märkte, Wettbewerber oder Branchen zu erkennen.
2. Peer Benchmarking & ESG Scoring: Interne und externe Daten werden analysiert, um die eigene ESG-Leistung und Geschäftsentwicklung mit Wettbewerbern zu vergleichen.
3. Automatisiertes Performance-Monitoring & Reporting: Dashboards und Berichte werden automatisch erstellt, Auffälligkeiten erkannt und relevante KPIs laufend überwacht.
2. Sales & Digital Commerce
Im Vertrieb hilft KI dabei, Preise, Inhalte und Angebote besser auf Kundennachfrage auszurichten.
4. Intelligente Preisoptimierung: Preise werden dynamisch angepasst, basierend auf Nachfrage, Wettbewerb, Verfügbarkeit und historischen Verkaufsdaten.
5. Mehrsprachige Produktbeschreibungen: Produkttexte werden automatisch in mehreren Sprachen erstellt und lokal angepasst.
6. Automatisches Tagging von Produkten & Assets: Produkte und digitale Inhalte werden automatisch verschlagwortet, um Suche und Kategorisierung zu verbessern.
7. Personalisierte Produktempfehlungen: Kunden erhalten in Echtzeit passende Produktempfehlungen auf Basis ihres Verhaltens.
8. Customer Value Prediction: KI schätzt, welche Kunden mit hoher Wahrscheinlichkeit verlängern, upgraden oder abspringen.
9. Personalisierung von Loyalty-Programmen: Bonusprogramme und Angebote werden individuell auf Kunden zugeschnitten.
3. Marketing
Marketingteams nutzen KI, um Kampagnen effizienter zu planen, schneller umzusetzen und laufend zu optimieren.
10. SEO-Optimierung für Kampagnen: Inhalte werden automatisch für Suchmaschinen optimiert, inklusive Keywords und Metadaten.
11. Media-Mix- und Budget-Optimierung: Budgets werden datenbasiert auf Kanäle verteilt und laufend angepasst.
12. Echtzeit-Kampagnenmonitoring: Kampagnen werden in Echtzeit überwacht, um schnell auf Trends oder Reichweitenänderungen zu reagieren.
13. Marketing Content Generation: Texte, Bilder und Creatives für Kampagnen werden automatisiert erstellt.
4. Customer Experience & Support
Im Kundenservice steigert KI Effizienz, Antwortqualität und Erreichbarkeit.
14. Dynamische Ticket-Priorisierung: Eingehende Anfragen werden nach Thema und Dringlichkeit sortiert und automatisch an die richtigen Teams weitergeleitet.
15. KI-gestützte Support-E-Mails: Antworten werden vorgeschlagen, übersetzt oder sprachlich verbessert.
16. No-Touch Customer Assistance: Häufige Standardanfragen werden vollautomatisch beantwortet.
17. Erstellung von Schulungs- und Help-Inhalten: Onboarding-Guides, FAQs oder Tutorials werden automatisch generiert.
18. Gesprächstranskription & Support-Bewertung: Kundentelefonate werden transkribiert und zur Qualitätsanalyse ausgewertet.
19. Automatisierte Analyse von Kundenfeedback: Freitexte aus Umfragen oder Reviews werden zusammengefasst und analysiert.
20. Text-to-Speech für UX & Accessibility: Inhalte werden automatisch vertont, z. B. für barrierefreien Zugang.
5. Produkt-, Service- & Lösungsentwicklung
KI beschleunigt Planung, Entwicklung und Qualitätssicherung von digitalen Produkten.
21. Automatisierte PRD-Erstellung: Produktanforderungen werden aus Stichpunkten oder Texten strukturiert aufbereitet.
22. Code-Generierung: Quellcode wird direkt aus Beschreibungen oder Anforderungen erstellt.
23. Generierung technischer Anforderungen: Fachliche Ziele werden in technische Spezifikationen übersetzt.
24. Automatisierte Code-Reviews: Code wird vorab auf Fehler, Standards und Qualität geprüft.
25. Website- und App-Entwicklung: Prototypen und Anwendungen werden schneller mithilfe KI-gestützter Templates erstellt.
26. Produktionsmonitoring & Bug-Erkennung: Systeme werden überwacht, Fehler frühzeitig erkannt und eingegrenzt.
27. Technische Dokumentation: Dokumentationen werden automatisch aus Code und Änderungen erzeugt.
6. Data & Analytics
KI macht Daten zugänglicher und reduziert manuellen Aufwand in Analyse und Governance.
28. Datei-Verarbeitung & Datenextraktion: Informationen aus PDFs, Scans oder Bildern werden strukturiert ausgelesen.
29. Abfragen von Daten per natürlicher Sprache: Fragen wie „Wie war der Umsatz letzte Woche?“ liefern direkt Antworten.
30. Automatisierte Data Governance: Sensible Daten werden erkannt, klassifiziert und geschützt.
7. Inventory, Procurement & Logistics
In der Lieferkette sorgt KI für bessere Planung, weniger Engpässe und geringere Kosten.
31. Bestandskategorisierung & Segmentierung: Lagerbestände werden automatisch sinnvoll gruppiert.
32. Echtzeit-Bestandsmanagement: Lagerbewegungen werden laufend überwacht.
33. Bestandsprognosen & Optimierung: Nachfrage wird vorhergesagt und Nachbestellungen optimiert.
34. Standortprognosen für Filialerweiterungen: Neue Standorte werden datenbasiert bewertet.
35. Automatisierte Bestellabwicklung: Bestellungen, Rechnungen und Abgleiche laufen automatisiert.
36. Vendor-Auswahl: Lieferanten werden anhand Preis, Qualität und Leistung verglichen.
37. Retouren-Forecasting: Rücksendungen werden vorhergesagt und besser eingeplant.
8. Finance & Accounting
Finanzprozesse werden schneller, genauer und transparenter.
38. Automatisierte Finanzabstimmung: Buchungen und Transaktionen werden automatisch abgeglichen.
39. Automatisierte Rechnungsprüfung: Eingangsrechnungen werden mit Bestellungen und Lieferungen verglichen.
9. Legal, Risk, Security & Compliance
KI reduziert manuellen Prüfaufwand und verbessert Risiko- und Compliance-Management.
40. Automatisierte Vertragsprüfung: Verträge werden nach Risiken, Fristen und Klauseln analysiert.
41. Vertrags-Clustering & Zusammenfassungen: Große Vertragsmengen werden gruppiert und zusammengefasst.
42. Vertragsabfragen in natürlicher Sprache: Inhalte lassen sich per Frage durchsuchen.
43. Customer-Risk-Forecasting: Zahlungs- und Ausfallrisiken werden prognostiziert.
44. Vulnerability Assessments: IT-Systeme werden automatisch auf Schwachstellen geprüft.
45. Threat Detection: Verdächtige Aktivitäten werden in Echtzeit erkannt.
46. Echtzeit-Compliance-Monitoring: Neue regulatorische Anforderungen werden automatisch geprüft.
47. Audit-Vorbereitung: Nachweise und Reports für Prüfungen werden automatisiert erstellt.
10. Operations
Im operativen Alltag steigert KI Effizienz, Zusammenarbeit und Transparenz.
48. Workforce-Forecasting: Personalbedarf wird datenbasiert geplant.
49. KI-Assistent für Wissensarbeit: Interne Informationen, Dokumente und Aufgaben werden zentral unterstützt.
50. Dokument- und Artikelsummarization: Lange Inhalte werden automatisch zusammengefasst.
51. Mehrsprachige Team-Kommunikation: Interne Kommunikation wird automatisch übersetzt.
Fazit: Praktische Use-Case-Sammlung zur Ideenfindung und Technik
Die Use Cases machen deutlich: KI ist kein Zukunftsthema mehr, sondern ein Werkzeug für den täglichen Geschäftsbetrieb. Mit überschaubarem Aufwand können einige der gezeigten Use Cases messbaren Mehrwert in KMUs schaffen. Google bietet in der Google Cloud dabei zu jedem Use Case passende Lösugen, von Datenbanken bis zu generativen KI-Modellen und mehr. Das Google-Playbook liefert Use Cases von klein bis groß für nahezu alle Bereiche in Firmen und Organisationen. Fazit: Download und 1h lesen lohnt sich!
Ralf Schukay liebt Analytics, Python & alles mit Daten. In seiner Freizeit spielt er Synthesizer (Nord, Novation), joggt und fährt Gravel Bike. Er arbeitet als Teamlead Analytics & Conversion mit einem fitten und netten Team in der Berliner Digitalagentur >MAI mediaworx<
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