1.302 KI-Use-Cases: Was Google über den Stand der Technik verrät
1.302 KI-Use-Cases: Was Google über den Stand der Technik verrät
Veröffentlicht am 18. Mai 2026
Google pflegt eine der umfassendsten Sammlungen realer KI-Anwendungen. Aktuell sind 1.302 Use Cases dokumentiert – von Volkswagen bis UPS, von Accenture bis BMW. Wer diese Liste liest, bekommt einen Eindruck davon, wo KI 2026 tatsächlich eingesetzt wird.
Die Struktur: Branchen statt Buzzwords
Google sortiert nicht nach Technologien wie „RAG" oder „Multi-Modal", sondern nach Branchen. Das macht die Sammlung praxisnah. Die Hauptkategorien:
• Automotive & Logistics – Fahrzeuge, Flotten, Lieferketten
• Business & Professional Services – Beratung, Personal, Recht
• Financial Services – Banken, Versicherungen, Zahlungsverkehr
• Healthcare & Life Sciences – Diagnostik, Pharma, Patientenversorgung
• Hospitality & Travel – Hotels, Airlines, Reiseplanung
• Manufacturing – Produktion, Qualitätskontrolle, Wartung
• Media & Marketing – Content, Werbung, Gaming
• Public Sector – Verwaltung, Bildung, Verteidigung
• Retail – E-Commerce, Lager, Kundenservice
• Telecommunications – Netzwerke, Kundenservice, Infrastruktur
Innerhalb jeder Branche unterteilt Google die Cases in Agenten-Typen: Customer Agents (Kundenkontakt), Employee Agents (interne Prozesse), Code Agents (Softwareentwicklung), Data Agents (Analyse), Security Agents (Sicherheit).
Wie die Cases formuliert sind
Die Beschreibungen folgen einem klaren Muster: Unternehmen + Problem + Lösung + Ergebnis. Das ist bewusst konkret.
Beispiel 1 – Manufacturing:
Siemens Energy nutzt Vertex AI und Gemini, um über 10.000 Dokumente aus der Energiebranche zu durchsuchen. KI-Agenten beantworten technische Fragen in Sekunden statt in Stunden. Die Lösung reduziert die Recherchezeit um 80 %.
Das ist keine vage Vision. Es steht ein konkretes Unternehmen, eine spezifische Anwendung, eine messbare Verbesserung.
Beispiel 2 – Automotive:
Volkswagen of America baute einen virtuellen Assistenten in der myVW-App. Fahrer können Fragen stellen wie „Wie wechsle ich einen platten Reifen?" oder „Was bedeutet diese Warnleuchte?" Über die Multimodalität von Gemini reicht es, die Kamera auf das Dashboard zu richten – die KI erkennt die Leuchte und liefert die passende Erklärung.
Hier zeigt sich, wie nah die Anwendungen am Alltag sind. Keine Science-Fiction, sondern eine Funktion, die jeder Autofahrer versteht.
Was den Leser erwartet
Wer die Liste durchblättert, stellt schnell fest:
1. Agentic AI ist der Standard Die meisten Cases beschreiben keine Einzelanwendungen, sondern Agenten, die Workflows übernehmen. Nicht „Chatbot beantwortet Fragen", sondern „Agent überwacht Lagerbestände, löst Ausnahmen selbstständig und empfiehlt Aktionen".
2. Multimodalität wird normal Bilder, Video, Sprache, Text – die Cases nutzen alle Modalitäten. Ein Scannen des Dashboards mit der Kamera ist keine Randfunktion mehr, sondern ein gängiges Muster.
3. Die Ergebnisse sind spezifisch „Reduktion um 80 %", „10.000 Mannstunden eingespart", „Umsatzsteigerung um 15 %". Google lässt keine vagen „Effizienzgewinne" stehen. Das macht die Sammlung glaubwürdig.
4. Es ist eine Marketing-Seite – aber eine nützliche Natürlich zeigt Google hier seine Kunden. Aber die Fülle und Konkretheit der Cases gibt tatsächlich Orientierung. Wer selbst KI einführen will, findet hier Parallelen zu seinem eigenen Geschäft.