KI Use Cases identifizieren und priorisieren

Warum ist die richtige Use-Case-Auswahl so wichtig?

Die richtige Use-Case-Auswahl ist wichtig, weil nicht jede KI-Anwendung sinnvoll ist. Viele Unternehmen stehen vor der Herausforderung: KI klingt vielversprechend, aber wo anfangen? Die Kunst liegt nicht darin, möglichst viele Use Cases zu finden, sondern die richtigen auszuwählen.

Meine Erfahrung: Die besten Use Cases finde ich oft nicht in der IT-Abteilung, sondern im Gespräch mit Sachbearbeitern. Eine Buchhalterin erzählte mir von stundenlanger täglicher manueller Rechnungsprüfung. Heute erledigt das ein KI-System in Minuten.

Phase 1: Use Cases systematisch sammeln

Bottom-Up: Aus dem operativen Geschäft

Sprechen Sie mit den Teams, die täglich mit Prozessen arbeiten:

Fragen an Fachabteilungen:

• Welche Aufgaben sind repetitiv und zeitaufwändig?
• Wo warten Mitarbeiter regelmäßig auf Informationen?
• Welche Entscheidungen basieren auf Erfahrung statt Daten?
• Wo entstehen häufig Fehler durch manuelle Prozesse?

Typische Fundorte:

Top-Down: Strategische Opportunitäten

Analysieren Sie, wo KI strategischen Mehrwert schaffen kann:

• Welche Wettbewerbsvorteile kann KI schaffen?
• Wo können wir durch KI neue Produkte/Services anbieten?
• Welche Kundenerwartungen verändern sich durch KI?
• Wo setzen Wettbewerber bereits KI ein?

Outside-In: Branchentrends

Lernen Sie von anderen durch branchenspezifische KI-Reports, Konferenzen, Gespräche mit Technologiepartnern und Best Practices aus anderen Industrien.

Phase 2: Use Cases strukturieren

Dokumentieren Sie jeden Use Case einheitlich mit einem standardisierten Steckbrief:

USE CASE: [Name]

Problembeschreibung:
Was ist das aktuelle Problem/die Ineffizienz?

Lösungsansatz:
Wie könnte KI das Problem lösen?

Nutzen:
- Quantitativer Nutzen (Zeitersparnis, Kostenreduktion)
- Qualitativer Nutzen (Qualitätsverbesserung, Mitarbeiterzufriedenheit)

Voraussetzungen:
- Benötigte Daten
- Systemintegration
- Organisatorische Änderungen

Stakeholder:
- Sponsor
- Nutzer
- Betroffene Abteilungen

Risiken:
- Technische Risiken
- Organisatorische Risiken
- Regulatorische Risiken

Wie priorisiert man KI Use Cases?

KI Use Cases priorisiert man mit dem Value-Feasibility-Framework, das jeden Use Case nach Business Value und Machbarkeit bewertet. So entstehen vier Kategorien: Quick Wins, Transformational Bets, Maybe Later und Low Priority.

Das Value-Feasibility-Framework

Bewerten Sie jeden Use Case auf zwei Dimensionen:

Business Value (y-Achse):

• Umsatzsteigerung
• Kostenreduktion
• Risikominimierung
• Strategische Bedeutung
• Skalierbarkeit

Machbarkeit (x-Achse):

• Datenverfügbarkeit und -qualität
• Technische Komplexität
• Integrations-Aufwand
• Verfügbare Kompetenzen
• Organisatorische Readiness

              │ Transformational │  Quick Wins
         Hoch │ Bets             │
              │                  │
   Business   ├──────────────────┼──────────────────
   Value      │                  │
              │ Maybe Later      │  Low Priority
      Niedrig │                  │
              │                  │
              └──────────────────┴──────────────────
                    Schwer             Leicht
                          Machbarkeit

Scoring-Modell

Für eine objektivere Bewertung:

Welche Quick Wins eignen sich für den Einstieg?

Für den Einstieg eignen sich vier Quick-Win-Use-Cases besonders gut, weil sie schnelle Ergebnisse bei geringem Aufwand liefern:

1. Dokumenten-Zusammenfassung

• Problem: Mitarbeiter verbringen Stunden mit dem Lesen langer Dokumente
• Lösung: LLM-basierte Zusammenfassung
• Datenbedarf: Gering (Dokumente vorhanden)
• Integration: Einfach (Standalone oder Office-Integration)

2. FAQ-Bot für interne Anfragen

• Problem: HR/IT beantworten wiederholt gleiche Fragen
• Lösung: Chatbot mit RAG auf Wissensdatenbank
• Datenbedarf: Bestehende Dokumentation
• Integration: Mittel (Chat-Plattform-Integration)

3. E-Mail-Klassifizierung

• Problem: Manuelle Sortierung von Kunden-E-Mails
• Lösung: Automatische Kategorisierung und Routing
• Datenbedarf: Historische E-Mails mit Labels
• Integration: Mittel (E-Mail-System-Integration)

4. Meeting-Protokolle

• Problem: Zeitaufwändige manuelle Protokollierung
• Lösung: Automatische Transkription und Zusammenfassung
• Datenbedarf: Gering (Meeting-Aufnahmen)
• Integration: Einfach (Video-Plattform-Integration)

Anti-Patterns vermeiden

"Hammer sucht Nagel"

Nicht: "Wir haben GPT-4, wo können wir es einsetzen?"

Sondern: "Wir haben dieses Problem, kann KI helfen?"

"Boiling the Ocean"

Nicht: "Wir automatisieren den gesamten Kundenservice"

Sondern: "Wir starten mit FAQ-Beantwortung im Tier-1-Support"

"Shiny Object Syndrome"

Nicht: Jeder neuen Technologie hinterherlaufen

Sondern: Fokus auf Use Cases mit klarem Business Case

"Perfection Paralysis"

Nicht: Monatelange Analyse ohne Aktion

Sondern: "Good enough" Use Case starten und lernen

Der Weg vom Use Case zum Projekt

Schritt 1: Business Case erstellen

• ROI-Berechnung
• Kosten (Entwicklung, Betrieb, Change)
• Zeitplan
• Risikobewertung

Schritt 2: Stakeholder-Alignment

• Sponsor sichern
• Betroffene Abteilungen einbinden
• Erwartungen managen

Schritt 3: Proof of Concept

• Technische Machbarkeit validieren
• Datenqualität prüfen
• Erste Ergebnisse zeigen

Schritt 4: Pilotierung

• Begrenzter Rollout
• Nutzerfeedback sammeln
• Iterative Verbesserung

Schritt 5: Skalierung

• Vollständiger Rollout
• Change Management
• Kontinuierliches Monitoring

Fazit

Die richtige Use-Case-Auswahl ist erfolgskritisch für Ihre KI-Strategie. Investieren Sie Zeit in eine systematische Sammlung und Bewertung, und widerstehen Sie der Versuchung, zu viel auf einmal zu wollen.

Starten Sie mit einem überschaubaren Quick Win, erzielen Sie sichtbaren Erfolg, und bauen Sie darauf auf. Jeder erfolgreiche Use Case schafft Momentum für den nächsten.