Ratgeber
Wie findet man gute KI-Use-Cases?
Gute Use Cases beginnen mit einem konkreten Engpass: zu viel manuelle Arbeit, lange Suchzeiten, wiederkehrende Rückfragen oder schwer zugängliches Wissen. Erst danach sollte die Technologiefrage folgen.
Kurzantwort
Das Wichtigste in drei Punkten.
- Startpunkt sind reale Aufgaben und messbare Probleme, nicht ein bestimmtes KI-Tool.
- Nutzen, Machbarkeit, Datenlage, Risiko und Integrationsaufwand gehören in dieselbe Bewertung.
- Ein guter Pilot ist wichtig genug, um etwas zu lernen, aber klein genug, um Fehler günstig zu machen.
Wo lohnt sich die Suche zuerst?
Schauen Sie auf Aufgaben mit hohem Wiederholungsanteil, viel Text oder Dokumenten, häufigen Suchvorgängen und manuellen Übergaben zwischen Systemen. Dort lassen sich Kandidaten meist schneller erkennen als über abstrakte Innovationsworkshops.
Ebenso interessant sind Prozesse, in denen Mitarbeitende regelmäßig Informationen aus mehreren Quellen zusammenführen müssen.
Fünf Kriterien für die Priorisierung
Bewerten Sie erwarteten Nutzen, technische Machbarkeit, verfügbare Daten, Risiko und Integrationsaufwand. Ein Use Case mit hohem Nutzen kann trotzdem ein schlechter Pilot sein, wenn zentrale Daten fehlen oder der Prozess noch nicht stabil ist.
Hilfreich ist eine gemeinsame Skala für alle Kandidaten. Dadurch werden Annahmen sichtbar und Fachbereich, IT und Management sprechen über dieselben Kriterien.
Woran erkennt man einen guten Pilot?
Der Pilot sollte reale Fälle abbilden und eine klare Vergleichsbasis haben. Vorab definierte Testfälle, Qualitätsgrenzen und ein überschaubarer Nutzerkreis helfen mehr als eine möglichst breite Demo.
Nach dem Pilot sollte eine Entscheidung möglich sein: ausbauen, nacharbeiten oder bewusst stoppen.