KI-Anwendungsfälle priorisieren: Von der Idee zur Roadmap

KI-Anwendungsfälle priorisieren: Von der Idee zur Roadmap

Die Spannung zwischen KI-Enthusiasmus und praktischer Umsetzungsunsicherheit ist real. Dieser Artikel zeigt Ihnen den Weg durch systematische Use-Case-Entwicklung – mit zwei aufeinander abgestimmten Werkzeugen, die vom ersten Überblick bis zur umsetzungsreifen Roadmap führen.

1. Die Herausforderung: Warum gute Ideen nicht genügen

In vielen Organisationen zeigt sich ein bekanntes Bild: Mehrere Tools werden parallel getestet, einzelne Abteilungen starten unkoordinierte Pilotprojekte, und niemand hat einen Überblick über das Gesamtportfolio. Branchenstudien zeigen, dass die Mehrheit aller KI-Projekte nicht den erwarteten Wert liefert. Die Ursache liegt selten in der Technologie – sie liegt in der fehlenden systematischen Bewertung, bevor überhaupt eine Technologieauswahl stattfindet.

Drei typische Fehler bei der Use-Case-Auswahl

• Technologie-first-Denken: Start mit 'Lasst uns GPT-4 nutzen' statt 'Welches Problem müssen wir lösen?' – Lösungen suchen Probleme, schlechte Passung.
• Fehlender Business Case: Verfolgung technisch interessanter Projekte ohne ROI-Klarheit – Budgeterschöpfung, Stakeholder-Skepsis.
• Ignorierte Organisationsreife: Auswahl von Use Cases, die Fähigkeiten erfordern, die fehlen – gescheiterte Implementierung, Change-Widerstand.

Die Kosten unsystematischer Ansätze sind erheblich: verschwendetes Budget für Piloten, die nicht skalieren, frustrierte Mitarbeiter und wachsende KI-Skepsis, Wettbewerbsnachteile gegenüber systematisch agierenden Konkurrenten sowie Compliance-Risiken durch ungeregelten KI-Einsatz.

2. Grundlagen systematischer Use-Case-Arbeit

Ein gut formulierter KI Use Case zeichnet sich durch fünf Merkmale aus: Klarer Geschäftsanker, Datenfundament, definierter Scope, Erfolgskriterien, Stakeholder-Alignment.

• Klarer Geschäftsanker: Spezifisches Problem oder Chancenpotenzial mit messbarem Impact.
• Datenfundament: Identifizierte Datenquellen mit realistischer Qualitätsbewertung.
• Definierter Scope: Begrenzte Funktionalität, die Scope Creep vermeidet.
• Erfolgskriterien: Quantifizierte Metriken, die objektive Bewertung ermöglichen.
• Stakeholder-Alignment: Identifizierte Sponsoren, Nutzer und Betroffene.

3. Der abamix KI Use Case Explorer

Der KI Use Case Explorer ist eine interaktive Web-Applikation mit einer kuratierten Bibliothek von über 120 dokumentierten KI-Anwendungsfällen für KMU-Entscheider. Die Bibliothek ist filterbar nach zwölf Funktionsbereichen: Marketing, Vertrieb, HR, Finanzen, IT, Kundenservice, Produktion, Einkauf, Strategie, Recht, Facility Management und branchenspezifische Anwendungen.

4. Das Use Case Discovery & Elaboration Framework

Das Use Case Discovery & Elaboration Framework ist eine dreiphasige Methodik zur systematischen Identifikation, Bewertung und Ausarbeitung von KI-Anwendungsfällen. Es bildet das methodische Rückgrat des AI Agents Discovery Workshops und verbindet strategische Planung mit operativer Umsetzungsreife.

5. Ergebnisse und Wertrealisierung

• Reduzierte Ressourcenverschwendung: Weniger Investition in Piloten, die nicht skalieren.
• Kürzere Time-to-Pilot: Strukturierte Vorbereitung beschleunigt die Implementierung.
• Höheres Stakeholder-Alignment: Gemeinsame Entscheidungsgrundlage statt Einzelmeinungen.
• Besserer Implementierungserfolg: Validierte Use Cases haben höhere Erfolgswahrscheinlichkeit.
• Audit-Bereitschaft: Dokumentierte Governance von Beginn an.

6. Ihre nächsten Schritte