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Methodik und Vorgehen

Sinnvolle KI-Use Cases für Ihr Unternehmen identifizieren

Künstliche Intelligenz (KI), oft auch Artificial Intelligence (AI) genannt,  ist in der Wirtschaft längst kein Zukunftsthema mehr, sondern bietet Unternehmen heute die Möglichkeit, ihre Prozesse zu optimieren, Innovationen voranzutreiben und sich deutliche Wettbewerbsvorteile zu sichern. Doch bevor KI zum Einsatz kommen kann,
steht eine wichtige Frage im Raum: Welche Use Cases sind für mein Unternehmen sinnvoll?

Der Erfolg von KI-Projekten hängt maßgeblich davon ab, ob die Anwendungsfälle gut durchdacht und sinnvoll für die spezifischen Herausforderungen eines Unternehmens gewählt sind. Zudem müssen Sicherheitsanforderungen und technische Möglichkeiten bedacht werden.

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie systematisch neue Use Cases identifizieren, bewerten und priorisieren können – und welche Fehler Sie unbedingt vermeiden sollten.

Warum ist die Wahl der richtigen Use Cases so wichtig?

Nicht jeder Geschäftsprozess oder jedes Problem eignet sich für den Einsatz von KI. Projekte scheitern oft, weil Unternehmen ohne klare Zielsetzung oder ohne Verständnis für die Möglichkeiten und Grenzen von KI starten.

Die richtige Wahl der Use Cases sorgt dafür, dass:

  • Die Lösung einen klaren Mehrwert bietet: Sie sparen Kosten, steigern die Effizienz oder eröffnen neue Geschäftsfelder.
  • Die Umsetzung realistisch bleibt: Technologische Machbarkeit und Verfügbarkeit der Daten werden frühzeitig geprüft.
  • Das Projekt die Akzeptanz erhöht: Mitarbeitende und Führungskräfte erkennen den Nutzen der Lösung und unterstützen die Implementierung.

 

Wie Sie vorgehen:

Methodik zur Identifikation neuer Use Cases

 

1. Unternehmensziele und Herausforderungen analysieren

Der erste Schritt besteht darin, Ihre Geschäftsstrategie und aktuellen Herausforderungen zu verstehen. Auch wenn das offensichtlich erscheint, ist es meist ratsam die KI-Nutzung top down zu konzipieren. Das bedeutet nicht von einer operativen Verbesserung aus neue Lösungen zu entwickeln, sondern die aktuelle Geschäftsstrategie in den Fokus zu stellen. 

Fragen Sie sich folgende drei Fragen:

  1. Was sind die aktuellen zentralen Ziele meines Unternehmens? (z. B. Kostenreduktion, höhere Effizienz, Kundenzufriedenheit, Nachhaltigkeit)
  2. Wo liegen die größten Probleme oder Engpässe in unseren Prozessen, wenn man diese Ziele ernst nimmt?
  3. Welche Themen davon sind besonders datengetrieben und könnten möglicherweise von KI profitieren?

Erstellen Sie eine Liste mit Bereichen, die für Ihr Unternehmen besonders relevant sind. Beispiele:

  • Produktion: Wie kann die Produktqualität gesichert werden?
  • Vertrieb: Wie können Verkaufschancen besser vorhergesagt werden?
  • Kundensupport: Wie lassen sich Kundenanfragen automatisieren?

Nun haben sie die strategischen Bereicht definiert, die möglicherweise von KI profitieren. Damit ist natürlich noch nicht gesagt, dass automatisch KI die beste Lösung für diese Themen ist. Daher folgt nun Schritt 2:

 

2. Datenlandschaft und bestehende Systeme prüfen

KI lebt von Daten. Die nächste Frage lautet daher: Welche Daten stehen uns zur Verfügung?

Führen Sie eine Bestandsaufnahme durch:

  • Welche Daten werden bereits gesammelt? (z. B. Produktionsdaten, Kundeninteraktionen, Logistikinformationen)
  • Wo liegen die Daten? (ERP-Systeme, CRM, Sensoren, externe Quellen)
  • Wie ist die Datenqualität? (z. B. Lücken, Redundanzen, Genauigkeit)

Falls es an Daten mangelt, sollten Sie zunächst Strategien entwickeln, um relevante Informationen zu sammeln, bevor Sie mit KI-Projekten starten.

 

3. Kreativtechniken zur Ideenfindung einsetzen

Um mögliche Use Cases zu identifizieren, lohnt es sich, Teams aus verschiedenen Abteilungen zusammenzubringen. Nutzen Sie Kreativmethoden wie:

Brainstorming

Sammeln Sie in Workshops Ideen, wie KI in unterschiedlichen Geschäftsbereichen eingesetzt werden könnte. Laden Sie Mitarbeitende aus verschiedenen Abteilungen ein, um unterschiedliche Perspektiven zu berücksichtigen.

Customer Journey Mapping

Analysieren Sie den gesamten Kundenlebenszyklus und identifizieren Sie Berührungspunkte, an denen KI den Kundenservice, das Marketing oder den Vertrieb verbessern könnte.

Reverse Engineering

Fragen Sie sich: „Welche Probleme könnten wir lösen, wenn wir Zugriff auf perfekte Daten oder Vorhersagen hätten?“ Dies hilft, potenzielle KI-Anwendungsfälle aufzudecken, die sonst übersehen werden.

 

 

4. Bewertung und Priorisierung der Ideen

Nicht jede Idee eignet sich für die Umsetzung. Um die vielversprechendsten Use Cases zu identifizieren, bewerten Sie diese systematisch nach folgenden Kriterien:

  • Potenzial für Wertschöpfung: Wie groß ist der Nutzen, den die Lösung bietet?
  • Machbarkeit: Sind die notwendigen Daten verfügbar und von ausreichender Qualität?
  • Komplexität: Wie schwierig ist die Implementierung?
  • Akzeptanz: Wie wahrscheinlich ist es, dass die Lösung von den Mitarbeitenden genutzt wird?

Erstellen Sie eine Prioritätenmatrix, um die Ideen nach Nutzen und Machbarkeit zu bewerten.

Best Practices für die Identifikation von Use Cases

  • Klein anfangen, groß denken: Beginnen Sie mit kleinen, überschaubaren Projekten, die schnell Erfolge zeigen.
  • Cross-funktionale Zusammenarbeit: Beziehen Sie Mitarbeitende aus unterschiedlichen Abteilungen ein.
  • Regelmäßige Überprüfung: Überprüfen Sie regelmäßig, ob neue Möglichkeiten für den Einsatz von KI entstanden sind.

Typische Einsatzbereiche für KI-Use Cases

  • Produktionsoptimierung: Vorhersage von Maschinenausfällen, Optimierung von Produktionsprozessen.
  • Vertrieb und Marketing: Automatische Analyse von Kundendaten, KI-gestützte Chatbots.
  • Personalwesen: Automatisierte Vorauswahl von Bewerbern, Fluktuationsanalysen.
  • Logistik und Supply Chain: Optimierung von Lieferketten, Planung effizienterer Routen.

Häufige Fehler bei der Identifikation von Use Cases

  • Unklare Ziele: Ohne klare Zielsetzung riskieren Sie, Ressourcen zu verschwenden.
  • Ignorieren der Datenlage: Ein KI-Projekt ohne ausreichende Datenbasis ist zum Scheitern verurteilt.
  • Zu große Projekte: Starten Sie nicht mit ambitionierten Vorhaben, die Jahre dauern.
  • Fehlende Akzeptanz: Überzeugen Sie Beteiligte frühzeitig vom Nutzen der Lösung.

Fazit: So finden Sie die richtigen KI-Use Cases

Die Identifikation sinnvoller Use Cases für Künstliche Intelligenz erfordert strategisches Denken, Kreativität und eine strukturierte Vorgehensweise. Beginnen Sie mit den Zielen Ihres Unternehmens, prüfen Sie die Datenlage und entwickeln Sie Ideen gemeinsam im Team. Bewerten Sie die Vorschläge sorgfältig und setzen Sie zunächst auf einfache, aber effektive Anwendungsfälle.

Mit einer klaren Methodik und einem iterativen Ansatz kann Ihr Unternehmen das volle Potenzial von KI ausschöpfen und gleichzeitig Innovationen vorantreiben, Prozesse optimieren und den Wettbewerbsvorsprung sichern.

 

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