Von der Idee zur Umsetzung: Wie ihr KI-Anwendungsfälle gezielt auswählt
Heute geht es um den nächsten Schritt in der KI-Transformation: Welche KI-Anwendungsfälle passen zu eurem Unternehmen – und wie ordnet ihr sie sinnvoll ein?
Ideen für KI-Anwendungsfälle sind meistens schon vorhanden, wenn ich das erste Mal mit Unternehmen spreche.
Die große Herausforderung: die richtigen aussuchen, schauen, ob es noch sinnvollere Use Cases gibt, an die noch nicht gedacht wurde und diese dann gezielt strukturieren und bewerten.
Warum eine strukturierte Sammlung und Einordnung so wichtig ist
Wenn ihr direkt mit dem Aufruf startet, dass alle Ideen für Anwendungsfälle einreichen können, landet ihr schnell in einer Vielzahl von Ideen ohne Klarheit. Unübersichtliche Listen, wenig Fokus, kaum Umsetzung.
Eine klare Sammlung und sinnvolle Einordnung sind deshalb zentral:
- Ihr sammelt Ideen gezielt aus internen Prozessen und Aufgaben
- Ihr fragt zu den Ideen direkt ab, wie oft sich die Aufgabe genau in der Form wiederholt, ob der Nutzen beziffert werden kann und ob die nötigen Daten grundsätzlich vorhanden sind
- Ihr schafft eine Entscheidungsgrundlage: Welche Ideen sind jetzt relevant, welche mittel- bis langfristig?
Diese Herangehensweise vermeidet Aktionismus und sorgt dafür, dass KI-Themen strategisch angegangen und Zeit und Ressourcen genau an den richtigen Stellen eingesetzt werden.
Drei Hacks aus der Praxis, um Use Cases zu identifizieren und umzusetzen
Hack #1:
Startet bei realen Problemen, Engpässen, Kostenfressern und manuellen Routineaufgaben. Hier könnt ihr dann ansetzen, inwiefern KI euch helfen kann.
Hack #2:
Komplexe Prozesse wirken oft überwältigend. Gerade in mittelständischen Unternehmen lohnt es sich, große Prozesse herunterzubrechen in ganz konkrete Arbeitsschritte.
Z. B. nicht „Chatbot für Customer Support“, sondern „Vorschläge für E-Mails formulieren“. Damit habt könnt ihr viel leichter in die Umsetzung gehen.
Hack #3:
Geht iterativ vor: Bevor ihr versucht, komplexe Prozesse auf einmal zu automatisieren, startet klein. Überführt einzelne Aufgaben Schritt für Schritt in KI-Assistenten und beobachtet, wo sich der größte Mehrwert zeigt. So schafft ihr schnelle Erfolge, stärkt die Akzeptanz im Team und habt beim nächsten Schritt die besten Argumente für Investitionen und Ressourcen – mit echten Ergebnissen statt Annahmen.
Welche Kategorien entstehen bei der Einordnung?
Zur Sortierung und Priorisierung eignet sich die Anwendung einer Impact × Feasibility -Matrix. Ihr bewertet die gesammelten Anwendungsfälle also nach zwei Dimensionen:
- Wertbeitrag: Wie hoch ist der Nutzen für euer Unternehmen (Zeitersparnis, Qualität, Kundenzufriedenheit)?
- Technische Machbarkeit: Wie gut sind Daten verfügbar? Wie ist der Integrations-/Implementationsaufwand?
Die Kombination dieser beiden Faktoren ergibt typischerweise:
- Quick Wins: hoher Wertbeitrag / geringe Komplexität
- Value Cases: hoher Wertbeitrag / höhere Komplexität
Ihr könnt damit jede Idee kategorisieren und gezielt entscheiden, wo ihr zuerst startet.
Fazit: Die investierte Zeit, um KI-Anwendungsfälle zu sammeln und einzuordnen lohnt sich
Der Schritt Anwendungsfälle zu sammeln und zu ordnen, ist kein zusätzlicher Aufwand, sondern beschleunigt tatsächlich eure KI-Initiativen.
Die Priorisierung sorgt dafür, dass ihr Ressourcen gezielt einsetzt, eure Teams mitnehmt und aus Ideen echte Ergebnisse entstehen. Das sind wiederum die besten Voraussetzungen für die unternehmensweite und erfolgreiche KI-Nutzung.
Ihr wollt wissen, welche KI-Anwendungsfälle zu eurem Unternehmen passen – und wie ihr sie sinnvoll priorisiert?
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