KI-Use-Case als Beginn der Transformation

Bei KI-Use-Cases gewinnt oft die spannendste Idee die Aufmerksamkeit. Für den ersten Pilot zählt aber etwas anderes: Ist der Kandidat heute schon klar genug, messbar und im Betrieb verantwortbar?

Genau dort beginnt oft der erste Fehler: Man sucht nach Ideen für KI, statt nach Prozessen, die sich heute schon sinnvoll mit KI verbessern lassen. Dann entstehen die typischen KI-Wunschzettel: ein Chatbot für das gesamte Unternehmenswissen, automatische Meeting-Protokolle, ein Agent, der am besten den Vertrieb gleich mit übernimmt.

Manches davon kann sinnvoll werden. Aber als erster Use-Case ist es oft zu breit, zu schlecht messbar oder zu weit von tatsächlichen Arbeitsprozessen entfernt.

Ein tragfähiger KI-Use-Case beginnt nicht bei der Frage, wo KI theoretisch eingesetzt werden könnte. Er beginnt bei der Auswahl des Prozesses.

Kommt er häufig genug vor? Ist der Ablauf klar beschreibbar? Liegen die nötigen Daten sauber vor? Lässt sich das Ergebnis prüfen? Gibt es einen wirtschaftlichen Hebel, der den Aufwand rechtfertigt? Und gibt es jemanden, der den Fall im Betrieb tatsächlich verantwortet?

Wenn mehrere dieser Antworten offen bleiben, ist die Idee nicht automatisch schlecht. Sie ist nur wahrscheinlich kein guter erster Pilot.

Danach kommt ein zweiter Fehler, der oft passiert: Ein KI-Thema kann strategisch sehr relevant sein und trotzdem zu früh kommen.

Etwa weil der Prozess noch nicht stabil definierbar ist, Daten nicht in ausreichender Qualität vorhanden oder zugreifbar sind oder die Verantwortung in der Fachabteilung nicht geklärt ist.

Genau dort landen viele KI-Piloten in der Sackgasse: nicht wegen schlechter Ideen, sondern weil gute Ideen zu früh als pilotierbar behandelt werden.

Der bessere Weg ist nüchterner: Prozesse beobachten, Kandidaten sammeln, streng filtern. Erst dann entscheiden, welcher Pilot wirklich reif ist.

Ich habe diese Logik zum Nachlesen ausführlicher beschrieben: https://sixtyfour.solutions/praxis/ki-use-cases-identifizieren/