Viele Entscheider scheitern nicht an der Technologie, sondern an fehlender Struktur: zu große Erwartungen, zu breite Ziele oder ein Pilot ohne Erfolgskriterien.
Der Einstieg wird deutlich einfacher, wenn Sie Ihren ersten KI Use Case wie ein Produkt behandeln: mit Zielbild, Datenbasis, Testplan und messbarem Nutzen.
Schritt 1: Prozesse identifizieren (Zeitfresser, Fehlerquellen)
Ein guter KI Use Case ist klein genug, um schnell zu lernen, aber relevant genug, um echten Mehrwert zu zeigen.
Starten Sie nicht mit der Frage „Welche KI wollen wir einsetzen?“, sondern mit „Welches Problem kostet uns heute Zeit, Geld oder Qualität?“.
Wenn Sie früh klären, wer den Nutzen im Alltag spürt, steigt die Akzeptanz fast automatisch, weil das Team die Verbesserung erlebt statt nur darüber zu hören.
Parallel lohnt sich ein kurzer Blick auf Governance und Risiko, denn je nach Einsatzbereich können Anforderungen an Transparenz, Dokumentation und menschliche Aufsicht relevant werden. (EUR-Lex)
KI Use Case finden: Prozesse mit Nutzenpotenzial
Der erste Schritt ist immer die Prozesssicht, nicht das Tool.
Sammeln Sie Kandidaten dort, wo heute spürbar Reibung entsteht: Medienbrüche, manuelle Übertragungen, lange Durchlaufzeiten, viele Rückfragen oder wiederkehrende Fehler.
Praktische Heuristik für einen KI Use Case: Wenn Mitarbeitende sagen „Das mache ich jeden Tag gleich“, ist das ein Signal. Wenn sie sagen „Das ist jedes Mal anders“, brauchen Sie sehr klare Kriterien und Daten.
Zeitfresser und Fehlerquellen systematisch identifizieren
Gehen Sie mit Fachbereichen durch 2 bis 3 Kernprozesse und markieren Sie:
- Schritte mit hohem manuellem Aufwand
- Schritte mit Qualitätsproblemen oder Reklamationen
- Schritte, die Entscheidungen verzögern, weil Informationen fehlen
Ergänzen Sie das durch einfache Zahlen: Wie viele Fälle pro Woche? Wie viel Zeit pro Fall? Welche Kosten entstehen bei Fehlern?
So entsteht eine belastbare Longlist, die nicht aus Bauchgefühl besteht.
Priorisierung für den ersten KI Use Case
Bewährt hat sich eine 2 mal 2 Priorisierung:
- Business Nutzen hoch oder niedrig
- Umsetzbarkeit hoch oder niedrig
Ihr erster KI Use Case sollte in „Nutzen hoch, Umsetzbarkeit hoch“ liegen. Alles andere ist eher Schritt zwei oder drei, nicht der Start.
Schritt 2: Datenlagebewerten (was ist vorhanden, was nicht?)
Im zweiten Schritt entscheidet sich, ob aus einer Idee ein Projekt wird.
Für jeden KI Use Case gilt: Ohne passende Daten gibt es keinen stabilen Produktiveinsatz, höchstens eine Demo.
Prüfen Sie daher früh, welche Daten vorhanden sind, wie sie gepflegt werden und ob sie rechtlich und organisatorisch nutzbar sind.
Dateninventar für den KI Use Case erstellen
Erstellen Sie eine kurze, praktische Übersicht:
- Welche Quellen gibt es (ERP, CRM, Tickets, E Mail, Dokumente, Sensorik)?
- Welche Felder sind für den Use Case entscheidend?
- Wie aktuell sind die Daten, und wie vollständig?
- Wer ist Datenverantwortlicher, und wie ist der Zugriff geregelt?
Oft ist nicht „zu wenig“ Daten das Problem, sondern uneinheitliche Formate und fehlende Zugriffswege.
Datenqualität und Bias im KI Use Case realistisch einschätzen
Fragen Sie konkret:
- Spiegelt der Datensatz die Realität gut wider oder nur Teilbereiche?
- Gibt es systematische Lücken, zum Beispiel bestimmte Kundengruppen, Regionen oder Produkte?
- Sind Labels oder Zielwerte verlässlich, falls Sie ein Modell trainieren wollen?
Wenn Sie hier sauber arbeiten, sparen Sie später Wochen in der Pilotphase.
Für ein strukturiertes Risikodenken helfen etablierte Rahmenwerke wie das NIST AI RMF, weil sie Risiken nicht nur technisch, sondern auch organisatorisch betrachten. (NIST Veröffentlichungen)
Schritt 3: Passendes KI-Tool auswählen (Buy vs. Build)
Im dritten Schritt geht es um die Tool und Architekturentscheidung.
Die Kernfrage lautet: Kaufen Sie eine fertige Lösung, konfigurieren Sie eine Plattform, oder bauen Sie ein eigenes System?
Es gibt keine pauschale Antwort. Aber es gibt klare Kriterien.
Buy Kriterien für den KI Use Case
Ein Buy Ansatz passt oft, wenn:
- der Prozess standardnah ist, zum Beispiel Support Klassifizierung oder Dokumentensuche
- Time to Value wichtiger ist als maximale Individualisierung
- Sie intern wenig ML Engineering oder MLOps Erfahrung haben
- Compliance und Betrieb vom Anbieter mitgetragen werden sollen
Der Vorteil ist Geschwindigkeit und ein kalkulierbarer Projektumfang.
Build Kriterien für den KI Use Case
Ein Build Ansatz passt oft, wenn:
- der KI Use Case ein echtes Differenzierungsmerkmal ist
- Sie proprietäre Daten oder Abläufe nutzen, die Standardtools nicht gut abdecken
- Sie langfristig Kontrolle über Modell, Kosten und Roadmap brauchen
- Sie bereits Engineering Ressourcen und Betriebskompetenz haben
In der Praxis ist es häufig ein Hybrid: Basistechnologie einkaufen, aber die fachliche Logik, Datenpipelines und Integrationen selbst steuern.
Für die Build versus Buy Abwägung kann auch eine techno ökonomische Betrachtung hilfreich sein, die Produktivitätsgewinne, Kosten und Pflegeaufwand gegenüberstellt. (EconStor)
Schritt 4: Pilotprojektdefinieren (4–6 Wochen)
Ein Pilot ist kein Showroom, sondern ein Beweis unter realen Bedingungen.
Setzen Sie für Ihren ersten KI Use Case bewusst einen klaren Zeitrahmen von 4 bis 6 Wochen, damit Entscheidungen nicht vertagt werden und der Fokus bleibt.
Wichtig ist, dass der Pilot echte Nutzer, echte Daten und einen echten Prozessschritt umfasst.
Pilot Setup für den KI Use Case: Ziel, Umfang, Rollen
Definieren Sie vor Start:
- Ziel: Welche Entscheidung soll nach 6 Wochen möglich sein?
- Umfang: Welcher Prozessschritt wird getestet, und was bleibt bewusst außen vor?
- Rollen: Fachverantwortung, IT, Datenschutz, Security, Betrieb, Sponsor
So vermeiden Sie, dass der Pilot zum Endlosprojekt wird.
Erfolgskriterien für den KI Use Case vorab festlegen
Legen Sie 3 bis 5 messbare Kriterien fest, zum Beispiel:
- Zeitersparnis pro Vorgang
- Fehlerrate oder Nacharbeit sinkt
- Antwortqualität oder Trefferquote steigt
- Akzeptanz im Team, zum Beispiel Nutzungsrate oder Zufriedenheit
Erst wenn diese Kriterien definiert sind, lohnt sich die technische Ausgestaltung.
Für produktionsnahe Piloten sind wiederholbare Abläufe wichtig, von Deployment bis Monitoring. MLOps Leitfäden liefern dafür erprobte Muster. (Microsoft Learn)
Schritt 5: Skalierung& Erfolgsmessung (KPIs)
Der fünfte Schritt ist der Unterschied zwischen Pilot und Produktiveinsatz.
Skalierung bedeutet nicht „mehr Nutzer“, sondern auch Betrieb, Verantwortung, Messbarkeit und kontinuierliche Verbesserung.
Dazu brauchen Sie ein KPI Set, ein Betriebsmodell und klare Regeln, wie Änderungen getestet und ausgerollt werden.
KPIs für den KI Use Case: Business, Qualität, Risiko
Denken Sie KPIs in drei Ebenen:
- Business Wirkung: Zeit, Kosten, Durchsatz, Umsatz, Service Level
- Modell und Output Qualität: Genauigkeit, Precision, Recall, Qualitätsbewertungen
- Risiko und Betrieb: Fehlerfälle, Eskalationen, Drift, Verfügbarkeit, Kosten pro Vorgang
Gerade bei generativer KI sollten Sie zusätzlich Messpunkte für Output Qualität und Nutzbarkeit definieren, sonst bleibt der Nutzen schwer belegbar. (Google Cloud)
Monitoring und Drift: Der KI Use Case bleibt nicht automatisch gut
Modelle und Daten verändern sich. Prozesse ändern sich. Nutzerverhalten ändert sich.
Deshalb braucht ein produktiver KI Use Case mindestens:
- Monitoring von Qualität und Fehlerfällen
- Drift Indikatoren für Daten und Output
- Feedback Loop aus Fachbereich und Betrieb
- Plan für Retraining oder Regelanpassungen
Praxisnahe Hinweise zu Drift und Monitoring finden sich unter anderem in AWS Prescriptive Guidance und Microsoft Beiträgen zum Drift Management. (AWS-Dokumentation)
Governance und Compliance für den KI Use Case
Je nach Einsatz kann Regulierung relevant werden, insbesondere wenn Entscheidungen Menschen betreffen, zum Beispiel in HR, Kredit, Versicherung oder Sicherheit.
Der EU AI Act verfolgt einen risikobasierten Ansatz und stellt bei Hochrisiko Systemen unter anderem Anforderungen an menschliche Aufsicht und weitere Schutzmechanismen. (EUR-Lex)
Praktisch heißt das: Prüfen Sie früh, ob Ihr KI Use Case in einen sensiblen Bereich fällt, und dokumentieren Sie Zweck, Daten, Grenzen und Verantwortlichkeiten von Anfang an.
Fazit: KI Use Cases erfolgreich abschließen
Wenn Sie die fünf Schritte konsequent durchlaufen, entsteht ein reproduzierbarer Einstiegspfad, der Angst reduziert und Entscheidungen beschleunigt.
Sie starten mit einem klaren Problem, sichern die Datenbasis ab, wählen den passenden Umsetzungsweg, testen in einem fokussierten Pilot und skalieren mit KPIs und Betriebskonzept.
Genau hier unterstützt die KI Company: Wir helfen Ihnen, Ihren ersten KI Use Case strukturiert zu priorisieren, sauber zu pilotieren und anschließend sicher in den Produktiveinsatz zu bringen. Wenn Sie möchten, sprechen wir unverbindlich über Ihre Ausgangslage, Ihre Daten und einen realistischen Pilotplan.
Fragen zum KI Use Case im Unternehmen
Welche KI Use Case Beispiele eignen sich für den Start?
Typisch sind wiederkehrende, datengetriebene Aufgaben wie Ticket Triage, Dokumentenklassifikation, Zusammenfassungen, Wissenssuche, Forecasting oder Qualitätsprüfung. Wichtig ist, dass der Prozess messbar ist.
Wie groß sollte ein erster KI Use Case sein?
Klein genug, um in 4 bis 6 Wochen getestet zu werden, aber groß genug, um einen spürbaren Engpass zu verbessern. Idealerweise betrifft er einen klaren Prozessschritt und eine klar definierte Nutzergruppe.
Wann ist Buy sinnvoller als Build beim KI Use Case?
Buy ist oft sinnvoll, wenn der Use Case standardnah ist und schnell Nutzen liefern soll. Build lohnt sich eher, wenn der Use Case ein Differenzierungsmerkmal ist oder sehr spezifische Daten und Logik erfordert.
Welche Daten brauche ich für einen KI Use Case?
Mindestens: zugängliche Datenquellen, ausreichende Qualität und ein klares Verständnis, welche Felder den Output steuern. Für viele Use Cases reicht ein guter, konsistenter Datenbestand mehr als eine große Datenmenge.
Welche KPIs sind für einen KI Use Case wirklich entscheidend?
Wählen Sie wenige, aber harte Kennzahlen: Zeitersparnis, Fehlerquote, Durchlaufzeit, Service Level und Kosten pro Vorgang. Ergänzend kommen Qualitätsmetriken und Betriebskennzahlen wie Drift oder Ausfallraten hinzu.
