KI Use Cases
KI-Projekte scheitern nicht an der Technologie, sondern an der falschen Anwendungswahl. Lerne, wie du Use Cases identifizierst, die echten Geschäftswert liefern und praktisch umsetzbar sind.
KI Use Cases: Automatisierung und Anwendungsbeispiele
Die grösste Herausforderung bei KI-Projekten ist nicht die Technologie, sondern die Auswahl des richtigen Anwendungsfalls. Erfolgreiche KI-Projekte entstehen dort, wo drei Faktoren zusammenkommen: ein konkretes Geschäftsproblem, verfügbare Daten und eine klare Erfolgsmessung.
Drei Kategorien von KI Use Cases
Automatisierung bedeutet, dass Maschinen repetitive Aufgaben vollständig übernehmen. Klassische Beispiele sind Dokumentenklassifizierung, E-Mail-Routing oder Rechnungsverarbeitung. Der Nutzen liegt in Kostensenkung und Skalierbarkeit.
Augmentation beschreibt die Unterstützung menschlicher Arbeit durch KI. Schreibassistenten oder Entscheidungssysteme fallen in diese Kategorie. Der Mensch bleibt in der Verantwortung, während KI Qualität und Geschwindigkeit verbessert.
Insight Generation nutzt KI, um Muster in Daten zu erkennen. Kundenanalysen, Trend-Erkennung oder Predictive Maintenance sind typische Anwendungen. Der Wert entsteht durch bessere Entscheidungsgrundlagen.
Use Cases bewerten
Für eine systematische Priorisierung empfehle ich drei Dimensionen: Der Geschäftswert fragt nach Einsparpotenzial und strategischer Relevanz. Die Machbarkeit prüft technische Komplexität und verfügbare Expertise. Die Datenverfügbarkeit klärt Qualität und Zugänglichkeit der Daten.
Use Cases mit hohem Wert, guter Machbarkeit und verfügbaren Daten sind deine Quick Wins.
Typische Fehler vermeiden
Der häufigste Fehler ist ein zu ambitionierter Start. Besser: Mit einem konkreten Pilotprojekt starten und von dort skalieren. Ebenso gefährlich sind fehlende Erfolgskriterien. Ohne messbare Ziele kannst du nicht bewerten, ob das Projekt erfolgreich ist.
Die Datenqualität wird fast immer unterschätzt. Plane ein, dass 80 Prozent der Arbeit in Datenaufbereitung fließen.
Praktische Beispiele
Die wichtigsten KI-Anwendungsbereiche:
- Kundenservice: Chatbots, Ticket-Routing, Sentiment-Analyse
- Marketing: Content-Generierung, Personalisierung, Lead-Scoring
- HR: CV-Screening, Bewerber-Matching
- Vertrieb: Verkaufsprognosen, CRM-Automatisierung
- Operations: Qualitätskontrolle, Predictive Maintenance
Für die strategische Einbettung deiner KI-Initiativen entwickelst du eine KI-Strategie. Die Qualität deiner Prompts entscheidet über den Output: Grundlagen dazu findest du unter Prompt Engineering.
Passende Leistungen
KI-Prototyping
Workshop oder Begleitung — lernt, wie ihr mit KI-Tools schneller Prototypen erstellt und Produktideen validiert.
Mehr erfahrenUse Cases erfolgreich umsetzen
Das Bewertungsframework
Jeder potenzielle Use Case sollte systematisch bewertet werden. Drei Dimensionen entscheiden über den Erfolg:
Geschäftswert: Quantifizierbare Einsparungen oder Umsatzsteigerung? Strategische Bedeutung? Skalierungspotenzial?
Machbarkeit: Gibt es fertige Lösungen oder muss entwickelt werden? Welche technische Expertise ist verfügbar?
Datenverfügbarkeit: Sind ausreichend qualitative Trainingsdaten vorhanden? Gibt es Datenschutz- oder Compliance-Hürden?
Use Cases mit hohen Werten in allen drei Dimensionen sind deine Quick Wins. Starte dort.
Der Weg zum Produktiveinsatz
Erfolgreiche KI-Projekte durchlaufen klare Phasen:
Proof of Concept (2-4 Wochen): Technische Machbarkeit validieren und erste Ergebnisse mit echten Daten erzielen.
Pilot (2-3 Monate): Begrenzte Nutzergruppe, echte Prozessintegration, Feedback-Schleife etablieren.
Scale (3-6 Monate): Rollout auf weitere Bereiche, Infrastruktur skalieren, Prozesse standardisieren.
Definiere vor jedem Schritt messbare Erfolgskriterien. Ohne klare KPIs weißt du nicht, ob du auf dem richtigen Weg bist.
Starte mit einer Bestandsaufnahme: Wo verbringen Mitarbeiter Zeit mit repetitiven Aufgaben? Wo entstehen Fehler durch manülle Arbeit? Diese Prozesse sind deine besten Kandidaten für KI-Automatisierung.
Quick Wins finden
Dokumentenverarbeitung, E-Mail-Klassifizierung und Anfragenrouting bieten schnelle Erfolge. Laut McKinsey nutzen 88 Prozent der Unternehmen KI in mindestens einer Funktion.
Pragmatisch bleiben
Nicht jedes Problem braucht KI. Manchmal ist ein besserer Prozess die richtige Lösung. KI ist ein Werkzeug, kein Selbstzweck. Der Wert entsteht durch das gelöste Problem.
Ein Proof of Concept in zwei bis vier Wochen zeigt, ob der Use Case tragfähig ist, bevor du skalierst.
Die richtigen Use Cases finden
KI-Potenziale identifizieren, Quick Wins priorisieren, Implementierung begleiten.