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.