KI-Strategie
Nicht welches Tool, sondern welches Problem — und wer dafür geradesteht.
Ein KI-Use-Case ist ein konkret beschriebener Anwendungsfall, in dem Künstliche Intelligenz eine bestimmte Aufgabe in einem Geschäftsprozess übernimmt oder unterstützt. Ein guter Use Case benennt Ausgangslage, benötigte Daten, Verantwortliche und eine Messgröße für den Erfolg — etwa eingesparte Stunden, kürzere Durchlaufzeiten oder weniger Fehler.
Zwischen einer Idee und einem Use Case liegt die Konkretisierung. „KI im Vertrieb“ ist eine Idee. „Angebotsentwürfe aus Anfrage-Mails und Preisliste in zehn statt sechzig Minuten“ ist ein Use Case. Bewertet wird er meist auf zwei Achsen: Nutzen — wie oft fällt die Aufgabe an, was kostet sie heute — und Machbarkeit — sind die Daten da, wie hoch ist das Risiko eines Fehlers.
Für den Mittelstand eignen sich als Einstieg Aufgaben, die häufig vorkommen, viel Text bewegen und bei denen ein Fehler auffällt, bevor er Schaden anrichtet. Danach folgt ein Pilot mit fester Laufzeit und einer Messgröße, die schon vorher feststeht. Am Ende steht eine Entscheidung: ausrollen oder beenden. Beides ist ein Ergebnis.
Vertiefung im Blog: 10 KI-Use-Cases im Mittelstand →
Wo KI-Use-Case im betrieblichen Alltag konkret wird — Beispiele aus der Arbeit mit mittelständischen Unternehmen.
Angebotsentwürfe aus Anfrage-Mails, Preisliste und früheren Angeboten vorbereiten
Eingangsrechnungen auslesen und der richtigen Kostenstelle zuordnen
Technische Dokumentation für den Kundendienst per Chat durchsuchbar machen
Sie wollen KI-Use-Case nicht nur verstehen, sondern im eigenen Unternehmen nutzen?
KI-Audit: Use Cases finden und bewerten →Nicht welches Tool, sondern welches Problem — und wer dafür geradesteht.
RPA folgt Regeln, KI liest zwischen den Zeilen — beides hat seinen Platz.
Antworten aus den eigenen Dokumenten statt aus dem Trainingsgedächtnis.
Kein Chatbot, der antwortet, sondern ein System, das Aufgaben selbst abarbeitet.
Am besten dort, wo Mitarbeitende viel Zeit mit wiederkehrender Textarbeit verbringen: Angebote, Protokolle, Anfragen, Dokumentation. Eine kurze Abfrage in den Abteilungen, welche Aufgaben am meisten nerven, liefert meist schnell eine brauchbare Liste.
Nach Nutzen und Machbarkeit. Zum Nutzen gehören Häufigkeit und heutiger Aufwand der Aufgabe, zur Machbarkeit die Verfügbarkeit der Daten, das Fehlerrisiko und rechtliche Fragen. Zuerst umgesetzt wird, was auf beiden Achsen gut abschneidet.
Wenn nach dem Pilot keine der vorher festgelegten Messgrößen besser geworden ist. Ein sauber beendeter Pilot ist trotzdem kein Verlust, sondern eine Entscheidung — teuer wird es erst, wenn ein Pilot ohne Messgröße endlos weiterläuft.
Von KI-Use-Case zur Anwendung im eigenen Betrieb: Als Keynote Speaker und KI-Berater zeige ich Entscheidern im Mittelstand, wo KI Arbeit abnimmt — und wo nicht.