Vom KI Use Case zur Anwendung

Viele KI-Ideen – aber welche davon lohnt sich wirklich?

KI-Ideen gibt es in Unternehmen inzwischen viele. Mitarbeitende erkennen Potenziale, testen erste Tools oder bringen mögliche Anwendungsfälle ins Gespräch.

Die eigentliche Herausforderung beginnt jedoch häufig danach:

Welcher Use Case lohnt sich wirklich? Wo entsteht ein konkreter Mehrwert? Und wie wird aus einer ersten Idee eine funktionierende Anwendung?

Genau mit diesen Fragen beschäftigen wir uns im TQU AI Hub.

Im Rahmen unserer Impulsveranstaltung „Vom KI Use Case zur Anwendung – Ein Praxisblick in den TQU AI Hub“ haben wir gezeigt, wie wir KI-Potenziale systematisch identifizieren, bewerten und Schritt für Schritt in Richtung Anwendung entwickeln.

Nicht mit der KI starten, sondern mit dem Prozess

Ein sinnvoller KI Use Case beginnt aus unserer Sicht nicht mit der Frage:

„Wo können wir KI einsetzen?“

Sondern vielmehr mit:

„Wo haben wir heute einen Prozess, der Zeit kostet, Wissen bindet oder unnötige manuelle Arbeit verursacht?“

Deshalb steht am Anfang zunächst die Betrachtung des bestehenden Prozesses.

Wo entstehen Medienbrüche?
Welche Tätigkeiten wiederholen sich?
Wo müssen Informationen gesucht, bewertet oder zusammengeführt werden?
Und an welcher Stelle könnte KI tatsächlich unterstützen?

Erst wenn der Pain Point verstanden ist, wird daraus eine konkrete KI-Idee.

Von vielen Ideen zu den relevanten Use Cases

Nicht jede technisch mögliche KI-Anwendung ist automatisch auch wirtschaftlich sinnvoll.

Deshalb werden mögliche Use Cases im nächsten Schritt strukturiert bewertet und priorisiert.

Dabei betrachten wir unter anderem:

- Welchen Nutzen bringt die Anwendung?
- Wie hoch ist das vorhandene Potenzial?
- Welche Daten werden benötigt?
- Wie aufwendig ist die Umsetzung?
- Wie gut lässt sich die Lösung in bestehende Prozesse integrieren?
- Welche Risiken und Grenzen müssen berücksichtigt werden?

So entsteht aus einer Vielzahl möglicher Ideen eine deutlich kleinere Auswahl an Use Cases, bei denen eine weitere Umsetzung tatsächlich sinnvoll erscheint.

Gerade dieser Schritt ist entscheidend.

Denn die Herausforderung besteht häufig nicht darin, KI-Ideen zu finden, sondern darin, die richtigen Ideen auszuwählen.

Der Prototyp zeigt, ob die Idee wirklich funktioniert

Nach der Bewertung folgt die prototypische Umsetzung.

Gemeinsam mit unserem Technologiepartner BEEBUCKET haben wir verschiedene Anwendungsansätze in einem frühen Stadium getestet und weiterentwickelt.

Dabei geht es bewusst noch nicht darum, sofort eine vollständig integrierte Lösung aufzubauen.

Ein Prototyp soll zunächst zentrale Fragen beantworten:

Funktioniert der Anwendungsfall grundsätzlich?
Sind die vorhandenen Daten ausreichend?
Wie gut sind die Ergebnisse der KI tatsächlich?
Und entsteht daraus im Arbeitsalltag wirklich ein Mehrwert?

Erst wenn diese Fragen beantwortet sind, lohnt es sich, über eine weiterführende technische Integration nachzudenken.

Ein wichtiges Learning: Der PoC ist nicht das Ziel

Gerade bei KI-Projekten ist die Begeisterung nach einem ersten funktionierenden Prototyp häufig groß.

Doch ein funktionierender Proof of Concept ist noch lange keine produktive Anwendung.

Zwischen einem ersten Prototyp und einer Lösung, die dauerhaft im Unternehmen eingesetzt werden kann, liegen weitere wichtige Schritte.

Dazu gehören beispielsweise:

- die technische Integration,
- ein verlässlicher Zugriff auf relevante Daten,
- Rollen und Verantwortlichkeiten,
- Datenschutz und Berechtigungen,
- die Qualitätssicherung der Ergebnisse,
- sowie klare Prozesse für den späteren Betrieb.

Der Prototyp beantwortet deshalb zunächst nur eine wichtige Frage:

Ist die Idee grundsätzlich tragfähig?

Datenqualität wird schnell zum entscheidenden Faktor

Ein weiteres Learning aus unseren Projekten:

KI kann nur mit den Informationen arbeiten, die ihr zur Verfügung stehen.

Unstrukturierte Daten, unterschiedliche Dokumentenstände oder fehlende Informationen wirken sich direkt auf die Qualität der Ergebnisse aus.

Deshalb wird im Verlauf eines KI-Projekts häufig deutlich, dass nicht nur die KI selbst betrachtet werden muss.

Auch Prozesse, Datenstrukturen und Verantwortlichkeiten spielen eine zentrale Rolle.

Gerade darin liegt aber gleichzeitig ein Mehrwert solcher Projekte: Sie machen sichtbar, an welchen Stellen bestehende Abläufe bereits heute optimiert werden können.

Vom einzelnen Use Case zum TQU AI Hub

Aus diesen Erfahrungen entwickeln wir den TQU AI Hub weiter.

Die Idee dahinter ist, Unternehmen nicht nur bei einzelnen KI-Anwendungen zu unterstützen, sondern einen strukturierten Weg von der ersten Idee bis zur tatsächlichen Anwendung zu schaffen.

Dazu gehören unter anderem:

Potenziale erkennen
Bestehende Prozesse analysieren und mögliche Einsatzfelder identifizieren.
Use Cases bewerten
Ideen hinsichtlich Nutzen, Aufwand, Datenlage und Umsetzbarkeit priorisieren.
Prototypen entwickeln
Ausgewählte Anwendungsfälle frühzeitig testen und validieren.
Learnings ableiten
Technische, organisatorische und wirtschaftliche Grenzen sichtbar machen.
Anwendungen weiterentwickeln
Erfolgreiche Ansätze Schritt für Schritt in bestehende Prozesse und Systeme überführen.

So soll verhindert werden, dass KI-Initiativen nach ersten Tests oder Einzelprojekten wieder versanden.

Stattdessen entsteht ein nachvollziehbarer Weg:

vom Pain Point über den Use Case bis hin zur Anwendung.