Wo lohnt sich KI wirklich? So finden Unternehmen die richtigen Use Cases.

Künstliche Intelligenz ist längst kein Zukunftsthema mehr. Sie ist da. In unseren Tools, in unseren Prozessen, in der Berichterstattung. Und mit ihr kommt oft ein gewisser Druck: „Wir müssen jetzt auch was mit KI machen.“

 Doch genau hier beginnt das Problem.

Denn KI um der KI willen zu machen, führt selten zum gewünschten Ergebnis. Der Aufwand zur Umsetzung ist hoch, der tatsächliche Nutzen gering. Prozesse werden automatisiert, deren Optimierung kaum Zeit spart. Oder es entstehen Lösungen, die technisch spannend, aber im Alltag kaum relevant sind. Viel Einsatz, wenig Impact. Das Verhältnis zwischen Investition und Ergebnis stimmt nicht. Und genau das sorgt häufig für Frust in Teams und Führungsetagen.

Der Grund dafür ist fast immer derselbe: Es fehlt der klare Fokus auf den Business Impact. KI wird als Selbstzweck betrachtet, nicht als Werkzeug zur Lösung konkreter Probleme.

Das erfordert ein Umdenken: Weg von technikgetriebener Begeisterung, hin zu nutzer- und prozessorientierter Klarheit. Denn der Schlüssel zu erfolgreicher KI liegt nicht in noch komplexeren Modellen, sondern in der Auswahl der richtigen Use Cases. Dort, wo echte Probleme gelöst, Zeit gespart oder Entscheidungen verbessert werden können.

Und wie man genau das erkennt, schauen wir uns im nächsten Schritt an.

Probleme statt Technologien in den Fokus rücken

Der erste und wichtigste Schritt bei der Identifikation sinnvoller KI-Use Cases ist ein Perspektivwechsel: Nicht die Technologie steht am Anfang, sondern das konkrete Problem.

Fragen wie „Wie können wir KI einsetzen?“ sollten erst später kommen. Zuerst geht es darum zu verstehen: Wo liegen in unserem Unternehmen eigentlich die Herausforderungen, die KI lösen könnte?

Hierfür ist es hilfreich, nicht pauschal über das Unternehmen hinweg zu denken, sondern Bereich für Bereich zu analysieren. Denn jeder Fachbereich – ob Vertrieb, Produktion, Finance oder HR – hat eigene Prozesse, Routinen und Informationslücken.

Stellen Sie sich dabei folgende Fragen:

• Wo entstehen regelmäßig Engpässe, Wartezeiten oder Reibungsverluste?

• Wo basieren Entscheidungen eher auf Erfahrung oder Bauchgefühl als auf belastbaren Daten?

• Wo gibt es blinde Flecken, also Fragen, auf die wir heute keine guten Antworten haben, obwohl sie für den Geschäftserfolg relevant wären?

Kurz gesagt: Relevante KI-Ansätze erkennt man nicht an der Technologie, sondern daran, dass sie reale Probleme lösen.

Prozesse mit hohem Hebel analysieren

Nicht jeder identifizierte Prozess eignet sich automatisch als guter KI-Use Case, selbst wenn er theoretisch automatisierbar ist. Wirklich wertvolle Use Cases zeichnen sich dadurch aus, dass sie einen spürbaren Hebel im Unternehmen haben.

Das bedeutet: Es lohnt sich, gezielt nach Prozessen zu suchen, bei denen eine Optimierung durch KI Zeit, Kosten oder Qualität merklich verbessert und damit einen echten Einfluss auf das Tagesgeschäft oder die strategische Zielerreichung hat.

Leitfragen zur Priorisierung könnten sein:

• Welche Prozesse laufen wiederholt, manuell oder mit hoher Fehleranfälligkeit ab?

• Welche Prozesse sind besonders zeitintensiv oder ressourcenaufwendig?

• Welche Abläufe haben eine hohe Wiederholung oder ein großes Volumen?

• Wo sind Fehler besonders teuer oder riskant (z. B. regulatorisch, finanziell oder reputationsbezogen)?

• In welchen Bereichen wirkt sich eine Verbesserung direkt auf Kundenzufriedenheit, Umsätze oder Effizienz aus?

Ein typisches Beispiel:
Ein halbautomatisierter Rechnungsprozess mit hohem Volumen und vielen Medienbrüchen bietet oft mehr Potenzial für KI als ein kleiner, spezialisierter Fachprozess mit geringem Durchsatz, auch wenn letzterer auf den ersten Blick innovativer wirkt.

Gute Use Cases entstehen also genau dort, wo Wiederholung auf Komplexität trifft, wo Daten vorhanden sind, aber nicht effizient genutzt werden, und wo durch Automatisierung oder Vorhersage echte Entlastung und Verbesserung möglich ist.

Datenlage prüfen

Auch der vielversprechendste Prozess wird kein erfolgreicher KI-Use Case, wenn die Datenlage nicht mitspielt. Denn jede KI – ganz gleich ob klassisch oder generativ – braucht qualitativ hochwertige, strukturierte und ausreichend umfangreiche Daten, um sinnvoll arbeiten zu können.

Deshalb gilt: Bevor Sie ein Projekt starten, prüfen Sie genau, ob die nötigen Daten vorhanden, zugänglich und nutzbar sind.

Fragen, die dabei helfen:

• Gibt es für den gewählten Prozess überhaupt relevante Datenquellen?

• Wie vollständig, aktuell und korrekt sind die vorhandenen Daten?

• Liegen die Daten strukturiert vor (z. B. in Datenbanken) oder müssen sie erst aufbereitet werden?

• Müssen Informationen aus unterschiedlichen Systemen zusammengeführt werden?

• Gibt es rechtliche oder organisatorische Einschränkungen bei der Nutzung der Daten (z. B. Datenschutz, Silos)?

Außerdem wichtig: Nicht immer braucht es Big Data oder ausgefeilte Deep-Learning-Modelle.
Manchmal reichen einfache statistische Verfahren oder regelbasierte Modelle, um einen konkreten Mehrwert zu erzielen – vorausgesetzt, die Datenqualität stimmt.

Also: Klären Sie im Vorfeld, was realistisch machbar ist und was zuerst geschaffen werden muss, um KI überhaupt sinnvoll einsetzen zu können. Denn eine solide Datenlage ist kein Nice-to-have, sondern die Grundvoraussetzung für jede erfolgreiche KI-Initiative.

Realistische Ziele setzen

Ein weiterer Schlüssel für erfolgreiche KI-Projekte liegt in der richtigen Erwartungshaltung. Denn KI ist kein Zauberstab. Sie kann viel, aber nicht alles. Wer mit überhöhten oder unklaren Zielen startet, läuft Gefahr, an der Realität zu scheitern.

Deshalb ist es entscheidend, vorab zu klären:
Was genau soll die KI leisten und woran messen wir den Erfolg?

Beispiele für realistische Ziele:

• Reduktion manueller Bearbeitungszeiten um X %

• Automatisierte Vorhersagen zur besseren Ressourcenplanung

• Erhöhung der Datenqualität durch intelligente Prüfung

• Unterstützung bei der Entscheidungsfindung durch datenbasierte Empfehlungen

• Automatisierte Klassifikation von Dokumenten, E-Mails oder Kundenanfragen#

Je konkreter das Ziel, desto gezielter lässt sich die passende Lösung entwickeln und desto besser können Aufwand und Nutzen ins Verhältnis gesetzt werden.

Nicht jedes Projekt muss jedoch sofort eine strategische Großlösung sein. Oft ist ein klar definierter, kleiner Use Case mit schnellem Ergebnis der bessere Einstieg – nicht nur technisch, sondern auch für die Akzeptanz im Unternehmen.

👉 Tipp: Denken Sie in MVPs (Minimum Viable Products). Starten Sie klein, lernen Sie schnell und skalieren Sie das, was funktioniert.

Machbarkeit und Business Value bewerten

Am Ende geht es bei jedem potenziellen KI-Use Case um eine zentrale Frage:
Lohnt sich das – technisch und wirtschaftlich?

Selbst wenn ein Problem lösbar ist und Daten vorliegen, heißt das noch nicht, dass es sich auch als Projekt rechnet. Deshalb ist es wichtig, jeden Use Case vor dem Start anhand zweier Perspektiven zu bewerten:

• Technische Machbarkeit

  • Gibt es passende Daten und Systeme?

  • Ist das Problem mit aktuellen Methoden lösbar – ohne übermäßigen Aufwand?

  • Ist die Integration in bestehende Prozesse realistisch?

• Wirtschaftlicher Nutzen (Business Value)

  • Wie stark wirkt sich die Lösung auf Zeit, Kosten oder Qualität aus?

  • Wie schnell amortisiert sich die Investition?

  • Wie sichtbar ist der Nutzen im Unternehmen (z. B. für Mitarbeitende oder Kunden)?

Der Sweet Spot liegt dort, wo beides zusammenkommt:
Ein umsetzbarer Use Case mit klar messbarem Impact.

Ein hilfreiches Werkzeug in diesem Schritt ist eine einfache Priorisierungsmatrix z. B. mit den Achsen „Umsetzungsaufwand“ und „Nutzenpotenzial“. So lassen sich schnell die Use Cases identifizieren, die zuerst angegangen werden sollten – und solche, die vielleicht (noch) nicht lohnen.

👉 Tipp: Beziehen Sie in diese Bewertung frühzeitig Fachbereiche, IT und Entscheider mit ein – das schafft Akzeptanz und verhindert blinde Flecken in der Planung.

Fazit: Gute KI beginnt mit den richtigen Fragen

KI kann viel, aber sie entfaltet ihren echten Nutzen nur dort, wo sie gezielt auf reale Herausforderungen trifft. Wer einfach „drauflos digitalisiert“, riskiert hohen Aufwand bei geringem Impact. Wer dagegen systematisch analysiert, wo KI-Prozesse verbessern, Entscheidungen unterstützen oder Ressourcen sparen kann, schafft echten Mehrwert – wirtschaftlich wie strategisch.

Daher gilt: 

🔍 Erst verstehen, dann gestalten.
🔍 Erst analysieren, dann automatisieren.
🔍 Erst Business-Fragen klären, dann über Technik sprechen.

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