Wertschöpfung mit KI – Anwendungsfälle priorisieren und Nutzen sichern

Einleitung: Das KI-Dilemma

KI wird oft als Wundermittel dargestellt – mit Versprechen von Effizienz, Innovation und neuen Geschäftsmodellen. Doch die Realität sieht anders aus: Viele Unternehmen starten Pilotprojekte, die wenig Wirkung entfalten. KI-Projekte scheitern daran, dass sie keinen messbaren Nutzen liefern oder nicht in den Betrieb integriert werden.

Warum Priorisierung unverzichtbar ist

Das Spektrum möglicher Anwendungen ist riesig – von Prozessautomatisierung über Datenanalysen bis hin zu personalisierten Kundenerlebnissen. Ohne klare Priorisierung entstehen Ressourcenverschwendung und Frustration. „Der Schlüssel zu erfolgreicher KI liegt nicht in mehr Projekten, sondern in besseren Entscheidungen, welche Projekte wirklich zählen.“

Kriterien für die Auswahl von Use Cases

1. Wirtschaftlicher Nutzen: Welche Einsparungen oder Umsatzsteigerungen sind realistisch?
2. Technologische Machbarkeit: Stehen Daten in ausreichender Qualität zur Verfügung?
3. Kundennutzen: Verbessert der Anwendungsfall spürbar die Customer Experience?
4. Skalierbarkeit: Lässt sich der Pilot später auf weitere Bereiche übertragen?

Strukturierte Vorgehensweise

• Wertjagd-Workshops: Gemeinsam mit Fachbereichen werden Ideen gesammelt.
• Bewertung anhand von Scoring-Modellen: Punkte für Nutzen, Machbarkeit und Risiko.
• Proof of Concept: Kleine Pilotprojekte prüfen Annahmen und schaffen Fakten.
• Skalierung: Erfolgreiche Use Cases werden integriert und ausgerollt.

Praxisbeispiel: Einzelhandel

Eine Handelskette identifizierte zahlreiche mögliche KI-Projekte – von Preisoptimierung über personalisierte Werbung bis hin zu Lagerbestandsprognosen. Nach einer strukturierten Bewertung wurden drei priorisiert: Dynamic Pricing, Nachfrageprognosen und Chatbots im Kundenservice. Innerhalb eines Jahres stiegen Umsatz und Kundenzufriedenheit deutlich, während Prozesskosten sanken.

Nutzen für Unternehmen

• Schneller Nachweis des Nutzens von KI
• Fokus auf die profitabelsten Projekte
• Fundierte Entscheidungsbasis für Investitionen
• Höherer Return-on-Invest

Kritische Perspektiven

KI birgt auch Risiken:

• Hype-Effekte: Projekte werden gestartet, weil sie „modern“ wirken, nicht weil sie Nutzen stiften.
• Datenprobleme: Fehlende Datenqualität verhindert erfolgreiche Umsetzung.
• Ethik und Regulierung: Der EU-AI-Act stellt neue Anforderungen an Transparenz und Fairness.

Unsere Empfehlung ist deshalb, KI-Projekte stets mit ethischen Leitplanken zu verbinden und frühzeitig regulatorische Aspekte einzubeziehen.