Woran erkennen Sie, ob sich ein KI-Anwendungsfall lohnt?

Eine KI-Idee wirkt in einem Meeting oder einer Demo oft vielversprechend. Jemand zeigt, wie ein Modell in Sekunden eine E-Mail zusammenfasst, Daten aus einem Dokument extrahiert oder eine Antwort entwirft, und es scheint klar, dass das Unternehmen das nutzen sollte.

Die schwierigere Frage kommt danach: Ist dieser konkrete Anwendungsfall die Zeit, das Geld und die Aufmerksamkeit wert, die Umsetzung, Betrieb und Wartung kosten werden?

Ein Anwendungsfall kann technisch möglich sein und sich trotzdem nicht lohnen. Vielleicht löst er ein zu kleines Problem, hängt von Daten ab, die nicht verfügbar sind, bringt Risiken mit sich, die den Nutzen überwiegen, oder braucht mehr laufende Pflege, als jemand leisten kann.

Einen Anwendungsfall vor der Umsetzung zu bewerten, erfordert kein tiefes technisches Wissen. Es erfordert, einige strukturierte Fragen ehrlich zu stellen und „jetzt nicht“ zu sagen, wenn die Antworten schwach sind.

Dieser Leitfaden erklärt, wie Sie einen KI-Anwendungsfall nach Nutzen, Machbarkeit, Risiko und Verantwortung bewerten, wie Sie Optionen vergleichen, auf welche Warnsignale Sie achten sollten und wie Sie ein kleines Pilotprojekt durchführen, das Ihnen zeigt, ob Sie weitermachen sollten.

Was genau ist ein KI-Anwendungsfall?

Ein Anwendungsfall ist eine bestimmte Aufgabe in einem bestimmten Prozess, bei der KI helfen könnte. „KI im Kundenservice einsetzen“ ist kein Anwendungsfall. „Eingehende Support-E-Mails nach Thema klassifizieren und an das richtige Team weiterleiten“ ist einer.

Ein gut definierter Anwendungsfall beantwortet in der Regel:

• was der KI-Schritt tut
• wo im Prozess er stattfindet
• welche Eingabe er erhält
• welches Ergebnis er liefert
• wer das Ergebnis nutzt oder prüft
• was danach im Workflow passiert

Wenn Sie die Idee nicht in diesen Begriffen beschreiben können, besteht der erste Schritt darin, sie konkreter zu machen. Vage Ideen sind schwer zu bewerten und noch schwerer umzusetzen.

Warum sollten Sie einen Anwendungsfall vor der Umsetzung bewerten?

Einen KI-Workflow aufzubauen, geht inzwischen schnell. Ein funktionierender Prototyp lässt sich manchmal an einem Nachmittag mit einer Automatisierungsplattform und einer KI-API zusammenstellen.

Dieses Tempo ist nützlich, verleitet aber auch dazu, das Nachdenken zu überspringen. Der eigentliche Aufwand zeigt sich oft später:

• den Workflow mit echten Tools und Daten zu verbinden
• ungewöhnliche Eingaben und Fehler zu behandeln
• Ergebnisse zu prüfen, bis man ihnen vertrauen kann
• zu dokumentieren, was der Workflow tut
• ihn zu überwachen und zu korrigieren, wenn sich etwas ändert
• API-Kosten und Updates der Anbieter im Griff zu behalten

Eine kurze Bewertung hilft Ihnen zu entscheiden, ob dieser Aufwand gerechtfertigt ist, und prägt das Design so, dass das Ergebnis leichter zu warten ist.

Welche vier Fragen sollten Sie stellen?

Eine praktische Bewertung betrachtet vier Bereiche. Jeder davon kann einen Anwendungsfall für sich allein stoppen.

1. Ist er wertvoll?

Fragen Sie, was sich für das Unternehmen ändert, wenn der Anwendungsfall funktioniert:

• Spart er spürbar Zeit für Menschen, die derzeit überlastet sind?
• Verringert er Fehler, die Nacharbeit, Beschwerden oder verlorene Verkäufe verursachen?
• Verkürzt er eine Verzögerung, die Kunden betrifft?
• Kann das Team damit mehr Volumen bewältigen, ohne zusätzlichen Druck?

Wenn die ehrliche Antwort „wäre schön“ lautet, rechtfertigt der Anwendungsfall den Aufwand möglicherweise nicht. Der Nutzen muss nicht groß sein, sollte aber klar und für die Beteiligten spürbar sein.

Wie Sie die finanzielle Seite abschätzen, lesen Sie unter Wie lässt sich der ROI eines KI-Automatisierungsprojekts schätzen?.

2. Ist er machbar?

Fragen Sie, ob er sich mit Ihren aktuellen Tools und Daten realistisch umsetzen lässt:

• Liegt die Eingabe in einem Format vor, das ein Workflow lesen kann?
• Lassen sich die beteiligten Tools über Integrationen, Webhooks oder APIs verbinden?
• Gibt es genug echte Beispiele, um zu testen?
• Ist die Aufgabe so klar, dass Sie ein gutes von einem schlechten Ergebnis unterscheiden können?

Die Machbarkeit wird oft durch den Zugang zu Daten und Tools begrenzt, nicht durch das KI-Modell selbst.

3. Ist das Risiko akzeptabel?

Fragen Sie, was passiert, wenn der KI-Schritt falsch liegt, denn das wird manchmal vorkommen:

• Wer sieht das falsche Ergebnis, und wie schnell?
• Lässt sich der Fehler leicht korrigieren?
• Könnte er Kunden, Geld, rechtliche Pflichten oder die Rechte von Menschen betreffen?
• Sendet der Workflow personenbezogene oder vertrauliche Daten an einen externen Dienst?

Die Antwort muss nicht „kein Risiko“ lauten. Es muss ein Risiko sein, das Sie verstehen und beherrschen können, meist durch menschliche Prüfung, Validierungsregeln und Ausweichwege.

4. Gibt es eine verantwortliche Person?

Fragen Sie, wer nach dem Start für den Anwendungsfall verantwortlich ist:

• Wer weiß, was der Workflow tun soll?
• Wer prüft die Ergebnisse und entscheidet über Änderungen?
• Wer bemerkt, wenn er nicht mehr funktioniert?
• Wer wartet ihn, wenn sich Tools, Prompts oder Modelle ändern?

Ein Anwendungsfall ohne verantwortliche Person verfällt meist. Er läuft vielleicht weiter, aber niemand vertraut ihm, und irgendwann kehren die Leute zum manuellen Prozess zurück, während die Automatisierung weiter Geld kostet.

Braucht der Anwendungsfall wirklich KI?

Diese Frage verdient einen eigenen Schritt. Viele Ideen, die als KI-Anwendungsfall beginnen, lassen sich besser mit deterministischer Automatisierung lösen.

KI ist nützlich, wenn die Aufgabe Interpretation erfordert: Freitext lesen, Nachrichten klassifizieren, Details aus Dokumenten extrahieren oder Inhalte entwerfen. Regeln sind besser, wenn die Logik klar ist und das Ergebnis vorhersehbar sein muss.

Versuchen Sie, die Aufgabe als Reihe von Bedingungen zu beschreiben. Wenn Sie für jeden Fall ohne Ausnahme „wenn X, dann Y“ schreiben können, ist ein regelbasierter Workflow wahrscheinlich einfacher, günstiger und zuverlässiger.

Oft ist die beste Antwort eine Mischung: Regeln übernehmen Auslöser, Validierung und Weiterleitung, und KI übernimmt einen bestimmten Interpretationsschritt. Den einfachsten zuverlässigen Weg zu wählen, ist ein Zeichen guten Designs, nicht mangelnden Ehrgeizes.

Wie vergleichen Sie mehrere Anwendungsfälle?

Wenn Sie mehr als eine Idee haben, vergleichen Sie sie nebeneinander mit denselben Kriterien. Ein einfacher Ansatz ist, jeden Anwendungsfall auf einer kurzen Skala nach Nutzen, Machbarkeit, Risiko und Verantwortung zu bewerten.

Achten Sie beim Vergleich auf:

• Anwendungsfälle, die in allen vier Bereichen ordentlich abschneiden, statt in einem sehr gut und in einem anderen sehr schlecht
• Anwendungsfälle, die sich schnell testen und bei Bedarf rückgängig machen lassen
• Anwendungsfälle, bei denen die Beteiligten motiviert sind, sie auszuprobieren

Ein bescheidener Anwendungsfall, der machbar, risikoarm und klar verantwortet ist, ist als erste Wahl meist besser als ein ehrgeiziger mit unklarer Verantwortung oder unsicheren Daten.

Was sind die Warnsignale?

Seien Sie vorsichtig, wenn:

• der Hauptgrund für das Projekt ist, dass ein Wettbewerber oder ein Anbieter es erwähnt hat
• niemand beschreiben kann, wie ein korrektes Ergebnis aussieht
• sich der Prozess alle paar Wochen ändert
• der einzige bisherige Test eine Demo mit handverlesenen Beispielen war
• der Plan ab dem ersten Tag keine menschliche Prüfung vorsieht
• der Anwendungsfall Entscheidungen über Menschen betrifft und niemand die Anforderungen geprüft hat
• die Betriebskosten des Workflows nicht berücksichtigt wurden
• eine Person ihn gebaut hat und niemand sonst ihn versteht

Diese Signale bedeuten nicht immer, dass die Idee schlecht ist. Sie bedeuten, dass die Bewertung noch nicht abgeschlossen ist.

Was ist mit Compliance?

Manche KI-Anwendungen bringen rechtliche und regulatorische Pflichten mit sich, besonders in der Europäischen Union. Der EU AI Act stellt je nach Einsatz eines KI-Systems unterschiedliche Anforderungen, und Datenschutzregeln gelten immer dann, wenn personenbezogene Daten verarbeitet werden.

Bei vielen internen Anwendungen geht es praktisch darum, welche Daten an einen KI-Anbieter gesendet werden, wie sie geschützt sind und wie Ergebnisse geprüft werden. Anwendungen, die Entscheidungen über Einzelpersonen beeinflussen, können ein sorgfältigeres Design und mehr Dokumentation erfordern.

Dieser Leitfaden ist keine Rechtsberatung. D4Hub kann Sie bei der technischen Seite mit seiner Unterstützung zur KI-Compliance begleiten. Konkrete Rechtsfragen sollten Sie mit einer qualifizierten Fachperson besprechen.

Wie führen Sie ein kleines Pilotprojekt durch?

Wenn ein Anwendungsfall die Bewertung besteht, ist der nächste Schritt ein begrenztes Pilotprojekt, keine vollständige Einführung.

Ein gutes Pilotprojekt:

• umfasst einen Prozess, ein Team und einen begrenzten Zeitraum
• läuft mit echten Eingaben, nicht nur mit ausgewählten Beispielen
• sieht anfangs eine menschliche Prüfung jedes Ergebnisses vor
• hält fest, was die KI vorgeschlagen und was die Person entschieden hat
• bietet einen klaren Weg zurück zum manuellen Prozess
• hat Erfolgskriterien, die vor dem Start vereinbart wurden

Werten Sie am Ende des Pilotprojekts aus, was passiert ist. Haben die Ergebnisse geholfen? Wie oft wurden sie korrigiert? Sind unerwartete Eingaben aufgetreten? War der Prüfaufwand geringer als der Aufwand, die Aufgabe manuell zu erledigen?

Die Antworten zeigen Ihnen, ob Sie weitermachen, anpassen oder aufhören sollten. Nach einem Pilotprojekt aufzuhören, ist ein gültiges und nützliches Ergebnis.

Wie sieht ein gut bewerteter Anwendungsfall aus?

Ein Anwendungsfall, der für die Umsetzung bereit ist, hat in der Regel:

• eine Beschreibung der Aufgabe und ihres Ergebnisses in einem Satz
• einen klaren Grund, warum er für das Unternehmen wichtig ist
• bestätigten Zugang zu den nötigen Daten und Tools
• eine klare Trennung zwischen KI-Schritten und regelbasierten Schritten
• einen Plan für den Fall, dass das KI-Ergebnis falsch ist oder fehlt
• eine verantwortliche und eine prüfende Person
• vereinbarte Erfolgskriterien für ein Pilotprojekt
• eine erste Einschätzung der Betriebs- und Wartungskosten
• eine Prüfung der Fragen zu Datenschutz und Compliance

Wie D4Hub helfen kann

D4Hub hilft Ihnen, einen Anwendungsfall zu bewerten, bevor Sie sich auf die Umsetzung festlegen. Je nach Bedarf kann D4Hub Sie unterstützen bei:

• der Umwandlung einer groben Idee in einen konkreten, testbaren Anwendungsfall
• der Erfassung des Prozesses und der beteiligten Tools
• der Prüfung, ob Daten und Integrationen verfügbar sind
• der Ermittlung, welche Schritte KI brauchen und welche deterministische Regeln sein sollten
• der Gestaltung von Validierungsregeln, Ausweichwegen und menschlicher Prüfung
• dem Aufbau eines kleinen Pilotprojekts mit Ihren bestehenden Tools
• der Auswertung der Ergebnisse eines Pilotprojekts und Empfehlungen für die nächsten Schritte
• der Schätzung des laufenden Aufwands für Betrieb und Wartung des Workflows
• dem Hinweis auf Compliance-Fragen, die früh geklärt werden sollten

Sie können in jeder Phase um Unterstützung bitten, von einer ersten Prüfung einer Idee bis zur Bewertung eines Prototyps, den bereits jemand gebaut hat.

Anwendungsfall:
Zugehöriger Prozess:
Auslöser (was ihn startet):
Eingabe (was der KI-Schritt erhält):
Ausgabe (was er erzeugt):
Wer die Ausgabe nutzt oder prüft:
Was als Nächstes passiert:
Verantwortlich nach dem Start:

Häufige Fragen

Wie lange sollte ein Pilotprojekt dauern?

Lange genug, um eine repräsentative Mischung echter Eingaben zu sehen, auch ungewöhnliche. Bei einem häufigen Prozess können das einige Wochen sein, bei einem selteneren kann es länger dauern. Vereinbaren Sie Dauer und Erfolgskriterien vor dem Start.

Was, wenn die KI meistens, aber nicht immer richtig liegt?

Das ist normal. Die Frage ist, ob sich die Fehler leicht erkennen und korrigieren lassen und ob der Gesamtaufwand einschließlich Prüfung geringer ist, als die Aufgabe manuell zu erledigen. Validierungsregeln und menschliche Prüfung können einen unvollkommenen KI-Schritt nützlich machen.

Können wir die Bewertung überspringen, wenn der Prototyp bereits funktioniert?

Ein funktionierender Prototyp ist ein nützlicher Beleg für die Machbarkeit, beantwortet aber keine Fragen zu Nutzen, Risiko, Verantwortung oder Betriebskosten. Eine kurze Bewertung lohnt sich trotzdem, bevor der Prototyp Teil des Tagesgeschäfts wird.

Sollten wir die Lösung selbst entwickeln oder kaufen?

Das hängt davon ab, wie spezifisch Ihr Prozess ist, welche Tools Sie bereits nutzen und wie viel Kontrolle Sie brauchen. Manche Anwendungsfälle sind mit bestehenden Produkten gut abgedeckt, andere brauchen einen individuellen Workflow. Der Leitfaden zum Entwickeln oder Kaufen einer KI-Lösung geht ausführlicher darauf ein.

Wer sollte an der Bewertung beteiligt sein?

Mindestens jemand, der die Aufgabe täglich erledigt, und jemand, der für den Prozess verantwortlich ist. Wenn jemand dabei ist, der die Tools und Integrationen kennt, lässt sich die Machbarkeit realistisch beurteilen. Bei Anwendungsfällen mit personenbezogenen Daten sollte die für den Datenschutz verantwortliche Person beteiligt sein.

Was, wenn sich der Anwendungsfall lohnt, uns aber die Kompetenzen für die Umsetzung fehlen?

Das ist eine häufige Situation. Sie können die Bewertung intern durchführen und für Design und Umsetzung Unterstützung hinzuziehen. D4Hub kann den Workflow mit Ihren bestehenden Tools aufbauen und so dokumentieren, dass Ihr Team versteht, wie er funktioniert.