KI-Use-Case: Definition, Auswahl und Grenzen
KI-Use-Case Aktualisiert
Definition
Ein KI-Use-Case ist ein konkret abgegrenzter Anwendungsfall, in dem KI oder Automatisierung einen bestimmten Geschäftsablauf messbar verbessert. Er beschreibt Auslöser, Eingaben, den erwarteten Nutzen und die betroffenen Systeme. Im Mittelstand ist ein guter Use-Case klein genug für einen belegbaren ROI und groß genug, dass sich der Aufwand für Umsetzung und Betrieb lohnt.
Warum der Begriff zählt
Viele Automatisierungsvorhaben scheitern nicht an der Technik, sondern an der Auswahl. Wer alles gleichzeitig angeht, verliert Fokus und Budget. Ein sauber beschriebener KI-Use-Case macht Nutzen, Datenlage und Integrationsbedarf sichtbar, bevor gebaut wird. So lässt sich nach ROI priorisieren statt nach Bauchgefühl, und der erste Ablauf ist der, der am schnellsten belegbar wirkt.
Wann es relevant ist
- Ein Ablauf ist häufig, kostet spürbar Zeit und ist heute manuell.
- Der Nutzen lässt sich gegen eine Baseline in Zahlen fassen.
- Die nötigen Daten und Systemzugänge (SAP, CRM, DATEV) sind vorhanden.
- Der Fall ist eng genug, um in Wochen einen Piloten zu zeigen.
Wann nicht
Wenn ein Fall nur vage formuliert ist, etwa "wir wollen irgendwas mit KI machen", fehlt die Grundlage für eine Entscheidung. Und wenn Daten nicht zugänglich sind oder der Ablauf sich ständig ändert, ist ein Use-Case eher Wunsch als Kandidat. Dann lohnt zuerst Prozessklärung, nicht der Bau.
Branchen, die das nutzen
- Maschinenbau: einen einzelnen Angebots- oder Auftragsschritt als ersten Kandidaten herausgreifen statt die ganze Prozesskette.
- Versicherungen: Schadenmeldungen als klar abgegrenzten Fall mit definierten Eingaben und Freigaben beschreiben.
- Logistik: Frachtdokumente auslesen als eng umrissenen Use-Case mit messbarer Durchlaufzeit.
- Personaldienstleistung: Bewerbungseingang vorsortieren als kleinen, wiederkehrenden Ablauf mit klarer Baseline.
Typische Anwendungsfälle
- Einen manuellen Standardablauf als Kandidatenliste sammeln und nach Nutzen sortieren.
- Für einen Fall Auslöser, Eingaben, Ausnahmen und Zielsystem in einem Steckbrief festhalten.
- Die Datenlage prüfen, bevor ein Bau beschlossen wird.
- Einen einzigen Fall als Piloten umsetzen und gegen die Baseline messen.
- Aus dem Pilotergebnis entscheiden, ob der Fall in den Rollout geht.
Entscheidungshilfe
| Signal | KI-Use-Case passt | Alternative |
|---|---|---|
| Ablauf klar abgrenzbar | jetzt beschreiben und priorisieren | zuerst Prozess klären |
| Nutzen in Zahlen fassbar | Steckbrief plus Baseline | Idee zurückstellen |
| Daten und Zugänge da | Pilot planen | erst Integration lösen |
| Fall zu groß | in Teilfälle schneiden | kein Big-Bang-Projekt |
Beispiel
Ein Mittelständler listet zehn manuelle Abläufe, schätzt je Nutzen und Datenlage und beschreibt den stärksten Fall als Steckbrief mit Auslöser, Eingaben und Zielsystem. Nur dieser eine Fall geht als Pilot in die Umsetzung, mit RPA für den Ablauf und einem KI-Schritt für unstrukturierte Eingaben. Der Nutzen wird gegen die Baseline gemessen. Das Beispiel beschreibt die Methode, keine behauptete Kundenkennzahl.
Verbindung zu Services
Die Auswahl gehört meist in die Prozessautomatisierung-Beratung, die Umsetzung in eine RPA-Umsetzung oder in Prozessautomatisierung mit KI.
Quellen
Diese Einordnung beschreibt gängige Praxis bei der Auswahl von Automatisierungsfällen im Mittelstand. Konkrete Priorisierung, Datenlage und Integration hängen vom Fall, den Systemen und den Werkzeugen ab und müssen im Einzelfall geprüft werden.