Use Cases identifizieren — wo KI wirklich Wirkung zeigt

Nicht jede Idee ist ein Use-Case

"Wir sollten mal KI einsetzen" ist keine Projektidee. Das ist eine Absichtserklärung. Bevor ein KI-Vorhaben ein echtes Projekt wird, braucht es einen konkreten Use-Case: eine abgegrenzte Aufgabe, einen messbaren Erfolg und einen klaren Rahmen.

In dieser Lektion lernen Sie, wie Sie in Ihrem Unternehmen Use-Cases systematisch finden, bewerten und priorisieren — und welche Fallstricke Sie dabei umgehen sollten.

Die vier Merkmale guter KI-Use-Cases

Nicht jeder Prozess eignet sich gleich gut. Folgende vier Merkmale sind in der Praxis entscheidend:

1. Hohes Volumen

KI lohnt sich, wenn viele ähnliche Aufgaben bearbeitet werden. Ein Prozess, der zehnmal am Tag stattfindet, hat bei 10 Prozent Effizienzgewinn eine echte Wirkung. Ein Prozess, der einmal im Quartal läuft, zahlt sich selten aus — außer er ist besonders teuer oder fehleranfällig.

2. Klare Regeln oder erkennbare Muster

KI ist gut, wenn Muster existieren. E-Mails nach Thema sortieren, Rechnungsdaten extrahieren, ähnliche Anfragen zu bekannten Lösungen zuordnen: Das funktioniert. Strategische Einzelentscheidungen ohne Vergleichsmaterial funktionieren schlechter.

3. Strukturierte oder strukturierbare Daten

Der Prozess muss mit Daten arbeiten, die sich beschreiben lassen: Texte, Tabellen, Bilder, Audio. Reine "Bauchentscheidungen" ohne dokumentierte Grundlage sind für KI ein blinder Fleck.

4. Messbarer Output

Was ist "besser"? Schnellere Bearbeitung? Weniger Fehler? Höhere Zufriedenheit? Ein Use-Case ohne definierbare Zielgröße ist kein Use-Case, sondern ein Experiment.

Fünf Kategorien, in denen Mittelständler meistens fündig werden

Aus zahlreichen Projekten mit mittelständischen Unternehmen ergeben sich fünf wiederkehrende Felder:

Dokumentenverarbeitung. Rechnungen, Lieferscheine, Verträge, Bewerbungen: Texte aus unstrukturierten Quellen in strukturierte Daten verwandeln. Oft der einfachste Einstieg mit klarem ROI.

Kundenkommunikation. E-Mails vorklassifizieren, Anfragen beantworten, Angebote entwerfen. Die zentrale Herausforderung ist, die Antwortqualität zu halten, nicht die Geschwindigkeit.

Interne Wissensvermittlung. Mitarbeitende fragen eine KI zu Prozessen, Richtlinien, Produktinformationen. Ein Klassiker für RAG-basierte Anwendungen.

Auswertung und Reporting. Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführen, auf Anomalien prüfen, regelmäßige Berichte erzeugen. Besonders sinnvoll, wenn die Datenquellen heterogen sind.

Vertriebsunterstützung. Lead-Recherche, Follow-up-Texte, Gesprächsnotizen verarbeiten, CRM-Einträge vorbereiten. Typisch für Unternehmen mit mehreren Außendienstlern oder Vertriebsteams.

Die Use-Case-Matrix: priorisieren statt alles parallel starten

Sobald Sie drei bis zehn Kandidaten haben, helfen zwei Achsen bei der Priorisierung:

• Achse 1: Wirkung. Wie viel bringt der Use-Case, wenn er funktioniert? Zeitersparnis in Stunden, Fehlerreduktion in Prozent, Umsatzbeitrag in Euro.
• Achse 2: Machbarkeit. Wie schwer ist die Umsetzung? Datenlage, rechtliche Hürden, Integrationsaufwand, Veränderungsbereitschaft der Fachabteilung.

Die beste Einstiegsauswahl liegt fast immer im Quadranten "hohe Wirkung, mittlere Machbarkeit". Niedrige Machbarkeit führt zu langen Piloten mit unsicherem Ausgang. Hohe Machbarkeit bei geringer Wirkung bindet Ressourcen ohne klaren Return.

Drei häufige Fehler bei der Use-Case-Wahl

Fehler 1: Der Leuchtturm. Das spannendste Projekt zuerst. Das ist oft auch das komplexeste. Besser: Mit einem weniger auffälligen, dafür schnell messbaren Use-Case beginnen. Die erste Erfolgsmeldung im Haus ist wertvoller als der ehrgeizigste Plan.

Fehler 2: Der Technik-Pitch. Ein Tool wird eingekauft, weil es beeindruckt — ohne konkretes Problem, das es löst. Nach sechs Monaten nutzt niemand mehr die Lizenz.

Fehler 3: Der Alleingang der IT. Die IT identifiziert einen Use-Case, den die Fachabteilung weder priorisiert noch unterstützt. Ohne Einbindung der Anwender scheitert jeder noch so technisch saubere Pilot.

Methoden, die im Alltag funktionieren

Drei Vorgehensweisen haben sich bewährt:

• Strukturiertes Screening mit Fachbereichen. In Workshops pro Abteilung die drei zeitintensivsten Prozesse benennen und gemeinsam auf KI-Tauglichkeit prüfen.
• Shadow-Analysen. Einen Tag im operativen Alltag einer Abteilung verbringen und beobachten, welche Tätigkeiten repetitiv sind. Oft finden sich Use-Cases, die im offiziellen Prozess nicht dokumentiert sind.
• Datenquellen-Audit. Welche Systeme haben viele Texte, Tabellen oder Bilder, die heute manuell verarbeitet werden? Die Antwort zeigt oft die ersten zwei bis drei sinnvollen Kandidaten.

Was Sie aus dieser Lektion mitnehmen

Ein guter KI-Use-Case hat hohes Volumen, klare Muster, strukturierbare Daten und einen messbaren Output. Das Auswählen ist wichtiger als das Umsetzen — jede Stunde an dieser Stelle spart Wochen im späteren Projekt. Im nächsten Kapitel schauen wir uns an, wie aus einem ausgewählten Use-Case ein belastbarer Pilot wird.