Warum Unternehmen KI-Anwendungsfälle prüfen sollten, bevor sie in die Entwicklung investieren

Künstliche Intelligenz wird zunehmend Teil der täglichen Unternehmensplanung. Unternehmen suchen nach Möglichkeiten, wiederkehrende Aufgaben zu automatisieren, den Kundenservice zu verbessern, Informationen zu analysieren und Betriebskosten zu senken.

Doch es ist ein wichtiger Unterschied, ob man eine interessante KI-Idee findet oder ein Problem identifiziert, das sich tatsächlich mit KI lösen lässt.

Viele Unternehmen sprechen über die Entwicklung einer Lösung, bevor sie genau wissen, was sie verbessern möchten. Sie wählen eine Technologie aus, veranschlagen ein Budget und beginnen mit dem Aufbau einer Lösung, ohne zu prüfen, ob die Idee wirtschaftlich sinnvoll ist.

Das kann zu teuren Projekten führen, die zwar technisch funktionieren, aber nur wenig praktischen Nutzen bieten.

Bevor Unternehmen Geld in die KI-Entwicklung investieren, müssen sie prüfen, ob der vorgeschlagene Anwendungsfall ein echtes Problem löst, die passenden Daten verfügbar sind und sich messbare Ergebnisse erzielen lassen.

Wer sich die Zeit nimmt, diese Fragen zu beantworten, kann unnötige Ausgaben vermeiden und Unternehmen dabei helfen, sich auf lohnende Entwicklungsmöglichkeiten zu konzentrieren.

Zunächst das tatsächliche Geschäftsproblem verstehen

Jedes sinnvolle KI-Projekt sollte bei einem Problem ansetzen, das Mitarbeitende oder Kunden bereits erleben.

Ein Unternehmen könnte sagen, es wolle einen KI-Chatbot, weil seine Wettbewerber einen einsetzen. Damit ist jedoch noch nicht erklärt, was der Chatbot leisten soll.

Müssen Kunden zu lange auf Antworten warten? Bearbeiten Kundendienstmitarbeitende immer wieder dieselben Fragen? Werden wichtige Anfragen außerhalb der Geschäftszeiten übersehen?

Jedes Problem erfordert einen anderen Ansatz.

Wenn Kunden beispielsweise grundlegende Informationen zu ihren Bestellungen nicht finden, könnte eine Verbesserung des bestehenden Kundenportals das Problem lösen, ohne dass ein KI-Assistent entwickelt werden muss.

Wenn Kundendienstmitarbeitende jedoch mehrere Stunden damit verbringen, unterschiedliche Fragen in verschiedenen Systemen zu beantworten, könnte es sich lohnen, eine KI-Lösung zu prüfen.

Der erste Schritt besteht darin, den aktuellen Prozess zu verstehen, festzustellen, wo Schwierigkeiten auftreten, und herauszufinden, warum sie entstehen.

Ohne dieses Verständnis riskieren Unternehmen, in Technologien zu investieren, die das ursprüngliche Problem nicht lösen.

Aufgaben identifizieren, bei denen KI einen praktischen Unterschied bewirken kann

Nicht jede Geschäftstätigkeit erfordert künstliche Intelligenz.

Manche Aufgaben folgen einfachen Regeln und lassen sich mit herkömmlicher Software automatisieren. Bei anderen geht es darum, Dokumente zu verstehen, Muster zu erkennen oder große Informationsmengen zu verarbeiten.

Dieser Unterschied ist entscheidend für die Frage, wo investiert werden sollte.

Nehmen wir eine Finanzabteilung, die jede Woche Hunderte Rechnungen erhält.

Wenn Mitarbeitende Informationen lediglich zwischen zwei kompatiblen Systemen übertragen, reicht möglicherweise eine herkömmliche Schnittstelle aus.

Wenn Rechnungen jedoch in unterschiedlichen Formaten eingehen und Mitarbeitende die Informationen zunächst lesen, klassifizieren und extrahieren müssen, bevor sie sie in eine Buchhaltungssoftware eingeben, kann die KI-gestützte Dokumentenverarbeitung einen größeren Nutzen bieten.

Das Unternehmen sollte untersuchen, wie oft die Aufgabe anfällt, wie viel Zeit sie beansprucht und mit welchen Schwierigkeiten die Mitarbeitenden konfrontiert sind.

Gute Ansatzpunkte finden sich oft in Prozessen, die wiederholte manuelle Prüfungen, große Dokumentenmengen oder Informationen umfassen, deren Aufbereitung zu viel Zeit in Anspruch nimmt.

Ziel ist es nicht, überall KI einzuführen. Vielmehr geht es darum, Situationen zu finden, in denen ihre Fähigkeiten einen spürbaren Vorteil bieten.

Prüfen, ob das Problem wichtig genug ist, um es zu lösen

Ein Problem kann lästig sein, ohne so kostspielig oder wichtig zu sein, dass es eine neue KI-Lösung rechtfertigt.

Mitarbeitende könnten beispielsweise jede Woche zehn Minuten für die Erstellung eines kurzen Berichts aufwenden. Die Automatisierung dieser Aufgabe könnte Zeit sparen, doch die Entwicklungs- und Wartungskosten könnten den Nutzen übersteigen.

Vergleichen wir das mit einem Logistikunternehmen, dessen Mitarbeitende täglich mehrere Stunden mit der Prüfung von Versanddokumenten verbringen.

Verzögerungen in diesem Prozess könnten sich auf die Kundenkommunikation, die Rechnungsstellung und die Liefertermine auswirken.

Eine Verbesserung dieses Arbeitsablaufs könnte wirtschaftlich deutlich sinnvoller sein.

Unternehmen sollten berücksichtigen, wie häufig das Problem auftritt, wie viele Personen davon betroffen sind und welche Folgen es hat, wenn sich der Prozess verzögert oder fehlerhaft abgeschlossen wird.

Außerdem sollten sie prüfen, ob das Problem Auswirkungen auf den Umsatz, die Betriebskosten, die Kundenzufriedenheit oder die Compliance hat.

Ein sinnvoller KI-Anwendungsfall sollte ein Problem angehen, das für die Unternehmensleistung relevant ist, und nicht bloß eine Unannehmlichkeit beseitigen, die sich mit Technologie beheben ließe.

Vor der Entwicklungsplanung die Verfügbarkeit von Daten prüfen

Eine KI-Lösung kann ohne Zugriff auf geeignete Informationen nicht zuverlässig arbeiten.

Unternehmen gehen manchmal davon aus, dass ihre Daten für die Entwicklung von KI bereit sind, weil sie über jahrelange Kundenunterlagen, Rechnungen oder Betriebsberichte verfügen.

Das ist nicht immer der Fall.

Informationen können über mehrere Anwendungen verteilt gespeichert sein, fehlende Angaben enthalten oder uneinheitlichen Formaten folgen.

So könnte ein Unternehmen, das ein KI-System zur Absatzprognose plant, feststellen, dass die Kundenunterlagen unvollständig sind und die Vertriebsberichte in den einzelnen Abteilungen unterschiedlich aktualisiert werden.

Diese Probleme können die Qualität der Prognosen beeinträchtigen, selbst wenn die zugrunde liegende Technologie korrekt funktioniert.

Bevor sie die Entwicklung genehmigen, müssen die Teams klären, wo die benötigten Daten vorliegen, ob sie korrekt sind und wie darauf zugegriffen werden kann.

Außerdem müssen sie wissen, ob Datenschutz- oder Sicherheitsanforderungen die Nutzung einschränken.

Manchmal ist es am wertvollsten, zunächst die Datenqualität zu verbessern. Beginnt die Entwicklung, bevor diese Arbeit abgeschlossen ist, kann das zu Verzögerungen und zusätzlichen Kosten führen.

Verstehen, wie sich KI in bestehende Arbeitsabläufe einfügt

Ein vielversprechender Anwendungsfall lässt sich möglicherweise trotzdem nur schwer umsetzen, wenn er nicht zu den bestehenden Abläufen des Unternehmens passt.

Unternehmen sind auf ERP-Plattformen, CRM-Tools, Buchhaltungssysteme und andere Anwendungen angewiesen, die ihre Beschäftigten täglich nutzen.

Die Einführung von KI bedeutet oft, diese Systeme miteinander zu verbinden und zu verändern, wie Informationen zwischen Teams fließen.

Stellen Sie sich ein Unternehmen vor, das ein KI-Tool zur Bearbeitung von Bestellungen entwickelt.

Das Tool kann Bestellinformationen erfolgreich auslesen, doch die Beschäftigten benötigen weiterhin eine Möglichkeit, Ausnahmefälle zu prüfen, Transaktionen freizugeben und das ERP-System zu aktualisieren.

Werden diese Schritte nicht eingeplant, kann die Lösung einen weiteren, losgelösten Prozess schaffen.

Bevor Unternehmen sich auf die Entwicklung festlegen, sollten sie ermitteln, auf welche Systeme die KI zugreifen muss, welche Informationen sie austauschen soll und an welchen Stellen eine Freigabe durch Beschäftigte erforderlich ist.

Ein Anwendungsfall ist besser umsetzbar, wenn der gesamte Arbeitsablauf verstanden wird und nicht nur die einzelne KI-Aufgabe.

Den geschäftlichen Nutzen abschätzen, bevor Geld ausgegeben wird

Für die Entwicklung von KI braucht es mehr als ein anfängliches Softwarebudget.

Unternehmen müssen möglicherweise für die Integration, die Datenaufbereitung, Tests, die Schulung der Beschäftigten, Sicherheitsprüfungen und die laufende Wartung aufkommen.

Diese Ausgaben sollten realistischen geschäftlichen Vorteilen gegenübergestellt werden.

Angenommen, ein Team verbringt jeden Monat 200 Stunden mit der Prüfung von Dokumenten. Wenn eine KI-Lösung den manuellen Aufwand um 80 Stunden verringern könnte, kann das Unternehmen den Wert dieser Zeitersparnis abschätzen.

Eingesparte Arbeitsstunden führen jedoch nicht automatisch zu finanziellen Einsparungen. Das Unternehmen muss prüfen, ob die Beschäftigten die gewonnene Zeit für andere wertschöpfende Tätigkeiten nutzen können oder ob die Kosten tatsächlich sinken.

Wichtig ist auch, die Zeit einzukalkulieren, die Beschäftigte für die Prüfung fehlerhafter Ergebnisse und die Bearbeitung von Ausnahmefällen aufwenden.

Unternehmen, die einen umfassenderen Einführungsplan entwickeln, können eine unternehmensweite KI-Roadmap mit Schwerpunkt auf Anwendungsfällen und ROI nutzen, um zu verstehen, wie geschäftlicher Nutzen, Umsetzungsbereitschaft und Risiken Investitionsentscheidungen leiten können.

Ein realistischer Business Case hilft Entscheidungsträgern, verschiedene Möglichkeiten zu vergleichen, anstatt Projekte auf der Grundlage von Annahmen zu genehmigen.

Die Idee in einem kleinen Pilotprojekt testen

Eine der wirksamsten Möglichkeiten, einen KI-Anwendungsfall zu validieren, besteht darin, ihn zu testen, bevor man sich auf eine vollständige Entwicklung festlegt.

In einem Pilotprojekt können Unternehmen prüfen, ob die geplante Lösung reale Aufgaben mit einer begrenzten Datenmenge und in einem kontrollierten Arbeitsablauf bewältigen kann.

Ein Unternehmen, das ein KI-System zur Dokumentenverarbeitung plant, könnte beispielsweise mit einer Rechnungsart von einer kleinen Gruppe von Lieferanten beginnen.

Das Team kann die Genauigkeit der Datenauslesung, die Bearbeitungszeit und die Zahl der Dokumente messen, die manuell korrigiert werden müssen.

So erhält es konkrete Anhaltspunkte dafür, was funktioniert und was verbessert werden muss.

In einem Pilotprojekt sollten auch schwierige Fälle getestet werden, etwa unvollständige Dokumente, ungewöhnliche Formate und fehlende Angaben.

Ziel ist nicht, eine perfekte Demonstration zu erstellen. Vielmehr soll herausgefunden werden, ob die Lösung unter normalen Geschäftsbedingungen zuverlässig funktioniert.

Wenn das Pilotprojekt schwerwiegende Probleme aufdeckt, kann das Unternehmen seinen Ansatz anpassen, bevor es mehr Geld ausgibt.

Risiken bedenken, bevor Entscheidungen automatisiert werden

Manche KI-Anwendungen unterstützen Beschäftigte, indem sie Informationen aufbereiten oder Maßnahmen vorschlagen. Andere können Entscheidungen beeinflussen, die Kunden, Finanzen oder vertrauliche Unterlagen betreffen.

Für diese Anwendungsfälle sind unterschiedliche Kontrollmaßnahmen erforderlich.

Der Einsatz von KI zum Zusammenfassen interner Sitzungsnotizen birgt beispielsweise andere Risiken als ihr Einsatz zur Genehmigung von Finanztransaktionen.

Bevor die Entwicklung beginnt, sollten Unternehmen prüfen, was passieren könnte, wenn das System ein falsches Ergebnis liefert.

Könnte dadurch ein finanzieller Schaden entstehen? Könnten Kunden irreführende Informationen erhalten? Könnten vertrauliche Daten offengelegt werden?

Teams sollten festlegen, wann eine menschliche Überprüfung erforderlich ist und wie Fehler korrigiert werden.

Außerdem sollten sie klären, wer nach der Einführung für die Überwachung des Systems verantwortlich ist.

Werden diese Risiken frühzeitig erkannt, lassen sich geeignete Schutzmaßnahmen leichter planen, statt sie erst nach dem Auftreten von Problemen hinzuzufügen.

Mehrere Anwendungsfälle vergleichen, statt sich für die erste Idee zu entscheiden

Unternehmen haben oft mehrere potenzielle Einsatzmöglichkeiten für KI in den Bereichen Vertrieb, Finanzen, Betrieb und Kundenservice.

Wer sich für die erste Idee entscheidet, die in einer Besprechung zur Sprache kommt, übersieht möglicherweise ein einfacheres Projekt mit größerem Potenzial.

Besser ist es, die verschiedenen Möglichkeiten anhand derselben Kriterien zu vergleichen.

Jeder vorgeschlagene Anwendungsfall lässt sich anhand von fünf praxisorientierten Fragen bewerten:

1. Geschäftlicher Nutzen: Verbessert der Anwendungsfall einen wichtigen Prozess oder ein wichtiges Ergebnis?
2. Datenverfügbarkeit: Sind die benötigten Informationen verfügbar und zuverlässig?
3. Technische Machbarkeit: Kann die Lösung mit den bestehenden Systemen funktionieren?
4. Umsetzungsaufwand: Wie viel Zeit, Budget und interne Unterstützung wird dafür benötigt?
5. Betriebliche Risiken: Was könnte schiefgehen, und lassen sich diese Risiken beherrschen?

Dieser Vergleich hilft Unternehmen, Möglichkeiten zu erkennen, die einen konkreten Nutzen bieten, ohne unnötige Komplexität mit sich zu bringen.

Ein kleineres Projekt mit zuverlässigen Daten und klaren Ergebnissen kann ein besserer Ausgangspunkt sein als eine umfangreiche Initiative, an der mehrere Abteilungen beteiligt sind.

Der aussichtsreichste Anwendungsfall ist nicht immer der ehrgeizigste. Entscheidend ist, ob die Organisation ihn realistisch umsetzen, steuern und verbessern kann.

Wissen, wann eine KI-Idee aufgeschoben oder verworfen werden sollte

Die Prüfung eines Anwendungsfalls führt nicht zwangsläufig zu seiner Genehmigung.

Manchmal ist es die richtige Entscheidung, die Entwicklung aufzuschieben, bis das Unternehmen über bessere Daten, robustere Prozesse oder klarere Ziele verfügt.

In anderen Fällen lässt sich das Problem mit herkömmlicher Software kostengünstiger lösen.

Eine KI-Idee zu verwerfen bedeutet nicht, dass das Unternehmen den Anschluss verliert.

Es bedeutet, dass die Organisation ihre Entscheidung an den geschäftlichen Anforderungen ausrichtet und nicht am Druck, neue Technologien einzuführen.

Ein sinnvoller Prüfprozess sollte Teams die Möglichkeit geben, ein Vorhaben weiterzuverfolgen, die Idee zu überarbeiten, es aufzuschieben oder ganz einzustellen.

Diese Flexibilität schont Ressourcen und lässt Raum für aussichtsreichere Möglichkeiten.

Fazit

KI kann Unternehmen dabei helfen, wiederkehrende Aufgaben zu reduzieren, den Zugang zu Informationen zu verbessern und fundiertere Entscheidungen zu unterstützen. Diese Vorteile sind jedoch nicht allein dadurch garantiert, dass ein Unternehmen in die Entwicklung investiert.

Die Ergebnisse hängen maßgeblich davon ab, das richtige Problem auszuwählen.

Bevor Unternehmen ein KI-Projekt genehmigen, sollten sie den bestehenden Arbeitsablauf verstehen, die Verfügbarkeit der benötigten Daten prüfen, den möglichen Nutzen einschätzen, Herausforderungen bei der Umsetzung bewerten und wichtige Annahmen testen.

Außerdem sollten sie bereit sein, einfachere Alternativen in Betracht zu ziehen, wenn KI nicht erforderlich ist.

Bei der Prüfung von KI-Anwendungsfällen geht es nicht darum, Innovationen auszubremsen. Vielmehr soll sichergestellt werden, dass Zeit, Geld und Aufwand in Lösungen fließen, die einen echten geschäftlichen Nutzen bieten können.

Unternehmen, die diese Entscheidungen frühzeitig treffen, sind besser darauf vorbereitet, praxisnahe KI-Lösungen zu entwickeln, die von den Mitarbeitenden genutzt werden können und für das Unternehmen langfristig tragfähig sind.