Den ersten echten Use-Case wählen
Den ersten echten Use-Case wählen
Der erste Use-Case entsteht nicht, weil KI etwas kann, sondern weil er ein benanntes Problem löst und sich der Aufwand rechnet. KI-Projekte scheitern selten an der Technik, sie scheitern an unklarem Nutzen und fehlender Einbettung in den Alltag.
Wähle deshalb klein, aus dem echten Arbeitsalltag und mit einer Zahl, an der du den Erfolg messen kannst.
Wie es in der Praxis läuft
Der Business Case kommt vor dem Werkzeug
Kläre zuerst das Problem und rechne, was der Aufwand kostet und was die Lösung an Euro oder Zeit bringt. Eine viel zitierte Studie fand, dass 95 Prozent der KI-Projekte keinen messbaren Rückfluss liefern, meist weil dieser Schritt fehlt.
Ein Use-Case-Filter sortiert die Kandidaten
Prüfe jeden Kandidaten an vier Fragen: textbasiert, Kontext überschaubar, Risiken kontrollierbar, Anbieter-Abhängigkeit tragbar? Sortiere alles aus, wo ein frei erfundener Fakt teuer würde, denn ein Sprachmodell liefert das Plausibelste, nicht immer das Korrekte.
Such die Kandidaten im echten Alltag, nicht in der Hochglanz-Demo
Frag, wo Menschen viel Zeit mit gleichförmiger Textarbeit verbringen, genau dort sitzt der erste ehrliche Anwendungsfall. Hol dafür je eine Person aus Fachbereich, IT und Führung zusammen.
Fang klein an und mach den ersten Erfolg sichtbar
Der Einstieg gelingt über schnelle, sichtbare Erfolge, etwa eine KI-Betreffzeile mit 15 Prozent mehr Klickrate bei rund einem Euro Zusatzkosten. Der erste Erfolg sollte ein Feuerwerk sein, damit die Leute dranbleiben.
Mach den Nutzen messbar und reproduzierbar
Ein Trick, der nur in einem Kopf steckt und morgen anders ausgeht, ist kein Prozess. Halte fest, was warum funktioniert hat, bau einen kleinen Prototyp und halte einen Menschen in der Prüfschleife.
Verteile die Kompetenz über einen Multiplikator
Mach die Person, die den ersten Erfolg gebaut hat, zur Botschafterin für andere. Ein Erfolgserlebnis im eigenen Umfeld begeistert mehr Kollegen als jede Anweisung von oben.
