AI Use Case (KI-Anwendungsfall)

Ein AI Use Case (KI-Anwendungsfall) ist ein klar abgegrenzter, konkreter Geschäftsanwendungsfall, bei dem Künstliche Intelligenz messbaren Nutzen liefert – inklusive Ziel/KPI, benötigter Daten, Prozess- und Systemintegration sowie einer Bewertung von Risiken (z. B. Fehler, Bias, Datenschutz, Compliance). Er beschreibt nicht „KI allgemein“, sondern eine umsetzbare Lösung für ein spezifisches Problem.

Was bedeutet „AI Use Case“ (KI-Anwendungsfall)?

„Use Case“ heißt wörtlich „Anwendungsfall“. Ein AI Use Case übersetzt das in die Praxis: Welche Aufgabe übernimmt KI, für wen, in welchem Prozessschritt, mit welchem Ergebnis? Typisch ist die Abgrenzung nach Input (Daten), Verarbeitung (Modell/Workflow) und Output (Entscheidung, Text, Empfehlung, Automatisierung). In modernen Unternehmen sind viele Use Cases eng mit Automatisierung (Automation) und Tools wie n8n verbunden.

Wie funktioniert ein AI Use Case in der Praxis?

• 1) Problem & Ziel definieren: z. B. „Support-Tickets schneller lösen“; KPI: Bearbeitungszeit, First-Contact-Resolution, CSAT.
• 2) Datenbedarf klären: Welche Datenquellen (Tickets, Wissensdatenbank, CRM), Datenqualität, Aktualität, Zugriffsrechte, PII-Anteil.
• 3) KI-Ansatz wählen: z. B. Large Language Model (LLM) / ChatGPT für Text, oder Document AI (Intelligent Document Processing, IDP) für Dokumente. Für Unternehmenswissen oft RAG (Retrieval-Augmented Generation) mit Embeddings und Vektordatenbank (Vector Database).
• 4) Integration in Prozesse: UI (Chat), API, oder Workflow-Orchestrierung via n8n; ggf. Function Calling / Tool Use für Datenabfragen oder Aktionen.
• 5) Qualität & Sicherheit absichern: Tests/Evals (z. B. Evaluation (Eval) & Benchmarking), Leitplanken (z. B. Guardrails (KI-Leitplanken)), Schutz vor Prompt Injection und Umgang mit Halluzinationen (Hallucinations).
• 6) Betrieb & Monitoring: Logging, Kostenkontrolle, Drift-Checks (z. B. Model Drift (Modell-Drift)), Observability (z. B. Model Monitoring & Observability (LLMOps)) und klare Verantwortlichkeiten.

Warum sind AI Use Cases wichtig?

AI Use Cases schaffen Fokus und Business-Impact. Statt „wir machen etwas mit KI“ gibt es eine priorisierte Roadmap mit Aufwand/Nutzen, klaren Datenanforderungen und Risiko-Controls. Das reduziert Fehlinvestitionen, beschleunigt Pilotprojekte und erleichtert Skalierung – besonders, wenn Governance und Compliance (z. B. AI Governance, EU AI Act, Datenschutz (DSGVO/GDPR) & KI) von Anfang an berücksichtigt werden.

Beispiele für typische KI-Anwendungsfälle

• Kundenservice: LLM-gestützter Agent beantwortet FAQs, schlägt Antworten vor und zitiert interne Quellen via RAG (Retrieval-Augmented Generation).
• Vertrieb/Marketing: Personalisierte E-Mail-Entwürfe, Lead-Research, Zusammenfassungen von Calls; mit Freigabe per Human-in-the-Loop (HITL).
• Backoffice: Rechnungen/Verträge extrahieren (OCR + Document AI (Intelligent Document Processing, IDP)) und Felder strukturiert ans ERP übergeben.
• IT/Engineering: Ticket-Triage, Log-Zusammenfassungen, Knowledge-Search über Runbooks (Hybrid Search + RAG).

Nutzen, Risiken und Datenbedarf – die drei Kernbausteine

• Nutzen: Zeitersparnis, Qualitätssteigerung, neue Services, geringere Kosten, bessere Entscheidungen – immer messbar über KPIs.
• Risiken: Falschaussagen/Halluzinationen, Bias, Sicherheitsangriffe, Datenabfluss, rechtliche Risiken. Gegenmaßnahmen: Quellen/Citations (Quellenangaben) in LLMs, Validierungen, Rollen/Rechte, Red Teaming, Policies.
• Datenbedarf: Datenverfügbarkeit, Datenqualität, Aktualisierung, PII/Compliance, Data Residency. Ohne saubere Daten (oder klare Grenzen) scheitern viele Use Cases.

Was kostet ein AI Use Case?

Die Kosten hängen stark von Umfang und Reifegrad ab: Pilot (wenige Wochen) vs. produktiver Betrieb (Monitoring, Security, Governance). Treiber sind Datenaufbereitung, Integration, Modell-/API-Kosten (Tokens), Qualitätssicherung/Evals und Betrieb (z. B. SLA/SLO). Häufig starten Unternehmen mit einem schlanken MVP und skalieren nach messbarem ROI.