
Effektive Priorisierung von KI-Anwendungsfällen im Betrieb — Überblick
Eine priorisierte Struktur für Use-Cases generativer KI ist entscheidend, um den höchsten Nutzwert für ein Unternehmen zu erzielen. Die Vielzahl potenzieller Anwendungsfälle von generativen KI-Technologien erfordert eine klare Bewertung und Priorisierung, um Ressourcen effektiv einzusetzen und den maximalen Geschäftswert zu erzielen.
Typische Fehler beim Priorisieren von Use-Cases
Unklare Zielsetzung:
Korrektur: Definieren Sie konkrete Ziele und Messgrössen für jeden Use-Case. Verwenden Sie SMART-Kriterien (Spezifisch, Messbar, Erreichbar, Relevant, Zeitgebunden), um klare Ziele festzulegen.
Fehleinschätzung der Machbarkeit:
Korrektur: Führen Sie eine Machbarkeitsanalyse durch, die technologische Anforderungen, Datenverfügbarkeit und IT-Infrastruktur berücksichtigt. Ziehen Sie nötigenfalls externe Experten zurate.
Vernachlässigung des Geschäftswerts:
Korrektur: Priorisieren Sie Use-Cases basierend auf ihrem potenziellen Geschäftswert. Erstellen Sie eine Matrix, die Geschäftsauswirkungen und Aufwand abgleicht, um die wertvollsten Projekte zu identifizieren.
Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage
Analyse der aktuellen Geschäftsziele:
Entwicklung eines Use-Case-Katalogs:
Durchführung von Workshops:
Priorisierungsmatrix erstellen:
Erstellung eines Implementierungsplans:
Durch die strenge Beachtung dieser Vorgehensweise können Unternehmen die Einführung generativer KI optimieren und damit nachhaltigen Erfolg sichern.