Erfolgreicher KI-Start — Wesentliche Use Cases wählen — Überblick

Künstliche Intelligenz (KI) bietet Unternehmen erhebliche Potenziale zur Effizienzsteigerung und Innovation. Doch der Einstieg ist entscheidend: Die Identifizierung relevanter Use Cases bildet den Grundstein für langfristigen Erfolg. In der Praxis zeigt sich, dass die sorgfältige Auswahl der Top-3 Use Cases zu Beginn den Unterschied machen kann.

Kernaussage:

Der Erfolg der KI-Implementierung im Unternehmen hängt massgeblich von der gezielten Auswahl der Top-3 Use Cases ab, die den grössten Mehrwert bieten und realisierbar sind.

Typische Fehler und Korrektur:

Fehler 1: Auswahl ohne klare Ziele

Unternehmen begehen oft den Fehler, KI-Projekte zu beginnen, ohne eine klare Zielsetzung zu haben. Dies führt zu einer diffusen Projektentwicklung und seltenen Erfolgen.

*Korrektur:* Vor der Auswahl von Use Cases sollten klare, messbare Ziele definiert werden. Dazu gehört, den gewünschten Output und die Auswirkungen auf die Geschäftstätigkeit festzulegen. Dies kann zum Beispiel eine prozentuale Effizienzsteigerung oder Kostensenkung sein.

Fehler 2: Vernachlässigung der Datenbasis

Häufig wird übersehen, dass die Datenqualität und -menge massgeblich für den Erfolg von KI-Anwendungen sind. Schlecht aufbereitete oder unzureichende Daten können ein Projekt zum Scheitern bringen.

*Korrektur:* Eine gründliche Datenanalyse und -bereinigung ist essenziell. Stellen Sie vor der Implementierung sicher, dass die Daten umfassend und in einem verarbeitbaren Format vorliegen. Nutzen Sie bei Bedarf Data Scientists, um Datenanforderungen zu verifizieren.

Fehler 3: Überschätzung der technischen Machbarkeit

Weit verbreitet ist die Tendenz, technische Möglichkeiten zu überschätzen und dadurch den Fokus zu verlieren.

*Korrektur:* Durchführbarkeitsanalysen sind wichtig, um sicherzustellen, dass die implementierten Use Cases technisch und ressourcenbezogen realisierbar sind. Regelmässige Abstimmungen mit IT-Experten führen oft zur Identifikation realistischer Optionen.

Handlungsanleitung für 14-30 Tage:

Tag 1-7: Analysieren Sie Ihre aktuelle Geschäftsstrategie und identifizieren Sie Bereiche, in denen KI den grössten Einfluss entfalten könnte. Berücksichtigen Sie die bisherigen Herausforderungen und Möglichkeiten zur Prozessverbesserung.

Tag 8-14: Führen Sie Workshops mit relevanten Abteilungen durch, um mögliche Use Cases zu diskutieren und eine erste Priorisierung vorzunehmen. Richten Sie den Fokus auf messbare Ergebnisse.

Tag 15-21: Erstellen Sie eine Übersicht über die vorhandenen Datenbestände und evaluieren Sie deren Qualität. Planen Sie bei Bedarf Massnahmen zur Verbesserung der Datengrundlage.

Tag 22-30: Überprüfen Sie die technologische und organisatorische Machbarkeit der drei priorisierten Use Cases. Erstellen Sie ein realistisches Umsetzungsprojekt mit Zeitplan und verantwortlichen Personen.
Durch diese strukturierte Herangehensweise maximieren Sie die Chancen, dass Ihre KI-Projekte nicht nur technisch umsetzbar, sondern auch unternehmerisch zielführend sind. Die intensiven Vorarbeiten zahlen sich aus, indem sie den Grundstein für eine erfolgreiche KI-Integration legen, die messbare Vorteile für das Unternehmen mit sich bringt.