Umgang mit Priorisierung von Use-Cases für generative KI — Überblick

Der Einsatz generativer KI im Unternehmen bietet zahlreiche Potenziale, doch die Priorisierung der Use-Cases stellt eine zentrale Herausforderung dar. Ohne eine strukturierte Herangehensweise können Ressourcen verschwendet und Chancen verpasst werden. Die klare Kernaussage lautet: Eine fundierte Priorisierung der Use-Cases für generative KI ist unerlässlich, um nachhaltigen Nutzen und Wettbewerbsfähigkeit zu sichern.

Typische Fehler bei der Priorisierung

Unklare Zieldefinition: Ein häufiger Fehler besteht darin, dass Unternehmen Projekte starten, ohne klare Ziele zu definieren. Ohne ein klares Verständnis, welchen Mehrwert ein Use-Case bieten soll, besteht das Risiko, in der Umsetzung stecken zu bleiben oder den ROI (Return on Investment) nicht zu erreichen. Korrektur: Zu Beginn sollte eine gründliche Bedarfsanalyse erfolgen, die klar definiert, welche Geschäftsziele verfolgt werden sollen. Dies schafft eine solide Grundlage für die Priorisierung.

Unzureichende Bewertung des Potenzials: Viele Unternehmen neigen dazu, das Potenzial verschiedener Use-Cases auf der Basis von Trends oder dem Hype rund um die Technologie zu bewerten, anstatt auf soliden Daten und Fakten. Korrektur: Eine strukturierte Potenzialbewertung, die Faktoren wie Marktchancen, interne Ressourcen und technologische Machbarkeit einbezieht, ist entscheidend. Ein Score-Modell kann dabei helfen, die Use-Cases objektiv zu bewerten und zu vergleichen.

Mangelnde Berücksichtigung der Umsetzbarkeit: Häufig werden Projekte begonnen, ohne die praktischen Aspekte der Umsetzbarkeit ausreichend zu berücksichtigen. Dies kann zu Verzögerungen oder gar dem Scheitern des Projekts führen. Korrektur: Eine genaue Analyse der erforderlichen Ressourcen, der nötigen Infrastruktur und des Kompetenzbedarfs ist unerlässlich. Ein realistischer Umsetzungsplan sollte erstellt werden, der mögliche Herausforderungen und Risiken adressiert.

Handlungsanleitung für 14–30 Tage

Woche 1–2: Bedarfs- und Zielanalyse

Setzen Sie ein multidisziplinäres Team zusammen, das die vorhandenen Geschäftsprozesse und strategischen Ziele analysiert.

Erarbeiten Sie eine Liste potenzieller Use-Cases für generative KI und ordnen Sie jedem Use-Case ein klares Ziel zu.

Nutzen Sie Workshops, um verschiedene Perspektiven und Ideen zu sammeln und auszuwerten.

Woche 2–3: Bewertung und Priorisierung

Entwickeln Sie ein Score-Modell zur Bewertung der Use-Cases. Berücksichtigen Sie Kriterien wie strategische Relevanz, erwartetes Potenzial, Machbarkeit, erforderliche Investitionen und Risiken.

Wenden Sie das Modell auf die identifizierten Use-Cases an und erstellen Sie eine Prioritätenliste.

Woche 3–4: Planung der Umsetzbarkeit

Überprüfen Sie die Ressourcen, die für die Umsetzung der priorisierten Use-Cases erforderlich sind.

Erstellen Sie detaillierte Projektpläne für die Top-Prioritäten, inklusive Zeitplänen, Ressourcenbedarf und Risikostrategien.

Bereiten Sie eine Präsentation für das Management vor, um die priorisierten Use-Cases und die geplante Vorgehensweise vorzustellen.
Durch eine strukturierte und datengestützte Priorisierung von Use-Cases für generative KI können Unternehmen sicherstellen, dass sie ihre Ressourcen effizient nutzen und die angestrebten Geschäftsziele erreichen. Eine systematische Herangehensweise fördert nicht nur die erfolgreiche Umsetzung, sondern auch die langfristige Wettbewerbsfähigkeit im digitalen Zeitalter.