Wie lassen sich die KI-Anwendungsfälle finden, die Arbeitsprozesse effizienter gestalten, die Qualität von Entscheidungen steigern oder neue Services schaffen?
Was zeichnet erfolgreiche KI-Anwendungsfälle aus?
Der Ausgangspunkt ist der Blick auf die sechs Merkmale, die erfolgreiche KI-Anwendungsfälle gemeinsam haben:
1. Hochwertige Datenbasis: Das Fundament jeder KI
Eine starke Datenbasis ist der wichtigste Erfolgsfaktor für künstliche Intelligenz. Erfolgreiche KI-Projekte verfügen über:
- verfügbare und vollständige Daten
- hohen Informationsgehalt
- verlässliche Datenqualität
- passendes Datenvolumen (Small Data vs. Big Data)
- konformen Umgang mit sensiblen Daten
2. Klarer Business-Nutzen statt KI um der KI willen
KI ist nur dann erfolgreich, wenn sie einen messbaren Business Value schafft. Zu den typischen Erfolgsfaktoren gehören:
- Kosteneinsparungen
- Differenzierung vom Wettbewerb
- Cross-Potential über Abteilungen hinweg
- neue Geschäftsmodelle
- Beitrag zur Nachhaltigkeit
3. Eindeutige KPIs für Erfolgsmessung
Klare und messbare Erfolgskennzahlen (KPIs) machen den Nutzen von KI sichtbar – z. B. Genauigkeit, Durchlaufzeiten, Effizienz oder Umsatzsteigerung. Ohne KPIs gibt es keine Skalierung.
4. Analytische Machbarkeit & KI-Governance
Egal wie attraktiv ein Use Case ist: Er muss analytisch umsetzbar sein. Ebenso wichtig:
- Einhaltung von Governance-Standards
- transparente Modelle
- Datenschutz- und Sicherheitsrichtlinien
5. Gemeinsames KI-Verständnis & agiles Mindset
Erfolgreiche KI-Projekte leben von einer Kultur, die:
- interdisziplinäre Zusammenarbeit fördert
- ein gemeinsames Verständnis von KI sicherstellt
- auf agile Arbeitsweisen setzt
- datengetriebene Entscheidungen ermöglicht
6. Operationalisierbarkeit: Von der Idee in den produktiven Betrieb
Viele KI-Projekte scheitern nicht am Modell – sondern an der Integration. Erfolgreiche KI-Anwendungsfälle zeichnen sich aus durch:
- klare Verantwortlichkeiten
- stabile Schnittstellen
- MLOps- und Monitoring-Strukturen
- einfache Skalierbarkeit
Vier Leitfragen für die Suche nach den erfolgversprechendsten KI-Use-Cases
Um genau die richtigen KI-Anwendungsfälle zu finden, helfen vier Leitfragen bei er Suche. Wer diese Fragen beantwortet, identifiziert schneller passende KI-Use-Cases, steigert die Erfolgswahrscheinlichkeit und spart wertvolle Ressourcen:
- Welcher Unternehmensprozess hat ein großes Automatisierungspotenzial?
- Ein idealer Einstieg in KI ist die Automatisierung repetitiver, wenig know-how-intensiver Tätigkeiten.
- Der Schlüssel: Prozesse in konkrete Einzelschritte zerlegen. Dadurch wird sichtbar, wo KI Routinen übernehmen kann.
- Welcher zusätzliche Service verbessert die Customer Journey?
- KI ermöglicht neue digitale Services, die Kunden begeistern, Produkte aufwerten und neue Umsatzquellen schaffen
- Welche Information würde unsere Entscheidungen verbessern?
- Datengetriebene Entscheidungen sind einer der größten Hebel für Business-Erfolg. KI hilft, Informationslücken zu schließen und Prognosen deutlich zu präzisieren.
- Welche Herausforderung lässt sich nicht mehr klassisch lösen?
- Wenn traditionelle Methoden an Grenzen stoßen oder zum Beispiel durch den Fachkräftemangel bewährte Lösungswege ausscheiden, eröffnet KI neue Möglichkeiten – auch in besonders komplexen Bereichen.
* Quelle: State of AI in Business 2025 | MIT
Bewährtes eoda-Vorgehen für die KI-Use-Case-Suche
Seit mehr als 15 Jahren unterstützt eoda als Data-Science- und KI-Dienstleister Unternehmen dabei, die richtigen KI-Anwendungsfälle zu finden und diese dann auch zu realisieren. Für die Identifizierung der richtigen Anwendungsfälle verfügt eoda über den etablierten KI-Use-Case-Workshop und für die Evaluation von Anwendungsfällen über ein erprobtes Vorgehen im Rahmen eines Discovery-Prozesses.
Veröffentlicht: 8. Dezember 2025
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