Wer bewertet die Use Cases?
Ein kleines Gremium aus Fachbereichen, IT und gegebenenfalls Datenschutz, damit Nutzen, Machbarkeit und Risiken gleichermaßen berücksichtigt werden.
KI Consulting · Use-Case-Bewertung
KI-Use-Cases nachvollziehbar bewerten und priorisieren
Eine einheitliche Bewertung verhindert, dass die lauteste Idee gewinnt, und macht Entscheidungen nachvollziehbar.
Bewertungskriterien
| Kriterium | Leitfrage |
|---|---|
| Nutzen | Wie viel Zeit, Qualität oder Umsatz bringt das Vorhaben? |
| Machbarkeit | Sind Daten, Schnittstellen und Kompetenzen vorhanden? |
| Risiko | Welche Folgen haben Fehler, und wie werden sie erkannt? |
| Strategischer Beitrag | Zahlt das Vorhaben auf das Zielbild ein? |
| Aufwand | Welche einmaligen und laufenden Kosten entstehen? |
Priorisierungsmatrix
Bewährt hat sich eine Darstellung nach Nutzen und Machbarkeit. Vorhaben mit hohem Nutzen und hoher Machbarkeit eignen sich als erste Projekte; Vorhaben mit hohem Nutzen und niedriger Machbarkeit benötigen Vorarbeiten, etwa bei der Datenqualität.
Beispiele aus der Praxis
- Eingangsrechnungen auslesen: hoher Nutzen, hohe Machbarkeit – guter Start
- Angebotserstellung mit KI-Entwurf: mittlerer Nutzen, mittlere Machbarkeit – nach ersten Erfahrungen
- Automatische Kreditentscheidungen: hohes Risiko, strenge Regulierung – nur mit sorgfältiger Prüfung
Häufige Fehler
- Bewertung nach Begeisterung statt nach Kriterien
- Fehlende Messung nach dem Pilot
- Keine Verantwortlichen für einzelne Vorhaben
Häufige Fragen
Wie werden Schätzungen überprüft?
Durch Pilotprojekte mit vorab vereinbarten Kennzahlen. Die gemessenen Werte fließen in die nächste Portfolio-Runde ein.