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

Wer bewertet die Use Cases?

Ein kleines Gremium aus Fachbereichen, IT und gegebenenfalls Datenschutz, damit Nutzen, Machbarkeit und Risiken gleichermaßen berücksichtigt werden.

Wie werden Schätzungen überprüft?

Durch Pilotprojekte mit vorab vereinbarten Kennzahlen. Die gemessenen Werte fließen in die nächste Portfolio-Runde ein.