Wie Sie KI-Anwendungsfälle richtig priorisieren

Ein Rahmenwerk für Entscheider:innen ohne Consulting-Jargon

Im Workshop stehen zwanzig Anwendungsfälle auf dem Whiteboard. Am Ende der Diskussion stehen immer noch zwanzig drauf. Mehr Ideen waren nie das Problem.

Sie können fragen, was technisch möglich ist. Besser fragen Sie jedoch: Welche Umsetzung lohnt sich wirklich für mein Unternehmen, in genau dieser Situation? In diesem Beitrag zeigen wir Ihnen eine Methode, die für Ihr Unternehmen passende Anwendungsfall-Reihung zu finden.

Wert entsteht (erst) durch Kontext

Ein Chatbot für die interne Wissensdatenbank klingt vordergründig nach einem modernen Vorhaben. Wenn die Wissensdatenbank aber veraltet und schlecht gepflegt ist, löst kein Chatbot das Zugangsproblem. Das Problem ist also die fehlende Datengrundlage. Das Werkzeug macht das nur sichtbarer.

Umgekehrt klingt die automatische Kategorisierung von Eingangspost vielleicht unspektakulär. Wenn Sie oder Mitarbeiter:innen Ihres Unternehmens aber täglich hunderte Dokumente manuell sortieren, ist genau das ein hochwertiger Anwendungsfall.

Das bestätigt die MIT-NANDA-Studie von 2025: Unternehmen, die KI erfolgreich skalieren, beginnen häufig in der Dokumentenverarbeitung und anderen Back-Office-Bereichen – d.h. dort, wo Prozesse klar strukturiert sind und sie Ergebnisse gut messen können. Während also die Werkzeugwahl ein Katalysator ist, entsteht der wahre Wert durch den Kontext, in dem KI eingesetzt wird. Welche Kriterien helfen dabei, diesen Kontext nüchtern zu bewerten?

Vier Kriterien und ein Bewertungsmodell

Vier Kriterien helfen dabei, Anwendungsfälle systematisch zu bewerten.

1. Aufwand.

   Fragen Sie: Was kostet die Umsetzung? Dabei gehen Kosten deutlich über unmittelbar eingesetzten, finanziellen Mittel hinaus. Sie schließen auch Zeit, interne Ressourcen, Veränderungsbereitschaft und technische Voraussetzungen ein. Somit ist ein Anwendungsfall, der monatelange Systemintegration erfordert, ungeeignet als Einstieg.

   
   

2. Nutzen.

   Fragen Sie: Was verändert sich konkret, wenn der Anwendungsfall umgesetzt und in Betrieb ist? Mögliche Ergebnisse sind Zeit- oder Kostenersparnis, Qualitätsverbesserung oder neue unternehmerische Möglichkeiten. Vage Vorteile wie „mehr Effizienz" sind ohne weitere Konkretisierung nur Hoffnung.

   
   

3. Datenverfügbarkeit.

   Fragen Sie: Welche Daten braucht der Anwendungsfall, sind sie vorhanden und in welcher Qualität? Das ist relevant, zumal KI-Vorhaben häufig am fehlenden Zugang zu den notwendigen Daten oder unzureichender Strukturierung scheitern. Das IW Köln identifiziert die unzureichende Datenbasis als eines der größten Hemmnisse beim KI-Einsatz in deutschen Unternehmen.

   
   

4. Risiko.

   Fragen Sie: Was kann schiefgehen? Regulatorische Anforderungen, Datenschutz, Sicherheitsaspekte und die Frage, welche Konsequenzen ein Fehler hätte. Anwendungsfälle mit hohem Risiko brauchen mehr Vorbereitung, oder kommen später an die Reihe.

   
   

Diese vier Kriterien lassen sich direkt in ein einfaches Bewertungsmodell überführen. Bewerten Sie jeden Anwendungsfall auf einer Skala von 1 bis 3: niedrig, mittel, hoch. Ein Anwendungsfall mit hohem Nutzen, geringem Aufwand, guter Datenlage und überschaubarem Risiko ist ein klarer Kandidat für den Start. Ein Anwendungsfall mit geringem Nutzen, hohem Aufwand und unsicherer Datenlage gehört ans Ende der Liste.

Naturgemäß funktioniert der Ansatz nur mit ehrlichen Einschätzungen. Wenn Sie am Ende feststellen, dass der intern favorisierte Anwendungsfall hinten landet, ist das belastbare Information, keine Niederlage.

Priorisierung ist keine technische Aufgabe. Sie ist eine unternehmerische.

Den Backlog aufbauen

Mit dem Bewertungsmodell liegt Ihnen ein Ergebnis vor. Was tun Sie damit? Die Antwort ist ein priorisierter Backlog. Dieser macht die Bewertung zu einem Steuerungsinstrument bzw. einer geordneten Liste von Anwendungsfällen, die Sie nach und nach umsetzen können.

Der Aufbau folgt vier Schritten.

Sammeln Sie zuerst, filtern Sie danach.

Holen Sie Ideen aus den Abteilungen. Kurze Interviews genügen. Fragen Sie: Wo geht Zeit verloren, wo fehlen Informationen, wo leidet die Qualität? Alle Anwendungsfälle kommen zunächst ungefiltert auf die Liste – das Filtern folgt im nächsten Schritt.

Holen Sie mehrere Perspektiven ein.Wenden Sie die vier Kriterien in einer kleinen Gruppe aus Fachbereich, IT und Führung an. Sie werden erkennen: Unterschiedliche Perspektiven führen zu belastbareren Einschätzungen als Einzelurteile.

Starten Sie mit zwei bis drei Anwendungsfällen.

Wählen Sie zwei bis drei Anwendungsfälle für den Start. Das reicht. Die übrigen bleiben im Backlog und für spätere Überprüfung.

Überprüfen Sie den Backlog regelmäßig.

Neue Erkenntnisse und Informationen verschieben oft Prioritäten. Was heute aufwendig scheint, kann in sechs Monaten einfacher sein. Was heute wichtig wirkt, verliert über ein Jahr vielleicht an Relevanz. Nutzen Sie Ihren Backlog als Instrument zur laufenden Steuerung. Eine Nutzung als Archiv ist eine unerwünscht.

Ihr nächster Schritt

Priorisierung ist keine technische Aufgabe. Sie ist eine unternehmerische. Und sie beginnt mit einer ehrlichen Bestandsaufnahme.

In einem ersten Gespräch analysieren wir gemeinsam, welche KI-Anwendungsfälle für Ihr Unternehmen realistisch umsetzbar sind und wo der größte Hebel liegt.

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Quellen

1. MIT NANDA (2025): The GenAI Divide – State of AI in Business 2025. Aditya Challapally, Chris Pease, Ramesh Raskar, Pradyumna Chari. MIT Media Lab, NANDA Initiative. https://www.artificialintelligence-news.com/wp-content/uploads/2025/08/ai_report_2025.pdf

2. IW Köln (2025): Künstliche Intelligenz als Wettbewerbsfaktor für die deutsche Wirtschaft. Barbara Engels / Marc Scheufen / Edgar Schmitz. IW-Report Nr. 33, 4. Juli 2025. Institut der deutschen Wirtschaft. https://www.iwkoeln.de/fileadmin/user_upload/Studien/Report/PDF/2025/IW-Report_2025-KI-als-Wettbewerbsfaktor.pdf