Effektive Priorisierung von KI-Use-Cases im Unternehmen

Generatives KI-Use-Case-Portfolio: Effektive Priorisierung als Erfolgsfaktor

Die erfolgreiche Einführung von generativer KI in einem Unternehmen hängt massgeblich davon ab, wie gut das Use-Case-Portfolio priorisiert wird. Eine durchdachte Priorisierung ermöglicht es, schnellstmöglich Mehrwert zu generieren und wertvolle Ressourcen auf die erfolgversprechendsten Anwendungen zu konzentrieren.

Typische Fehler bei der Priorisierung

Fehler 1: Fehlende Klarheit bei den Geschäftszielen

Oftmals wird bei der Einführung von generativer KI nicht ausreichend berücksichtigt, welche Unternehmensziele die neuen Technologien unterstützen sollen. Ohne klare Zielvorgaben fokussieren sich Teams auf interessante, aber nicht unbedingt wertschöpfende Use-Cases.

Lösung: Definieren Sie zu Beginn klare Geschäftsziele, die durch den Einsatz generativer KI erreicht werden sollen. Diese sollten sowohl kurz- als auch langfristig ausgerichtet sein. Jede Priorisierungsentscheidung sollte sich daran messen lassen, welchen Beitrag ein Use-Case zu diesen Zielsetzungen erbringt.

Fehler 2: Unterschätzung der Umsetzungsfähigkeit

Ein weiterer häufig begangener Fehler ist die Vernachlässigung der Umsetzungsfähigkeit. Selbst wenn ein Use-Case theoretisch vielversprechend erscheint, kann er an mangelnden Ressourcen oder fehlender technischer Infrastruktur scheitern.

Lösung: Bewerten Sie jeden Use-Case nicht nur nach dem potenziellen Nutzen, sondern auch nach der Machbarkeit. Berücksichtigen Sie dabei Faktoren wie vorhandene Daten, technische Infrastruktur, benötigte Talente und bestehende Prozesse. Stellen Sie sicher, dass für die Priorisierung auch Experten aus verschiedenen Unternehmensbereichen konsultiert werden, um ein realistisches Bild zu erhalten.

Fehler 3: Ignorieren von Risiken

Generative KI-Use-Cases sind häufig mit spezifischen Risiken verbunden, etwa in Bezug auf Datenschutz oder ethische Fragestellungen. Ein prioritär umgesetzter Use-Case könnte problematisch werden, wenn diese Risiken ausser Acht gelassen werden.

Lösung: Entwickeln Sie ein Bewertungsschema, das auch eine umfassende Risikoanalyse beinhaltet. Identifizieren Sie mögliche Risiken frühzeitig und bewerten Sie, wie gut diese gehandhabt werden können. Achten Sie darauf, dass die Priorisierungsentscheidung nicht nur auf wirtschaftlichen Gesichtspunkten basiert, sondern auch auf der Akzeptanz durch Stakeholder und Einhaltung regulatorischer Vorgaben.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

1. Schritt 1: Ziele klären

Organisieren Sie innerhalb der nächsten Woche Workshops, um klare und messbare Geschäftsziele für den Einsatz von generativer KI festzulegen. Diese Ziele sollten im Einklang mit der übergeordneten Unternehmensstrategie stehen.

1. Schritt 2: Use-Cases sammeln und bewerten

Ermitteln Sie alle potenziellen Use-Cases und sammeln Sie relevante Informationen zu Nutzen, Machbarkeit und Risiken. Nutzen Sie hierfür ein strukturiertes Bewertungsraster und binden Sie Stakeholder aus verschiedenen Abteilungen ein.

1. Schritt 3: Priorisierungsrahmen entwickeln

Erarbeiten Sie innerhalb der nächsten 14 Tage einen Priorisierungsrahmen. Dieser sollte eine klare Gewichtung der Bewertungsfaktoren (Nutzen, Machbarkeit, Risiko) enthalten und ggf. ein Scoring-Modell zur leichteren Vergleichbarkeit der Use-Cases verwenden.

1. Schritt 4: Priorisierung durchführen

Setzen Sie eine Priorisierungskommission ein, die aus verschiedenen Fachbereichen zusammengesetzt ist. In einem Meeting sollte innerhalb eines Monats eine Rangordnung der Use-Cases festgelegt werden. Hierbei sollten auch Feedbackschleifen und Iterationen eingeplant werden, um sicherzustellen, dass die Priorisierung umfassend und zukunftsorientiert ist.

1. Schritt 5: Pilotprojekte starten

Identifizieren Sie innerhalb der priorisierten Use-Cases jene, die sich als Pilotprojekte eignen. Starten Sie noch im laufenden Monat mit der Implementierung dieser Projekte, um erste Erkenntnisse und Erfolge zu erzielen.

Durch stringente Vorgehensweise und eine klare Fokussierung auf Zielorientierung, Machbarkeit und Risiko können Unternehmen gezielt von der Implementierung generativer KI profitieren.