Erfolg durch gezielte Priorisierung von KI-Use-Cases

Generative KI bietet Unternehmen vielfältige Möglichkeiten zur Effizienzsteigerung, Innovationsförderung und Kostenreduktion. Die Auswahl und Priorisierung der geeigneten Use-Cases stellt jedoch häufig eine Herausforderung dar. Eine strategische Priorisierung des Use-Case-Portfolios ist entscheidend, um den maximalen Nutzen aus diesen Technologien zu ziehen und nachhaltige Erfolge zu sichern.

Kernaussage

Um den vollen Mehrwert generativer KI zu realisieren, ist die sorgfältige Priorisierung der möglichen Use-Cases von entscheidender Bedeutung. Eine systematische Herangehensweise minimiert Risiken und maximiert den Nutzen.

Typische Fehler und ihre Korrektur

Fehler 1: Unklare Ziele setzen
Ein häufiger Fehler besteht darin, dass Unternehmen eine Vielzahl von KI-Projekten verfolgen, ohne klare, messbare Ziele zu definieren. Ohne klare Zielsetzung ist es schwierig, den Erfolg der Implementierung zu messen und die Projekte unternehmensweit zu rechtfertigen.

Korrektur: Vor der Auswahl der Use-Cases sollten spezifische Zielsetzungen formuliert werden. Dies umfasst die Definition von klaren Key Performance Indicators (KPIs), die mit den übergeordneten Unternehmenszielen übereinstimmen.

Fehler 2: Unzureichende Ressourcenallokation
Ein weiteres Problem ist oft die unzureichende Zuweisung von Ressourcen wie Personal, Budget oder Technologie. Dies kann zu Verzögerungen und letztlich zum Scheitern der Projekte führen.

Korrektur: Es ist wichtig, frühzeitig eine realistische Bewertung der benötigten Ressourcen durchzuführen und sicherzustellen, dass diese über den gesamten Projektzeitraum hinweg zur Verfügung stehen.

Fehler 3: Mangel an interner Kommunikation
Viele Projekte scheitern, weil sie isoliert innerhalb weniger Abteilungen durchgeführt werden, ohne eine breite interne Abstimmung. Dies führt häufig zu mangelnder Akzeptanz und Unterstützung im gesamten Unternehmen.

Korrektur: Regelmässige Kommunikationsrunden, in die alle relevanten Stakeholder eingebunden sind, fördern das Verständnis und die Akzeptanz der Projekte. Change-Management-Massnahmen können ergänzend eingesetzt werden, um den Wandel aktiv zu gestalten.

Handlungsanleitung für 14–30 Tage

1. Zielsitzung abhalten (Tag 1–3)

Organisieren Sie einen Workshop mit relevanten Entscheidungsträgern, um klare Ziele für die Einführung generativer KI zu definieren. Legen Sie spezifische KPIs fest, die den Erfolg messbar machen.

1. Use-Case-Auswahl und Bewertung (Tag 4–10)

Identifizieren Sie potenzielle Use-Cases und bewerten Sie diese anhand der festgelegten Ziele und verfügbaren Ressourcen. Nutzen Sie ein Bewertungsraster, das Aspekte wie strategische Relevanz, ROI und Machbarkeit berücksichtigt.

1. Ressourcenplanung (Tag 11–15)

Ermitteln Sie die für die priorisierten Use-Cases erforderlichen Ressourcen. Stellen Sie sicher, dass sowohl finanzielle als auch personelle Mittel in ausreichender Menge verfügbar sind.

1. Kommunikationsplan entwickeln (Tag 16–20)

Entwickeln Sie einen Plan zur internen Kommunikation, der alle Stakeholder über die Ziele, den Fortschritt und die erwarteten Ergebnisse der KI-Initiative informiert. Planen Sie regelmässige Updates ein.

1. Pilotphase beginnen (Tag 21–30)

Starten Sie mit der Implementierung eines Pilotprojekts auf Basis des priorisierten Use-Cases. Beobachten und dokumentieren Sie die Fortschritte, sammeln Sie erste Daten und nehmen Sie bei Bedarf Anpassungen vor.

Durch systematische Planung und Priorisierung kann Ihr Unternehmen sicherstellen, dass die Einführung generativer KI nicht nur effizient, sondern auch langfristig erfolgreich verläuft.