Generative KI im Unternehmen: Use-Case-Portfolio priorisieren

Kernaussage: Priorisieren Sie das Use-Case-Portfolio Ihrer generativen KI-Strategie, um effiziente Ressourcennutzung und maximalen Mehrwert zu gewährleisten.

Die Einführung generativer KI in Unternehmen erfordert eine zielgerichtete Strategie, um die zahlreichen potenziellen Anwendungsfälle effektiv zu priorisieren. Die schiere Vielfalt dieser Use-Cases kann schnell zu einer Überforderung führen, wenn nicht klar strukturiert und priorisiert wird. Ohne klare Prioritäten besteht das Risiko, Ressourcen zu verschleudern und Chancen zu verpassen.

Typische Fehler bei der Priorisierung

1. Mangelnde Klarheit über Geschäftsziele: Oftmals wird die Priorisierung von KI-Use-Cases ohne eine klare Ausrichtung an den übergeordneten Geschäftsstrategien und -zielen durchgeführt. Dies führt dazu, dass Ressourcen auf Anwendungen eingesetzt werden, die keinen unmittelbaren oder relevanten Nutzen für das Unternehmen bringen.

Korrektur: Beginnen Sie mit einer klaren Definition der Unternehmensziele und stellen Sie sicher, dass die potenziellen KI-Use-Cases direkt dazu beitragen, diese zu erreichen. Jedes Projekt sollte evaluiert werden anhand seiner Fähigkeit, geschäftskritische Ergebnisse zu liefern.

1. Unzureichende Bewertung des Ressourcenbedarfs: Ein weiterer häufiger Fehler liegt in der Missachtung des tatsächlichen Ressourcenaufwands bei der Implementierung und Skalierung von KI-Use-Cases.

Korrektur: Führen Sie eine gründliche Ressourcenbewertung durch und vergleichen Sie diese mit den verfügbaren Kapazitäten Ihres Unternehmens. Priorisieren Sie Use-Cases, die den besten Nutzen bei vertretbarem Aufwand versprechen, und berücksichtigen Sie dabei sowohl finanzielle als auch personelle Ressourcen.

1. Ignorieren des Nutzens für den Kunden: Unternehmen neigen manchmal dazu, auf Projekte zu setzen, die intern als besonders innovativ wahrgenommen werden, jedoch keinen sichtbaren Mehrwert für den Kunden darstellen.

Korrektur: Bewertet den potenziellen Kundenutzen bei jedem KI-Use-Case. Ein hoher Kundennutzen kann zu höherer Akzeptanz, verstärktem Kundenengagement und letztlich zu mehr Umsatz führen. Konsultieren Sie Kundendaten und Feedback, um die Kundenperspektive in den Priorisierungsprozess einzubeziehen.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

1. Erfassen und Analysieren: Sammeln Sie alle potenziellen Use-Cases für generative KI in Ihrem Unternehmen. Arbeiten Sie eng mit verschiedenen Fachabteilungen zusammen, um einen umfassenderen Überblick zu bekommen. Nutzen Sie Workshops oder Brainstorming-Sitzungen, um eine breite Palette von Ideen zu generieren.
2. Bewertungskriterien festlegen: Entwickeln Sie klare Kriterien für die Priorisierung, die sowohl strategische Bedeutung, Ressourcenerforderlichkeit als auch den potenziellen Nutzen für Kunden berücksichtigen. Ein strukturierter Bewertungsrahmen hilft, subjektive Einstufungen zu vermeiden.
3. Priorisierung modellieren: Verwenden Sie ein Scorecard-Modell, um die Use-Cases zu bewerten und zu vergleichen. Das Modell sollte Ihnen helfen, Klarheit über die Gewichtung der verschiedenen Kriterien zu erhalten und eine rangierte Liste von Prioritäten zu erstellen.
4. Pilotprojekte auswählen: Wählen Sie die drei bis fünf obersten Use-Cases für Pilotprojekte aus. Konzentrieren Sie sich auf "Schnellgewinne", die innerhalb von drei bis sechs Monaten messbare Ergebnisse liefern können.

Durch eine systematische Priorisierung wird es Ihrem Unternehmen gelingen, die wertvollsten Anwendungsfälle zu identifizieren und die erfolgreichen Implementierungen von generativen KI-Lösungen sicherzustellen. So stellen Sie sicher, dass sowohl Ressourcen optimal genutzt werden als auch ein maximaler Geschäftsnutzen erzielt wird.