Management Consulting Mayr — KI-Services für B2B — Use-Case-Portfolio

Ein systematisches Vorgehen zur Priorisierung des Use-Case-Portfolios ist entscheidend für den Erfolg von KI-gestützten Projekten. Der Kerngedanke besteht darin, das verfügbare Potenzial effizienter zu nutzen, um den maximalen Nutzen für das Unternehmen zu erzielen. Oft stehen Manager vor der Herausforderung unterschiedlicher Anforderungen und eingeschränkter Ressourcen. Die Priorisierung hilft, den Fokus auf die vielversprechendsten Initiativen zu legen.

Typische Fehler bei der Priorisierung

Ein häufiger Fehler liegt in der unzureichenden Berücksichtigung der geschäftlichen Ausrichtung. Unternehmen tendieren dazu, sich auf technologisch interessante Use Cases zu konzentrieren, ohne die geschäftlichen Ziele und Strategien zu beachten. Diese Vernachlässigung kann dazu führen, dass Projekte mit geringem wirtschaftlichem Nutzen verfolgt werden, während andere, strategisch relevantere Ansätze unberührt bleiben. Der Korrekturansatz besteht darin, die Geschäftsprioritäten als Fixstern zu sehen und alle Projekte danach auszurichten.

Ein weiterer typischer Fehler ist die unzureichende Datenbewertung. Viele Unternehmen unterschätzen die Bedeutung von Datenqualität und -verfügbarkeit bei der Projektpriorisierung. Projekte können erst erfolgreich sein, wenn die benötigten Daten qualitativ hochwertig und ausreichend verfügbar sind. Ein Lösungsansatz ist, die Datenlage frühzeitig umfassend zu analysieren und durch gezielte Massnahmen wie Datenbereinigung und -sicherung zu verbessern.

Ein dritter häufiger Fehler besteht darin, den Aufwand zu unterschätzen, der mit der Implementierung eines Use Cases verbunden ist. Dies führt oft zu unrealistischen Zeitplänen und Ressourcenallokationen. Eine realistische Einschätzung des benötigten Aufwands sollte durch detaillierte Anforderungsanalysen und Machbarkeitsstudien erfolgen.

Handlungsanleitung für die kommenden 14–30 Tage

1. Analyse der geschäftlichen Ziele: Nehmen Sie sich eine Woche Zeit, um die Unternehmensstrategie sorgfältig zu überprüfen. Ermitteln Sie klar die Geschäftsziele, die durch die KI-Implementierung unterstützt werden sollen. Dokumentieren Sie, wie jede potenzielle KI-Initiative zu diesen Zielen beiträgt.
2. Datenbewertung durchführen: Sammeln Sie in den folgenden zwei Wochen Informationen zur Datenverfügbarkeit und -qualität für jeden in Betracht gezogenen Use Case. Erstellen Sie eine Übersicht, die sowohl die Potenziale als auch die Lücken Ihrer bestehenden Dateninfrastruktur identifiziert. Planen Sie Massnahmen zur Verbesserung der Datenqualität.
3. Aufwandsschätzung und Risikoanalyse: Verwenden Sie die letzte Woche des Monats, um mit Ihren Teams eine realistische Aufwandsschätzung für jeden Use Case abzuleiten. Integrieren Sie dabei eine Risikoanalyse, die mögliche Hindernisse identifiziert, und entwickeln Sie entsprechende Risikominderungsstrategien.

Durch konsequente Orientierung an diesen Schritten schaffen Sie eine fundierte Entscheidungsgrundlage, die es Ihrem Unternehmen ermöglicht, die vielversprechendsten KI-Initiativen vorzuziehen und auf feste Erfolgsfaktoren zu stützen.