Use-Case-Portfolio für generative KI optimieren

Generative KI: Priorisierung des Use-Case-Portfolios im Unternehmen

Die Integration generativer KI in Unternehmen bietet zahlreiche vielversprechende Möglichkeiten. Doch bevor man mit der Entwicklung und Implementierung beginnt, ist eine sorgfältige Priorisierung des Use-Case-Portfolios unabdingbar. Nur so kann der maximale Nutzen aus den verfügbaren Ressourcen gezogen werden. Eine systematische Vorgehensweise bei der Priorisierung hilft, sowohl kurzfristige Erfolge als auch langfristige strategische Vorteile zu erzielen.

Typische Fehler bei der Priorisierung

1. Unklare Zielsetzungen: Ein häufig auftretender Fehler ist, dass Unternehmen in die Priorisierung einsteigen, ohne klare, messbare Ziele zu formulieren. Dies führt oft zu einem inkonsistenten Bewertungsansatz und kann dazu führen, dass Ressourcen in Projekte investiert werden, die nicht mit den übergeordneten Unternehmenszielen vereinbar sind.

Korrektur: Vor der Priorisierung sollte ein strukturierter Workshop zur Festlegung der Unternehmensziele durchgeführt werden. Dabei sind spezifische Kennzahlen zur Erfolgsmessung der KI-Initiativen zu definieren.

1. Fehleinschätzungen von Ressourcenanforderungen: Unternehmen neigen dazu, den Ressourcenbedarf für die Umsetzung und den Betrieb von KI-Projekten zu unterschätzen. Dies führt oft zu Projekten, die in der Theorie erfolgversprechend sind, in der Praxis jedoch an den Ressourcenanforderungen scheitern.

Korrektur: Vor der endgültigen Priorisierung ist eine umfassende Ressourcenbewertung notwendig. Dazu gehören Personal, technische Infrastruktur und finanzielle Mittel. Die Einbeziehung von Fachexperten in diesen Prozess ist entscheidend.

1. Ignorieren des technologischen Reifegrades: Oft wird der Fehler gemacht, den technologischen Reifegrad bestimmter KI-Lösungen zu ignorieren oder falsch einzuschätzen. Dies kann dazu führen, dass Projekte gestartet werden, die technologisch unausgereift sind und daher kein Potenzial für kurzfristige Umsetzungen haben.

Korrektur: Eine gründliche Analyse des technologischen Reifegrades sollte Teil der Projektbewertung sein, um sicherzustellen, dass nur Projekte priorisiert werden, die sowohl umsetzbar als auch zukunftsträchtig sind.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

Tage 1–7: Ziel- und Ressourcenfestlegung

• Führen Sie einen Workshop mit relevanten Stakeholdern durch, um klare Ziele und KPIs für die KI-Initiativen zu definieren.
• Sammeln Sie Daten über verfügbare Ressourcen und führen Sie eine Analyse der aktuellen technischen Infrastruktur durch.

Tage 8–14: Bewertung und Analyse

• Erstellen Sie eine detaillierte Liste potenzieller Use-Cases.
• Bewerten Sie jeden Use-Case nach den festgelegten Zielen, Ressourcenanforderungen und technologischem Reifegrad.
• Nutzen Sie eine Scoring-Matrix, um die Bewertung zu strukturieren und nachvollziehbar zu machen.

Tage 15–21: Priorisierung

• Ordnen Sie die Use-Cases nach ihrer Punktzahl und priorisieren Sie entsprechend.
• Diskutieren Sie die ersten Entwürfe der Prioritäten mit einem erweiterten Kreis von Stakeholdern, um Feedback einzuholen und blinde Flecken zu eliminieren.

Tage 22–30: Umsetzungsvorbereitung

• Entwickeln Sie für die top-priorisierten Use-Cases konkrete Aktionspläne, die nächste Schritte, Verantwortlichkeiten und Zeitpläne enthalten.
• Planen Sie regelmässige Überprüfungstermine, um den Fortschritt zu messen und Anpassungen basierend auf neuen Erkenntnissen vorzunehmen.

Durch einen klar strukturierten und methodischen Ansatz bei der Priorisierung des Use-Case-Portfolios können Unternehmen sicherstellen, dass sie die Vorteile generativer KI effektiv und effizient nutzen.