Einordnung
Nicht mit dem Tool beginnen
Die Frage „Was können wir mit KI machen?“ führt schnell zu einer langen Wunschliste. Für eine Entscheidung ist sie zu ungenau. Starten Sie stattdessen bei einem beobachtbaren Ablauf: Was löst ihn aus, wer bearbeitet ihn heute, welches Ergebnis muss entstehen und wo entsteht vermeidbare Wartezeit, Nacharbeit oder Informationsverlust? Erst dann lässt sich entscheiden, ob ein fester Workflow, eine Assistenzfunktion oder ein KI Agent überhaupt nötig ist.
Prüfpunkte
Eine Baseline statt Bauchgefühl erfassen
Ohne Ausgangswert lässt sich weder ein Pilot steuern noch ein Nutzen seriös einordnen. Die Baseline muss nicht perfekt sein. Sie sollte aber aus echten Fällen stammen und dieselbe Prozessgrenze verwenden, die später gemessen wird.
- Vorgangsvolumen pro Woche oder Monat
- Bearbeitungszeit und Wartezeit getrennt
- Typische Fehler, Rückfragen und Nacharbeit
- Beteiligte Systeme, Rollen und Medienbrüche
- Folgen eines fehlerhaften Ergebnisses
Vergleich
Nutzen, Machbarkeit und Risiko getrennt bewerten
Ein hoher Zeithebel ist kein Freifahrtschein. Ein Prozess kann wirtschaftlich interessant und trotzdem ungeeignet sein, weil Informationen fehlen, Schnittstellen nicht verfügbar sind oder die Fehlerfolge zu hoch ist. Deshalb bewertet AKAION diese drei Dimensionen getrennt. Das verhindert, dass eine gute Idee an einer übersehenen Voraussetzung scheitert.
Ein einfaches Prüfraster für erste KI Anwendungsfälle
| Dimension | Leitfrage | Warnsignal |
|---|---|---|
| Nutzen | Wird Zeit, Qualität, Reaktion oder Kapazität spürbar beeinflusst? | Der Nutzen ist nur allgemein formuliert. |
| Machbarkeit | Sind Daten, Regeln und ein realistischer Testzugang vorhanden? | Der Ablauf ist noch nicht beschreibbar. |
| Risiko | Lässt sich eine fehlerhafte Ausgabe kontrollieren oder rückgängig machen? | Ein Fehler löst direkt eine folgenreiche Aktion aus. |
Einordnung
Eine ROI Hypothese sauber formulieren
Eine ROI Hypothese ist keine Einsparzusage. Sie beschreibt, welche Wirkung unter welchen Annahmen geprüft werden soll. Ein Beispiel: 400 Vorgänge pro Monat mal acht Minuten vermeidbarer Aufwand ergeben rechnerisch rund 53 Stunden Potenzial. Davon müssen Prüfzeit, Ausnahmefälle, Implementierung, Betrieb und laufende Kosten abgezogen werden. Erst reale Pilotdaten zeigen, ob die Annahme trägt.
Einordnung
Die kleinste sinnvolle Prozessgrenze wählen
Ein Pilot sollte keine ganze Abteilung digitalisieren. Besser ist eine Teilaufgabe mit klarer Eingabe und eindeutiger Übergabe, etwa Anfragen klassifizieren, Pflichtangaben ergänzen oder Antwortentwürfe vorbereiten. Der Mensch bleibt für unklare, sensible oder folgenreiche Fälle verantwortlich. Das macht Qualität prüfbar und schafft Vertrauen bei den späteren Nutzern.
Prüfpunkte
Erfolg und Abbruch vorher definieren
Ein Pilot braucht nicht nur ein Ziel, sondern auch eine Entscheidung nach dem Test. Legen Sie vorab fest, welche Messwerte eine Weiterentwicklung rechtfertigen und bei welchen Problemen der Umfang reduziert oder gestoppt wird.
- Bearbeitungszeit pro Vorgang
- Anteil korrekt vorbereiteter Ergebnisse
- Quote notwendiger Nacharbeit oder Eskalationen
- Nutzungsquote durch das Team
- Kosten pro bearbeitetem Vorgang
Einordnung
Der häufigste Fehler: Komplexität mit Reife verwechseln
Ein mehrstufiger Agent ist nicht automatisch besser als ein klarer Workflow. Wenn ein Prozess überwiegend aus Regeln besteht, ist ein regelbasierter Ablauf meist transparenter und einfacher zu testen. KI sollte genau dort eingesetzt werden, wo Inhalte verstanden, zusammengefasst oder eingeordnet werden müssen. Diese Aufteilung reduziert Kosten, Fehlersuche und unnötige Autonomie.
Einordnung
Eine Priorisierung als Portfolio aufbauen
Bewerten Sie nicht nur einen einzelnen Einfall. Drei bis zehn Ideen im selben Raster zeigen, wo ein schneller Pilot möglich ist und welche Themen zuerst vorbereitet werden müssen. Hoher Nutzen bei geringer Komplexität ist ein guter Einstieg. Hoher Nutzen bei hoher Komplexität gehört in eine Roadmap. Geringer Nutzen bleibt bewusst zurückgestellt, auch wenn das Thema technisch interessant klingt.
Nächste Entscheidung
Die nächste Entscheidung
Wenn Prozess, Baseline und Pilotgrenze klar sind, ist die wichtigste Frage nicht mehr „Welche KI nehmen wir?“. Sie lautet: Welche Lösung hilft uns, die Hypothese mit geringem Risiko zu prüfen? Genau hier beginnt eine Potenzialanalyse mit echter Entscheidungsgrundlage statt einer Tool Demo.
Einordnung mit Bezug auf NIST AI Risk Management Framework ↗.