Warum eine strukturierte Bewertung?
In fast jedem Unternehmen entstehen schnell zehn oder mehr AI-Ideen. Umsetzen lassen sich am Anfang ein bis zwei. Ohne strukturierte Bewertung gewinnt oft die lauteste Idee – nicht die beste. Eine gemeinsame Bewertungslogik macht Ideen vergleichbar und die Entscheidung nachvollziehbar.
Dimension 1: Geschäftlicher Nutzen
Die Kernfrage: Was verändert sich messbar, wenn der Use Case funktioniert? Gesparte Stunden pro Woche, kürzere Antwortzeiten, weniger Fehler, mehr bearbeitete Anfragen. Je konkreter sich der Nutzen beziffern lässt, desto belastbarer die Priorisierung. „Wäre praktisch“ ist kein Nutzen – „spart pro Woche sechs Stunden im Vertriebsinnendienst“ schon.
Dimension 2: Datengrundlage
AI-Lösungen sind so gut wie die Daten, mit denen sie arbeiten. Zu prüfen ist: Liegen die nötigen Informationen digital vor? In welcher Qualität und Struktur? Wer darf darauf zugreifen? Ein Use Case mit begeisterndem Nutzen und fehlender Datengrundlage ist kein Projekt, sondern erst einmal eine Daten-Hausaufgabe.
Dimension 3: Technische Machbarkeit
Hier geht es um die ehrliche Einschätzung: Können heutige Modelle die Aufgabe zuverlässig genug lösen? Welche Systeme müssen angebunden werden, und existieren dafür Schnittstellen? Wie kritisch sind Fehler – und lassen sie sich durch menschliche Kontrolle abfangen? Ein kurzer technischer Proof of Concept beantwortet diese Fragen oft schneller als jede Diskussion.
Dimension 4: Aufwand und Risiko
Zum Aufwand zählen Entwicklung, Integration, Testen und der laufende Betrieb – zum Risiko Datenschutz, Compliance und die Akzeptanz im Team. Wichtig ist das Verhältnis: Ein mittlerer Nutzen bei minimalem Aufwand schlägt oft den spektakulären Use Case, der sechs Monate Integration erfordert.
Die Bewertung in der Praxis
Bewährt hat sich ein einfaches Scoring: jede Dimension von 1 bis 5 bewerten, Nutzen und Machbarkeit doppelt gewichten, und die Kandidaten in eine Rangfolge bringen. Das Ergebnis ist keine mathematische Wahrheit, aber eine strukturierte Diskussionsgrundlage – und meist wird schnell sichtbar, welcher Use Case der richtige erste ist.
Genau diese Bewertung ist übrigens der Kern eines AI Discovery Workshops: Am Ende steht eine priorisierte Liste mit einer klaren Empfehlung für den nächsten Schritt.