Wie identifizieren wir KI-Projekte mit dem größten Potential?

Viele Unternehmen stehen vor der Herausforderung, zwischen Hype und Realität zu unterscheiden: Welche KI-Initiativen bringen echten Mehrwert, und bei welchen lohnt sich der Aufwand? 

Am Anfang jeder KI-Initiative steht die Frage: Welches Problem soll gelöst werden, und welchen messbaren Mehrwert erzeugt die Lösung? Gemeinsam mit Ihnen definieren wir klare Ziele – zum Beispiel Effizienzsteigerung, Kostenreduktion, Umsatzwachstum oder eine bessere Kundenerfahrung. Wir hinterfragen Annahmen, analysieren Prozesse und priorisieren Anwendungsfälle nach ihrem geschäftlichen Nutzen. Nur wenn ein Projekt nachweislich auf Ihre Unternehmensziele einzahlt, lohnt es sich, Ressourcen zu investieren. Durch diese Klarheit vermeiden wir Streuverluste, schaffen Akzeptanz im Management und sichern, dass KI nicht zum Selbstzweck wird, sondern gezielt Wettbewerbsvorteile erzeugt.

Ein vielversprechender Anwendungsfall ist nur dann realisierbar, wenn die technischen Voraussetzungen erfüllt sind. Deshalb analysieren wir die Datenlage: Verfügbarkeit, Qualität und Struktur der Daten sind entscheidend. Ebenso wichtig sind die vorhandene IT-Infrastruktur, interne Kompetenzen und die regulatorischen Rahmenbedingungen. In diesem Schritt identifizieren wir mögliche Risiken und Hindernisse, wie etwa fehlende Datenzugänge, hohe Kosten für Modelltraining oder Datenschutzauflagen. Parallel bewerten wir, welche Technologie sich eignet – von Machine Learning über Natural Language Processing bis hin zu generativer KI. Diese Prüfung stellt sicher, dass die Idee nicht nur auf dem Papier überzeugt, sondern auch praktisch umgesetzt werden kann.

Viele KI-Projekte starten ohne eine präzise Definition dessen, was erreicht werden soll. Statt klarer Geschäftsziele wie Kostenreduktion, Umsatzsteigerung oder Qualitätsverbesserung werden oft vage Erwartungen formuliert. Das führt dazu, dass der Nutzen schwer messbar bleibt und Projekte im Sande verlaufen. Ein sauber formulierter Business Case schafft Orientierung und Legitimation. Nur wenn alle Beteiligten wissen, warum die KI eingesetzt wird, kann die Umsetzung konsequent erfolgen und echten Mehrwert generieren.

Daten sind das Fundament jeder KI-Anwendung. Sind sie unvollständig, veraltet oder unstrukturiert, liefern Algorithmen falsche oder unbrauchbare Ergebnisse. Unternehmen unterschätzen häufig den Aufwand, Daten aufzubereiten und kontinuierlich zu pflegen. Fehlende Schnittstellen, Silos oder inkonsistente Formate erschweren zusätzlich die Arbeit. Wer den Datenaspekt ignoriert, riskiert teure Fehlentscheidungen. Der Schlüssel liegt in einer klaren Data-Governance, regelmäßigen Qualitätsprüfungen und einer Infrastruktur, die den Zugriff auf relevante, saubere und aktuelle Daten sicherstellt.

AI Literacy bedeutet, dass Mitarbeitende ein grundlegendes Verständnis für Funktionsweise, Möglichkeiten und Grenzen von KI entwickeln. Es geht nicht darum, Expertinnen und Experten im Programmieren auszubilden, sondern darum, die Technologie kritisch einschätzen und sinnvoll nutzen zu können. Dieses Wissen stärkt Sicherheit, beugt Ängsten vor und fördert eine aktive Rolle in Veränderungsprozessen. So wird KI nicht als Bedrohung wahrgenommen, sondern als Werkzeug, das Arbeit erleichtert und neue Chancen eröffnet.

Bevor KI-Lösungen großflächig eingeführt werden, empfiehlt sich ein klar abgegrenzter Pilot. In einem Prototypen lassen sich technische Annahmen prüfen und erste Erfahrungen sammeln. Entscheidend ist, von Anfang an die richtigen KPIs festzulegen – etwa Effizienz, Fehlerquote, Kosten oder Kundenzufriedenheit. Durch kurze Feedback-Schleifen wird sichtbar, was funktioniert und wo Anpassungen nötig sind. So lassen sich Risiken minimieren, Vertrauen aufbauen und die Grundlage für eine erfolgreiche Skalierung schaffen.