„Wofür könnten wir KI nutzen?“ klingt wie eine gute Einstiegsfrage. In Workshops führt sie jedoch schnell zu langen Wunschlisten: Texte schreiben, Daten analysieren, Prozesse automatisieren, Kunden besser verstehen. Vieles klingt interessant. Wenig davon ist bereits entscheidungsfähig.

Relevante KI-Use-Cases entstehen näher an der Arbeit. Ausgangspunkt sind wiederkehrende Aufgaben, Informationsbrüche, Qualitätsprobleme und Entscheidungen, bei denen Künstliche Intelligenz konkret unterstützen kann.

Was ein KI-Use-Case leisten muss

Ein Use Case beschreibt mehr als eine Funktion von ChatGPT, Microsoft Copilot oder einem anderen AI-System. Er verbindet eine Arbeitssituation mit einem erwarteten Nutzen und klaren Grenzen.

Eine brauchbare Beschreibung beantwortet:

  • Wer bearbeitet welche Aufgabe?
  • Welches Ergebnis wird benötigt?
  • Wo entsteht heute Aufwand, Unsicherheit oder Qualitätsverlust?
  • Welche Rolle soll KI übernehmen?
  • Welche Daten und Systeme werden benötigt?
  • Wer prüft das Ergebnis?
  • Welche Risiken oder betrieblichen Regeln sind relevant?

„E-Mails mit KI schreiben“ ist zu allgemein. Präziser wäre: „Vertriebsmitarbeitende erstellen nach einem Kundengespräch einen ersten Entwurf für eine Zusammenfassung mit nächsten Schritten. Die Inhalte werden fachlich geprüft und vor dem Versand angepasst.“

Bei Aufgaben und Reibungsverlusten beginnen

KI hilft häufig dort, wo Informationen strukturiert, verglichen, verdichtet oder vorbereitet werden müssen. Gute Ausgangsfragen für einen KI-Workshop sind:

  • Welche Aufgabe wiederholt sich häufig?
  • Wo wird viel Zeit mit dem ersten Entwurf verbracht?
  • Welche Informationen müssen regelmäßig zusammengeführt werden?
  • Wo entstehen Rückfragen oder Qualitätsunterschiede?
  • Welche Entscheidung benötigt eine bessere Vorbereitung?

Dadurch bleibt der Blick auf der Arbeit. Das verhindert, dass ein interessantes AI-Feature automatisch zum relevanten Anwendungsfall erklärt wird.

KI-Use-Cases gemeinsam im Workshop entwickeln

Ein KI-Workshop bringt Fachwissen, technische Einordnung und Lernperspektive zusammen. Fachbereiche kennen die Arbeit. IT und Datenschutz kennen Systeme und Leitplanken. Führung kann Ziele und Prioritäten einordnen. Moderation sorgt dafür, dass aus allgemeinen Ideen belastbare Beschreibungen werden.

Im HUMMEL Live-Online-Studio können Teams direkt an digitalen Aufgaben arbeiten: einen Prozess sichtbar machen, Beispiele prüfen, Prompts testen und Ergebnisse vergleichen. So wird schnell erkennbar, ob ein Use Case praktisch trägt.

Mehr zum Format: KI-Workshop und Live-Online-Training aus dem HUMMEL Studio.

Use Cases sinnvoll priorisieren

Eine Priorisierung sollte mindestens fünf Perspektiven verbinden:

Nutzen

Welcher konkrete Vorteil entsteht? Zeitgewinn, bessere Qualität, höhere Sicherheit, bessere Vorbereitung oder weniger Suchaufwand?

Häufigkeit

Eine kleine Verbesserung kann relevant sein, wenn eine Aufgabe täglich von vielen Menschen bearbeitet wird. Ein seltener Sonderfall rechtfertigt möglicherweise weniger Aufwand.

Umsetzbarkeit

Sind Daten, Zugänge, Berechtigungen und geeignete AI-Funktionen vorhanden? Lässt sich der Use Case mit vertretbarem Aufwand erproben?

Risiko

Welche Folgen hätte ein falsches Ergebnis? Werden personenbezogene, vertrauliche oder urheberrechtlich geschützte Informationen verarbeitet? Bleibt eine fachliche Prüfung möglich?

Übertragbarkeit

Kann ein erfolgreicher Use Case auf ähnliche Rollen, Teams oder Prozesse übertragen werden?

Die attraktivsten Piloten liegen häufig dort, wo Nutzen und Häufigkeit hoch, Risiken beherrschbar und Daten verfügbar sind.

Warum der einfachste Use Case oft der bessere Pilot ist

Unternehmen starten gern mit großen Automatisierungsideen. Für Lernen und Adoption ist ein klar begrenzter Use Case häufig wertvoller. Er lässt sich schneller testen, die Qualität ist leichter zu beurteilen und Mitarbeitende können eigene Erfahrung aufbauen.

Beispiele sind die Strukturierung eines Gesprächsprotokolls, der Vergleich mehrerer Dokumente, die Vorbereitung einer Agenda oder die Überarbeitung eines Textentwurfs nach definierten Kriterien.

Der Pilot soll nicht nur zeigen, ob die Technik funktioniert. Er soll klären, wie Menschen die Aufgabe formulieren, Ergebnisse prüfen und Verantwortung behalten.

Vom Use Case zum Training und Enablement

Ein identifizierter KI-Use-Case wird erst durch Anwendung wertvoll. Dafür müssen Mitarbeitende die nötigen Fähigkeiten und Leitplanken kennen.

Je nach Komplexität kann der Enablement-Weg enthalten:

  • kurzes AI-Grundlagentraining
  • rollenbezogener KI-Workshop
  • Übung am eigenen Use Case
  • Coaching für Key User und Verantwortliche
  • Checklisten für Prompt und Ergebnisprüfung
  • Review nach der ersten Praxisphase

Damit verbinden sich Use-Case-Entwicklung, Training, Coaching und Transfer. Der Artikel KI-Schulung für Mitarbeitende beschreibt diese Lernlogik ausführlicher.

Ergebnisse dokumentieren und teilen

Ein Use Case sollte nach dem Pilot nicht als lose Präsentation verschwinden. Sinnvoll sind eine kompakte Beschreibung, ein geprüftes Beispiel, bekannte Grenzen, verantwortliche Personen und der aktuelle Freigabestatus.

So entsteht schrittweise eine belastbare Sammlung. Sie zeigt nicht nur, was technisch möglich ist, sondern was im Unternehmen tatsächlich erprobt, verantwortet und nützlich ist.

Die zentrale Prüffrage

Ein guter KI-Use-Case beantwortet nicht nur: „Kann AI das?“ Entscheidend ist: „Verbessert diese Unterstützung eine konkrete Arbeitssituation – und können Menschen das Ergebnis sicher beurteilen?“

Erst dann lohnt es sich, aus einer Idee einen Pilot, ein Training oder ein breiteres KI-Enablement-Programm zu entwickeln.