Der richtige Use Case entsteht nicht am Whiteboard, sondern in der Auseinandersetzung mit konkreten Prozessen und Daten. Ausgangspunkt ist immer die Frage: Wo verliert unser Unternehmen heute Zeit, Geld oder Qualität – und wo liegen die größten Hebel?

In der Praxis helfen vier Kriterien:

Wirtschaftliche Relevanz: Wie groß ist der Wert, wenn das Problem gelöst ist? Ein Use Case, der nur marginale Effekte erzeugt, rechtfertigt selten den Aufwand.

Technische Machbarkeit: Sind Daten vorhanden, sind Schnittstellen zugänglich, ist das Problem algorithmisch lösbar? Nicht jede Herausforderung lässt sich mit KI adressieren – und das ist keine Schwäche, sondern Ehrlichkeit.

Strategischer Fit: Löst der Use Case ein Problem, das für die Unternehmensstrategie relevant ist? KI-Projekte, die am Kerngeschäft vorbeigehen, erzeugen selten den Rückhalt, den sie für eine erfolgreiche Umsetzung brauchen.

Umsetzbarkeit im Betrieb: Wer nutzt die Lösung? Wer pflegt sie? Welche Prozesse müssen sich verändern? Ein Use Case, der technisch funktioniert, aber organisatorisch nicht getragen wird, bleibt ein Prototyp.