Von der Idee zum Use Case: Potenziale im eigenen Betrieb finden

Ziel

Sie können systematisch die Stellen in Ihrem Betrieb aufspüren, an denen sich KI lohnen könnte – und daraus eine erste, ungefilterte Sammlung konkreter Anwendungsfälle („Use Cases") erstellen. Das ist der erste Schritt jeder KI-Strategie: erst sammeln, dann bewerten, dann entscheiden.

Voraussetzungen

Dieser Artikel vertieft den Schritt Identifikation aus dem 4-Schritte-Rahmen (Identifikation → Konzeption → Umsetzung → gelebte Praxis), den wir in der Serie zu Risiken und Governance kennengelernt haben. Und er baut auf einer Faustregel aus „KI im Unternehmen: Potenziale erkennen und nutzen" auf: KI ist dort stark, wo Aufgaben sprachlastig, wiederkehrend und „ungefähr richtig" gut genug sind. Genau nach solchen Aufgaben suchen wir jetzt – systematisch statt zufällig.

Was ist überhaupt ein „Use Case"?

„Use Case" klingt nach Beraterdeutsch, meint aber etwas ganz Bodenständiges:

Ein Use Case ist eine konkrete, benennbare Aufgabe in Ihrem Betrieb, bei der KI helfen könnte – so konkret, dass man sie jemandem in einem Satz erklären kann.

„Irgendwas mit KI machen" ist kein Use Case. „Die wöchentliche Angebotserstellung beschleunigen" ist einer. Der Unterschied ist Konkretheit: Ein guter Use Case benennt eine bestimmte Aufgabe, die heute jemand auf eine bestimmte Weise erledigt. Erst diese Konkretheit macht ihn später bewert- und entscheidbar.

Ein einfacher Test: Können Sie den Satz „Heute macht [wer] [was] – und das kostet [wie viel Zeit/Mühe]" ausfüllen? Dann haben Sie einen Kandidaten.

Die drei Fundgruben im KMU

Wo sucht man am besten? Erfahrungsgemäß liegen die lohnendsten Kandidaten in drei „Fundgruben". Wer diese drei systematisch abklopft, findet fast immer mehr, als er erwartet hat.

Die erste Fundgrube sind wiederkehrende Aufgaben: alles, was sich jede Woche oder jeden Tag in ähnlicher Form wiederholt. Fragen Sie sich: Was tippe ich zum x-ten Mal fast gleich?

Die zweite sind Zeitfresser: Aufgaben, die unverhältnismäßig lange dauern für das, was am Ende herauskommt. Womit vergeht der Nachmittag, ohne dass sich das Ergebnis lohnt?

Die dritte sind Frustpunkte: ungeliebte, mühsame oder fehleranfällige Arbeiten, die niemand gern macht. Worüber wird im Team am meisten gestöhnt?

Warum genau diese drei? Weil sie fast deckungsgleich mit der Faustregel sind. Wiederkehrende Aufgaben sind per Definition „wiederkehrend"; Zeitfresser und Frustpunkte sind oft sprachlastig (Texte, Mails, Recherche) und selten Aufgaben, bei denen es auf die letzte Nachkommastelle ankommt. Anders gesagt: Die Fundgruben führen Sie automatisch dorthin, wo KI ihre Stärken ausspielt.

Drei Methoden zum Finden

Fundgruben zu kennen ist das eine – sie im Alltag aufzuspüren das andere. Drei einfache Methoden, die kein technisches Wissen brauchen:

Der Prozess-Spaziergang. Gehen Sie einen typischen Arbeitstag oder einen wiederkehrenden Ablauf gedanklich Schritt für Schritt durch – von „Kundenanfrage kommt rein" bis „Rechnung ist raus". An jeder Station fragen Sie: Was passiert hier genau? Wird hier getippt, gesucht, zusammengetragen, umformuliert? Solche Stationen sind Kandidaten.

Die Mitarbeiter fragen. Die Menschen, die eine Aufgabe täglich machen, wissen am besten, wo es hakt. Eine simple Frage in die Runde – „Welche Aufgabe würdest du am liebsten abgeben?" – fördert oft in fünf Minuten mehr zutage als lange Analysen. Ihre Mitarbeiter sind Ihre besten Use-Case-Finder.

Die Wartezeit-Suche. Überall dort, wo etwas liegen bleibt, auf Zuarbeit wartet oder sich staut, steckt Potenzial. Wo entsteht Wartezeit? Was verzögert sich regelmäßig, weil erst noch jemand etwas schreiben, sichten oder aufbereiten muss?

Wichtig: Jetzt noch nicht bewerten

Der häufigste Fehler in dieser Phase: Ideen sofort abwürgen. „Das geht bei uns eh nicht", „dafür haben wir keine Daten", „zu teuer" – solche Urteile sind jetzt fehl am Platz. In der Sammelphase gilt bewusst: erst mal alles aufschreiben, auch das scheinbar Unrealistische.

Der Grund ist einfach: Ob eine Idee wirklich taugt, entscheidet sich erst bei der Bewertung – mit klaren Kriterien, nicht aus dem Bauch. Wer schon beim Sammeln filtert, wirft womöglich den besten Kandidaten weg, bevor er ihn richtig angeschaut hat. Trennen Sie die beiden Schritte sauber: Heute wird gesammelt, das Bewerten kommt im nächsten Artikel.

Praktisch heißt das: Führen Sie eine schlichte Liste. Ein Blatt Papier oder eine Tabelle mit einer Spalte „Aufgabe" genügt. Jeder Kandidat, der Ihnen über den Weg läuft, kommt hinein – roh und unsortiert.

Zusammenfassung

• Ein Use Case ist eine konkrete, in einem Satz benennbare Aufgabe, bei der KI helfen könnte – nicht „irgendwas mit KI".
• Die lohnendsten Kandidaten liegen in drei Fundgruben: wiederkehrende Aufgaben, Zeitfresser und Frustpunkte.
• Drei einfache Findemethoden ohne Technikwissen: der Prozess-Spaziergang, die Mitarbeiter fragen und die Wartezeit-Suche.
• In dieser Phase wird nur gesammelt, nicht bewertet – alles kommt ungefiltert auf eine schlichte Liste.

Zum Nachdenken: Nehmen Sie sich zehn Minuten und gehen Sie einen einzigen wiederkehrenden Ablauf in Ihrem Betrieb im Kopf durch. Schreiben Sie jede Station auf, an der getippt, gesucht oder umformuliert wird. Ihre erste Use-Case-Liste ist damit schon begonnen. Wie Sie diese Kandidaten anschließend realistisch bewerten – nach Nutzen und Aufwand – zeigt der nächste Artikel.