Welcher erste KI-Use-Case wird bei uns am schnellsten produktiv?
Der erste KI-Use-Case wird in der Praxis meist dort am schnellsten produktiv, wo ein Prozess mit hohem, regelmäßigem Volumen, klar strukturierten Daten und wenigen Ausnahmefällen automatisiert wird — nicht dort, wo der größte wahrgenommene Schmerz liegt, wenn dieser Prozess selten, uneinheitlich oder schwer zugänglich ist.
Die Wahl des ersten Use Case entscheidet meist stärker über den Projekterfolg als die gewählte Technologie. Ein Prozess mit hohem Volumen und sauberen Daten liefert in Wochen ein sichtbares Ergebnis, ein komplexer Ausnahmefall-Prozess dagegen selten.
Der beste erste Use Case ist nicht der wichtigste Prozess im Unternehmen, sondern der am einfachsten zu automatisierende.
Woran sich ein guter erster Use Case erkennen lässt
Entscheidend sind hohe Wiederholungsfrequenz, strukturierte Eingangsdaten wie E-Mails mit stets gleichem Anhangsformat sowie wenige Ausnahmen und ein klar messbarer Zeitaufwand pro Vorgang.
Prozesse mit stark schwankenden Formaten, vielen Sonderfällen oder seltenen Vorgängen brauchen mehr Abstimmungsaufwand und liefern selbst bei Erfolg selten ein schnelles, sichtbares Ergebnis.
Vorher/Nachher: Rechnungseingang in der Buchhaltung
Vorher prüft eine Mitarbeiterin jede eingehende Rechnung manuell gegen Bestellung und Wareneingang und trägt Daten von Hand ins Buchhaltungssystem ein.
Nachher liest ein automatisierter Workflow Rechnungsdaten aus, gleicht sie automatisch mit Bestellung und Wareneingang ab und übergibt nur Abweichungen zur manuellen Prüfung.
Beispielrechnung: Kapazitätsgewinn im ersten Use Case
Bei 300 Rechnungen im Monat und rund 6 Minuten manueller Bearbeitungszeit pro Rechnung entspricht das rund 30 Arbeitsstunden monatlich; lässt sich die manuelle Prüfzeit auf rund 2 Minuten je Rechnung reduzieren, ergibt das eine Kapazitätsersparnis von etwa 20 Stunden im Monat.
Der tatsächliche Wert hängt vom eigenen Rechnungsvolumen und Stundensatz ab und wird im Erstgespräch anhand echter Zahlen durchgerechnet.
Woran erste Use Cases in der Praxis scheitern
Häufige Stolpersteine sind uneinheitliche Belegformate mehrerer Lieferanten, unvollständige Stammdaten im ERP sowie fehlende klare Freigabeprozesse für Abweichungen.
Ein realistischer erster Use Case berücksichtigt diese Reibungspunkte von Anfang an, statt sie erst im Rollout zu entdecken.
Wann ein anderer Use Case sinnvoller ist
Bei sehr geringem Volumen, stark wechselnden Formaten oder Prozessen mit hohem Fehlkostenrisiko lohnt sich ein erster Use Case selten — hier ist entweder ein einfacheres regelbasiertes Tool günstiger oder der Prozess noch nicht reif für Automatisierung.
Wann passt es — und wann eher nicht
Wann passt es
- Der Prozess wiederholt sich mindestens mehrmals täglich oder wöchentlich
- Eingangsdaten liegen in einem überwiegend einheitlichen Format vor
- Ausnahmefälle lassen sich klar von Standardfällen abgrenzen
Wann eher nicht
- Der Prozess kommt nur selten vor oder unterscheidet sich jedes Mal stark
- Die Datenqualität ist so gering, dass eine Automatisierung mehr Prüfaufwand verursachen würde als sie spart
- Fehler in diesem Prozess wären so teuer, dass jede Ausnahme ohnehin manuell geprüft werden müsste
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