KI im Unternehmen erfolgreich etablieren und gezielt nützliche Use Cases identifizieren

Künstliche Intelligenz (kurz KI oder engl. AI) ist längst kein Zukunftstrend mehr, sondern ein entscheidender Wettbewerbsfaktor in vielen Branchen. Doch während das Potenzial enorm ist, stehen viele Unternehmen dennoch vor den Fragen: Wie etabliert man KI sinnvoll im Unternehmen – und wie findet man gezielt wirklich nützliche Anwendungsfälle? Als Digitalisierungs-Beratung sehen wir in der Praxis immer wieder ähnliche Herausforderungen – aber auch bewährte Strategien. Daher geben wir mit diesem Artikel eine praxisnahe Orientierung für den erfolgreichen Start von KI im Unternehmen.

1. KI ist kein IT-Projekt – sondern ein Business-Change

Der erste Denkfehler vieler Unternehmen: KI wird als rein technisches Thema betrachtet und in der IT „verortet“. Tatsächlich ist künstliche Intelligenz ein Transformationshebel, der tief in Geschäftsprozesse, Kundeninteraktion und Wertschöpfung eingreift. Daher muss die Einführung von KI im Unternehmen strategisch implementiert und interdisziplinär gesteuert werden.

Tipp: Verankern Sie die KI-Strategie direkt in der Geschäftsführung oder unterhalb der Digitalisierungsstrategie – nicht isoliert in der IT.

2. Der KI-Reifegrad muss ehrlich eingeschätzt werden

Bevor Use Cases gesammelt werden, braucht es eine nüchterne Standortbestimmung:

• Verfügen wir über strukturierte Daten?
• Haben wir ein Data- oder AI-Team?
• Gibt es bereits Analytics-Prozesse?
• Wie ist die Akzeptanz von KI im Unternehmen?

Tipp: Ein realistischer Blick auf den technischen, kulturellen und organisatorischen Reifegrad hilft, machbare Projekte zu planen, statt in Wunschdenken zu verfallen.

3. Use Cases finden – strukturiert statt zufällig

Viele Unternehmen starten mit einem „Hype-Anwendungsfall“ – z. B. ChatGPT im Kundenservice. Doch nachhaltiger ist ein strukturierter Prozess zur Identifikation relevanter AI-Anwendungen. Ein bewährter Ansatz dafür: KI Use-Case Canvas.

Dank drei zentraler Dimensionen können Unternehmen ermitteln, wo und wie sie KI im Unternehmen einsetzen können:

1. Business Value – Welchen wirtschaftlichen Nutzen kann die Lösung erzielen (z. B. Effizienzsteigerung, Umsatzwachstum)?
2. Data Readiness – Gibt es ausreichend saubere, zugängliche Daten?
3. Technische Machbarkeit – Ist der Use Case mit heutigen AI-Methoden realisierbar?

Alle Ideen sollten entlang dieser Dimensionen bewertet und mit einem Scoring-Modell priorisiert werden.

Tipp: Als erfolgreiche Quellen für die Ermittlung sinnvoller KI-Anwendungsfälle für Unternehmen lohnt es sich, repetitive, regelbasierte Prozesse, Kundenfeedback und Serviceanfragen sowie aktuelle Herausforderungen (z. B. im Vertrieb, Lager oder Produktion) unter die Lupe zu nehmen. Auch der Vergleich mit Use Cases aus der Branche (Benchmarking) kann wertvolle Hinweise für den Einsatz von KI im eigenen Unternehmen liefern.

4. Mit Piloten starten – aber richtig

Die Einführung von KI im Unternehmen startet nicht sofort groß, sondern als Pilotprojekt mit klaren KPIs. Erfolgsfaktoren für die Umsetzung des KI-Piloten liefern:

• Ein kleiner, aber aussagekräftiger Scope
• Eine schnelle Umsetzung (< 3 Monate)
• Ein enges Zusammenspiel von Fachbereich, Data Science und IT
• Eine frühzeitige Integration der Endnutzer

Tipp: Wichtig ist, aus dem Piloten zu lernen – dabei sollten nicht nur technische Learnings gezogen werden, sondern auch kulturelle: Wie reagieren Mitarbeitende? Welche Prozesse müssen sich ändern?

5. Organisatorische Verankerung und Skalierung von KI im Unternehmen

Ein erfolgreicher Pilot ist nur der Anfang. Um KI breit im Unternehmen auszurollen, braucht es noch viel mehr:

• AI-Governance: Richtlinien, Verantwortlichkeiten, ethische Leitplanken
• AI-Kompetenzaufbau: Schulungen, AI-Ambassadors, Citizen Data Scientists
• Tool- und Dateninfrastruktur: Cloud-Plattformen, MLOps, Datenpipelines
• Change-Management: Kommunikation, Transparenz, Beteiligung der Fachbereiche

Nur so wird aus einem Pilotprojekt eine skalierbare KI-Strategie.

Tipp: Unternehmen sollten die Einführung von KI nicht unterschätzen. Für ein sicheres KI-Fundament sollte ein vertrauensvoller KI-Partner von Beginn an einbezogen werden.

Fazit: KI im Unternehmen – mit System statt Zufall

KI kann Prozesse revolutionieren, Kosten senken und Innovation ermöglichen – aber nur, wenn sie systematisch und anwendungsorientiert im Unternehmen eingeführt wird. Der Schlüssel zum Erfolg liegt in der Kombination einer strukturierten KI-Strategie, einer prozessbasierten Use-Case-Identifikation und der organisatorischen Umsetzung.

Unternehmen, die das verstanden haben, machen aus AI keinen Hype – sondern ein echtes Werkzeug zur Wertschöpfung.