Wertschöpfende AI Use Cases finden
von der Idee zum echten Geschäftswert

In der heutigen digitalen Wirtschaft entfaltet IT ihren vollen Nutzen nur dann, wenn sie konsequent auf strategische Unternehmensziele ausgerichtet ist. Künstliche Intelligenz wird aktuell in vielen Organisationen eingesetzt, jedoch häufig aus einem impliziten Innovationsdruck heraus und weniger aus einer klaren Wertorientierung. Das Resultat sind Initiativen, die zwar technologisch interessant sind, jedoch keinen nachhaltigen Beitrag zur Wertschöpfung leisten.

Der entscheidende Unterschied liegt nicht in der Technologie selbst, sondern in der Herangehensweise.

AI beginnt nicht mit Technologie, sondern mit Problemen

Wertschöpfende AI Use Cases entstehen nicht durch die Frage „Wo können wir AI einsetzen“, sondern durch die präzisere Fragestellung:

„Wo verlieren wir heute Wert ?"

  • Typische Ansatzpunkte sind
  • Medienbrüche in End to End Prozessen
  • manuelle, repetitive Tätigkeiten
  • hohe Fehlerquoten durch menschliche Eingriffe
  • lange Durchlaufzeiten Time to Value
  • kognitive Überlastung bei Mitarbeitenden
  • mangelnde Transparenz in Entscheidungsprozessen

Diese Perspektive verschiebt den Fokus von Technologie hin zu Wertströmen und deren Ineffizienzen.

Fragenzentriertes Denken als methodischer Kern

Ein strukturierter Zugang zu AI beginnt mit konsequentem, fragenzentriertem Denken. Ziel ist es, Problemräume systematisch zu verstehen, bevor Lösungen definiert werden.

  • Zentrale Leitfragen sind:
  • Wo entstehen Engpässe im Wertstrom
  • Welche Prozessschritte erzeugen keinen direkten Mehrwert
  • Wo werden Daten mehrfach erfasst oder manuell verarbeitet
  • Wo entstehen Verzögerungen, die Umsatz oder Kundenerlebnis beeinträchtigen
  • Wo treffen Mitarbeitende Entscheidungen unter Unsicherheit oder Zeitdruck

Die Qualität der späteren AI Lösung ist direkt abhängig von der Qualität dieser Fragestellungen.

Double Diamond vom Problemraum zur Lösung

Das Double Diamond Modell bietet eine klare Struktur

1) Divergenz Problemraum erweitern
Breites Verständnis der Realität im Unternehmen aufbauen, ohne vorschnell Lösungen zu definieren

2) Konvergenz Relevante Probleme fokussieren
Die kritischsten Engpässe identifizieren, die den grössten Einfluss auf den Geschäftswert haben

3) Divergenz Lösungsoptionen entwickeln
Mögliche AI Ansätze explorieren, zum Beispiel Automatisierung Klassifikation oder Prognosen

4) Konvergenz Use Cases priorisieren
Fokus auf diejenigen Anwendungsfälle mit dem höchsten Business Impact

Von Use Cases zu messbarem Geschäftswert

Ein AI Use Case ist nur dann relevant, wenn er messbar auf Unternehmensziele einzahlt. Typische Zielgrössen sind

  • Reduktion der Durchlaufzeit zum Beispiel schnelleres Onboarding
  • Senkung der Kosten pro Prozess Cost to Serve
  • Reduktion von Fehlerquoten
  • Verbesserung der Kundenzufriedenheit
  • Beschleunigung von Time to Revenue

Ohne diese Verknüpfung bleibt AI ein Experiment mit ihr wird sie zum strategischen Hebel der Wertschöpfung.

Priorisierung nicht alles was möglich ist ist sinnvoll

Nicht jeder identifizierte Use Case sollte umgesetzt werden. Eine strukturierte Priorisierung ist entscheidend

  • Business Impact Wie gross ist der Beitrag zum Unternehmenserfolg ?
  • Umsetzbarkeit Datenverfügbarkeit Systemintegration Komplexität ?
  • Risiken regulatorische Anforderungen Modellrisiken Abhängigkeiten ?
  • Skalierbarkeit Lässt sich der Use Case auf weitere Prozesse übertragen ?

Nur dort wo diese Dimensionen zusammenpassen entsteht nachhaltiger Mehrwert.

Einordnung in den End to End Wertstrom

AI entfaltet ihre Wirkung nicht isoliert, sondern innerhalb von Wertströmen. Beispielsweise im Kundenonboarding

  • Dokumentenerfassung Automatisierte Klassifikation
  • KYC Prüfung intelligente Risikoanalyse
  • Datenvalidierung Fehlererkennung in Echtzeit

Die Integration entlang des gesamten Prozesses ist entscheidend um medienbruchfreie durchgängige Wertschöpfung zu ermöglichen.

Künstliche Intelligenz ist kein Selbstzweck. Ihr strategischer Wert entsteht erst dann wenn sie gezielt auf reale Probleme im Unternehmen angewendet wird und messbare Ergebnisse liefert.

  • Der Schlüssel liegt in
  • einem klaren Problemverständnis
  • strukturiertem fragenzentriertem Denken
  • methodischer Herangehensweise wie Double Diamond
  • konsequenter Ausrichtung an KPIs und Wertströmen


So wird AI nicht zum kurzfristigen Trend sondern zum nachhaltigen Wertschöpfungsmotor im Unternehmen.


Boris Milo
ICT-Manager Schweiz 
www.borismilo.com  

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