Aus dem Kurs: Generative KI in die Unternehmensstrategie integrieren

Bewertung und Priorisierung von Anwendungsfällen

Aus dem Kurs: Generative KI in die Unternehmensstrategie integrieren

Bewertung und Priorisierung von Anwendungsfällen

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Nach der Ideation-Phase folgt die Bewertung der Anwendungsfälle. Zwei Hauptaspekte sollten berücksichtigt werden. Erstens: der Impact auf das Geschäftsmodell und die Unternehmensstrategie. Welchen Mehrwert generiert der Anwendungsfall? Wie stark trägt er zur Erreichung der Unternehmensziele bei? Zweitens: der Einführungsaufwand. Wie einfach oder schwierig ist es, den Anwendungsfall zu implementieren? Hierbei spielen Kosten, technische Herausforderungen und mögliche Risiken eine Rolle. Ein zentraler Punkt ist auch die Berücksichtigung von Risiken, vor allem im Hinblick auf den AI Act. Die EU-Verordnung zur Regulierung von KI teilt Systeme in verschiedene Risikokategorien ein, was zu Verboten oder hohen Zertifizierungsanforderungen führen kann, die bestimmte Anwendungsfälle unwirtschaftlich machen könnten. Unternehmen verwenden oft leicht unterschiedliche Kriterien zur Bewertung von Anwendungsfällen, abhängig von ihrer Ausrichtung. Bspw. legen Unternehmen, die Lösungen vom Markt kaufen, mehr Wert auf Anschaffungs- und Betriebskosten sowie auf das Reputationsrisiko im Falle eines Fehlers. Während Unternehmen, die selbst entwickeln, mehr auf technische Machbarkeit achten. Eine Priorisierungsmatrix hilft dabei, die Anwendungsfälle systematisch zu bewerten. High-Value Opportunities, hoher Mehrwert, niedrige Kosten, strategische Investments, hoher Mehrwert, hohe Kosten, Low-Impact-Projekte, niedriger Mehrwert, niedrige Kosten, oder Resource Drainers, niedriger Mehrwert, hohe Kosten. Die Kategorien Low-Impact Projects und Resource Drainers werden in der Regel depriorisiert, da sie wenig Mehrwert bieten. So können sich Organisationen auf die vielversprechendsten Anwendungsfälle konzentrieren, die den größten Return on Investment und strategischen Vorteil versprechen. Sobald die Anwendungsfälle priorisiert werden, sollten sie nochmals validiert werden. Dabei geht es darum, den erwarteten Mehrwert, die quantifizierbaren Vorteile, die Entwicklungskosten sowie die Betriebskosten zu prüfen. Wichtig ist auch, die zugrundeliegenden Hypothesen zu validieren, um sicherzustellen, dass der Anwendungsfall tatsächlich den angestrebten Mehrwert liefert. Ein Wort der Warnung: Der gesamte Prozess mag auf den ersten Blick einfach erscheinen, doch ich habe schon oft erlebt, dass dieser Teil unterschätzt wird. Wenn ein Unternehmen Anwendungsfälle ohne gründliche Planung und Validierung umsetzt, führt das oft zu enttäuschenden Ergebnissen. Um dies zu vermeiden, sollten Sie frühzeitig Experten hinzuziehen, die das Business-Potenzial, den Aufwand und die Kosten realistisch einschätzen können. Es kann auch sinnvoll sein, eine externe Bewertung Ihrer Anwendungsfälle einzuholen, um eine zweite Meinung zu bekommen. Der nächste Beitrag wird sich daher intensiv mit der Umsetzung befassen – ein entscheidender Schritt, um Ihre KI-Ambitionen erfolgreich zu realisieren.

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