Wie identifiziere ich sinnvolle KI-Use Cases?

Hallo, ich würde Use Cases nicht vom Tool, sondern vom wiederkehrenden Engpass her auswählen. Drei praktische Prüffragen:

1. Gibt es einen häufigen, klar abgrenzbaren Ablauf mit hohem manuellen Anteil?
2. Ist das Ergebnis anhand von Beispielen prüfbar (z. B. Entwurf, Zusammenfassung oder Klassifizierung)?
3. Was passiert bei Fehlern – kann ein Mensch freigeben und bleiben Daten und Kosten im Rahmen?

Zum Start würde ich einen kleinen Prozess mit Trigger, Ziel und Erfolgskriterium wählen, etwa eingehende Anfragen vorsortieren oder Gesprächsnotizen zusammenfassen. Erst messen, dann bei Bedarf mit Claude/ChatGPT und n8n weiter automatisieren.

Sinnvolle KI-Use Cases sollten einen klaren Mehrwert bieten, entweder indem sie Zeit und Kosten sparen, Arbeitsabläufe effizienter machen, Wissen besser nutzbar machen oder neue Produkte, Dienstleistungen und Umsatzpotenziale schaffen. Da der Einsatz von KI Kosten verursacht, solltest du vor der Umsetzung immer prüfen, ob ein messbarer Return on Investment (ROI) zu erwarten ist.

Ein geeigneter Use Case beginnt mit einer klaren Problemdefinition. Überlege, an welchen Stellen wiederkehrende Aufgaben, Ineffizienzen oder unnötige Kosten entstehen. Anschließend solltest du den gewünschten Output möglichst konkret beschreiben und festlegen, woran ein gutes Ergebnis erkennbar ist. Beispiele für gewünschte und unerwünschte Ergebnisse helfen dabei, Missverständnisse zu vermeiden und die Qualität der Ergebnisse zu verbessern.

Vor der Umsetzung solltest du außerdem prüfen, welche Daten, Systeme und technischen Voraussetzungen benötigt werden und ob der Anwendungsfall grundsätzlich mit KI lösbar ist. Ein erster Praxistest mit einem Large Language Model kann dabei helfen, die Machbarkeit einzuschätzen. Liefert das Modell bereits sinnvolle Ansätze, ist der Use Case häufig auch für einen KI-Agenten geeignet.

Besonders gut eignen sich klar definierte, wiederkehrende Aufgaben mit überprüfbaren Ergebnissen und einer gewissen Fehlertoleranz. Weniger geeignet sind seltene Aufgaben, Anwendungsfälle ohne klare Qualitätskriterien oder Prozesse, bei denen Fehler nicht akzeptabel sind. Unabhängig vom Einsatz einer KI sollte die Qualität der Ergebnisse stets überprüft werden. Idealerweise erfolgt dies durch eine zusätzliche Kontrollinstanz, letztlich bleibt jedoch der Mensch für die abschließende Prüfung und Freigabe verantwortlich. KI sollte daher vor allem in Bereichen eingesetzt werden, in denen du die Ergebnisse fachlich bewerten und ihre Richtigkeit sicherstellen kannst.