KI- Potenzialanalyse

Eine belastbare Potenzialanalyse mischt drei Blickwinkel, die einzeln in die Irre führen. Interviews zeigen, wo Mitarbeitende Schmerz empfinden, Prozessmapping deckt die tatsächlichen Mengen und Brüche auf, und die technische Bestandsaufnahme klärt, welche Daten überhaupt verfügbar sind. Erst zusammen ergeben sie ein Bild ohne blinde Flecken, denn ein laut beklagter Prozess ohne nutzbare Daten ist eben kein guter Kandidat.

Die Bewertung eines Anwendungsfalls steht und fällt mit der Datenverfügbarkeit. Eine Idee mag fachlich attraktiv klingen, aber wenn die nötigen Daten in PDFs, in Köpfen oder über inkompatible Systeme verstreut liegen, verschiebt sich der Aufwand vom Modell zur Datenbeschaffung. Diese Realität gehört in jede Aufwandsschätzung, sonst wird aus einer vermeintlichen Quick Win ein monatelanges Datenprojekt.

Der wertvollste Teil einer ehrlichen Analyse ist die Liste der Fälle, von denen abzuraten ist. Genauso wichtig wie die priorisierten Chancen ist die klare Aussage, wo KI keinen tragfähigen Mehrwert bringt oder die Risiken den Nutzen übersteigen. Diese Klarheit schützt das Budget besser als jede optimistische Roadmap und macht die Empfehlung erst glaubwürdig.

Eine Priorisierung ist nur dann handlungsleitend, wenn sie nach nachvollziehbaren Kriterien sortiert, nicht nach Lautstärke. Nutzen, Aufwand und strategische Relevanz auf einer gemeinsamen Skala erlauben es, Fälle aus verschiedenen Abteilungen fair zu vergleichen. So entsteht ein Ranking, das auch der Standhält, der seinen Lieblingsfall weiter unten wiederfindet.