Bevor du das nächste KI-Tool ausprobierst oder ein neues Projekt startest: Diese 5 Fragen helfen dir, deine Zeit und Ressourcen gezielt einzusetzen. Denn nicht jeder Use-Case lohnt sich! Spare dir unnütze Umwege und finde heraus, ob deine Idee echtes Potenzial hat.
Ergebnis: Nach diesem Snip kannst du schnell und sicher bewerten, ob dein geplanter KI-Einsatz sinnvoll, realisierbar und messbar ist – und ob es sich lohnt, weiter Zeit und Budget zu investieren.
- Definiere dein Problem: Überlege dir, ob es sich um eine wiederkehrende, relevante Aufgabe oder Herausforderung handelt, die dich oder dein Team täglich beschäftigt und durch KI effizient gelöst werden kann.
- Prüfe deine Datenbasis: Stelle sicher, dass du die notwendigen Daten in ausreichender Qualität und Menge hast, um das Problem mit KI anzugehen. Beachte, wie die Daten strukturiert und genutzt werden können (Beispiel: E-Mail-Sortierung mit vollem Postfach).
- Evaluierung der Umsetzbarkeit: Überprüfe die technologischen Voraussetzungen (Tools, Plattformen), dein Budget für das Projekt sowie regulatorische oder Compliance-Anforderungen, die die Umsetzung beeinflussen könnten.
- Beurteile die Skalierbarkeit: Frage dich, ob das Projekt für dich alleine relevant ist oder für andere Abteilungen bzw. das gesamte Unternehmen Mehrwert bietet. Höhere Skalierbarkeit steigert den Impact und die Akzeptanz im Unternehmen.
- Bestimme die Messbarkeit: Definiere passende Metriken, um den Erfolg deines KI-Projekts zu messen – zum Beispiel Zeitersparnis, Kosteneinsparungen, Qualitätsverbesserung oder strategische Relevanz. Plane, wie du Ausgangslage und Ergebnis systematisch vergleichst.
- Berücksichtige die häufigsten Fehlerquellen: Vermeide zu komplexe Projekte am Anfang und starte nur, wenn dein Problem und die Daten solide sind. Ansonsten lieber weiter experimentieren als ineffiziente Projekte durchzuführen.
- Fasse deine Antworten zusammen und entscheide auf Basis deiner Einschätzungen, ob du ein strategisches KI-Projekt starten oder die Idee erst in deiner Experimentierphase verfolgen solltest.
- Verstehen, welche strategischen Fragen vor jedem KI-Projekt stehen sollten.
- Lernen, wie man Problemstellung, Datenlage, Umsetzbarkeit, Skalierbarkeit und Messbarkeit prüft.
- Bewusstsein schaffen für typische Fehlerquellen bei KI-Projekten.
- Fähigkeit entwickeln, KI-Initiativen im Unternehmen verantwortlich und effektiv zu planen.
- Vernünftigen Umgang mit Zeit, Ressourcen und Budget bei KI-Projekten fördern.
- Vorbereitung und Planung von Automatisierungsprojekten mithilfe von KI.
- Einführung neuer KI-Tools im Unternehmen unter Berücksichtigung strategischer Rahmenbedingungen.
- Bewertung der Datenqualität und -verfügbarkeit vor Einsatz von KI-Anwendungen.
- Skalierung von erfolgreichen KI-Prozessen auf weitere Teams oder Abteilungen.
- Messung und Vergleich von Effizienzgewinnen durch verschiedene KI-Implementierungen.
