Zielführender KI-Einsatz

Damit KI echte Probleme löst – statt nur Tools einzuführen.

Viele Unternehmen experimentieren mit KI, ohne den Nutzen klar zu benennen. Es entstehen einzelne Use Cases – aber keine Wirkung im System. KI bleibt Spielerei oder Proof-of-Concept.

Zielführender KI-Einsatz bedeutet: Probleme und Ziele zuerst, Tools und Technologien danach. Nur so wird KI zu einem echten Hebel für Effizienz, Qualität und Innovation.

Worum geht’s bei diesem Pattern?

KI kann vieles – aber nicht alles ist sinnvoll. Dieses Pattern hilft, KI gezielt dort einzusetzen, wo sie konkrete Probleme löst oder neue Chancen schafft.

Es geht nicht darum, KI „einzuführen“, sondern darum, vorhandene Herausforderungen durch den intelligenten Einsatz von KI besser zu bewältigen – systematisch, verantwortungsvoll und mit klarer Zielsetzung.

Was dieses Muster bewirkt

Mit zielführendem KI-Einsatz…

• Löst ihr echte Probleme: Der Einsatz richtet sich an realen Pain Points aus – nicht an der nächsten Technologie-Welle.
• Spart ihr Zeit und Ressourcen: KI entlastet dort, wo manuelle Prozesse aufwendig oder fehleranfällig sind.
• Stärkt ihr Entscheidungssicherheit: KI hilft, Datenmuster zu erkennen und faktenbasierter zu handeln.
• Schafft ihr Kapazitäten für Wertschöpfung: Mitarbeitende werden entlastet und können sich auf die wirklich wichtigen Aufgaben fokussieren.

Typische Anwendungssituationen

Dieses Pattern hilft, wenn…

…der Nutzen von KI gegenüber Management oder Fachbereichen schwer erklärbar ist.
…KI als „Sonderthema“ läuft – aber nicht im Alltag ankommt.
…Use Cases nebeneinander entstehen, aber keine Wirkung im System entfalten.
…viel Potenzial gesehen wird, aber der Einstieg schwerfällt.

Was braucht es, damit es wirkt?

Damit KI nicht nur Spielerei bleibt, sondern echte Wirkung entfaltet, braucht es:

• Problem- und Zielklarheit: Wo kann KI helfen – und was soll sie konkret verbessern?
• KI-Know-how im Kontext: Verständnis für Möglichkeiten, Grenzen und Verantwortlichkeiten.
• Transparenz & Governance: Klare Regeln für den Einsatz – insbesondere bei sensiblen Daten.
• Vernetzung & Transfer: Learnings zwischen Teams und Domänen systematisch teilen.
• Iteratives Vorgehen: Klein starten, schnell lernen, gezielt skalieren.

Methoden, Frameworks & Modelle

Diese Ansätze helfen, den Einsatz von KI strukturiert und wirksam zu gestalten:

• KI-Readiness Assessment: Klärt Reife, Potenziale und Risiken.
• Problem-First-Ansatz: Vom Problem zur Lösung – nicht umgekehrt.
• Responsible AI / AI Governance Frameworks: Für ethische, rechtssichere und nachhaltige KI-Nutzung.
• AI Canvas / Use Case Priorisierung: Strukturierte Auswahl und Bewertung möglicher Anwendungsfälle.
• Data Value Chain Mapping: Verknüpft Datenquellen, Prozesse und KI-Modelle mit den Wertströmen.
• Lean AI / ML-Ops: Für kontinuierliche Verbesserung, Testing und Deployment von KI-Modellen.

Was dieses Pattern nicht ist

Ein Großunternehmen mit über 100 parallel laufenden Projekten stand vor der Herausforderung, Budgets und Kapazitäten besser zu steuern – bei wachsendem Druck aus Fachbereichen, Regulatorik und Strategie. Statt einzelne KI-Tools zu testen, wurde gezielt ein Problem analysiert: fehlende Transparenz und langsame Steuerungsprozesse.

Die Lösung: Ein KI-gestütztes System, das Informationen aus Jira, Ticketsystemen und PPM-Tools aggregiert, analysiert und verdichtet.

So wurde sichtbar, wo Kapazitätskonflikte entstehen, welche Vorhaben unrealistisch geplant waren – und wo Prioritäten nicht mit Ressourcen zusammenpassten. Durch die KI-gestützte Analyse wurden Engpässe früh erkannt, Budgets effizienter verteilt und Entscheidungen datenbasiert vorbereitet. Ein kritischer Erfolgsfaktor war die enge Zusammenarbeit zwischen Fachbereich, IT und Governance – sowie das klare Ziel: keine KI um der KI willen, sondern konkrete Wirkung.

Das Ergebnis: Ein spürbarer Qualitätssprung in der Steuerung – und Vertrauen in eine Technologie, die zuvor als Blackbox galt.

Verwandte Solution Patterns

• SP3: Systematisches Demand Management → Wo KI eingesetzt werden sollte, beginnt mit der richtigen Bedarfsanalyse.
• SP9: Aussagekräftige Metriken & Transparenz → KI kann helfen, relevante Metriken sichtbar und nutzbar zu machen.
• SP7: Learning & Improvement System → KI als Bestandteil eines kontinuierlichen Lern- und Verbesserungsprozesses.

Praxisbeispiel: Agile Transformation mit Augenmaß

Ein crossfunktionales Team aus Produktmanagement und Entwicklung wurde von außen als „Blackbox“ wahrgenommen – und hatte selbst das Gefühl, ständig zu liefern, aber wenig Anerkennung zu bekommen. Gemeinsam wurde entschieden, Transparenz zu schaffen: mit einem einfachen Visual Board, auf dem Arbeitspakete, Durchlaufzeiten und Blockaden sichtbar gemacht wurden. Nach wenigen Wochen war klar: Die eigentlichen Verzögerungen lagen nicht im Team, sondern bei fehlenden Entscheidungen im Umfeld.

Durch die neue Transparenz konnten Bottlenecks aufgelöst, Prioritäten besser abgestimmt und das Vertrauen ins Team gestärkt werden.

Das Ergebnis: höhere Eigenverantwortung, schnellere Lieferungen und ein konstruktiverer Austausch mit den Stakeholdern.

Was wäre der erste Schritt, um aus KI echten Mehrwert zu machen – für Euch, Eure Teams und Euer Business? Was wäre Euer erste Use Case?