Vorgehen

Wie ein KI-Use-Case-Projekt mit mir abläuft

Vom Prozessproblem im Fachbereich bis zum Prototyp, den jemand tatsächlich benutzt — inklusive der Entscheidungen, die unterwegs anfallen.

Dieser Ablauf ist typisiert. Konkrete Kundenprojekte unterliegen der Vertraulichkeit und werden hier nicht dargestellt.

Wann dieser Ablauf zu Ihrer Situation passt

Nicht jedes Vorhaben braucht dieses Vorgehen. Diese vier Muster sprechen dafür:

  • Das Wissen Ihres Fachbereichs steckt in Dokumenten,Systemen und Mitarbeitern, die im Alltag niemand mehr vollständig durchsuchen bzw. abfragen kann.
  • Eine Information muss an mehreren Stellen gepflegt werden, und niemand kann sicher sagen, welcher Stand der richtige ist.
  • Ein KI-Werkzeug wurde bereits getestet, kam aber über die Demo nie hinaus.
  • Es gibt eine Liste von KI-Ideen, aber keine belastbare Entscheidung, welche davon zuerst umgesetzt wird.

Wenn Sie sich in mindestens zwei Punkten wiedererkennen, ist der erste Schritt ein Gespräch, kein Angebot.

Die vier Schritte im Detail

1

Verstehen

Was passiert

Ich nehme den Prozess dort auf, wo er stattfindet, nicht dort, wo er beschrieben ist. Das heißt: Gespräche mit den Menschen, die ihn täglich ausführen, Mitschauen bei echten Vorgängen, Sichtung der Systeme und Dokumente, in denen die Arbeit tatsächlich passiert. Aus den Reibungspunkten entsteht eine Liste von Use-Case-Kandidaten — jeder mit dem konkreten Schmerz dahinter, nicht mit einem Technologieschlagwort.

Wer dabei sein muss

Drei bis fünf Personen aus dem Fachbereich, jemand mit Systemzugang, und eine Person, die später über Budget entscheidet. Ohne die dritte Rolle wird aus dem Ergebnis kein Projekt.

Was Sie am Ende in der Hand halten

Eine Aufnahme des Ist-Prozesses und eine Liste von Use-Case-Kandidaten mit erster Einschätzung von Nutzen und Datenlage.

Die Entscheidung an dieser Stelle

Reden wir über ein KI-Problem oder über ein Prozessproblem? Ein Teil der Kandidaten löst sich, indem man den Prozess ändert — ohne Modell, ohne Projekt. Ich sage Ihnen das auch dann, wenn es meinen Auftrag kleiner macht.

2

Validieren

Was passiert

Die Kandidaten werden gegen drei Kriterien geprüft: den messbaren Nutzen, die tatsächliche Datenverfügbarkeit und die Umsetzbarkeit — technisch, organisatorisch und regulatorisch. Die Datenlage wird dabei nicht abgefragt, sondern an echten Beispielen geprüft. Der Unterschied zwischen ‚die Daten sind vorhanden‘ und ‚die Daten sind benutzbar‘ entscheidet über den Projekterfolg.

Wer dabei sein muss

Fachbereich und IT gemeinsam, mindestens einmal am selben Tisch. Getrennte Termine erzeugen getrennte Wahrheiten.

Was Sie am Ende in der Hand halten

Eine priorisierte Bewertung aller Kandidaten, eine Empfehlung mit Begründung — und eine begründete Absage an alles, was nicht empfohlen wird.

Die Entscheidung an dieser Stelle

Welcher Use Case wird gebaut und welcher bewusst nicht. Der Kandidat mit dem größten Nutzen hat selten die beste Datenlage. Wer diesen Konflikt hier nicht offen entscheidet, verliert ihn später im Projekt — dann aber teurer.

3

Bauen

Was passiert

Der Prototyp entsteht entlang eines echten Vorgangs, nicht anhand eines aufbereiteten Demodatensatzes. Dazu gehören die Anbindung der Bestandsdaten, ihre Aufbereitung, die eigentliche KI-Komponente und eine Oberfläche, die ein Fachanwender ohne Schulung bedienen kann. Gearbeitet wird in kurzen Runden mit denselben Personen aus Schritt eins.

Wer dabei sein muss

Zwei bis drei Personen aus dem Fachbereich, die bereit sind, unfertige Stände zu benutzen und ehrlich zu sagen, was nicht funktioniert.

Was Sie am Ende in der Hand halten

Eine Version, die ein Fachanwender an einem realen Vorgang benutzen kann — nicht eine Präsentation darüber.

Die Entscheidung an dieser Stelle

Wann ist gut genug gut genug? Ein Prototyp, der zu lange poliert wird, verliert die Nutzer, die ihn eigentlich testen sollten. Lieber früh in echte Hände als spät in perfekte.

4

Verankern

Was passiert

Die Pilotierung läuft mit einer definierten Nutzergruppe über einen festen Zeitraum, mit Messpunkten, die vorher feststehen. Rückmeldungen werden eingearbeitet oder begründet abgelehnt. Parallel wird geklärt, wem die Lösung nach dem Projekt gehört: Betrieb, Support, Weiterentwicklung und die Kosten dafür.

Wer dabei sein muss

Die Pilotnutzer, eine benannte verantwortliche Person auf Kundenseite und die IT, die den Betrieb übernimmt.

Was Sie am Ende in der Hand halten

Eine Entscheidungsvorlage mit drei möglichen Antworten — ausrollen, nachschärfen oder einstellen — und eine Übergabe an eine namentlich benannte Verantwortliche oder einen Verantwortlichen.

Die Entscheidung an dieser Stelle

Wer ist nach meinem Weggang zuständig? Ohne benannte Person endet auch ein erfolgreicher Pilot als Karteileiche. Diese Frage stelle ich am Anfang des Projekts, nicht am Ende.

Was in solchen Projekten typischerweise schiefgeht

Drei Muster sehe ich immer wieder. Sie sind der Grund, warum das Vorgehen oben so aussieht, wie es aussieht.

‚Die Daten sind doch da.‘

Vorhanden heißt nicht benutzbar. Dieselbe Information liegt in mehreren Systemen mit unterschiedlichen Ständen, Felder sind über Jahre umgewidmet worden, Freitextfelder enthalten das eigentliche Wissen. Deshalb wird die Datenlage im Schritt Validieren an echten Beispielen geprüft und nicht per Fragebogen erhoben.

Die echten Nutzer kommen zu spät dazu.

Wenn die ersten Anwender erst nach dem Bau eingebunden werden, diskutieren Sie Grundsätzliches zu einem Zeitpunkt, an dem Änderungen teuer sind. Deshalb sind dieselben Personen von Schritt eins bis vier beteiligt.

Die Demo überzeugt, der Betrieb fehlt.

Ein Prototyp ohne benannte Verantwortung, ohne Budget für Pflege und ohne Support-Weg ist nach wenigen Monaten unbenutzt — unabhängig davon, wie gut er funktioniert hat. Deshalb ist Verankern ein eigener Schritt und kein Anhang.

Wer was macht

Das übernimmt mein KI-Setup

Recherche und Vorstrukturierung, Aufbereitung von Anforderungen, Implementierung und Tests des Prototyps, Dokumentation und Statusberichte.

Das bleibt beim Menschen

Gespräche im Fachbereich, die Bewertung der Datenqualität, Priorisierung mit dem Management, Architekturentscheidungen und die Freigabe von allem, was Sie zu sehen bekommen.

Wie dieses Setup aufgebaut ist, sehen Sie hier.

Aufwand und Format

Der Ablauf ist derselbe, der Zuschnitt unterscheidet sich.

Klingt das nach Ihrer Ausgangslage?

Dreißig Minuten, in denen wir beide prüfen, ob das zusammenpasst. Wenn sich dabei herausstellt, dass Ihr Problem kein KI-Problem ist, sage ich Ihnen das.

Erstgespräch anfragen

30 Minuten. Wenn Ihr Vorhaben nicht zu mir passt, sage ich Ihnen das — und warum.