Einen KI Use Case für das eigene Produkt finden

Im Jahr 2026 ist KI allgegenwärtig, doch die meisten Unternehmen haben nach wie vor Schwierigkeiten, ihr Potenzial in praktischen Produktnutzen umzusetzen. Während Führungskräfte den Druck verspüren, „etwas mit KI zu tun“, behindern unklare Ziele, vage Vorstellungen und Unsicherheiten oft den Fortschritt. Das Ergebnis ist häufig eine Reihe von Pilotprojekten und Experimenten, die keine klaren Produktverbesserungen oder messbaren Nutzen bringen. Zunächst muss ein KI Use Case gefunden werden.

Aber wie können Sie den richtigen KI Use Case für Ihr Produkt finden, ohne Zeit und Ressourcen zu verschwenden?

Dieser Artikel zeigt, wie Sie systematisch KI Use Cases entdeckt, bewertet und validiert werden können, die zu Ihrem Produkt, den Bedürfnissen Ihrer Nutzer und Ihrer Geschäftsstrategie passen. Anhand von Beispielen aus dem Gesundheitswesen und dem Sport veranschaulichen wir, wie Sie von vagen Zielen zu klaren KI-Initiativen gelangen, die einen greifbaren Mehrwert schaffen.

Herausforderungen bei der KI Use Case Findung

KI wird oft mit hohen, unrealistischen Erwartungen konfrontiert. So geben zwar 78 % der Unternehmen an, KI in irgendeiner Form zu nutzen, doch über 80 % der KI-Projekte erzielen keine nennenswerten geschäftlichen Auswirkungen. Damit ist klar, wie häufig in trendige Technologien investiert wird, ohne vorab die tatsächlichen Bedürfnisse der Nutzer und Produkte zu bestimmen.

Viele Teams fühlen sich unter Druck gesetzt, "etwas mit KI zu tun", um mit den Markttrends Schritt zu halten. Das führt dazu, dass sie kleine Testprojekte ohne klare Ziele oder Erfolgskriterien starten. Diese dienen dazu, KI vor einer vollständigen Einführung in begrenztem Umfang zu erproben, verfehlen dann aber ihr Ziel. Allerdings sehen nur wenige Unternehmen wesentliche Verbesserungen.

Dieser Kreislauf kann zu einer „Pilot Fatigue“ führen: Teams führen wiederholt KI-Tests durch, die weder zu praktischen Produktverbesserungen noch zu einer breiteren Einführung führen. Laut Gartner verzögern sich 60 % der KI-Initiativen und nur 40 % der Unternehmen erzielen positive Ergebnisse.

Ohne einen klaren, strukturierten Prozess zur Ermittlung und Bewertung von KI Use Cases laufen Teams Gefahr, sich in endlosen Tests zu verlieren, die Ressourcen verschwenden, statt einen Mehrwert für die Nutzer zu schaffen.

Wie findet man einen KI Use Case für sein Produkt?

Schritt 1: Produktprobleme und Arbeitsabläufen ausarbeiten

Erfassen Sie zunächst, wie Nutzer mit Ihrem Produkt interagieren und an welchen Stellen sie auf Hindernisse, Unklarheiten oder Verzögerungen stoßen. Achten Sie auf sich wiederholende Aufgaben, Informationen, die Nutzer nur schwer finden können, oder Entscheidungen, die sie ohne Unterstützung von Ihnen treffen müssen. Identifizieren Sie Momente, in denen intelligente, schnelle oder personalisierte Antworten Ihre Erfahrung verbessern würden.

KI kann einen Mehrwert für Ihr Produkt schaffen, indem sie die Benutzererfahrung direkt verbessert.

Beispiel einer KI Use Case Identifizierung:

DiaperID hat Möglichkeiten zur Unterstützung der frühzeitigen Gesundheitsdiagnostik bei Säuglingen untersucht. Die bestehenden Verfahren beruhten darauf, dass Pflegekräfte die Farbe des Stuhls manuell beobachteten und meldeten. Dadurch wurden frühe Anzeichen einer Erkrankung oft übersehen. Auch Eltern hatten Schwierigkeiten, subtile Farbveränderungen zu erkennen. Dies zeigte die Notwendigkeit auf, KI-gestützte Farbanalysen einzusetzen, um Eltern und Ärzten bei der Früherkennung zu unterstützen.

Schritt 2: Den spezifischen KI Mehrwert bewerten

Ermitteln Sie Schwachstellen und prüfen Sie, ob KI diese beheben kann. KI ist besonders wertvoll bei der Analyse komplexer Daten, der Entscheidungsfindung und der Mustererkennung sowie bei personalisierten Benutzerinteraktionen. Prüfen Sie, ob KI Vorteile bietet, die über das hinausgehen, was einfachere Automatisierungs- oder regelbasierte Systeme leisten können. Dieser Schritt hilft, KI dort einzusetzen, wo sie einen echten Wettbewerbsvorteil bietet.

Beispiel einer KI Use Case Identifizierung:

Bei der KI-basierten App für die Rehabilitation zu Hause von Kinetech erwog das Team zunächst, einfache Videoanweisungen zur Anleitung der Patienten zu verwenden. Bei der Bewertung stellte sich jedoch heraus, dass die Patienten Echtzeit-Feedback zur Qualität ihrer Übungen benötigten. Hier boten die KI-gestützte Haltungsanalyse und das Echtzeit-Feedback einen einzigartigen Mehrwert, da sie die Körperhaltung und Bewegungsqualität überwachten. Damit war KI die klare Wahl.

Schritt 3: Datenverfügbarkeit und technologische Eignung überprüfen

Damit KI gut funktioniert, benötigt sie hochwertige und relevante Daten. Prüfen Sie deshalb, ob Sie Zugang zu den für das Training und den Einsatz eines KI-Systems in Ihrem Anwendungsfall erforderlichen Daten haben. Überprüfen Sie, ob Ihre Systeme die Daten zuverlässig erfassen und verarbeiten können und ob Ihre technische Infrastruktur die KI-Lösung unterstützt.

Dieser Schritt verhindert Investitionen in KI-Ideen, die technisch nicht realisierbar sind oder einen unrealistischen Datenaufwand erfordern.

Beispiel einer KI Use Case Identifizierung:

DiaperIDs Konzept, KI zur Analyse der Stuhlfarbe einzusetzen, war vielversprechend. Zunächst wurde überprüft, ob für das Training hochwertige, gekennzeichnete Bilddaten vorhanden waren. In Zusammenarbeit mit Ärzten der Charité wurden Stuhlbilder gesammelt und mit Anmerkungen versehen. So konnte frühzeitig bestätigt werden, dass genügend Daten vorhanden sind, um ein KI-basiertes Computervisionsmodell ohne zusätzlichen Aufwand einzusetzen.

Schritt 4: Erfolgskennzahlen und Ergebnisse definieren

Setzen Sie klare Ziele für eine erfolgreiche KI-Implementierung. Beispiele für Ziele sind die Verkürzung von Reaktionszeiten, die Verbesserung der Kundenbindung, die Erhöhung der Genauigkeit von Vorhersagen oder die Verringerung des manuellen Arbeitsaufwands. Durch die vorherige Festlegung dieser Kennzahlen schaffen Sie einen klaren Rahmen, um zu bewerten, ob Ihr KI-Anwendungsfall einen Mehrwert liefert.

Beispiel einer KI Use Case Identifizierung:

In Kinetechs Projekt wurden folgende Erfolgskennzahlen definiert: Steigerung der Heimtrainingsquote, Verringerung der Fehlerquote sowie die Bereitstellung quantifizierbarer Daten. Mithilfe der Messung konnte das Team beurteilen, ob das KI-System die Rehabilitationsergebnisse verbesserte und auf die Bedürfnisse der Nutzenden und die Geschäftsziele abgestimmt war.

Schritt 5: Prototypen entwickeln und in kleinen Schritten validieren

Erstellen Sie einen Lightweight-Prototyp, um Ihren KI-Anwendungsfall in einer fokussierten Umgebung mit geringem Risiko zu testen. Nutzen Sie diesen Prototyp, um erste Daten zu sammeln, Feedback von Benutzern oder Teams einzuholen und Ihre definierten Erfolgskennzahlen zu messen.

Eine Validierung hilft, Probleme aufzudecken und Vertrauen aufzubauen, bevor man in eine Einführung investiert. So stellt man sicher, dass ein KI-Anwendungsfall auf praktischen Ergebnissen und nicht auf Annahmen basiert.

Beispiel einer KI Use Case Identifizierung:

Das DiaperID-Team startete ein Pilotprojekt, bei dem Eltern mit ihren Smartphones Bilder aufnehmen konnten, um die Erkennung der Stuhlfarbe zu testen. Das Feedback ermöglichte vor der landesweiten Einführung Verbesserungen der App und der Modellgenauigkeit. Auf diese Weise wurde sichergestellt, dass der KI-Anwendungsfall zuverlässig funktioniert und von den Nutzern akzeptiert wird.

KI Use Case Herausforderungen bewältigen

Die Ermittlung effektiver Anwendungsfälle für KI ist selten einfach. Teams sehen sich mit praktischen, technischen und organisatorischen Hürden konfrontiert, die den Fortschritt verlangsamen und die Ergebnisse verwässern können.

Navigieren zwischen Hype und echten Geschäftsanforderungen

Viele Teams fügen KI hinzu, ohne Bezug zu Nutzerbedürfnissen oder Produktzielen. Das führt zu Pilotprojekten, die Ressourcen verbrauchen, ohne Mehrwert zu liefern. Richten Sie Ihre Bemühungen auf User Journeys und operative Arbeitsabläufe. Filtern Sie Ideen nach Wirkung und Machbarkeit, nicht nach Hype. Validieren Sie jeden potenziellen Anwendungsfall: "Löst KI ein echtes Problem, das eine einfachere Automatisierung nicht lösen kann?"

Sicherstellung der Datenverfügbarkeit und -qualität

Damit KI-Systeme ihre volle Leistungsfähigkeit entfalten können, sind saubere und relevante Daten unerlässlich. Viele Unternehmen kämpfen jedoch mit fragmentierten und inkonsistenten Datensätzen. Ignorieren Sie dieses Hindernis nicht, sondern prüfen Sie die Daten auf Ihre Anwendungsfälle. Ermitteln Sie, welche Daten verfügbar sind und welche nicht. Priorisieren Sie die Anwendungsfälle mit hochwertigen Daten. Entwickeln Sie parallel dazu eine Strategie für die komplexeren Datenanforderungen.

KI an bestehende Produkte und Prozesse anpassen

Die Integration von KI in Produkte kann zu Komplexität führen, wenn sie nicht sorgfältig geplant wird. Vermeiden Sie isolierte Entwicklung. Integrieren Sie KI nahtlos in Arbeitsabläufe. Konzentrieren Sie sich auf kleine Prototypen, die ohne größere Änderungen integriert werden können. So sammeln Sie Feedback, verfeinern Ihren Ansatz und bauen Vertrauen auf.

Fazit: KI Use Cases, die Produktauswirkungen haben

Bei der Suche nach Anwendungsfällen für KI geht es nicht um Trends, sondern um Abstimmung auf tatsächliche Bedürfnisse und Unternehmensziele. Durch Erfassung von Schwachstellen, Bewertung, Datenbereitschaft, Definition von Erfolgskennzahlen und schrittweise Validierung gelangen Teams von vagen Ambitionen zu wirkungsvollen KI-Implementierungen.

Dieser Ansatz reduziert Ressourcenverschwendung und hilft, verstreute Pilotprojekte zu vermeiden. So entsteht Klarheit darüber, wo KI in ein Produkt passt und wie Ergebnisse erzielt werden.

Wenn Sie bereit sind, den Schritt von „Wir sollten etwas mit KI machen“ zu „So wird KI unser Produkt verändern“ zu gehen, ist ein gezielter KI-Workshop zur Potenzialanalyse der nächste logische Schritt, um Ihre Strategie umzusetzen.