Wie wir KI-Usecases sinnvoll priorisieren

Wenn Unternehmen mit dem Thema Künstliche Intelligenz starten, passiert meistens eines von zwei Dingen: Entweder es fehlt an konkreten Ideen, oder es gibt viel zu viele. Und von diesen vielen Ideen wird dann häufig einfach die umgesetzt, die gerade am lautesten ist, technisch am spannendsten klingt oder zufällig von einer Entscheidungsträgerin stammt. Was dabei oft vergessen geht: Nicht jede Idee ist ein guter Use Case – und nicht jeder Use Case lohnt sich.

Nicht jede Idee ist ein guter Use Case

Genau dieses Problem haben wir in unseren ersten Kundenprojekten bei IntelliLab selbst erlebt. Während der Strategiephase sammeln wir gemeinsam mit dem Team eines Unternehmens potenzielle Use Cases. Schnell entsteht dabei eine Liste mit Dutzenden Vorschlägen – manche mit echtem Potenzial, manche eher vage. Doch wenn es dann darum geht, aus dieser Liste klare Prioritäten abzuleiten, fehlen oft objektive Kriterien. Was bringt der Use Case wirklich? Was kostet er in der Umsetzung? Und wie aufwändig ist das Ganze tatsächlich? Nur auf den geschätzten Aufwand und eine vermutete Zeitersparnis zu schauen, reicht nicht. Es braucht eine Entscheidungsgrundlage, die über das Bauchgefühl hinausgeht.

ICE Score – ein erster Schritt

Viele Unternehmen, mit denen wir zusammenarbeiten – insbesondere solche mit bestehenden KI-Abteilungen – nutzen zur Priorisierung den sogenannten ICE Score. Die Methode ist simpel, schnell einsetzbar und gerade für kleinere Abklärungen durchaus sinnvoll. ICE steht dabei für Impact, Confidence und Ease:

• Impact: Wie gross ist die potenzielle Wirkung des Use Cases?
• Confidence: Wie sicher ist die Einschätzung über Impact und Aufwand?
• Ease: Wie einfach ist die Umsetzung?

Jeder dieser Werte wird meist auf einer Skala von 1 bis 10 geschätzt, das Produkt ergibt dann den ICE Score. Was der Score jedoch nicht berücksichtigt: Indirekte Kosten wie Einarbeitungszeit der MA, unterschiedliche Aufwandstypen oder technische Abhängigkeiten. Genau da setzt unser Ansatz an.

Unsere Lösung: KEV & KPC-Score

Um das zu lösen, haben wir zwei eigene Bewertungsformeln entwickelt, mit denen wir seither jedes Projekt strukturieren: den Knollschen Efficiency Value (KEV) und den Knollschen Project Complexity-Score (KPC-Score). Sie machen sichtbar, was vorher schwer greifbar war – nämlich wie viel ein Use Case wirklich bringt und wie aufwändig er ist. So können wir fundiert entscheiden, was sinnvoll ist, was zuerst kommt und was man besser weglässt.

KEV – der wirtschaftliche Nutzen eines Use Cases

Der KEV beantwortet die Frage: Lohnt sich dieser Use Case innerhalb eines definierten Zeitraums – oder kostet er uns am Ende mehr, als er bringt? Die Formel berücksichtigt unter anderem monatlich gesparte Stunden, interne Stundensätze, Eingewöhnungszeit, Eingewöhnungsgeschwindigkeit, Investitions- und Betriebskosten sowie die effektive Nutzungsdauer. In unserer Standardrechnung gehen wir dabei von einem Zeitraum von zwölf Monaten aus. Wenn der KEV über 1 liegt, bedeutet das: Die Lösung amortisiert sich innerhalb eines Jahres. Ein Wert unter 1 hingegen zeigt, dass die Kosten den Nutzen übersteigen – zumindest in diesem Zeitrahmen.

KPC – wie anspruchsvoll ist die Umsetzung?

Der KPC-Score misst die Komplexität eines Use Cases – und zwar auf einer Skala von 0 (sehr einfach) bis 100 (sehr komplex). Er setzt sich aus neun Faktoren zusammen, darunter Datenschutzanforderungen, Datenqualität, Verfügbarkeit der relevanten Personen, IT-Infrastruktur, ethische Überlegungen, Governance, Anzahl notwendiger Schnittstellen und – ganz wichtig – die Menge an Unbekannten. Diese zählen doppelt, weil sie erfahrungsgemäss der häufigste Grund für Verzögerungen, Unsicherheiten und Mehraufwand sind. Der KPC zeigt uns, wie gut ein Use Case bereits vorbereitet ist – oder wo noch Vorarbeit geleistet werden muss, bevor eine Umsetzung realistisch wird.

Komplex, aber wertvoll – was tun?

Nicht jeder Use Case mit hoher Komplexität ist automatisch schlecht. Im Gegenteil: Oft haben gerade diese Ideen einen enorm hohen KEV. Entscheidend ist dann, die Komplexität zu reduzieren, bevor man in die Umsetzung geht. Das kann bedeuten, dass wir offene Fragen systematisch klären, Stakeholder frühzeitig einbinden oder mit Vorabklärungen die Unsicherheit verringern. So wird aus einem "zu kompliziert" plötzlich ein machbares Projekt – mit grossem Hebel.

So priorisieren wir in der Strategiephase

Wenn wir Use Cases priorisieren, laufen KEV und KPC immer gemeinsam. Die Kombination zeigt uns nicht nur, welche Projekte lohnend sind, sondern auch, welche realistisch umsetzbar sind. Daraus entsteht eine sortierte Roadmap, abgestimmt auf die vorhandenen Kapazitäten und Ziele. Eine typische Übersicht könnte so aussehen:

Statt einer reinen Ideensammlung entsteht so eine konkrete Entscheidungsbasis. Wir können Stakeholdern transparent zeigen, welche Use Cases welchen Nutzen bringen, wo die Stolpersteine liegen und was sich in welchem Zeitrahmen lohnt. Vor allem aber: Die Diskussion wird sachlicher. Es geht nicht mehr um Meinungen, sondern um nachvollziehbare Fakten.

Fazit

KEV und KPC helfen uns, aus vielen Ideen einen machbaren und wirkungsvollen Projektplan zu machen. Sie schaffen Klarheit – für uns und unsere Kunden. Und sie sorgen dafür, dass nicht einfach das lauteste Projekt umgesetzt wird, sondern das sinnvollste. Generell ist es  wichtig, dass man Use Cases durch einen Score, egal ob KEV, ICE-Score o.Ä., einordnet und sich so eine saubere Übersicht verschafft.

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