Wenn ein Unternehmen zum ersten Mal KI einsetzt, ist der Anwendungsfall meist schon gesetzt, bevor jemand ihn geprüft hat. Das dreht die Reihenfolge um – mit weitreichenden Folgen für die gesamte Organisation.
Veröffentlicht am 01. September 2026
Der Bereich, der am lautesten über Aufwand klagt, ist fast nie der Bereich mit dem besten Hebel. Lautstärke entsteht durch Belastung, nicht durch Automatisierbarkeit. Häufig ist genau dort der Ablauf am wenigsten standardisiert, weil die Belastung überhaupt erst aus der fehlenden Struktur entsteht.
Wer diesen Bereich als Erstes wählt, arbeitet gegen die schwierigste Ausgangslage im Haus. Das Werkzeug trifft auf einen Prozess, den niemand sauber beschreiben kann, und liefert entsprechend uneinheitliche Ergebnisse. Der Rückschluss im Unternehmen lautet dann nicht, dass die Auswahl falsch war. Er lautet, dass KI hier nicht funktioniert.
Ein zweites verbreitetes Kriterium ist die Nähe zur Geschäftsführung. Anwendungsfälle, die im Führungskreis unmittelbar sichtbar werden, wirken attraktiv, weil sie schnell Aufmerksamkeit erzeugen. Sie sind aber oft Einzelfallarbeit mit hohem Urteilsanteil und geringer Wiederholung. Genau dort liegt der geringste messbare Nutzen.
🤖 Dieses Bild wurde mit KI erstellt.
Belastbar wird die Auswahl über drei Größen – sie stammen nicht aus der KI-Welt, sondern aus der bewährten Define- und Measure-Logik von DMAIC (Lean Six Sigma).
Ein Ablauf, der hundertmal im Monat stattfindet, erzeugt selbst bei kleiner Einsparung pro Durchlauf einen messbaren Effekt. Viermal im Jahr reicht nicht.
Lässt sich der Ablauf so beschreiben, dass zwei Mitarbeiter unabhängig voneinander zum selben Ergebnis kommen, ist er übergabefähig – und damit KI-tauglich.
Liegen die benötigten Informationen strukturiert und an einem bekannten Ort? Oder entstehen sie erst im Kopf des Bearbeiters?
Ein Anwendungsfall, der diese Prüfung nicht besteht, ist kein schlechter Anwendungsfall. Er ist nur noch nicht an der Reihe.
In der Praxis wird die Auswahl des ersten Anwendungsfalls häufig delegiert – meist an die IT oder an den Bereich, der ohnehin gerade betroffen ist. Damit trifft eine Fachebene eine Entscheidung, deren Wirkung weit über den eigenen Bereich hinausreicht: Sie legt fest, welchen Eindruck die gesamte Organisation von KI gewinnt.
Die Bewertung der Kriterien kann und soll fachlich vorbereitet werden. Die Entscheidung darüber, welcher Bereich als Erstes gezeigt wird und welches Risiko dabei akzeptiert wird, ist eine Führungsentscheidung.
"Genau an dieser Stelle setzt der KIRA-Prozess von Jörn Kugler (KI-Readiness-Analyse) an. Er macht die vorhandenen Abläufe, ihre Frequenz und ihre Reife sichtbar, sodass die Auswahl auf einer beschriebenen Grundlage stattfindet – statt auf einer Vermutung. Das Ergebnis ist keine Toolempfehlung, sondern eine begründete Reihenfolge."
🤖 Dieses Bild wurde mit KI erstellt.
Die Frage, welches KI-Werkzeug das richtige ist, lässt sich erst beantworten, wenn feststeht, woran es arbeiten soll. Wer diesen Schritt überspringt, kauft eine Lösung für ein Problem, dessen Umfang niemand kennt. Die Reihenfolge aus beschriebenem Ablauf, geprüfter Frequenz und erst danach getroffener Werkzeugentscheidung kostet am Anfang Zeit. Sie ist der einzige Weg, auf dem sich später überhaupt feststellen lässt, ob sich die Investition gerechnet hat.
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