Kaum einer Organisation fehlt es derzeit an Ideen für den Einsatz künstlicher Intelligenz. Automatisierte Meeting-Zusammenfassungen, interne Wissensassistenten, KI-gestützte Dokumentenerstellung, selbstständig agierende KI-Agenten oder Prognosemodelle: Die Zahl möglicher Anwendungsfälle wächst schneller als die verfügbaren Budgets und Umsetzungskapazitäten.

Eine fundierte Bewertung von KI-Use-Cases benötigt einen klaren strategischen Rahmen. Ohne ihn besteht die Gefahr, auf kurzfristige Trends zu reagieren, isolierte Piloten zu starten und Ressourcen auf Vorhaben zu verteilen, die technologisch interessant erscheinen, aber kaum auf die eigenen Ziele einzahlen.

Dieser Rahmen muss nicht jedes Detail einer künftigen KI-Landschaft vorwegnehmen. Er sollte jedoch verbindlich festlegen, welche geschäftlichen und organisatorischen Ziele mit KI verfolgt werden, welche Handlungsfelder Priorität besitzen und welche Leitplanken für den Einsatz gelten.

Damit wird der Suchraum gezielt eingegrenzt: Welche Probleme sollen mit KI gelöst werden? Wo liegen die größten operativen Engpässe? Welche Fähigkeiten möchte die Organisation langfristig aufbauen? Welche Rolle soll KI künftig in Prozessen, Produkten und Entscheidungen übernehmen – und wo soll ihr Einsatz bewusst begrenzt werden?

Mehrwert darf dabei nicht ausschließlich mit kurzfristigen Kosteneinsparungen gleichgesetzt werden. Eine Initiative kann wirtschaftlich attraktiv sein, weil sie Bearbeitungszeiten verkürzt, wiederkehrende Aufwände reduziert oder neue Erlösmöglichkeiten schafft. Ihr Nutzen kann jedoch ebenso darin liegen, die Qualität von Ergebnissen zu erhöhen, Fehler zu vermeiden, Wissen leichter verfügbar zu machen oder das Kundenerlebnis zu verbessern.

Darüber hinaus können KI-Anwendungen organisatorischen Mehrwert schaffen: durch transparentere Prozesse, eine bessere Steuerbarkeit oder die Entlastung von Mitarbeitenden bei repetitiven Tätigkeiten. Andere Vorhaben sind vor allem strategisch relevant, weil sie Datenbestände, Plattformen oder Kompetenzen aufbauen, auf denen spätere Lösungen aufsetzen können.

Sie berücksichtigt auch, welchen Beitrag eine Initiative zur Leistungsfähigkeit, zur organisatorischen Verankerung und zur langfristigen Entwicklung leistet.

Ein überzeugender Nutzen bedeutet noch nicht, dass eine Initiative erfolgreich umgesetzt werden kann. Ebenso entscheidend ist ihre Machbarkeit – und damit die Frage, welcher Aufwand erforderlich ist, um aus einer Idee eine verlässlich nutzbare Lösung zu machen.

Bei KI-Projekten beginnt diese Prüfung häufig bei den Daten. Sind die erforderlichen Informationen überhaupt verfügbar, ausreichend strukturiert und qualitativ belastbar? Bestehen die notwendigen Nutzungsrechte für den vorgesehenen Zweck? Und lassen sich Ergebnisse nachvollziehen, kontrollieren und bei Bedarf gezielt korrigieren?

Hinzu kommen technische Fragen: Wie gut lässt sich die Lösung in bestehende Systeme und Arbeitsabläufe integrieren? Wie komplex sind Schnittstellen, Sicherheitsanforderungen und Betriebsmodelle? Ist die eingesetzte KI-Technologie für den konkreten Anwendungsfall ausreichend ausgereift und zuverlässig?

Machbarkeit ist jedoch nicht allein eine technische Frage. Eine Lösung kann technologisch funktionieren und trotzdem an organisatorischen Voraussetzungen scheitern. Verändert sie Rollen, Verantwortlichkeiten oder etablierte Prozesse, sind eine gezielte Change-Begleitung, Qualifizierung und klare Governance erforderlich. Auch Datenschutz, regulatorische Anforderungen, Risikomanagement und betriebliche Kontrollmechanismen müssen frühzeitig berücksichtigt werden.

Wer Mehrwert und Machbarkeit gemeinsam betrachtet, erhält eine einfache, aber wirkungsvolle 2×2-Matrix. Sie macht sichtbar, welche Initiativen unmittelbar verfolgt werden sollten, welche gezielte Vorbereitung benötigen und welche besser zurückgestellt werden.

Quick Wins verbinden einen hohen erwarteten Mehrwert mit einer hohen Machbarkeit beziehungsweise einem vergleichsweise geringen Umsetzungsaufwand. Sie eignen sich

Strategische Initiativen besitzen ebenfalls einen hohen Wert, sind jedoch schwieriger umzusetzen. Häufig fehlen noch Daten, technische Grundlagen, Governance-Strukturen oder organisatorische Voraussetzungen. Diese Vorhaben sollten nicht verworfen, sondern gezielt vorbereitet und in eine längerfristige Roadmap aufgenommen werden.

Diese Vorhaben sind gut umsetzbar, leisten jedoch nur einen begrenzten Beitrag zu den strategischen Zielen. Sie können sinnvoll sein, wenn vorhandene Plattformen genutzt werden können, freie Kapazitäten bestehen oder ein Use Case als Lernfeld für spätere Initiativen dient.

Eine hohe Priorität sollten sie jedoch nur erhalten, wenn ihr Aufwand gering ist und sie keine wichtigeren Vorhaben verdrängen.

Initiativen mit geringem erwarteten Mehrwert und niedriger Machbarkeit sollten konsequent zurückgestellt oder beendet werden. Eine erneute Bewertung ist erst dann sinnvoll, wenn sich zentrale Rahmenbedingungen verändern – etwa durch neue technologische Möglichkeiten, bessere Daten oder veränderte geschäftliche Anforderungen.

Die Matrix ersetzt keine vertiefende Analyse. Sie schafft jedoch eine gemeinsame Sprache und unterstützt dabei, ein ausgewogenes Portfolio aufzubauen: aus kurzfristig wirksamen Vorhaben, strategischen Investitionen, gezielten Lernfeldern und bewusst nicht verfolgten Ideen.

In vielen Organisationen werden KI-Use-Cases noch immer anhand von Bauchgefühl, persönlicher Begeisterung oder besonders überzeugenden Präsentationen priorisiert. Mitunter erhalten Vorhaben hohe Aufmerksamkeit, weil sie von einflussreichen Stakeholdern unterstützt werden, während operativ relevante Ideen aus den Fachbereichen weniger Gewicht bekommen.

Dadurch entstehen uneinheitliche Maßstäbe: Bei einem Vorhaben steht der erwartete Zeitgewinn im Mittelpunkt, ein anderes wird aufgrund seiner technologischen Attraktivität bevorzugt und ein drittes vor allem deshalb verfolgt, weil bereits ein Anbieter oder eine Lösung im Raum steht.

Eine professionelle Priorisierung muss daher konsistent und transparent erfolgen. Für jeden Use Case sollten vergleichbare Informationen erhoben, zentrale Annahmen dokumentiert und Nutzen sowie Machbarkeit anhand einheitlicher Kriterien betrachtet werden.

Die daraus entstehenden Entscheidungen müssen nachvollziehbar sein – nicht nur für das Projektteam, sondern ebenso für Fachbereiche, IT, Management und Governance-Funktionen. Erst wenn Priorisierung als wiederkehrender Steuerungsprozess etabliert ist, lässt sich ein KI-Portfolio wirksam weiterentwickeln.