Anwendungsfälle erkennen – Leitfaden für hermine.ai
Warum Use Cases entscheidend sind
Gut gewählte Anwendungsfälle übersetzen die abstrakte Leistungsfähigkeit von KI in konkreten Business-Nutzen. Erst wenn Kolleg:innen erleben, wie ein Assistent ihre tägliche Arbeit vereinfacht, entsteht Akzeptanz, Neugier – und Budget. Gleichzeitig liefern sauber definierte Use Cases die Basis für klare KPIs, die Erfolge messbar und skalierbar machen. Kurz: Ohne starke Use Cases bleibt KI eine Tech-Demo; mit ihnen wird sie zum Performance-Booster.
Was macht einen großartigen AI-Use-Case aus?
Bevor wir in Ideen stürzen, lohnt ein gemeinsames Qualitätsverständnis. Ein erstklassiger Use Case erfüllt fünf Kriterien:
| Kriterium | Leitfrage | Warum es wichtig ist |
|---|---|---|
| Nutzen | Welche spürbare Verbesserung entsteht? | Nur messbarer Mehrwert erzeugt Rückenwind bei Stakeholdern. |
| Relevanz | Wie viele Teams oder Kernprozesse profitieren? | Breite Wirkung beschleunigt Adoption. |
| Umsetzbarkeit | Sind Daten & Zugriffe schnell verfügbar? | Schnelle Ergebnisse festigen Vertrauen. |
| Messbarkeit | Welche KPI belegen Erfolg? | Ohne Daten keine Skalierung oder Budget-Verteidigung. |
| Skalierbarkeit | Lässt sich der Ansatz auf weitere Bereiche übertragen? | Verhindert Insellösungen & reduziert Wartungskosten. |
Praxisbeispiel: Ein Meeting-Notiz-Assistent spart 15 Minuten pro Termin, betrifft jeden Knowledge-Worker und benötigt nur Outlook-Zugriff – ein Parade-Quick-Win.
Horizontal zuerst, vertikal danach
Horizontale Use Cases (z. B. Mail-Antwort, Übersetzer, Dokument-Zusammenfassung) sind universell, schnell erklärt und brauchen selten Zusatz-Integrationen. Sie sorgen für breite „Aha!-Momente“ und bilden das Trainingslager für spätere vertikale, prozess-tiefe Workflows (z. B. vollautomatischer CRM-Agent oder Rechnungs-Abgleich im ERP). Das bewährte Muster lautet:
- Kompetenz aufbauen – Mitarbeitende lernen Prompt-Design und Assistenten-Logik an einfachen Beispielen.
- Vertrauen festigen – Früh sichtbare Einsparungen überzeugen Management und Betriebsrat.
- Komplexität steigern – Sobald KI-Literacy da ist, lohnen sich tiefere, integrierte Projekte mit höherem ROI.
KI-Capability-Landkarte
Diese Landkarte dient als Inspiration und Checkliste: Welche Fähigkeit meines Assistenten löst welchen Pain?
| Kategorie | Kern-Fähigkeiten | Beispiel-Assistenten |
|---|---|---|
| Text | Schreiben · Zusammenfassen · Analysieren | Vertrags-Check, Policy-Zusammenfassung |
| Bild | Generieren · Beschreiben · Klassifizieren | Social-Banner-Creator, Visuelle Fehleranalyse |
| Audio | Transkribieren · Sprechen | Call-Notiz-Generator, Podcast-Voice-over |
| Daten | Extrahieren · Analysieren · Visualisieren | KPI-Dashboard, Anomalie-Erkennung, Forecast-Diagramm |
So nutzen Sie die Landkarte: Gehen Sie Ihre Pain-Liste durch (Kapitel 4) und prüfen Sie für jede Aufgabe, welche Spalte ein Häkchen bekommt. Aufgaben ohne Häkchen sind (noch) kein KI-Fall.
Fünf-Schritte-Workshop zur Use-Case-Ideation (60 min)
Der Workshop ist so gestaltet, dass selbst KI-Neulinge binnen einer Stunde strukturiert von Problemen zu machbaren Ideen gelangen.
- Inspiration (10 min) – Zeigen Sie drei fertige hermine.ai-Assistenten, um Denkblockaden zu lösen.
- Brain-Dump (10 min) – Jede:r schreibt (analog oder digital) fünf repetitive, nervige Tätigkeiten auf.
- Clustering (10 min) – Moderation sammelt Karten auf Miro/Whiteboard und bildet Themen-Cluster.
- Capability-Mapping (15 min) – Teams ordnen Cluster der Landkarte aus Kapitel 3 zu.
- Dot-Voting (15 min) – Jede:r erhält fünf Punkte, vergibt sie nach Impact × Aufwand.
Moderations-Hack: Begrenzen Sie Cluster auf max. 10, sonst verliert die Gruppe Fokus.
Priorisierung mit der 2×2-Matrix
Eine schnelle, visuelle Entscheidungshilfe. Kleben oder ziehen Sie jeden Cluster in die passende Quadrantenecke – und zwar gemeinsam mit Stakeholdern. So entfallen endlose Grundsatzdebatten.
| Hoher Impact | Niedriger Impact | |
|---|---|---|
| Niedriger Aufwand |
Quick Wins • Sofort bauen • Als Tutorial teilen |
Nice-to-Have |
| Hoher Aufwand |
Investitions-Cases • Roadmap erstellen • Budget & Team sichern |
Parken |
Typische Stolpersteine: Aufwand wird unterschätzt, weil API-Limits oder Daten-Qualität unklar sind. Binden Sie deshalb früh Dev- oder Data-Owner ein.
Use-Case-Register & Ownership
Eine Excel- oder Airtable-Liste klingt trivial, verhindert aber Chaos. Jeder Eintrag hat einen Business-Owner (Verantwortung für Nutzen) und einen Build-Owner (Verantwortung für Umsetzung). Der Register-Link gehört in den Projekt-Slack/Teams-Channel – Transparenz oder es existiert nicht.
| Feld | Inhalt (Beispiel) |
|---|---|
| Titel | Vertrags-Risiko-Checker |
| Business-Owner | Head of Legal |
| Build-Owner | AI-Champion HR |
| Capability | Text-Analyse |
| Aufwand (S/M/L) | M |
| Impact (1-5) | 4 |
| KPI | Prüfzeit ↓ 50 % |
| Status | Prototyp |
| Nächster Schritt | Feedback Pilot |
Umsetzung & Sprints
- Quick Wins – AI-Champions oder Power-User konfigurieren Prompt oder Assistent direkt in hermine.ai innerhalb von 1-3 Tagen. Interne Reviews stellen Compliance sicher.
- Vertiefende Cases – Für Integrationen mit ERP, CRM oder proprietären APIs bieten wir gemeinsame 2-Wochen-Sprints an. In kleinen, agilen Paketen entwickeln wir Sidecar-Services oder Actions, die Ihren Workflow nahtlos mit hermine.ai verknüpfen.
Kontakt: ai-services@zauberware.com – wir skizzieren Scope, Aufwand und Roadmap in einem 30-min Discovery-Call.
Lessons Learned & Skalierung
Nach jedem Sprint folgt eine Show-&-Tell-Session: Was lief gut? Wo hakte es? Welche KPI haben wir erreicht? Dieses kontinuierliche Lernen schützt vor Schatten-IT und verhindert, dass dieselben Stolpersteine in anderen Teams erneut auftreten. Erfolgreiche Prompts landen in der zentralen Bibliothek, weniger erfolgreiche in der „Icebox“ zur späteren Re-Evaluation.
Checkliste „Ready to Build“
Bevor die Entwickler:innen loslegen, hält diese Checkliste Qualitäts- und Governance-Gate ein:
- Geschäftlicher Nutzen klar? – KPI & Erfolgskriterien definiert
- Owner benannt? – Business & Build-Owner stehen fest
- Datenzugriff gesichert? – Rechte, DSGVO-Check, evtl. Pseudonymisierung
- Zeitbox abgestimmt? – Sprint-Dauer & Review-Termin im Kalender
- Risiken bewertet? – Bias, Halluzination, Security-Risiken dokumentiert
Wenn jede Box gecheckt ist, heißt es: Prompt on! – und viel Erfolg beim nächsten hermine.ai-Use-Case.
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