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  1. Lexikon
  2. Use Case (Anwendungsfall)
KI-Lexikon

Use Case (Anwendungsfall)

Konkreter Anwendungsfall, der beschreibt, wie KI ein Geschäftsproblem löst.

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Das Wichtigste auf einen Blick

  • ✓Starte mit dem Geschäftsproblem, nicht mit der Technologie
  • ✓Gute Use Cases sind spezifisch, messbar und haben klare KPIs
  • ✓Fokussiere auf Quick Wins: hoher Nutzen bei geringem Umsetzungsaufwand
  • ✓Ein Proof of Concept validiert die Machbarkeit, bevor du in den Vollbetrieb investierst
  • ✓Typische Mittelständler haben 5-15 lohnenswerte KI-Use-Cases

Definition

Ein Use Case beschreibt einen konkreten Anwendungsfall: Welches Problem soll die KI lösen, für wen und mit welchem erwarteten Ergebnis? Gute Use Cases sind spezifisch, messbar und auf einen klar definierten Geschäftsprozess bezogen. Sie bilden die Grundlage jeder erfolgreichen KI-Einführung. Ein vollständiger Use Case definiert den Ist-Zustand, den Soll-Zustand, die beteiligten Akteure, die benötigten Daten und die messbaren Erfolgskriterien (KPIs). Ohne einen klar definierten Use Case scheitern KI-Projekte häufig an unrealistischen Erwartungen oder fehlender Messbarkeit.

Use Case (Anwendungsfall): So funktioniert's

Die Entwicklung eines KI-Use-Cases folgt einem strukturierten Prozess. Zuerst wird ein Geschäftsproblem identifiziert, das repetitiv, zeitintensiv oder fehleranfällig ist. Dann wird analysiert, ob und welche Daten für eine KI-Lösung verfügbar sind. Anschließend wird der Use Case in einem Canvas oder Steckbrief dokumentiert: Problem, Lösung, Daten, KPIs, Aufwand und erwarteter Nutzen. Ein Proof of Concept testet die technische Machbarkeit an einem kleinen Ausschnitt. Erst nach erfolgreicher Validierung wird der Use Case in den Produktivbetrieb überführt.

Relevanz für dein Unternehmen

Die wichtigste Frage bei KI-Projekten lautet nicht 'Welche Technologie?' sondern 'Welcher Use Case?' Der beste Startpunkt: Prozesse identifizieren, die repetitiv, zeitintensiv und fehleranfällig sind. Dort bringt KI den größten Nutzen. Ein gut definierter Use Case ist der halbe Projekterfolg. Erfahrungswerte zeigen: Mittelständische Unternehmen haben typischerweise 5-15 lohnenswerte KI-Use-Cases, von denen 2-3 als Quick Wins schnell umsetzbar sind. Priorisiere nach dem Verhältnis von erwartetem Nutzen zu Umsetzungsaufwand.

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KI im Mittelstand: 15 Praxisbeispiele 2026

Vorteile und Nachteile

Vorteile

  • +Klare Use Cases verhindern Technologie-Hype ohne Geschäftsbezug
  • +Messbare KPIs ermöglichen objektive Bewertung des KI-Projekterfolgs
  • +Strukturierter Ansatz reduziert das Risiko fehlgeschlagener KI-Projekte
  • +Priorisierung nach Nutzen/Aufwand führt zu schnellen, sichtbaren Erfolgen
  • +Dokumentierte Use Cases erleichtern interne Kommunikation und Budgetfreigabe

Nachteile / Grenzen

  • −Use-Case-Entwicklung erfordert Zeit und Abstimmung zwischen IT und Fachabteilungen
  • −Zu enge Definition kann innovative Anwendungsmöglichkeiten übersehen
  • −Ohne technisches Grundverständnis werden ungeeignete Use Cases ausgewählt
  • −Der Übergang vom validierten Use Case zum skalierten Produktivbetrieb ist oft unterschätzt

Praxisbeispiele

  • 1Use Case: Automatische Angebotserstellung, von 45 auf 5 Minuten
  • 2Use Case: E-Mail-Triage, 80 % der Anfragen automatisch zuordnen
  • 3Use Case: Vertragsanalyse, Fristen und Risiken automatisch erkennen
  • 4Use Case: Wissensassistent, der das interne Handbuch per Chat durchsuchbar macht
  • 5Use Case: Predictive Maintenance, Maschinenausfälle 48 Stunden vorher erkennen

Häufig gestellte Fragen

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Jannis Gerlinger

Über den Autor

Jannis Gerlinger

Geschäftsführer, JANGER GmbH

Jannis Gerlinger ist Geschäftsführer der JANGER GmbH. Seit über 15 Jahren entwickelt er digitale Lösungen, erst im UX/UI Design und E-Commerce, heute mit dem Fokus auf sichere KI-Systeme für den Mittelstand. Mit seiner TÜV-Zertifizierung in Verkaufspsychologie verbindet er technisches Know-how mit einem tiefen Verständnis für Geschäftsprozesse.

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Proof of Concept (PoC)

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