Use Case Identifikation für KI

Viele Menschen suchen nach sinnvollen KI-Anwendungen, indem sie sich Listen möglicher Tools ansehen. Das wirkt zunächst naheliegend, führt aber oft an der eigentlichen Frage vorbei. Gute Use Cases entstehen selten aus der Faszination für ein Werkzeug, sondern aus einer genauen Betrachtung der eigenen Arbeit. Erst wenn sichtbar wird, welche Tätigkeiten regelmäßig anfallen, wo Aufwand entsteht und welche Schritte sich schwerfühlig anfühlen, lässt sich bewerten, ob KI tatsächlich einen Unterschied machen kann.

Das gilt für Organisationen ebenso wie für Einzelpersonen. Wer KI sinnvoll einsetzen will, braucht keinen abstrakten Technologiekatalog, sondern ein einfaches Schema, um den eigenen Alltag lesbar zu machen.

Tags: Use Cases, Arbeitsalltag, Priorisierung

Schritt 1: Tätigkeiten sichtbar machen

Der erste Schritt ist erstaunlich unspektakulär: Arbeit in einzelne Tätigkeiten zerlegen. Woran arbeite ich regelmäßig? Welche Aufgaben wiederholen sich? Wo sammle ich Informationen, bereite Inhalte auf, strukturiere Wissen, formuliere Texte, analysiere Zusammenhänge, bewerte Optionen oder bereite Entscheidungen vor?

Viele potenzielle Use Cases bleiben unsichtbar, weil Arbeit nur als große Rolle beschrieben wird. “Projektmanagement”, “Produktarbeit” oder “Business Development” sind jedoch zu grob, um daraus gute KI-Anwendungen abzuleiten. Erst auf der Ebene konkreter Tätigkeiten wird es interessant. Zum Beispiel: Interviewnotizen verdichten, Recherche zusammenziehen, Mails vorbereiten, Varianten formulieren, Informationsstapel ordnen oder Entwürfe für Präsentationen strukturieren.

Diese Sicht auf Arbeit ist oft schon für sich wertvoll. Sie zeigt, wo Zeit verloren geht und wo sich Denkarbeit in wiederkehrenden Routinen verfestigt.

Schritt 2: Potenzialfragen stellen

Sobald Tätigkeiten sichtbar sind, folgt die eigentliche Suchbewegung. Für jede Tätigkeit lassen sich einfache Fragen stellen: Könnte KI hier beschleunigen? Struktur schaffen? Einen ersten Entwurf liefern? Wiederholte Muster erkennen? Informationen besser ordnen? Kreative Varianten eröffnen? Oder sogar Teilaufgaben automatisieren?

Wichtig ist, diese Fragen offen zu halten. Nicht jede Aufgabe braucht sofort eine vollständige Automatisierung. Oft liegt der größte Wert in einer guten Teilunterstützung. KI kann vorbereiten, sortieren, verdichten oder Perspektiven erweitern, ohne den gesamten Schritt zu übernehmen. Gerade darin liegt häufig der realistische Hebel für den Alltag.

Es lohnt sich auch, nicht nur auf Effizienz zu schauen. Manche Use Cases verbessern weniger die Geschwindigkeit als die Qualität, Vergleichbarkeit oder Konsistenz einer Arbeit.

Nicht jeder Use Case ist ein guter Use Case

Sobald erste Ideen gesammelt sind, braucht es Kriterien für die Bewertung. Sonst bleibt das Feld beliebig. Hilfreich sind einige einfache Prüffragen: Wie häufig kommt die Tätigkeit vor? Wie hoch ist der aktuelle Aufwand? Wie groß könnte der Qualitätseffekt sein? Wie sensibel ist das Thema? Welche Daten sind verfügbar? Und wie wichtig bleibt menschliche Verantwortung in diesem Schritt?

Ein guter Use Case verbindet idealerweise mehrere günstige Bedingungen. Die Aufgabe tritt regelmäßig auf, ist klar genug umrissen, erzeugt Aufwand und kann durch KI sinnvoll verbessert werden, ohne dass das Risiko unkontrollierbar steigt. Schwierig wird es dort, wo sensible Informationen, hohe Verbindlichkeit oder stark kontextgebundene Entscheidungen im Mittelpunkt stehen. Auch dann kann KI helfen, aber oft eher vorbereitend als abschließend.

Mensch und Maschine bewusst zusammendenken

Die vielleicht wichtigste Frage lautet nicht, ob KI eine Aufgabe übernehmen kann, sondern wie das Zusammenspiel gestaltet wird. In manchen Fällen ist KI ein Startpunkt: Sie erstellt einen ersten Entwurf, den ein Mensch verfeinert. In anderen Fällen ist sie ein Analysewerkzeug, das Muster sichtbar macht, bevor ein Mensch die Bewertung übernimmt. Wieder andere Aufgaben lassen sich teilweise automatisieren, brauchen aber klare Schwellen für Kontrolle und Freigabe.

Diese Perspektive verhindert zwei Extreme: die naive Überschätzung und die vorschnelle Ablehnung. Gute Use Cases entstehen zwischen beiden Polen. Sie nehmen ernst, dass KI bestimmte Schritte sehr gut unterstützen kann, ohne daraus automatisch eine vollständige Substitution menschlicher Arbeit zu machen.

Ein einfaches Suchschema für den Alltag

In der Praxis reicht oft ein kompaktes Raster mit vier Feldern: Tätigkeit, möglicher KI-Beitrag, erwarteter Nutzen, relevantes Risiko. Wer so über die eigene Arbeit nachdenkt, bekommt schnell ein Gefühl dafür, welche Anwendungen naheliegend sind und welche eher theoretisch wirken. Aus zehn ersten Ideen bleiben dann vielleicht drei übrig, die wirklich tragfähig sind.

Genau das ist der Punkt. Use Case Identifikation muss nicht spektakulär sein. Sie soll nicht möglichst viele Ideen produzieren, sondern die richtigen sichtbar machen. Wenn Menschen ihren Alltag besser lesen können, wird KI von einem allgemeinen Zukunftsthema zu einem konkreten Werkzeug für reale Arbeit.