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Das KI Playbook

Use Cases und Erfolgsrezepte, um Künstliche Intelligenz zu implementieren

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Weniger PoC-Wüste, mehr Wirkung: KI mit System – ein systematischer Leitfaden 

Unternehmen investieren so viel in KI wie nie zuvor – doch viele Projekte schaffen den Sprung in die Produktion nicht: Während über 90 % ihre KI-Budgets erhöhen, scheitern etwa drei von vier Initiativen vor der Produktionsreife. Die Lücke entsteht weniger an der Technik als an Methodik, Passung zum Business und fehlender Messbarkeit. 

Dieses Whitepaper liefert einen praxiserprobten, fünfstufigen Ansatz, der KI-Vorhaben vom Impuls zur Wertschöpfung führt: Use Cases systematisch identifizieren, mit einem hybriden Bewertungsrahmen priorisieren, im Refinement zu einem klaren PoC mit Scope, Daten- und Architekturentscheidungen schärfen, in der Realität iterativ entwickeln – und mittels Review & KPI-Logik fundiert über Skalierung entscheiden. So vermeiden Sie „Solution looking for a problem“, PoC-Wüsten und Akzeptanzlücken. 

Kernelemente sind die Value-Effort-Matrix für transparente Go/No-Go-Entscheidungen, multidimensionale Kriterien (Strategic Fit, ROI, Machbarkeit, Organisation), nutzerzentrierte Co-Creation sowie die frühzeitige und konsequente Integration neuer Technologien in bestehende Systeme (Edge/Cloud, ERP/MES) und MLOps-Pipelines. 

Wie das Vorgehen in der Fertigung unter Realbedingungen wirkt, zeigt das konzeptionelle Beispiel der „Maschinenbau AG“: Das Whitepaper begleitet den fiktiven Fertigungsbetrieb durch sämtliche Phasen des Use Case Managements und stellt die einzelnen Weichenstellungen praxisnah nach.

Zentrale Fragestellungen im Whitepaper:

  • Welche Daten und Fragen helfen, KI-Use-Cases konsequent entlang der Customer Journey auszurichten, statt nur Technologie-Ideen zu sammeln?
  • Nach welchen Kriterien werden Use-Cases fair, ganzheitlich und transparent priorisiert?
  • Was macht aus einer Idee einen umsetzbaren PoC? (Scope & KPIs, Datenbedarf, Architektur, PoC-Template, strukturiertes Hand-over).
  • Wie wird der PoC agil unter Realbedingungen entwickelt – inklusive Usability-Tests, Drift-Management, Edge vs. Cloud und Legacy-Integration?
  • Welche KPI- und Review-Logik führt zu belastbaren Go/No-Go-Entscheidungen und einem sauberen Plan in die Skalierung?
  • Welche Rollen, Skills und Change-Hebel sichern die Adoption?
  • Wie sieht eine belastbare Infrastruktur-/MLOps-Roadmap aus – von ERP/MES-Anbindung bis zu DevOps-basiertem MLOps?

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