Die Basis für eine erfolgreiche Umsetzung von KI-Use Cases ist eine gute Planung. Eine einfache Methode zur Darstellung und Visualisierung von einzelnen KI-Anwendungsfällen bietet das AI-Use Case-Canvas.
Künstliche Intelligenz ist zur Zeit DAS Thema in der Wirtschaft. So ziemlich jedes Unternehmen nutzt bereits KI-Tools oder möchte diese einführen. Damit Künstliche Intelligenz erfolgreich im Unternehmen eingeführt werden kann, ist es sinnvoll vorab Anwendungsfälle oder Use Cases zu identifizieren. Use Cases sind konkrete Szenarien für den Einsatz von KI-Tools in der jeweiligen Organisation. Sie beschreiben, wer die KI nutzt, in welchem Prozess, mit welchen Daten und zu welchem Ziel. Die Identifizierung von Anwendungsfällen für Künstliche Intelligenz sorgt dafür, dass KI-Tools nicht planlos und um ihrer selbst willen eingesetzt werden, sondern dort, wo sie einen tatsächlichen Mehrwert bieten. Für eine konkrete Umsetzung von KI-Use Cases reicht es aber nicht aus, diese zu identifizieren. Sie müssen auch genauer analysiert werden, um die Implementierung, Einführung und Nutzung der Tools möglichst reibungslos gestalten zu können. Eine Methode zur Unterstützung der Analyse und Planung ist das AI-Use Case-Canvas.
Was ist ein Canvas?
Ein Canvas ist ein 1-seitiges-Arbeitsblatt, das hilft, Pläne oder Modelle übersichtlich darzustellen und schnell zu analysieren. Typischerweise wird es in einer Matrix oder mehreren Bereichen oder Feldern dargestellt, in die Stichpunkte, Ideen oder Kennzahlen eintragen werden. Die einzelnen Bereiche können schnell erstellt, geändert oder verworfen werden. Im Laufe eines Projektes kann ein Canvas mehrmals angepasst und aktualisiert werden, wenn sich Gegebenheiten ändern. Canvases sind nützlich zum schnellen Visualisieren, Identifizieren von Lücken oder zum Priorisieren von Tests und Iterationen. Sie unterstützen die Kommunikation mit Stakeholdern und im Team, und veranschaulicht die Kernanforderungen.
Ein bekanntes Beispiel für ein Canvas ist das Business Model Canvas, dass zur Entwicklung von Businessmodellen und Businessplänen verwendet wird.
AI-Use Case-Canvas
Das AI-Use Case-Canvas ist ein spezielles Canvas zur Darstellung und Visualisierung von KI-Anwendungsfällen. Es wird eingesetzt, um Einsatzbereiche für KI in der eigenen Organisation tiefer zu analysieren und ihre Umsetzung zu planen. Durch die Visuelle Darstellung erleichtert das Canvas die Planung und Durchführung von KI-Tools. Die einzelnen Bereiche können schnell erstellt, geändert oder verworfen werden, sodass eine flexible Arbeitsweise bei der Implementierung und Training der Daten möglich sind. Das AI-Use Case-Canvas kann auch als Grundlage für eine Roadmap aller KI-Projekte dienen.
Vorteile des Canvas:
Das AI-Use Case Canvas bietet verschiedene Vorteile für das Projektmanagement und das Projekt-Team:
- Fokussierte Struktur:
Das Canvas gliedert KI‑Projekte in klar definierte Bereiche (Problem, Ziel, Lösung, Daten, Metriken, Risiken, Stakeholder etc.),sodass nichts Wichtiges übersehen wird. - Schnelle Validierung:
Mithilfe des Canvas kann eine zügige Einschätzung erfolgen, ob ein Use Case technisch und wirtschaftlich sinnvoll ist, welche Ressourcen bereits vorhanden sind, und welche noch benötigt werden. - Kommunikation:
Durch die 1-seitige, visuelle Darstellung, erhalten alle Beteiligte einen schnellen Überblick über das gesamte Vorhaben und die Kernelemente. - Risiko‑Transparenz:
Macht Daten‑, Ethik‑, Rechts‑ und Betriebsrisiken sichtbar, damit früh Gegenmaßnahmen geplant werden können. - Messbarkeit:
Das Canvas definiert klar KPIs und Erfolgskriterien, was spätere Evaluation und Monitoring erleichtert. - Iteratives Arbeiten:
Durch die flexible Anpassung Unterstützt das Canvas eine schnelle Überprüfung der Planung (Proof‑of‑Concepts) und ermöglicht gezielte Lernschleifen. - Wissensdokumentation:
Als wiederverwendbare Vorlage kann das Canvas für ähnliche Projekte genutzt werden und als Entscheidungsgrundlage für Portfolio‑Management dienen.
Felder des AI Use Case Canvas
Das AI Use Case Canvas besteht aus den folgenden Feldern und Bereichen:
1. Problem / Ausgangssituation:
Dieses Feld beschreibt die Ausgangssituation und das aktuelle Problem, das mit KI gelöst werden soll.
Leitfragen:
- Welches Problem soll gelöst werden?
- Welchen Nutzen soll das Tool haben?
2. Ziel / gewünschter Zustand
Ziele und gewünschte Zustand sollen das Endergebnis darstellen, das mit KI-Einsatz erreicht werden soll.
Leitfrage:
- Was ist das gewünschte Ziel?
3. Zielgruppe:
Bei der Zielgruppe werden sowohl die primäre / direkte Zielgruppe erfasst, als auch weitere Nebenzielgruppen (Sekundärzielgruppe) erfasst.
Leifragen:
- Wer ist die primäre Zielgruppe?
- Wer sind die sekundären Zielgruppen?
4. KI-Idee / Lösung
Eine grobe Skizze der Tools, der Technologie oder des Vorgehens zur Lösung des Problems
5. Daten & Technologie
Die Kategorie „Daten & Technologie“ beschreibt die Anforderungen an Daten und Technologie für die Umsetzung des Anwendungsfalls.
Leitfragen:
- Vorhandene Datenquellen
- Benötigte Datenquellen (z.B. Katalogdaten, OCR Texte, Nutzungsstatistiken)
- Notwendige Technologie
6. Erfolgskriterien
Es werden die Key Performance Indicators (KPIs) und Metriken zur Messung der erfolgreichen Umsetzung festgelegt.
Leitfrage:
- Wie wird die erfolgreiche Umsetzung gemessen?
(z.B. Zeitersparnis, Kostenreduzierung, Nutzungsrate)
7. Technische & organisatorische Voraussetzungen
Die benötigen Ressourcen für die Organisation und Technologie werden benannt.
Leitfragen:
- Benötigte Kompetenzen intern
- Externe Unterstützung (z. B. Dienstleister, Tool)
- Infrastruktur / Budget / Ressourcen
8. Risiken & Maßnahmen
Im Rahmen des Risikomanagements werden die Hauptrisiken, insbesondere rechtlicher und regulatorischer Natur aufgelistet und erste Präventionsmaßnahmen festgelegt.
Leitfragen.:
- Hauptrisiken (z. B. personenbezogene Daten, Rechte an Texten)
- Sofortmaßnahmen / Schutz: (z. B. Anonymisierung, Zugriffsbeschränkungen, Einwilligungen, Datenminimierung
9. Aufwandsabschätzung & Priorität
Es erfolgt eine grobe Einschätzung des Aufwands an Zeit, Personal und Geld, sowie eine Einstufung der Priorität, die dieser KI-Anwendungsfall für die Organisation im Vergleich zu anderen Projekten und Aufgaben hat. Dadurch wird auch die Dringlichkeit der Realisierung festgelegt.
Leitfragen:
- Aufwand (Tage / Personen / externes Budget)
- Priorität (hoch / mittel / niedrig)
10. Nächste Schritte
Eine kurze Beschreibung der nächsten Tätigkeiten zur Umsetzung des Use Cases. Gerne visuelle Darstellung als Leitstrahl.
Fazit:
Das AI-Use Case-Canvas ist eine einfache Methode zur Darstellung und Visualisierung von KI-Anwendungsfällen. Es erleichtert die Planung und Durchführung von KI-Einführungen und dient gegenüber Stakeholdern und im Team als Kommunikationsgrundlage. Durch die einfache Erstellung gibt das Canvas einen guten Überblick darüber, wie ein Anwendungsfall umgesetzt werden soll, und ob alle relevanten Aspekte bei der Planung berücksichtigt wurden. Dies sorgt für Planungssicherheit und eine erfolgreichen Einsatz der neuen KI-Anwendung.
Weiterführende Links:
KI, die wirklich hilft: Mit den richtigen Use Cases Künstliche Intelligenz optimal nutzen
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