Use-Case-Priorisierung braucht ein Scoring — kein Workshop-Bauchgefühl
Agenturen scheitern an KI oft nicht am Modell, sondern an der falschen Reihenfolge: sichtbare Features vor interner Entlastung, drei parallele Piloten ohne KPI. Ein belastbares Scoring bewertet jeden Use Case einheitlich — typisch über Nutzenpotenzial, Time-to-Value, Datenreife, Betriebsaufwand und Risiko.
Steve Baka empfiehlt für Agenturen und Beratungen: maximal zwei aktive Piloten, einer als „North Star“ mit KPI-Vertrag. Alles andere landet in einer sequenzierten Backlog-Liste mit Abhängigkeiten (z. B. „CRM-Mapping vor Triage“).
Laut McKinsey State of AI (2025) (öffnet in neuem Tab) wächst Nutzung schneller als Skalierung — Priorisierung ist der Hebel, um aus Experimenten Betrieb zu machen.
Das Scoring-Raster in fünf Dimensionen
Wirkung (1–5): Wie viele Stunden pro Woche oder wie viel Umsatzrisiko adressiert der Prozess? Time-to-Value (1–5): Ist in 4–8 Wochen ein messbarer Pilot möglich? Datenreife (1–5): Sind Eingaben strukturiert, konsistent, zugänglich? Betriebsaufwand (1–5, invertiert): Wie schwer ist Integration, Monitoring, Schulung? Risiko (1–5, invertiert): Personenbezug, Kundenkontakt, automatisierte Entscheidung?
Gewichtung für Agenturen: Time-to-Value und Datenreife oft höher als „Coolness“. Ein KI-Audit mit 90-Tage-Roadmap liefert die Baseline-Zahlen für die Wirkungs-Spalte.
Ergebnis: sortierte Liste mit Kommentar pro Top-3 — warum diese Reihenfolge, welche Abhängigkeit, welcher Kill-Kriterium.
Typische Fehlpriorisierung — und die Gegenstrategie
Fehler 1: Chatbot auf der Website vor sauberem Intake — Gegenmaßnahme: erster Agent intern. Fehler 2: Use Case ohne CRM-Anbindung — Gegenmaßnahme: Integrations-Use-Case vor Marketing-Automation.
Fehler 3: hohes regulatorisches Risiko als erster Pilot — Gegenmaßnahme: mit Inbound-Triage oder interner Zusammenfassung starten. Fehler 4: keine Datenreife, aber „wir probieren es“ — Gegenmaßnahme: Daten-Workstream als Gate, nicht als Parallelprojekt.
Politische Priorisierung löst du mit transparentem Scoring im Steering — nicht mit mehr Folien.
Sequenzierung: vom Pilot zur Skalierung
Phase 0: Scoring und Auswahl (1–2 Wochen). Phase 1: Pilot mit KPI und HITL (Human-in-the-Loop). Phase 2: Stabilisierung und Dokumentation. Phase 3: zweiter Use Case nur bei grünem KPI.
Das NIST AI RMF (öffnet in neuem Tab) MAP/MEASURE/ MANAGE passt als Meta-Rahmen: Risiken identifizieren, messen, steuern — dein Scoring ist der MAP-Einstieg.
Regel: Ein Use Case gilt als „erfolgreich“, wenn KPI-Ziel und Qualitäts-Stichprobe erreicht sind — nicht wenn das Demo gut ankam.
Entscheidungsregel für den ersten Use Case
Starte mit dem Use Case, der in ≤30 Tagen messbar Zeit spart, Datenreife ≥3/5 hat, Risiko ≤2/5 (oder HITL für alles Darüber) und an bestehende Systeme andockt. Wenn kein Kandidat diese Hürde schafft, ist das Signal: zuerst Prozess und Daten, nicht Modell.
Verknüpfe Priorisierung mit TCO-Denken: OpenAI vs. Open Source und Hybrid-Routing sind Phase-2-Optimierungen, nicht Phase-0-Blocker.
So wird Priorisierung zum Geschäftshebel — nicht zur Innovations-Bingo-Karte.
