KI Use Cases erfolgreich umsetzen – Wie Datenstrategie und Anwendung Mehrwert schaffen
Die erfolgreiche Umsetzung einer unternehmensweiten KI-Strategie beginnt bei zwei zentralen Fragen: Wie gut sind unsere Daten und Systeme aufgestellt? Und: Wie systematisch setzen wir unser Wissen in wiederholbare Lösungen um? Denn nur wenn technologische Voraussetzungen und strategische Umsetzung zusammen gedacht werden, entsteht nachhaltiger Wert durch Künstliche Intelligenz.
Technologie und Daten – Die strukturelle Grundlage
Ein zentrales Element jeder erfolgreichen KI-Strategie ist eine technische Architektur, die mit den Anforderungen wächst. Das umfasst:
- Cloudbasierte Systeme, die skalierbar sind
- Moderne Schnittstellen (APIs), um Daten nahtlos zu integrieren
- Zugängliche, saubere und strukturierte Daten, die als Trainingsbasis für generative KI dienen
Dabei ist es wichtig, dass Infrastruktur nicht statisch gedacht wird. Sie muss mit dem Fortschritt der Organisation mitwachsen – sowohl in Bezug auf Datenvolumen als auch auf Sicherheits- und Zugriffsanforderungen. Unternehmen, die diesen Treiber früh berücksichtigen, schaffen die Voraussetzung für stabile, skalierbare und nachhaltige KI-Lösungen.
Strategie und Umsetzung – Von Use Case zur Wirkung
Gleichzeitig braucht es einen strategischen Ansatz, um KI gezielt einzusetzen. Erfolgsentscheidend ist die Fähigkeit, die richtigen Use Cases zu identifizieren und daraus wiederholbare Prozesse zu entwickeln.
Gerade in der frühen Exploring-Phase konzentrieren sich auf Menschen und Prozesse – also auf grundlegende Zusammenarbeit und erste Frameworks. Ab der Implementing-Phase verschiebt sich der Fokus deutlich: Die Wahl passender KI Use Cases wird zum entscheidenden Erfolgsfaktor. Nur wenn das richtige Modell auf das passende Problem trifft, entsteht Wert.
In den späteren Phasen, Scaling und Realizing, rückt dann ein anderer Aspekt in den Vordergrund:
Die Fähigkeit, erfolgreiche Prozesse systematisch zu wiederholen und zu skalieren. Es geht darum, nicht nur einmalig erfolgreich zu sein – sondern immer wieder.
Die Anzahl der Abteilungen, die KI aktiv einsetzen, steigt mit jeder Reifestufe:
(Microsoft, 2024, S.15)
Unternehmen im „Realizing“-Stadium setzen KI dreimal so breit ein wie jene in der Einstiegsphase.
Prozesse mit Praxis verknüpfen
Der Erfolg entsteht im Zusammenspiel: Infrastruktur sorgt für Stabilität, Strategie für Wirksamkeit. Unternehmen, die beide Treiber aktiv gestalten, können Prozesse nicht nur digitalisieren, sondern neu denken – und so Innovation gezielt vorantreiben.
Ein zentrales Element auf diesem Weg ist die Standardisierung: Je reifer eine Organisation wird, desto wichtiger wird es, Prozesse zu dokumentieren, zu wiederholen und zu übertragen. So entsteht eine skalierbare Grundlage, auf der KI-Initiativen dauerhaft wachsen können.
Fazit
Die Entwicklung produktiver KI im Unternehmen basiert auf: einer skalierbaren technologischen Basis und einer strategisch fundierten Umsetzungspraxis. Wer Infrastruktur und Erfahrung miteinander verbindet, schafft nicht nur funktionierende KI-Lösungen – sondern ein zukunftssicheres Fundament für den Einsatz von KI.
Produktive KI-Lösungen für Unternehmen – von der Idee zur Umsetzung.
Quelle: Microsoft. (2024). AI Strategy Roadmap. https://info.microsoft.com/ww-landing-ai-strategy-roadmap-navigating-the-stages-of-ai-value-creation.html
