Anwendungsfaelle: Wo lohnt sich KI wirklich?

🔄 Kurzer Rueckblick: In Lektion 2 hast du die Bestandsaufnahme gemacht — Prozesse, Daten, Infrastruktur und Kompetenzen bewertet. Jetzt identifizierst du die Anwendungsfaelle mit dem groessten Hebel.

Du weisst jetzt, wo dein Unternehmen steht. Aber wo genau setzt du KI ein? Die Antwort liegt nicht bei der spektakulaersten Technologie, sondern beim groessten Geschaeftsproblem.

Die KI-Anwendungsfall-Matrix

Bewerte jeden potenziellen Anwendungsfall auf zwei Achsen:

	Niedriger Aufwand	Hoher Aufwand
Hoher ROI	⭐ Quick Wins — Sofort starten	🎯 Strategische Projekte — Planen und priorisieren
Niedriger ROI	✅ Nice-to-have — Spaeter	❌ Vermeiden — Nicht lohnenswert

Die Top-10-KI-Anwendungsfaelle fuer KMU

#	Anwendungsfall	Branche	Aufwand	ROI	Einstiegshuerde
1	KI-Kundenservice (Chatbot)	Alle	Niedrig	Hoch	Niedrig — FAQ-basiert
2	Angebots-/Rechnungserstellung	Handwerk, Produktion	Mittel	Hoch	Mittel — ERP-Daten
3	Predictive Maintenance	Produktion	Hoch	Sehr hoch	Hoch — Sensordaten
4	Nachfrageprognose	Handel	Mittel	Hoch	Mittel — historische Daten
5	Qualitaetskontrolle (Bildanalyse)	Produktion	Mittel	Hoch	Mittel — Beispielbilder
6	Dokumenten-Automatisierung	Alle	Niedrig	Mittel	Niedrig — vortrainierte Modelle
7	E-Mail-Klassifizierung/Routing	Dienstleistung	Niedrig	Mittel	Niedrig
8	Marketing-Content-Erstellung	Alle	Niedrig	Niedrig-Mittel	Niedrig
9	Buchhaltungs-Automatisierung	Alle	Mittel	Mittel	Mittel — Schnittstellen
10	Personalplanung/Einsatzplanung	Dienstleistung	Mittel	Mittel	Mittel

✅ Quick Check: Warum steht der KI-Kundenservice auf Platz 1 — obwohl Predictive Maintenance den hoeheren ROI hat? (Tipp: Die Einstiegshuerde. Ein Chatbot braucht FAQs und einen Monat Umsetzung. Predictive Maintenance braucht Sensordaten und 6+ Monate.)

Anwendungsfaelle bewerten: Die 5-Kriterien-Methode

Fuer jeden potenziellen Anwendungsfall:

Kriterium	Frage	Punkte (1-5)
Geschaeftswert	Wie viel spart oder verdient KI hier?
Datenverfuegbarkeit	Haben wir die noetigen Daten in brauchbarer Qualitaet?
Machbarkeit	Gibt es fertige KI-Loesungen oder muessen wir entwickeln?
Risiko	Was passiert, wenn die KI Fehler macht?
Akzeptanz	Werden die Mitarbeiter die KI-Loesung nutzen?

Gesamtbewertung: Addiere die Punkte. Start mit Anwendungsfaellen ueber 18 Punkten.

Branchenbeispiele aus dem deutschen Mittelstand

Produktion / Maschinenbau

Qualitaetskontrolle mit Bildanalyse — KI erkennt Defekte schneller als das menschliche Auge
Predictive Maintenance — Maschinenausfaelle vorhersagen, bevor sie passieren
Angebotskalkulation — KI berechnet Preise basierend auf historischen Auftraegen

Handel

Nachfrageprognose — Bestellmengen optimieren, Ueberbestaende reduzieren
Personalisierte Empfehlungen — Umsatz pro Kunde steigern
Preisoptimierung — Dynamische Preisgestaltung basierend auf Marktdaten

Dienstleistung

KI-Kundenservice — Standardanfragen automatisch beantworten
Dokumentenanalyse — Vertraege, Rechnungen, Korrespondenz automatisch verarbeiten
Einsatzplanung — Mitarbeiter optimal zuweisen

Key Takeaways

Starte bei Quick Wins: Hoher ROI + niedriger Aufwand — typisch: Kundenservice, Dokumenten-Automatisierung
Die 5-Kriterien-Methode verhindert, dass du in spektakulaere aber unrentable Projekte investierst
Predictive Maintenance hat den hoechsten ROI in der Produktion — aber auch die hoechste Einstiegshuerde
KI lohnt sich nicht bei Prozessen mit <2h/Woche Aufwand und geringen Fehlerkosten
Branchenspezifische Anwendungsfaelle sind effektiver als generische — kenne deinen Sektor

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In der naechsten Lektion planst du dein erstes KI-Pilotprojekt — mit messbaren Erfolgskriterien, Zeitplan und Budget.