Two for One: AI-Potenziale in Geschäftsprozessen erkennen

Den Blickwinkel ändern: Warum AI Opportunity Identification so wichtig ist

Willkommen zu Two-for-One, unserer monatlichen Serie, in der wir ein typisches Business-Problem beleuchten – und gleich zwei konkrete Lösungsansätze dafür liefern.

Künstliche Intelligenz ist längst mehr als nur ein Hype. In vielen Branchen verändert sie schon heute Kundenservice, Supply Chains, Finance und Produktentwicklung. Wer offen für ihr Potenzial ist, kann mit AI echte Effizienzgewinne erzielen, Entscheidungen schneller treffen und Kundenerlebnisse stärker personalisieren.

Das Problem: Selbst Unternehmen, die technisch weit vorne sind, tun sich oft schwer mit der AI Opportunity Identification – also der Frage, welche Prozesse zuerst angegangen werden sollten. Wo lohnt sich AI jetzt schon? Und wo sollte man lieber warten, bis Daten und Systeme bereit sind?

Die Ursachen sind bekannt: unklare Prozessdokumentation, Silos zwischen Abteilungen und das Fehlen einer klaren strategischen Roadmap. Ohne den richtigen Ansatz wird das Erkennen von AI-Potenzial schnell zur Rateshow.

Wenn AI-Integration ins Leere läuft

AI ohne Plan einzuführen, ist oft wie „Technologie einfach auf Probleme zu werfen“. Das Risiko: Investitionen in Projekte, die keinen messbaren ROI liefern – und gleichzeitig verpasste Chancen dort, wo AI wirklich etwas verändern könnte.

Ein Beispiel: Ein mittelständisches Logistikunternehmen investiert viel Geld in einen AI-gestützten Chatbot für den Kundenservice. Der Chatbot verkürzt zwar die Antwortzeiten, aber das Unternehmen übersieht AI für die Routenoptimierung – eine Lösung, die Spritkosten massiv gesenkt und Lieferzeiten verbessert hätte.

Das zeigt ein häufiges Muster: Man fokussiert sich auf auffällige Tools, statt auf Prozesse mit echtem Impact. Erfolgreiche AI-Integration beginnt bei datenreichen, wiederholbaren und strategisch relevanten Abläufen, in denen AI messbar wirken kann.

Zwei Ansätze, um AI-Potenziale gezielter zu erkennen

Hier sind zwei erprobte Methoden, mit denen Unternehmen herausfinden, wo AI den größten Nutzen bringt. Beide lassen sich einzeln oder in Kombination einsetzen.

AI Readiness Assessment durchführen

Was ist das?
Bevor man Ressourcen in AI-Projekte steckt, sollte man die eigene Datenreife, IT-Infrastruktur und Prozessklarheit prüfen. Ein AI Readiness Assessment ist eine strukturierte Analyse der Geschäftsprozesse, bei der jeder Schritt seinen Daten-Inputs, Outputs, Entscheidungspunkten und wiederkehrenden Engpässen zugeordnet wird.

Praxisbeispiel:
Eine regionale Einzelhandelskette prüft ihre Supply Chain. Dabei zeigt sich: Die Nachbestückung wird noch per Excel-Listen entschieden. Das Assessment markiert diesen Prozess als ideal für AI-basiertes Demand Forecasting – ein Schritt, der Bestandsumschlag verbessern und Out-of-Stocks reduzieren kann.

Vorteile:

• Findet Prozesse mit dem höchsten ROI.
• Vermeidet Fehlinvestitionen in noch nicht AI-bereite Bereiche.
• Legt die Basis für langfristige AI-Strategien und Skalierung.

Langfristiger Effekt:
Jährlich wiederholt, zeigt das Assessment Fortschritte auf, hilft auf Marktveränderungen zu reagieren und neue AI-Chancen zu erkennen. So entsteht ein Kreislauf aus kontinuierlicher Verbesserung und fundierter Entscheidungsfindung.

Benchmarking anhand von AI Use Cases aus der Branche

Was ist das?
Nach außen zu schauen, ist oft genauso wichtig wie der Blick nach innen. Wer Best Practices von Branchenführern analysiert, bekommt eine Liste erprobter AI-Anwendungen mit nachweisbarem Erfolg. So reduziert man Unsicherheit und beschleunigt die Umsetzung.

Praxisbeispiel:
Ein Produktionsunternehmen entdeckt beim Studium von Branchen-Case-Studies, dass Wettbewerber Computer Vision zur Echtzeit-Defekterkennung einsetzen. Mit einem ähnlichen System verbessert das Unternehmen die Qualitätskontrolle – ohne langwierige Eigenentwicklung.

Vorteile:

• Nutzt bewährte AI-Modelle, um Implementierungsrisiken zu senken.
• Verkürzt die Lernkurve durch Adaptieren etablierter Lösungen.
• Stärkt den Business Case mit greifbaren Ergebnissen vergleichbarer Unternehmen.

Langfristiger Effekt:
Regelmäßiges Benchmarking hält Unternehmen wettbewerbsfähig, macht neue Trends früh sichtbar und erleichtert die Anpassung an geänderte Kundenerwartungen und Standards.

Food for Thought: Wichtige Fragen

Beide Ansätze können die AI Opportunity Identification beschleunigen – werfen aber auch strategische und operative Fragen auf:

• Data Ethics: Wie stellst Du sicher, dass AI-Systeme Datenschutzgesetze und ethische Standards einhalten?
• Bias Prevention: Wenn Du AI-Ansätze von Wettbewerbern übernimmst, wie vermeidest Du deren blinde Flecken?
• Employee Involvement: Wie beziehst Du die Mitarbeitenden ein, die die Prozesse am besten kennen?
• Integration Roadmap: Parallel mehrere AI-Projekte starten oder erst einen Proof of Concept umsetzen und dann skalieren?

Für eine vertiefte Betrachtung dieser Punkte empfehlen wir unser Paper zu process-oriented decision-making, das einen Rahmen liefert, um AI-Projekte klar mit Business-Prioritäten zu verbinden.

Fazit: Strategisch starten

Zu erkennen, wo AI den größten Impact hat, ist eine Herausforderung – aber eine lohnende. Wer strukturiert vorgeht, vermeidet teure Fehlentscheidungen und sichert sich echte Wettbewerbsvorteile.

Kurz zusammengefasst:

• AI Readiness Assessment findet Prozesse mit hohem ROI und zeigt, wo das Unternehmen wirklich AI-ready ist.
• Benchmarking mit Branchenführern bietet einen schnelleren, risikoärmeren Weg zu erprobten Lösungen.

Am Anfang Deiner AI-Reise solltest Du mit einem dieser beiden Ansätze starten. So kommst Du weg vom Hype – und hin zu praxisnaher, wirkungsvoller AI-Integration.

FAQ

Wie kann ein Unternehmen die besten Möglichkeiten zur Integration von KI in seine Prozesse finden?

Ein Unternehmen kann KI-Chancen identifizieren, indem es bestehende Arbeitsabläufe auf Datenverfügbarkeit, Wiederholbarkeit und messbares Potenzial prüft. Zwei wirksame Methoden sind ein AI-Readiness-Check und das Benchmarking mit bewährten Branchenbeispielen.

Was ist ein AI-Readiness-Check?

Ein AI-Readiness-Check ist eine strukturierte Analyse der Prozesse, Datenqualität und technischen Infrastruktur eines Unternehmens, um zu bestimmen, wo KI am effektivsten eingesetzt werden kann.

Warum ist Benchmarking mit Branchen-KI-Anwendungen wichtig?

Benchmarking zeigt KI-Anwendungen, die bereits von Wettbewerbern getestet und optimiert wurden, reduziert Implementierungsrisiken und liefert erprobte Modelle zur Anpassung.

Wie kann ein AI-Readiness-Check den ROI von KI-Investitionen verbessern?

Er hilft, Ressourcen auf Prozesse zu konzentrieren, die technisch machbar sind und voraussichtlich messbare Ergebnisse liefern, und vermeidet Ausgaben für unvorbereitete Bereiche.

Sollte ein Unternehmen mit einem KI-Pilotprojekt oder mehreren Projekten starten?

Ein einzelnes KI-Pilotprojekt ermöglicht Lernen, Testen und Verfeinern, bevor die Umsetzung auf mehrere Initiativen ausgeweitet wird. Das minimiert Risiken und verbessert die Akzeptanz.