KI-Anwendungsfall (KI-Use-Case)

Was bedeutet KI-Anwendungsfall (KI-Use-Case)?

Der Begriff „Use Case“ stammt aus der Softwareentwicklung und beschreibt dort, was ein Nutzer mit einem System erreichen will. Im KI-Kontext wird daraus eine sehr praktische Frage: Welche konkrete Arbeit soll künstliche Intelligenz im Betrieb erledigen – und für wen? Ein KI-Anwendungsfall ist deshalb immer an einen Ablauf gebunden, nicht an ein Programm. „Wir nutzen ChatGPT“ ist kein Anwendungsfall. „Eingehende Kundenanfragen werden automatisch nach Thema sortiert, mit den Stammdaten ergänzt und dem zuständigen Mitarbeiter mit einem Antwortentwurf vorgelegt“ ist einer.

Ein vollständig beschriebener Anwendungsfall beantwortet fünf Fragen: Welcher Ablauf ist betroffen, mit klarem Start- und Endpunkt? Was genau tut die KI – übernimmt sie die Aufgabe, bereitet sie vor oder beschleunigt sie nur einen Teilschritt? Welche Daten braucht sie und wo liegen diese heute? Wer prüft das Ergebnis und entscheidet am Ende? Und an welcher Kennzahl wird der Nutzen gemessen, etwa Minuten je Vorgang, Durchlaufzeit oder Fehlerquote?

Von Nachbarbegriffen lässt sich der Anwendungsfall klar trennen. Die KI-Potenzialanalyse sammelt und bewertet viele mögliche Anwendungsfälle – der einzelne Use Case ist ihr Baustein. Ein Proof of Concept prüft einen ausgewählten Anwendungsfall mit echten Daten auf Machbarkeit, die KI-Implementierung bringt ihn danach dauerhaft in den Arbeitsalltag. Gegenüber der klassischen Prozessautomatisierung liegt der Unterschied im Werkzeug: Eine Automatisierung arbeitet feste Regeln ab, ein KI-Anwendungsfall versteht Texte, erzeugt Inhalte oder ordnet unscharfe Informationen ein. Viele gute Lösungen verbinden beides.

Größer gedacht sind KI-Strategie und KI-Transformation: Dort geht es um die Rolle von KI im ganzen Unternehmen. Der Anwendungsfall ist dagegen die kleinste Einheit, an der sich Nutzen tatsächlich messen lässt. Genau deshalb ist er der Ausgangspunkt fast jeder belastbaren Investitionsentscheidung – und jedes Förderantrags, der Ist-Ablauf, Soll-Ablauf und Nutzen nachvollziehbar beschreiben muss.

KI-Anwendungsfall (KI-Use-Case) kurz erklärt: die wichtigsten Punkte

• Ein Anwendungsfall beschreibt einen Ablauf mit Anfang und Ende – nicht ein Werkzeug und nicht ein ganzes Unternehmensziel.
• Er legt fest, ob die KI eine Aufgabe übernimmt, vorbereitet oder beschleunigt und wo der Mensch prüft und freigibt.
• Ohne zugängliche Daten gibt es keinen Anwendungsfall: Was nur auf Papier oder im Kopf einzelner Mitarbeiter liegt, muss zuerst nutzbar werden.
• Der Nutzen wird vorher als Kennzahl festgelegt und mit einem Vorher-Wert aus dem Ist-Zustand gemessen.
• Kleine, häufig wiederkehrende Abläufe sind meist bessere erste Anwendungsfälle als große Visionen, weil sie schnell Ergebnisse zeigen.

KI-Anwendungsfall (KI-Use-Case) in der Praxis

• Hausverwaltung mit Schadensmeldungen: Meldungen kommen per E-Mail, Telefonnotiz und Foto aus verschiedenen Kanälen. Der Anwendungsfall: Die KI liest jede Meldung aus, ordnet Objekt, Wohnung und Schadensart zu, fragt fehlende Angaben beim Mieter nach und legt der Sachbearbeitung einen fertigen Vorgang mit Vorschlag für den passenden Handwerksbetrieb vor. Gemessen wird die Zeit von der Meldung bis zur Beauftragung.
• Handwerksbetrieb mit Angeboten: Der Meister diktiert nach dem Kundentermin Aufmaß und Besonderheiten ins Handy. Die KI erstellt daraus einen Angebotsentwurf mit Positionen aus dem eigenen Leistungsverzeichnis, den der Meister prüft und freigibt. Messgröße ist die Zeit zwischen Termin und versendetem Angebot.
• Produktionsbetrieb mit Maschinenwissen: Störungen und ihre Lösungen stehen in Schichtbüchern und in den Köpfen erfahrener Mitarbeiter. Der Anwendungsfall: Ein KI-Assistent durchsucht die gesammelten Störungsberichte und Handbücher und schlägt bei einer neuen Störung bekannte Lösungswege vor. Vorher muss das Wissen gesammelt und geordnet werden – das ist hier der eigentliche erste Schritt.

Woran Sie einen tragfähigen KI-Anwendungsfall erkennen

1. Er lässt sich in zwei, drei Sätzen beschreiben – mit Auslöser, Aufgabe der KI und Ergebnis.
2. Der Ablauf kommt häufig vor, kostet heute spürbar Zeit und folgt einem erkennbaren Muster.
3. Die nötigen Daten sind vorhanden, zugänglich und in brauchbarer Qualität – oder es ist klar, wie sie es werden.
4. Es gibt eine verantwortliche Person im Fachbereich, die das Ergebnis prüft und die Einführung trägt.
5. Erfolg ist vorab als Kennzahl definiert, und Datenschutz sowie die Pflichten aus der KI-Verordnung sind geklärt.

Typische Fehler

• Vom Werkzeug aus denken: Erst eine Software kaufen und dann Aufgaben dafür suchen, führt zu Anwendungsfällen, die niemand wirklich braucht.
• Zu groß anfangen: „Den ganzen Vertrieb mit KI steuern“ ist ein Ziel, kein Anwendungsfall. Wer es nicht in einzelne Abläufe zerlegt, kommt nie in die Umsetzung.
• Die Datenlage übersehen: Ein Anwendungsfall, für den die Informationen verstreut, veraltet oder nur analog vorliegen, scheitert nicht an der KI, sondern an der Vorarbeit.
• Keinen Vorher-Wert messen: Ohne Zahl aus dem Ist-Zustand lässt sich weder der Nutzen belegen noch entscheiden, ob der Anwendungsfall ausgebaut oder beendet wird.

Mein Bezug

Gute KI-Anwendungsfälle zu finden und sauber zu beschreiben, ist der Kern meiner Arbeit als KI-Berater. Ich bin zertifizierter KI-Manager und BAFA-akkreditierter Berater und begleite Unternehmen in Rostock, Mecklenburg-Vorpommern und Norddeutschland von der ersten Ideensammlung über die Bewertung bis zur Umsetzung. Was ich empfehle, nutze ich selbst: In meinen eigenen Firmen laufen KI-Assistenten mit Firmenwissen und automatisierte Abläufe in Vertrieb und Verwaltung im Alltag – jeder davon hat als einzelner, klar abgegrenzter Anwendungsfall angefangen. Wie man vom ersten Use Case schnell in den Betrieb kommt, beschreibe ich in In 30 Tagen zum ersten produktiven KI-Anwendungsfall.

Auch für die Förderung zählt der sauber beschriebene Anwendungsfall. Mecklenburg-Vorpommern fördert die Einführung von KI-Lösungen, die bestehende Abläufe verbessern, mit 50 Prozent der zuwendungsfähigen Ausgaben und höchstens 50.000 Euro je Vorhaben; im Antrag müssen Ist-Ablauf, künftiger Ablauf mit KI und Nutzen nachvollziehbar dargestellt werden. Die Beratung im Vorfeld kann über die BAFA-Beratungsförderung bezuschusst werden – in den neuen Bundesländern mit 80 Prozent, höchstens 2.800 Euro je Beratung. Die BAFA-Richtlinie ist bis Ende 2028 verlängert, für Anträge ab dem 1. Januar 2027 gelten geänderte Bedingungen. In beiden Fällen gilt: Antrag vor Projektbeginn. Details stehen in meinen Beiträgen zur KI-Förderung MV 2026 und zur Verlängerung der BAFA-Förderung.

Verwandte Begriffe

• KI-Potenzialanalyse
• Proof of Concept (PoC)
• KI-Implementierung
• Prozessanalyse
• Prozessautomatisierung
• Datenstrategie

Weiterführende Beiträge

• In 30 Tagen zum ersten produktiven KI-Anwendungsfall
• Vom einzelnen Use Case zum System: Warum KI-Projekte nicht versanden dürfen
• Warum die meisten Unternehmer bei KI zu groß denken
• Erst rechnen, dann automatisieren: Welche Kennzahlen Sie vor einer KI-Investition kennen sollten
• KI-Beratung beginnt nicht mit Tools, sondern mit Prozessen

Häufige Fragen zu KI-Anwendungsfall (KI-Use-Case)

Was ist ein KI-Anwendungsfall?

Ein KI-Anwendungsfall ist ein klar abgegrenzter Ablauf im Unternehmen, in dem künstliche Intelligenz eine bestimmte Aufgabe übernimmt, vorbereitet oder beschleunigt. Er legt fest, welches Problem gelöst wird, welche Daten nötig sind, wer das Ergebnis prüft und an welcher Kennzahl der Nutzen gemessen wird.

Was ist der Unterschied zwischen KI-Anwendungsfall und KI-Projekt?

Der Anwendungsfall beschreibt, was die KI in einem bestimmten Ablauf leisten soll; das KI-Projekt ist die Umsetzung dieses Vorhabens mit Budget, Zeitplan und Verantwortlichen. Ein Projekt kann einen oder mehrere Anwendungsfälle umfassen, ein Anwendungsfall ohne Projekt bleibt dagegen eine Idee.

Wie finde ich den richtigen ersten KI-Anwendungsfall?

Den besten ersten Anwendungsfall finden Sie dort, wo eine Aufgabe häufig vorkommt, viel Zeit kostet und die nötigen Daten schon digital vorliegen. Eine ehrliche Liste der größten Zeitfresser im Team ist dafür der beste Startpunkt; eine KI-Potenzialanalyse bewertet diese Liste anschließend systematisch nach Nutzen, Aufwand und Risiko.

Wie misst man den Nutzen eines KI-Anwendungsfalls?

Den Nutzen messen Sie, indem Sie vor dem Start eine Kennzahl im Ist-Zustand erheben und sie nach der Einführung erneut messen. Geeignet sind etwa die Minuten je Vorgang, die Durchlaufzeit von der Anfrage bis zur Antwort oder die Fehlerquote; aus der eingesparten Zeit und der Häufigkeit des Ablaufs ergibt sich der Wert pro Monat.

Kann ein KI-Anwendungsfall gefördert werden?

Ja, je nach Programm können die Beratung zum Anwendungsfall und seine Umsetzung gefördert werden. In Mecklenburg-Vorpommern wird die Einführung von KI-Lösungen mit 50 Prozent der zuwendungsfähigen Ausgaben und höchstens 50.000 Euro je Vorhaben bezuschusst, die vorbereitende Beratung über die BAFA-Beratungsförderung. In beiden Fällen muss der Antrag vor Projektbeginn gestellt werden.