Use Case und Datenevaluierung

KI Use Case und Datenevaluierung: sichere Grundlage vor der Umsetzung

Eine professionelle Use-Case- und Datenevaluierung ist der entscheidende Schritt, bevor Unternehmen Budget, interne Ressourcen und technische Kapazitäten in ein KI-Projekt investieren. Viele Projekte starten mit einer guten Idee, scheitern aber später an unklaren Zielen, fehlender Datenqualität, nicht verfügbaren Datenquellen oder einer unzureichenden Bewertung der Wirtschaftlichkeit. Ancud IT hilft dabei, aus einer ersten Idee einen belastbaren KI Use Case zu entwickeln und die Datengrundlage realistisch einzuschätzen. So entsteht eine fundierte Entscheidungsvorlage für Fachbereiche, IT, Management und Projektverantwortliche.

Im Mittelpunkt stehen drei Fragen: Ist der Use Case fachlich relevant? Sind die vorhandenen Daten für Machine Learning, Automatisierung oder analytische Modelle geeignet? Und lässt sich der erwartete Nutzen im Verhältnis zu Aufwand, Risiken und Return on Investment nachvollziehbar begründen? Durch diese Verbindung aus Data & AI Beratung, Datenevaluierung, technischer Machbarkeitsanalyse und Proof-of-Concept-Planung reduzieren Unternehmen das Risiko teurer Fehlentwicklungen.

Warum die Evaluierung vor einem KI-Projekt so wichtig ist

KI-Projekte wirken auf den ersten Blick oft technisch getrieben. In der Praxis entscheidet jedoch nicht nur der Algorithmus über den Erfolg, sondern vor allem die Qualität der Vorbereitung. Ein KI-Modell kann nur dann verlässliche Ergebnisse liefern, wenn Zielbild, Datenbasis, fachliche Anforderungen und spätere Nutzung sauber definiert sind. Deshalb beginnt Ancud IT nicht direkt mit Modelltraining oder Implementierung, sondern mit einer strukturierten Analyse von Use Case, Datenverfügbarkeit, Datenqualität, Prozessen und Erfolgskriterien.

Diese Vorgehensweise ist besonders wichtig, wenn mehrere Fachbereiche beteiligt sind oder wenn Daten aus ERP-Systemen, CRM-Systemen, Portalen, Dokumentenmanagementsystemen, Data Lakes, Datenbanken oder manuellen Quellen zusammengeführt werden müssen. Ohne klare Evaluierung entstehen schnell Missverständnisse zwischen End Usern, Fachabteilung und IT. Eine saubere Use-Case- und Datenevaluierung schafft dagegen Transparenz darüber, welche Lösung sinnvoll ist, welche Daten benötigt werden und welche Projektvariante den höchsten geschäftlichen Mehrwert erwarten lässt.

• klare Definition des fachlichen Problems und des gewünschten Soll-Zustands
• Bewertung der vorhandenen Datengrundlage, Datenqualität und Datenverfügbarkeit
• Übersetzung von Unternehmenszielen in messbare Machine-Learning-Ziele
• Einschätzung der technischen Machbarkeit, Integrationsfähigkeit und Skalierbarkeit
• Prüfung, ob ein Proof of Concept, Proof of Value oder direktes Umsetzungsprojekt sinnvoll ist
• Bewertung von Aufwand, Nutzen, Risiken, Akzeptanz und Return on Investment
• Erstellung einer nachvollziehbaren Entscheidungshilfe für Projektfreigabe und Budgetplanung

Vom Unternehmensziel zum belastbaren KI Use Case

Ein KI Use Case ist mehr als eine technische Idee. Er beschreibt, welches konkrete geschäftliche Problem gelöst werden soll, welche Nutzer betroffen sind, welche Daten genutzt werden können und wie der Erfolg messbar wird. In der Use-Case-Evaluierung verbindet Ancud IT fachliche Zielbilder mit technischen Anforderungen. Dabei wird geprüft, ob ein Use Case beispielsweise Effizienz erhöht, manuelle Arbeit reduziert, Entscheidungsprozesse verbessert, Kundeninteraktionen automatisiert, Qualitätssicherung unterstützt oder neue digitale Services ermöglicht.

Wichtig ist, dass der Use Case nicht isoliert aus Sicht der IT betrachtet wird. Fachbereiche, End User und Entscheidungsträger müssen ein gemeinsames Verständnis entwickeln. Deshalb werden Ziele, Erwartungen und Erfolgskriterien früh geklärt. Aus einer allgemeinen Formulierung wie „wir möchten KI nutzen“ wird ein konkreter Use Case, etwa automatische Klassifikation von Dokumenten, intelligente Suche in Unternehmenswissen, Prognose von Prozesskennzahlen, Anomalieerkennung, Entscheidungsunterstützung, Chatbot mit Unternehmensdaten oder Datenanalyse für operative Steuerung.

• Welche geschäftliche Fragestellung soll der KI Use Case lösen?
• Welche Fachbereiche, End User und Systeme sind betroffen?
• Welche Entscheidungen oder Prozesse sollen durch KI unterstützt werden?
• Welche Datenquellen stehen heute zur Verfügung?
• Welche Ergebnisqualität ist notwendig, damit die Lösung praktisch nutzbar ist?
• Welche regulatorischen, organisatorischen oder technischen Einschränkungen bestehen?
• Welche Kennzahlen zeigen, ob der Use Case erfolgreich ist?

Datenevaluierung: Datenqualität, Datenverfügbarkeit und Datenstruktur prüfen

Die Datenevaluierung beantwortet die zentrale Frage, ob die vorhandene Datenbasis für die geplante KI-Lösung geeignet ist. Dazu gehören Datenverfügbarkeit, Datenqualität, Vollständigkeit, Aktualität, Konsistenz, Struktur, Zugriffsmöglichkeiten und technische Nutzbarkeit. Gerade bei KI-Projekten für Machine Learning, Generative AI oder analytische Modelle reicht es nicht aus, dass Daten irgendwo vorhanden sind. Sie müssen in einer Form vorliegen, die zuverlässig verarbeitet, validiert und für Modellierung oder Automatisierung verwendet werden kann.

Typische Probleme sind verteilte Datenquellen, manuelle Excel-Prozesse, unterschiedliche Datenformate, fehlende Historien, uneinheitliche Begrifflichkeiten, Duplikate, unvollständige Datensätze, unklare Datenverantwortung oder fehlende Schnittstellen. In solchen Fällen zeigt die Datenevaluierung, ob zunächst Data Engineering, Datenbereinigung, Datenstandardisierung oder der Aufbau einer Datenpipeline erforderlich ist, bevor ein KI Proof of Concept sinnvoll gestartet werden kann.

• Datenquellen: Datenbanken, Dateien, Portale, Fachsysteme, Dokumente, APIs oder externe Quellen
• Datenqualität: Vollständigkeit, Richtigkeit, Aktualität, Konsistenz und Nachvollziehbarkeit
• Datenstruktur: strukturierte, semi-strukturierte und unstrukturierte Daten
• Datenzugriff: technische Verfügbarkeit, Rechte, Schnittstellen und Sicherheitsanforderungen
• Datenmenge: ausreichender Umfang für Training, Analyse, Validierung oder Generierung
• Datenhistorie: Zeitreihen, Ereignisverläufe, Prozesshistorien und wiederkehrende Muster
• Datenrisiken: Datenschutz, Berechtigungen, Verzerrungen, fehlende Qualitätssicherung und Governance

Machine-Learning-Ziele und Erfolgskriterien definieren

Nach der fachlichen Zieldefinition müssen die Anforderungen in konkrete Machine-Learning-Ziele übersetzt werden. Dabei wird festgelegt, welche Art von Ergebnis erwartet wird: Klassifikation, Prognose, Empfehlung, Texterkennung, semantische Suche, Anomalieerkennung, Zusammenfassung, Generierung oder Entscheidungsunterstützung. Je genauer diese Zielsetzung formuliert wird, desto besser lassen sich Datenbedarf, Modellansatz, Evaluierungsmethode und Projektumfang bestimmen.

Ein häufiger Fehler besteht darin, nur eine Technologie vorzugeben, ohne den gewünschten Nutzen zu definieren. Für ein erfolgreiches KI-Projekt muss klar sein, welche Ergebnisqualität erforderlich ist und wie diese gemessen wird. Bei einem Dokumentenklassifikator können das Präzision und Trefferquote sein, bei einem Prognosemodell die Abweichung vom tatsächlichen Wert, bei einem KI-Assistenten Antwortqualität, Quellenbezug, Nutzungsakzeptanz und Reduktion manueller Suchzeiten. Ancud IT unterstützt dabei, solche Kriterien frühzeitig zu operationalisieren.

1. Fachliches Ziel und geschäftlichen Nutzen beschreiben.
2. Use Case mit Fachbereich, End Usern und IT konkretisieren.
3. Vorhandene Datenquellen und Datenqualität evaluieren.
4. Machine-Learning-Ziel und technische Lösungsrichtung ableiten.
5. Erfolgskriterien, Risiken und Mindestanforderungen definieren.
6. POC oder POV planen und Entscheidungsvorlage erstellen.
7. Auf Basis der Ergebnisse über Umsetzung, Anpassung oder Stopp entscheiden.

Proof of Concept und Proof of Value richtig einsetzen

Ein Proof of Concept, kurz POC, prüft, ob eine technische Idee grundsätzlich umsetzbar ist. Im KI-Kontext kann ein POC zeigen, ob ein Modell mit vorhandenen Daten trainiert werden kann, ob eine Datenpipeline funktioniert, ob eine semantische Suche brauchbare Treffer liefert oder ob ein KI-Assistent mit Unternehmenswissen sinnvoll antwortet. Der POC beantwortet also vor allem die Frage der technischen Machbarkeit.

Ein Proof of Value, kurz POV, geht darüber hinaus. Er bewertet, welchen konkreten Mehrwert die Lösung für das Unternehmen erzeugt. Dabei werden Nutzen, Akzeptanz, Prozessverbesserung, Ressourceneinsatz, erwartete Einsparung, qualitative Vorteile und Return on Investment betrachtet. Gerade bei KI-Projekten ist diese Unterscheidung wichtig: Eine Lösung kann technisch funktionieren, aber wirtschaftlich oder organisatorisch dennoch nicht sinnvoll sein. Umgekehrt kann ein kleiner Use Case mit klarer Datenbasis und hohem Prozessnutzen sehr schnell messbaren Wert erzeugen.

• POC: technische Umsetzbarkeit, Datenzugriff, Modellansatz und Integrationsfähigkeit prüfen
• POV: geschäftlichen Nutzen, Akzeptanz, Wirtschaftlichkeit und ROI bewerten
• POC-Bericht: Ergebnisse, Grenzen, Risiken und technische Empfehlungen dokumentieren
• POV-Bewertung: Nutzenargumentation für Fachbereiche und Management aufbereiten
• Entscheidungsvorlage: nächste Schritte, Aufwand, Zeitplan und Umsetzungsszenario ableiten

Typische Use Cases für eine strukturierte KI- und Datenevaluierung

Use-Case- und Datenevaluierung ist besonders sinnvoll, wenn Unternehmen mit KI starten möchten, aber noch unsicher sind, welche Idee realistisch ist. Ebenso ist sie hilfreich, wenn bereits mehrere mögliche KI Use Cases im Raum stehen und priorisiert werden müssen. Ancud IT unterstützt sowohl bei der ersten Orientierung als auch bei der konkreten Prüfung einzelner Projektideen. Dabei können klassische Machine-Learning-Ansätze, datengetriebene Automatisierung, Generative AI, Retrieval Augmented Generation, LLM-Lösungen oder analytische Datenmodelle betrachtet werden.

In Verbindung mit GenAI und Large Language Models gewinnt die Datenevaluierung zusätzlich an Bedeutung. Bei LLM-Projekten muss geprüft werden, welche Unternehmensdaten angebunden werden dürfen, wie Rollen und Rechte berücksichtigt werden, ob Daten aktuell und vertrauenswürdig sind und ob Antworten mit Quellen nachvollziehbar gemacht werden können. Bei Prognose- oder Klassifikationsmodellen steht dagegen stärker die Qualität historischer Daten, Merkmale und Zielvariablen im Vordergrund.

• KI-Assistenten und Chatbots mit Unternehmenswissen
• semantische Suche in Dokumenten, Portalen oder Wissensdatenbanken
• Automatisierung von Dokumentenklassifikation und Textanalyse
• Prognosemodelle für Nachfrage, Auslastung, Prozesse oder Risiken
• Anomalieerkennung in Betriebs-, Transaktions- oder Prozessdaten
• Datenanalyse zur Entscheidungsunterstützung im Management
• Computer Vision, Qualitätskontrolle oder Bildklassifikation
• RAG-Systeme und LLM-Anwendungen mit internen Datenquellen

Wirtschaftlichkeit, ROI und Projektfreigabe

Eine KI-Idee sollte nicht nur technisch spannend sein, sondern auch einen nachvollziehbaren wirtschaftlichen Nutzen erzeugen. Deshalb bewertet Ancud IT im Rahmen der Use-Case- und Datenevaluierung auch Aufwand, Nutzen, Risiken und mögliche Skalierung. Dabei geht es nicht nur um direkte Kosteneinsparung. Auch schnellere Entscheidungen, höhere Datenqualität, geringere Fehlerquoten, bessere Nutzererfahrung, automatisierte Bearbeitung, Entlastung von Fachabteilungen oder neue digitale Services können relevante Nutzenkomponenten sein.

Für die Projektfreigabe ist entscheidend, dass Management und Fachbereiche verstehen, welche Annahmen hinter dem Use Case stehen. Ein strukturierter POC- oder POV-Bericht macht sichtbar, welche Daten verwendet wurden, welche Grenzen bestehen, welche Qualität erreichbar ist und welche Schritte für eine produktive Umsetzung notwendig wären. Dadurch wird die Entscheidung über Budget, Ressourcen und Priorisierung deutlich belastbarer.

Wie Ancud IT bei Use Case und Datenevaluierung unterstützt

Ancud IT verbindet fachliche Beratung, Data Engineering, KI-Konzeption und Umsetzungserfahrung. Dadurch endet die Evaluierung nicht bei einer abstrakten Empfehlung, sondern führt zu konkreten nächsten Schritten. Je nach Ergebnis kann daraus ein Proof of Concept, ein Proof of Value, ein Data-Engineering-Vorprojekt, eine Architekturentscheidung oder eine vollständige Umsetzung entstehen. Wichtig ist dabei immer, dass Fachbereich, IT und Management eine gemeinsame Entscheidungsgrundlage erhalten.

Als Teil der Data & AI Solutions unterstützt Ancud IT Unternehmen dabei, KI-Projekte realistisch zu bewerten und gezielt umzusetzen. Die Use-Case- und Datenevaluierung hilft, geeignete Projektideen zu identifizieren, Datenrisiken früh sichtbar zu machen und aus unklaren KI-Erwartungen einen strukturierten Fahrplan zu entwickeln. Damit wird aus einer ersten Idee ein belastbares, priorisiertes und umsetzbares KI-Vorhaben.

• Workshop zur Definition von Unternehmenszielen und KI Use Cases
• Analyse von Datengrundlage, Datenqualität und Datenverfügbarkeit
• Bewertung von Machbarkeit, Modellansatz und Integrationsanforderungen
• Konzeption von Proof of Concept und Proof of Value
• Einordnung von Aufwand, Nutzen, Risiken und Return on Investment
• Empfehlung für Data Engineering, KI-Beratung oder technische Umsetzung
• Dokumentation der Ergebnisse als Entscheidungsgrundlage für nächste Schritte