Das Wichtigste in Kürze
- Priorisieren Sie konkrete Aufgaben, nicht abstrakte Ideen wie „KI im Kundenservice“.
- Prüfen Sie Häufigkeit und manuellen Aufwand ebenso wie Datenzugang, Regelklarheit und Ausnahmefälle.
- Bewerten Sie auch, wie gut Menschen Ergebnisse kontrollieren können und wie schwer Fehler wiegen.
- Halten Sie zu jeder Einstufung Belege und offene Fragen fest.
- Nutzen Sie die Matrix zur Vorauswahl. Ein Pilot muss anschließend zeigen, ob Aufwand und Nutzen im echten Ablauf zusammenpassen.
Worum es geht
Beim Priorisieren geht es nicht darum, den eindrucksvollsten KI-Agenten zu finden. Es geht darum, eine Aufgabe auszuwählen, bei der ein Agent einen abgegrenzten Teil der Arbeit übernehmen oder vorbereiten kann, ohne dass Daten, Regeln oder Fehlerfolgen unklar bleiben.
Ein Use Case sollte deshalb als konkrete Tätigkeit beschrieben sein: Welche Information kommt an? Was soll der Agent damit tun? Was ist ein korrektes Ergebnis? Wer prüft es, und was passiert bei einer Ausnahme? Je präziser diese Fragen beantwortet sind, desto sinnvoller lässt sich eine mögliche Einführung einschätzen.
Typische Ausgangslage
Stellen Sie sich ein Unternehmen vor, in dem eingehende Anfragen zunächst gelesen, nach Thema sortiert und an zuständige Personen weitergeleitet werden. Ein Agent könnte Inhalte zusammenfassen und einen Vorschlag für die Zuordnung machen. Das klingt nach einem naheliegenden Start, doch die Anfragen kommen möglicherweise über unterschiedliche Kanäle, enthalten unvollständige Angaben oder passen in keine vorhandene Kategorie.
Die Häufigkeit allein sagt daher wenig aus. Zuerst muss klar sein, welche Quellen der Agent nutzen darf, woran eine richtige Zuordnung zu erkennen ist und wer Vorschläge freigibt. Sonst wird ein vermeintlich einfacher Use Case im Betrieb zu einer Folge manueller Korrekturen.
So gehen Sie vor
- Aufgabe eng abgrenzen. Beschreiben Sie einen einzelnen Arbeitsschritt mit Anfang und Ende. „Anfragen bearbeiten“ ist zu weit gefasst; „Anfragen aus einem festgelegten Postfach vorsortieren“ ist prüfbarer.
- Ablauf und Ausnahmen aufnehmen. Sprechen Sie mit den Personen, die die Aufgabe erledigen. Notieren Sie typische Varianten, fehlende Angaben und Fälle, die heute eskaliert werden.
- Kandidaten anhand der Matrix vergleichen. Nutzen Sie dieselben Kriterien für jeden Use Case. Begründen Sie jede Einschätzung mit beobachtbaren Belegen statt mit Vermutungen.
- Risiken und Zugriffsrechte klären. Legen Sie fest, welche Daten und Systeme der Agent benötigt und welche Handlungen ausgeschlossen bleiben. Prüfen Sie, ob eine menschliche Freigabe nötig ist.
- Einen begrenzten Prozesspilot durchführen. Testen Sie den Vorschlag an einem abgegrenzten Ablauf. Vergleichen Sie die Ergebnisse mit dem bisherigen Vorgehen und halten Sie Fehler, Ausnahmen und Prüfaufwand fest.
Bewertungsmatrix für mögliche Use Cases
| Kriterium | Günstiges Signal | Belege und offene Fragen |
|---|---|---|
| Häufigkeit | Die Aufgabe fällt regelmäßig an und lässt sich im Ablauf wiedererkennen. | Prozessbeobachtung, vorhandene Vorgangslisten oder Rückmeldungen aus dem Team |
| Manueller Aufwand | Lesen, Suchen, Übertragen oder Vorbereiten bindet spürbar Arbeitszeit. | Arbeitsschritte und tatsächlicher Aufwand; nicht nur eine grobe Schätzung |
| Datenzugang | Benötigte Informationen liegen in erreichbaren, ausreichend verlässlichen Quellen. | Datenquellen, Zugriffsrechte, Lücken und unterschiedliche Formate |
| Regelklarheit | Es gibt nachvollziehbare Kriterien für ein gutes Ergebnis und für die Weitergabe von Sonderfällen. | Arbeitsanweisungen, Beispiele, bekannte Ausnahmen |
| Menschliche Prüfung | Eine zuständige Person kann das Ergebnis mit vertretbarem Aufwand prüfen. | Prüfschritte, benötigte Informationen und voraussichtliche Prüfminuten |
| Fehlerfolgen | Ein Fehler lässt sich erkennen und korrigieren; mögliche Folgen sind beherrschbar. | Was bei einer falschen Zuordnung, Zusammenfassung oder Empfehlung geschieht |
Stufen Sie jedes Kriterium zum Beispiel als „günstig“, „unklar“ oder „kritisch“ ein. Das ist eine qualitative Orientierung, keine objektive Messung. Notieren Sie neben der Einstufung, worauf sie beruht. Eine fehlende Datenprobe oder eine Regel, die nur einzelne Mitarbeitende kennen, ist selbst ein wichtiger Befund.
Entscheidungskriterien und typische Fehler
Ein Kandidat ist nicht automatisch geeignet, wenn er häufig vorkommt oder viel Zeit kostet. Schlechte Quellen können Ergebnisse unzuverlässig machen. Unklare Regeln führen dazu, dass ein Agent ähnliche Fälle unterschiedlich behandelt. Viele Ausnahmen können den Prüfaufwand so erhöhen, dass der erwartete Nutzen schrumpft.
Vermeiden Sie außerdem, alle Kriterien zu einer scheinbar eindeutigen Gesamtpunktzahl zu verrechnen. Eine günstige Bewertung bei Häufigkeit darf kritische Fehlerfolgen nicht ausgleichen. Markieren Sie Ausschlussgründe gesondert und vergleichen Sie dann die verbleibenden Kandidaten. Bei unklaren Punkten ist der nächste Schritt oft eine Daten- oder Prozessprüfung, nicht eine optimistischere Einstufung.
Grenzen und Risiken
Eine Matrix beseitigt keine Unsicherheit. Einschätzungen können auf unvollständigen Informationen beruhen, und ein Prozess verändert sich im Alltag. Auch ein Agent, der in einem Test gute Vorschläge macht, braucht festgelegte Zuständigkeiten, Kontrollen und einen Umgang mit Ausfällen oder ungewöhnlichen Eingaben.
Geben Sie dem Agenten nur die Zugriffsrechte, die für die abgegrenzte Aufgabe erforderlich sind. Starten Sie bei folgenreichen Aktionen mit Vorschlägen statt automatischer Ausführung. Welche Daten verarbeitet werden dürfen und welche rechtlichen Anforderungen gelten, ist für den konkreten Fall zu prüfen; dieser Beitrag ersetzt keine Rechtsberatung.
Woran Sie den Nutzen erkennen
Vergleichen Sie im Pilot den erwarteten Nutzen mit den tatsächlichen Bedingungen im Ablauf. Beobachten Sie insbesondere Datenlücken, Ausnahmequote, menschliche Prüfminuten und laufenden Aufwand für Pflege und Kontrolle. Ergänzen Sie diese Werte um die Qualität der Ergebnisse und die Zeit, die für Korrekturen anfällt.
Legen Sie vor dem Test fest, was als brauchbares Ergebnis gilt. Wenn der Agent zwar Arbeitsschritte übernimmt, aber mehr Nachprüfung oder Nacharbeit erzeugt, ist das ebenfalls ein wichtiges Ergebnis. Dann kann der Prozess angepasst, der Umfang reduziert oder der Kandidat zurückgestellt werden.
Häufige Fragen
Sollten wir mit dem Use Case beginnen, der am meisten Zeit kostet?
Nicht allein deshalb. Prüfen Sie zuerst, ob Daten und Regeln für die Aufgabe ausreichend klar sind und ob sich Fehlerfolgen kontrollieren lassen. Ein kleinerer, gut abgrenzbarer Schritt kann ein sinnvollerer Einstieg sein.
Wie viele Kriterien müssen erfüllt sein?
Es gibt keine allgemeingültige Zahl. Nutzen Sie die Kriterien, um Unsicherheiten sichtbar zu machen. Kritische Fehlerfolgen oder fehlender Datenzugang sollten Sie nicht durch günstige Werte in anderen Bereichen übergehen.
Wann ist ein Prozesspilot sinnvoll?
Wenn die Aufgabe klar eingegrenzt ist und die wichtigsten Annahmen geprüft werden können. Der Pilot sollte zeigen, wie der Agent mit echten Varianten, Ausnahmen und menschlicher Kontrolle zurechtkommt.
Was tun, wenn die Datenlage unklar ist?
Klären Sie zunächst, welche Quellen vorhanden sind, wer darauf zugreifen darf und ob die Informationen für die Aufgabe ausreichen. Fehlen verlässliche Beispiele oder Zugriffsrechte, ist die Datenklärung Teil der Vorbereitung und kein Problem, das eine Bewertungsmatrix lösen kann.