Der beste KI-Anwendungsfall verbessert einen häufigen Prozess, nutzt verfügbare Daten und lässt sich bei vertretbarem Risiko messen.
Zehn praktische Anwendungsfälle
- Lead-Qualifizierung
- Terminvorbereitung
- Kundensupport
- Interne Dokumentensuche
- Dokumentenextraktion
- E-Mail- und Ticket-Routing
- Textassistenz
- Anomalieerkennung
- ERP-Prognosen
- Workflow-Automatisierung
Vor der Entwicklung priorisieren
Bewerten Sie Nutzen, Häufigkeit, Datenreife, Integrationsaufwand und Risiko. Ein reversibler Pilot ist meist der bessere Start.
Von der Idee zum operativen Umfang
Dokumentieren Sie Prozess, Volumen, Nutzer, Systeme, verfügbare Daten, Fehler und erwartetes Ergebnis, bevor ein Modell gewählt wird. Diese Ausgangsbasis macht den Nutzen messbar und zeigt fehlende Daten oder Verantwortungen.
Autonomie am Risiko ausrichten
Beginnen Sie mit Lesezugriff oder einem Entwurf zur menschlichen Freigabe. Automatische Aktionen sollten klar autorisiert und reversibel sein. Sensible oder unsichere Fälle werden mit Quellen und Kontext eskaliert.
Im Betrieb testen und messen
- Qualität auf einem repräsentativen Testbestand.
- Bearbeitungszeit und manuelle Nacharbeit.
- Fehler der Werkzeuge und Eskalationsquote.
- Tatsächliche Nutzung durch die Zielgruppe.
- Kosten pro abgeschlossener und akzeptierter Operation.
France Num empfiehlt ein schrittweises Vorgehen mit konkretem Bedarf, klaren Zielen und Beteiligung der Beschäftigten. Offizielle Quelle: https://www.francenum.gouv.fr/guides-et-conseils/intelligence-artificielle/comprendre-et-adopter-lia/comment-deployer-lia