Ein guter KI-Anwendungsfall beginnt mit einem messbaren Geschäftsprozess, nicht mit einem Werkzeug. Erfassen Sie Schritte, Mengen, Wartezeiten, Fehler und beteiligte Personen.
Wert, Machbarkeit und Risiko bewerten
- Zeit, Qualität, Kapazität oder Umsatz messen.
- Daten und Systemzugriffe prüfen.
- Fehlerfolgen und menschliche Freigaben definieren.
- Einen verantwortlichen Nutzer benennen.
Die einfachste tragfähige Architektur wählen
Die Lösung kann Automatisierung, Assistent, Copilot oder beaufsichtigter KI-Agent sein. Ein begrenzter Test schafft belastbare Entscheidungsdaten.
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