KI-Potenzialanalyse
Der Schritt zwischen »KI könnte uns helfen« und »wir bauen etwas«: Kandidaten strukturiert erheben, entlang der Wirkungsmatrix bewerten – und am Ende eine Empfehlung, die auch »lohnt sich nicht« lauten darf.
Auf einen Blick
- Niveau
- Einsteiger
- Teilnehmer
- 4–8 Personen aus Fachbereich und IT
- Sprache
- Deutsch
- Zertifikat
- Teilnahmebestätigung
Zielgruppe
Fachbereichs-, Prozess- und IT-Verantwortliche, die wissen, dass KI helfen könnte – aber nicht, an welcher Stelle
Format & Dauer
2–3 Tage, Analyse- und Workshop-Format, vor Ort empfohlen
Voraussetzungen
Ein abgegrenzter Prozess- oder Aufgabenbereich, den die Analyse betrachten soll. Kein KI-Vorwissen erforderlich.
Wertversprechen
Eine bewertete, priorisierte Kandidatenliste mit klarer Empfehlung – und ein Bewertungsraster, das für künftige Ideen wiederverwendbar bleibt.
Bewertungsgrundlage ist unsere Wirkungsmatrix aus dem KI-Change-Management-Framework: vier Wirkungsradien (Individuum, Team, Prozess, Geschäftsmodell) mal zwei Wirkungsarten (Automatisierung und Verstärkung). Das Raster ist bewusst technologie- und anbieterunabhängig – es bewertet Aufgaben, nicht Produkte, und bleibt damit auch dann gültig, wenn sich der Werkzeugmarkt weiterdreht.
Die Frage ist nicht ob,
sondern wo
In den meisten Organisationen ist die Grundsatzfrage längst beantwortet. Was fehlt, ist der belastbare nächste Schritt – und der beginnt nicht mit einem Werkzeug, sondern mit einer ehrlichen Bestandsaufnahme der eigenen Abläufe.
Analyse anfragenIdeen gibt es genug – Priorisierung nicht
Nach den ersten Impulsen kursieren typischerweise ein Dutzend Vorschläge. Ohne gemeinsames Bewertungsraster gewinnt der Vorschlag mit der lautesten Stimme – nicht der mit dem größten Hebel.
Der sichtbarste Prozess ist selten der wirksamste
Pilotprojekte landen häufig dort, wo das Thema präsent ist – nicht dort, wo täglich Stunden versickern. Eine strukturierte Erhebung macht genau diese unspektakulären Zeitfresser sichtbar.
Automatisieren ist nicht der einzige Hebel
Viele Analysen suchen ausschließlich nach Aufgaben, die wegfallen können. Der zweite, oft größere Hebel liegt in der Verstärkung: Aufgaben, die bleiben, aber besser werden. Beide Richtungen gehören ins Raster.
Ein Prototyp ist eine teure Analysemethode
Man kann die Frage nach dem richtigen Use Case auch im Bauen beantworten – das kostet dann allerdings Wochen statt Tage. Zwei bis drei Tage Analyse vorweg verhindern, dass Umsetzungskapazität in den falschen Kandidaten fließt.
Ablauf der Potenzialanalyse
Erst erheben, dann bewerten, dann entscheiden – in dieser Reihenfolge, damit die Bewertung nicht das bestätigt, was vorher schon feststand.
Vorbereitung (ca. 1 Woche vorher)
Kurzes Vorgespräch zur Abgrenzung: Welcher Bereich wird betrachtet, wer nimmt teil, welche Prozessübersichten liegen vor. Mehr braucht es nicht – die eigentliche Erhebung passiert im Format.
Tag 1 – Erheben
Gemeinsame Aufnahme der realen Abläufe: Wo geht Zeit hin, welche Artefakte werden immer wieder neu erzeugt, wo entstehen Wartezeiten und Medienbrüche, welche Aufgaben werden als lästig empfunden. Bewusst ohne KI-Brille – erst wird beschrieben, dann bewertet.
Tag 2 – Einordnen und bewerten
Die erhobenen Kandidaten wandern in die Wirkungsmatrix: Auf welchem Radius wirken sie – Individuum, Team, Prozess, Geschäftsmodell – und geht es um Automatisierung oder um Verstärkung? Anschließend Bewertung nach Entlastungswirkung, Datenverfügbarkeit, technischer Machbarkeit und Integrationsaufwand.
Tag 3 – Priorisieren und entscheiden (optional)
Zuschnitt der Top-Kandidaten, Abgleich mit vorhandenen Kapazitäten und eine klare Empfehlung je Kandidat: direkt umsetzbar, Fall für den Prototyping-Sprint, oder derzeit nicht lohnend. Wer die Entscheidung intern selbst treffen will, kann diesen Tag weglassen – das Bewertungsraster bleibt im Haus.
Was am Ende auf dem Tisch liegt
Bewertete Kandidatenliste
Alle erhobenen Kandidaten, eingeordnet in die Wirkungsmatrix und bewertet nach einheitlichen Kriterien
Priorisierte Top-Kandidaten
Zwei bis drei Vorhaben mit dem größten Hebel – jeweils so zugeschnitten, dass sie beauftragbar sind
Klare Empfehlung je Kandidat
Direkt umsetzbar, Fall für den Prototyping-Sprint oder derzeit nicht lohnend – mit Begründung
Wiederverwendbares Raster
Das Bewertungsschema bleibt im Haus – künftige Ideen lassen sich ohne uns einordnen
Wo die Analyse im Ablauf steht
Sie ist kein Ersatz für die anderen Formate, sondern das Bindeglied zwischen ihnen.
KI-Impulse
Schafft das gemeinsame Begriffsverständnis, auf dem die Analyse aufsetzt – nötig ist es nicht.
KI-Potenzialanalyse
Beantwortet die Frage nach dem Wo – und ob sich ein Vorhaben überhaupt lohnt.
KI-Prototyping-Sprint
Macht den priorisierten Use Case erlebbar – vom Konzept zum validierten Prototyp.
Was die Analyse bewusst nicht leistet
Kein Prototyp und keine Implementierung – dafür gibt es das KI-Prototyping-Sprint. Keine Produkt- oder Anbieterauswahl: Wir bewerten Aufgaben, nicht Werkzeuge. Und keine rechtliche Prüfung – Datenschutz- und Compliance-Fragen fließen als Bewertungskriterium ein, die verbindliche Beurteilung bleibt bei den dafür zuständigen Stellen.
Häufige Fragen
Worin unterscheidet sich die Analyse vom KI-Prototyping-Sprint?
Wer sollte teilnehmen?
Was müssen wir vorher liefern?
Werden dabei Daten verarbeitet?
Was, wenn sich kein lohnender Use Case findet?
Inhouse, vor Ort oder remote?
Kurssprache und Barrierefreiheit?
Weitere Trainings
Wo liegt bei Ihnen der Hebel?
Sprechen wir über eine Potenzialanalyse – zwei bis drei Tage, an deren Ende eine Entscheidung steht statt einer weiteren Ideenliste.
