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Porträt von Mathias Ellmann

Strategie und Umsetzung · typische Beratungsfälle

KI-Beratung: typische Use Cases

KI-Beratung ist besonders sinnvoll, wenn noch nicht klar ist, welche technische Lösung eingesetzt werden sollte. Der Ausgangspunkt ist deshalb nicht das Modell, sondern die Entscheidung oder das Problem, das mit Daten und KI besser bearbeitet werden soll.

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Beratungs- und Problemlösungszyklus

Die Use Cases werden nicht als starre lineare Projekte verstanden. Neue Informationen können frühere Annahmen verändern. Diagnose, Zielformulierung, Analyse und Entscheidungsfindung werden deshalb bei Bedarf mehrfach durchlaufen. Die anschließende Umsetzungsplanung übersetzt die Entscheidung in konkrete nächste Schritte.

1

Diagnose

Problem und Situation präzisieren. Beobachtungen, Symptome, Grenzen, Beteiligte, Informationslücken und Annahmen werden getrennt betrachtet.

2

Zielformulierung

Den gewünschten Zustand und überprüfbare Erfolgskriterien bestimmen. Dabei wird geklärt, was erreicht, erhalten, vermieden oder beendet werden soll.

3

Analyse

Mehrere Erklärungen und Handlungsoptionen entwickeln. Alternativen, Abhängigkeiten, Risiken, Nebenwirkungen und verfügbare Mittel werden untersucht.

4

Entscheidungsfindung

Bewertungskriterien festlegen, Optionen vergleichen, Zielkonflikte sichtbar machen und eine begründete Priorisierung beziehungsweise Entscheidung treffen.

5

Umsetzungsplan

Die gewählte Lösung in Verantwortlichkeiten, Meilensteine, Nachweise, Kontrollen und erneute Entscheidungspunkte übersetzen.

Methodische Grundlage: Die Struktur ist eine eigenständige, auf die hier angebotenen Beratungsleistungen übertragene Anwendung eines iterativen Problemlösungsansatzes in Anlehnung an Nicolai Andler, Tools für Projektmanagement, Workshops und Consulting – Kompendium der wichtigsten Techniken und Methoden, Band 6, Publicis, Erlangen, 2015. Die hier beschriebenen Use Cases, Fragestellungen und Beratungsinhalte sind auf die jeweiligen Leistungsfelder von Mathias Ellmann zugeschnitten.

Typische Ausgangssituationen

Geeignet für

  • Organisationen am Beginn einer KI-Initiative
  • Unternehmen mit vielen möglichen KI-Anwendungsfällen
  • Führungskräfte vor Build-or-Buy-Entscheidungen
  • Produkt- und Technologieteams mit strategischen KI-Fragen

Typische Ergebnisse

  • Präzisierte Problem- und Entscheidungsdefinition
  • Priorisierte KI-Anwendungsfälle
  • Technische Optionen und Alternativen
  • Bewertung von Nutzen, Aufwand, Risiken und Abhängigkeiten
  • Umsetzbare Roadmap oder Pilotentscheidung

Typische Use Cases

Die folgenden Beispiele zeigen typische Entscheidungssituationen. Ein konkretes Beratungsprojekt wird nicht automatisch nach diesem Muster durchgeführt, sondern an Problem, Ziel, verfügbare Informationen und organisatorische Rahmenbedingungen angepasst.

Use Case 1

Geeignete KI-Anwendungsfälle auswählen und priorisieren

Ausgangslage: Eine Organisation möchte KI einsetzen, verfügt aber über zahlreiche Ideen ohne klare Priorisierung.

1. Diagnose

Für jede Idee das eigentliche Problem, die unterstützte Entscheidung, verfügbare Daten und erwarteten Nutzen präzisieren.

2. Zielformulierung

Definieren, welche geschäftlichen oder technischen Verbesserungen mit einem KI-Einsatz erreicht werden sollen.

3. Analyse

Nutzen, Datenreife, technische Machbarkeit, Fehlerfolgen, Integrationsaufwand und einfachere Alternativen vergleichen.

4. Entscheidungsfindung

Wenige belastbare Anwendungsfälle für Pilotierung oder Umsetzung priorisieren und ungeeignete Ideen bewusst zurückstellen.

Umsetzungsplan

Pilotumfang, Erfolgskriterien, Datenbedarf, Rollen und Entscheidungspunkte für die nächste Ausbaustufe festlegen.

Use Case 2

Build-or-Buy für eine KI-Funktion entscheiden

Ausgangslage: Für eine benötigte KI-Funktion kommen Eigenentwicklung, API, Standardprodukt oder eine Kombination infrage.

1. Diagnose

Anforderungen, Daten, Integrationsbedingungen, strategische Bedeutung, interne Fähigkeiten und Abhängigkeiten erfassen.

2. Zielformulierung

Klären, welche Fähigkeiten selbst kontrolliert werden müssen und wo Standardisierung sinnvoll ist.

3. Analyse

Kosten, Time-to-Market, Lock-in, Datenschutz, Anpassbarkeit, Betriebsaufwand, Modellqualität und langfristige Kontrolle vergleichen.

4. Entscheidungsfindung

Option anhand gewichteter Kriterien auswählen und zentrale Annahmen dokumentieren.

Umsetzungsplan

Pilot, Vertrags- beziehungsweise technische Prüfungen, Integrationsschritte und spätere Exit-Möglichkeiten planen.

Use Case 3

KI-Roadmap aus Geschäftsproblemen statt aus Technologien entwickeln

Ausgangslage: Die bestehende KI-Roadmap besteht überwiegend aus Technologien und Tools, aber nicht aus klaren Geschäftsproblemen und Entscheidungen.

1. Diagnose

Bestehende Initiativen auf Problembezug, Nutzenannahmen, Datenreife und Abhängigkeiten untersuchen.

2. Zielformulierung

Eine Roadmap entwickeln, deren Stufen an überprüfbaren Nutzen- und Lernzielen ausgerichtet sind.

3. Analyse

Initiativen nach strategischer Bedeutung, Lernwert, Datenbasis, Umsetzbarkeit und Risiko strukturieren.

4. Entscheidungsfindung

Reihenfolge, Pilotprojekte, Abbruchkriterien und notwendige Plattforminvestitionen festlegen.

Umsetzungsplan

Meilensteine, Entscheidungszeitpunkte, Verantwortlichkeiten und Review-Zyklen definieren.

Vertiefende Bücher und fachliche Grundlagen

Mehrere der in der Beratung verwendeten Denkweisen werden in den folgenden Büchern ausführlicher behandelt. Die Buchseiten enthalten zusätzliche Informationen zu Inhalt, Zielgruppe und thematischen Schwerpunkten.

Data Science, Machine Learning und Software Engineering

Thematische Übersicht zu Daten, Modellen, Software und technischen Entscheidungen.

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Buchcover Von Daten zu Lösungen in Data Science mit Python

Von Daten zu Lösungen in Data Science mit Python

Vom Problem über Daten und Analyse bis zur Entscheidung und umsetzbaren Lösung.

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Buchcover Von Modellen zu Entscheidungen in Machine Learning mit Python

Von Modellen zu Entscheidungen in Machine Learning mit Python

Modelle, Metriken, Risiken, Unsicherheit, Fairness und Entscheidungsunterstützung.

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Buchcover Von Code zu Lösungen im Software Engineering mit Java

Von Code zu Lösungen im Software Engineering mit Java

Anforderungen, Architektur, Qualität und nachvollziehbare technische Entscheidungen.

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Einordnung der Beratung

Die Beratung unterstützt bei technischer, organisatorischer und wirtschaftlicher Analyse, Entscheidungsfindung und Umsetzungsplanung. Sie ersetzt keine individuelle Rechtsberatung, Steuerberatung, Anlageberatung oder psychotherapeutische Beratung. Bei Fragestellungen zum EU AI Act werden technische, organisatorische und methodische Aspekte behandelt; rechtliche Bewertungen müssen gegebenenfalls durch entsprechend qualifizierte Rechtsberatung ergänzt werden.

Konkreten Beratungsfall besprechen

Wenn Ihre Situation einem der beschriebenen Use Cases ähnelt, kann zunächst die konkrete Entscheidungs- oder Problemstellung abgegrenzt werden. Daraus lässt sich bestimmen, welche Form der Beratung sinnvoll ist.

Telefon

+49 157 84776747

E-Mail

mail@mathiasellmann.de

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